章節(jié)名稱■理論課■案例討論課■實驗課習(xí)題課其他教學(xué)目的●理解大數(shù)據(jù)分析的基本概念：掌握大數(shù)據(jù)的概念、特點及其應(yīng)用場景。●掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的特征：理解大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心特征，包括可擴展性、高性能、分布式處理、多樣性、開放性和安全性?！袷煜ご髷?shù)據(jù)分析的一般流程：了解從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的完整流程。●掌握數(shù)據(jù)清洗與規(guī)約的方法：學(xué)會處理數(shù)據(jù)中的缺失值、重復(fù)值、異常值等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。●應(yīng)用Spark平臺進行大數(shù)據(jù)處理：通過一個具體的案例，掌握使用Spark進行數(shù)據(jù)處理和分析的方法?！衲軌颡毩⑼瓿梢粋€大數(shù)據(jù)分析項目：通過實際項目，能夠獨立完成從數(shù)據(jù)采集到模型構(gòu)建的全過程。教學(xué)重點●大數(shù)據(jù)的概念和特點：理解大數(shù)據(jù)的“3V”特性——大量（Volume）、多樣（Variety）和高速（Velocity）?！翊髷?shù)據(jù)技術(shù)的核心特征：掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的可擴展性、高性能、分布式處理、多樣性、開放性和安全性。●大數(shù)據(jù)分析的一般流程：了解數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲、探索、挖掘、建模和應(yīng)用的完整流程。●數(shù)據(jù)清洗與規(guī)約的方法：掌握處理數(shù)據(jù)中的缺失值、重復(fù)值、異常值等的方法。●Spark平臺的應(yīng)用：學(xué)會使用Spark進行數(shù)據(jù)處理和分析，特別是SparkSQL和DataFrame的使用。教學(xué)難點●大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心特征：深入理解大數(shù)據(jù)技術(shù)的可擴展性、高性能、分布式處理等特征?！駭?shù)據(jù)清洗與規(guī)約的方法：掌握處理數(shù)據(jù)中的缺失值、重復(fù)值、異常值等的方法，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量?！馭park平臺的應(yīng)用：學(xué)會使用Spark進行數(shù)據(jù)處理和分析，特別是SparkSQL和DataFrame的使用?！衲Ｐ蜆?gòu)建與評估：掌握數(shù)據(jù)挖掘和建模的方法，能夠評估模型的性能。教學(xué)內(nèi)容1.大數(shù)據(jù)分析簡介大數(shù)據(jù)的概念：大數(shù)據(jù)的定義：大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)量極其龐大、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理工具難以管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)的三個重要特點：數(shù)據(jù)量大（Volume）、數(shù)據(jù)種類多樣（Variety）和數(shù)據(jù)傳輸速度快（Velocity）。大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生：互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動設(shè)備等數(shù)字化技術(shù)的快速發(fā)展。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景：企業(yè)管理、市場營銷、金融風控、醫(yī)療衛(wèi)生、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)技術(shù)的特征：可擴展性：大數(shù)據(jù)技術(shù)需要具備可擴展性，能夠支持大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和分析。高性能：大數(shù)據(jù)技術(shù)需要具備高性能，能夠快速處理大量的數(shù)據(jù)。分布式處理：大數(shù)據(jù)技術(shù)需要支持分布式處理，能夠把數(shù)據(jù)分布在多個節(jié)點上進行并行處理。多樣性：大數(shù)據(jù)技術(shù)需要支持處理不同類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。開放性：大數(shù)據(jù)技術(shù)需要具備開放性，能夠與其他系統(tǒng)和工具進行集成。安全性：大數(shù)據(jù)技術(shù)需要具備高度的安全性，包括數(shù)據(jù)加密、身份認證、訪問控制等技術(shù)。2.數(shù)據(jù)清洗與規(guī)約的方法數(shù)據(jù)清洗技術(shù)：處理缺失值：填充、刪除、插值等方法。處理重復(fù)值：刪除重復(fù)記錄。處理異常值：識別和處理異常值。數(shù)據(jù)規(guī)約方法：屬性規(guī)約：選擇關(guān)鍵屬性，減少數(shù)據(jù)維度。數(shù)值規(guī)約：數(shù)據(jù)離散化、聚類等方法。3.大數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用實例：航班延誤預(yù)測Spark平臺簡介：Spark的定義：Spark是一個開源的集群計算系統(tǒng)，專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計。Spark的特點：高性能、易用性、通用性。SparkSQL介紹：SparkSQL的功能：支持SQL查詢、DataFrameAPI、數(shù)據(jù)源集成。SparkSQL的優(yōu)勢：高性能、易用性、兼容性。SparkSession介紹：SparkSession的作用：統(tǒng)一的入口點，用于創(chuàng)建DataFrame、執(zhí)行SQ