课程简介
本课程面向数据科学与大数据技术专业的本科生和对大数据技术感兴趣的学生讲授大数据的应用背景、大数据的应用价值、数据思维、基本概念、基本原理、相关技术和应用案例，让学生了解大数据分析、处理、和可视化的方法和过程，掌握数据分析的基本技术和方法，初步具备结合专业知识和行业知识进行大数据分析的思维意识。
本课程以大数据处理流程为线索，以大数据的应用背景、大数据的应用价值和大数据的基本概念切入，分别介绍数据感知与获取、数据存储与管理、开源大数据计算平台、数据分析、数据可视化、隐私保护等内容。更为重要的是，课程设计了完整的与理论课程配套的大数据实践课程体系，在云平台上提供了实验手册，实验案例，大家可以在学习理论知识的同时，按照实验手册，自行搭建实验环境，亲自动手实践，理解大数据相关的概念和基本技术，体验各种算法和工具，体验大数据分析的快乐。
课程大纲
引论
1.1大数据技术引论（一）
1.2大数据技术引论（二）
1.3大数据技术引论（三）
第1章单元测验
大数据感知与获取
2.1大数据感知与获取概述（一）
2.2大数据感知与获取概述（二）
2.3数据来源的分布
2.4内部数据及获取方法（一）
2.5内部数据及获取方法（二）
2.6外部数据及获取方法（一）
2.7外部数据及获取方法（二）
2.8深网数据采集方法
2.9实时数据采集
第2章单元测验
大数据存储与管理
3.1大数据存储与管理（一）
3.2大数据存储与管理（二）
3.3.大数据存储与管理（三）
3.4HDFS与HBase实验
第3章单元测验
大数据分析与可视化
4.1大数据分析（一）
4.2大数据分析（二）
4.3大数据分析（三）
4.4大数据分析（四）
4.5数据可视化（一）
4.6数据可视化（二）
4.7数据可视化（三）
4.8数据可视化实验
第4章单元测验
大数据处理
5.1大数据处理（一）
5.2大数据处理（二）
5.3大数据处理（三）
5.4Spark实验
第5章单元测验
大数据安全与隐私保护
6.1大数据隐私保护（一）
6.2大数据隐私保护（二）
6.3大数据隐私保护（三）
6.4大数据隐私保护（四）
第6章单元测验
大数据技术应用
7.1大数据思维
7.2Google流感预测
7.3大数据分析的挑战
第7章单元测验
1.1大数据技术引论（一）
1.2大数据技术引论（二）
1.3大数据技术引论（三）
第1章单元测验
大数据感知与获取
2.1大数据感知与获取概述（一）
2.2大数据感知与获取概述（二）
2.3数据来源的分布
2.4内部数据及获取方法（一）
2.5内部数据及获取方法（二）
2.6外部数据及获取方法（一）
2.7外部数据及获取方法（二）
2.8深网数据采集方法
2.9实时数据采集
第2章单元测验
大数据存储与管理
3.1大数据存储与管理（一）
3.2大数据存储与管理（二）
3.3.大数据存储与管理（三）
3.4HDFS与HBase实验
第3章单元测验
大数据分析与可视化
4.1大数据分析（一）
4.2大数据分析（二）
4.3大数据分析（三）
4.4大数据分析（四）
4.5数据可视化（一）
4.6数据可视化（二）
4.7数据可视化（三）
4.8数据可视化实验
第4章单元测验
大数据处理
5.1大数据处理（一）
5.2大数据处理（二）
5.3大数据处理（三）
5.4Spark实验
第5章单元测验
大数据安全与隐私保护
6.1大数据隐私保护（一）
6.2大数据隐私保护（二）
6.3大数据隐私保护（三）
6.4大数据隐私保护（四）
第6章单元测验
大数据技术应用
7.1大数据思维
7.2Google流感预测
7.3大数据分析的挑战
第7章单元测验