北京理工大学大数据基础与应用计卫星主讲视频教程

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课程名称: 北京理工大学大数据基础与应用计卫星主讲视频教程+课件讲义 国家级精品课程

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课程简介:   

本课程的特色主要包括：

（1）本课程讲授大数据分析的基本原理、相关技术和典型应用案例，学习者能够了解大数据应用系统的构造方法和过程，培养大数据思维意识，掌握数据分析的基本技术和方法。

（2）本课程以大数据处理流程为线索，分别介绍数据采集、数据清洗加工、数据分析、开源大数据计算平台、数据可视化等内容。对常用的大数据编程语言Python进行入门级介绍。

（3）课程中介绍了大量的大数据应用案例，这些案例来自于不同的行业和领域，为大家提供不同学科专业多方面的参考。

（4）课程基于华为公有云设计了在线大数据实践体系，在学习理论知识的同时，按照实验手册，亲自动手实践，体验各种算法和工具。

（5）课程介绍了大数据人才需求及常见的工作岗位，为学习者进行自身的职业规划提供参考和帮助。

授课老师：  

计卫星 副教授

孙新 副教授

高玉金 讲师

课程目录：  

01.初识大数据
掌握大数据的定义和特点，了解大数据的应用领域、大数据常见的工作岗位及其技能要求，如何作为大数据从业者参与到导数据分析中来。
1.1 大数据定义
1.2 大数据应用场景
1.3 大数据分析流程
1.4 如何参与大数据分析
1.5 在线实验平台介绍
02.大数据应用纵览
了解大数据在各个不同行业的应用现状，大数据系统构建的基本流程和方法。
2.1 大数据应用纵览
2.2 智能医疗大数据
2.3 旅游大数据案例
2.4 旅游大数据在线实验
03.数据可视化
学习并掌握数据可视化的基本方法，包括高维数据可视化、网络和层次数据可视化、时空数据可视化和文本数据可视化。
3.1 数据可视化简介
3.2 高维数据可视化
3.3 网络和层次化数据可视化
3.4 时空数据可视化
3.5 文本数据可视化
3.6 可视化在线实验
04.Python大数据基础
学习Python的基本数据结构和数据存取方法，包括列表和元组、集合和词典、文件和数据库读写等。
4.1 数据类型
4.2 数据结构
4.3 在线实验
05.Python大数据基础
学习并掌握使用Python进行数据交换、加工和展示的基本方法，主要包括Excel、XML和JSON操作，用Pandas和matplotlib加工和展示数据。
5.1 数据存取
5.2 数据交换
5.3 数据加工和展示
5.4 在线实验
06.数据分析方法
学习掌握基于统计的数据度量方法，包括中心趋势度量、离散程度度量和图形化分析方法，学习并掌握基于机器学习的分析方法，主要包括有监督学习和无监督学习。
6.1 概述
6.2 统计数据分析方法
6.3 基于机器学习的分析方法
07.数据分析方法
学习并掌握经典的机器学习算法，主要包括分类算法、决策树算法、K-近邻分类算法等。

7.1 经典机器学习算法
7.2 在线实验
08.开源平台和工具
学习并掌握使用现有开源工具进行数据采集与清洗、存储与管理的基本方法。包括：爬虫设计与实现、日志采集工具Flume、数据分发中间件Kafka、Sqoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、数据仓库Hive、NoSQL数据库技术等。学习并掌握批处理（MapReduce, Spark）、流处理（Storm, Spark Streaming）的基本方法， 资源管理与调度（YARN, Zookeeper）的基本概念和常用软件。

8.1 数据获取与清洗
8.2 数据存储与管理
8.3 数据处理与分析
8.4 资源管理与调度
8.5 在线实验

教材：  

参考教材：

[1]. 《大数据导论》， 梅宏主编，高等教育出版社

[2]. 《大数据导论》，张尧学主编，机械工业出版社