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課程簡介 Course Introduction

  本案例庫課程目標是構建數(shù)據(jù)分析處理應用的兩個平臺,,即以數(shù)據(jù)倉庫為基礎的分析平臺與以大數(shù)據(jù)為基礎的應用處理平臺,。以數(shù)據(jù)倉庫為基礎分析平臺,將以SQL  Server數(shù)據(jù)倉庫的構建和OLAP分析為主線,,以網(wǎng)絡安全態(tài)勢歷史數(shù)據(jù)為實例,,展開商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析處理,培養(yǎng)專業(yè)學位學生數(shù)據(jù)抽取,、數(shù)據(jù)集成,、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示的綜合能力,。以大數(shù)據(jù)為基礎的應用處理平臺將以HDFS+MAPReduce平臺為基礎,,培養(yǎng)學生大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)并行處理算法,、大數(shù)據(jù)分析應用的能力,。
課程建設目標和原理

1.  案例平臺建設體現(xiàn)實用性和適用性原則      《大數(shù)據(jù)分析處理案例》是適應信息技術發(fā)展,,尤其是數(shù)據(jù)科學與數(shù)據(jù)工程發(fā)展趨勢而建設的,。本案例的建設目標針對大數(shù)據(jù)的抽取、存儲,、分析和知識展示等各個環(huán)節(jié)設計應用場景,,適合于企業(yè)大數(shù)據(jù)處理的OLTP,OLAP,,DM的各個數(shù)據(jù)應用層次,。案例平臺的建設,始終圍繞專業(yè)學位課程的設置和培養(yǎng)目標進行內容調整和豐富,。

  2.  案例平臺建設體現(xiàn)技術創(chuàng)新性和應用性      《大數(shù)據(jù)分析處理案例》庫是應用當前最流行的數(shù)據(jù)分析平臺,、技術,結合本教學和研究團隊的具體科研成果而組織編寫和實施的,針對于數(shù)據(jù)分析平臺構建,、數(shù)據(jù)分析技法和知識可視化展示等的研究成果,,編寫了實現(xiàn)操作、易于實現(xiàn)的案例精華,,供學位專業(yè)研究生的培養(yǎng)。案例建設結合入侵檢測等網(wǎng)絡應用,、推薦算法,、并行數(shù)據(jù)處理等熱點領域的關鍵技術問題進行實踐培訓,具有很好應用需求,。      

3.  案例平臺建設體現(xiàn)理論與實踐相結合的原則    《大數(shù)據(jù)分析處理案例》涉及到統(tǒng)計學習,、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別,、大數(shù)據(jù)語義理解等各位學科領域,,每個案例的編寫結合具體的應用需求場景,對相關的算法進行深入淺出的描述,,并對算法的相關步驟進行針對性的說明,,保證學習達到事半功倍的良好效果。      

4.案例平臺建設資源豐富性的原則與可擴展性原則  《大數(shù)據(jù)分析處理案例》庫具有豐富的實操資源,,首先我們通過虛擬機器技術實現(xiàn)了實現(xiàn)環(huán)境與實驗數(shù)據(jù)的布署與集成,,使得學生可以輕易上路。另外,,我們提供了大量的源代碼和操作視圖供學生參照學習,;任何集成平臺都是需要不斷完善的,本平臺具有開放性,,可以加入其他各個不同的算法進行平臺的集成與完善,。  

5.案例平臺建設體現(xiàn)學生為本,將知識傳授,、能力培養(yǎng)和素質提高做為基本要求,,即有豐富的教學內容,同時注重基礎與前沿,,將基本要求和拓展創(chuàng)新都有機的結合起來,,提升教育質量。

教學大綱 Teaching Syllabus

本案例庫課程目標是基于開源Hadoop生態(tài)系統(tǒng)構建面向大數(shù)據(jù)時代人才培養(yǎng)的數(shù)據(jù)科學分析實踐平臺,,以真實場景為示范實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)與管理能力培養(yǎng),,專注培養(yǎng)專業(yè)學位學生數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)集成,、數(shù)據(jù)分析,、數(shù)據(jù)展示綜合能力,從大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)并行處理算法,、大數(shù)據(jù)分析應用三個維度,,讓學生掌握實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析應用的基本工具、開發(fā)語言,、實現(xiàn)算法與應用集成,,培養(yǎng)學生實現(xiàn)單機數(shù)據(jù)處理到多機數(shù)據(jù)處理的跨越,實現(xiàn)從數(shù)據(jù)處理到知識處理的提升,。

1.大數(shù)據(jù)4V特征分析與處理流程

2.HDFS文件系統(tǒng)原理與存儲實踐

3.MapReduce編程模型與實踐

4.HBASE數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)管理實踐

5.垂直搜索引擎原理與實踐

6.Hive數(shù)據(jù)倉庫原理與實踐

7.多維數(shù)據(jù)倉庫構建與主題分析

8.圖計算與內存計算引擎與實踐

9.基于大數(shù)據(jù)的個性化推薦算法實現(xiàn)

10.基于大數(shù)據(jù)的主題事件檢測與演化分析

參考書目:

1.利用Python進行數(shù)據(jù)分析 OREILLY,機械工業(yè)出版社,唐學韜等譯

2.Hadoop大數(shù)據(jù)分析與挖掘實戰(zhàn) 張良均等,,機械工業(yè)出版社

3.Spark大數(shù)據(jù)處理 技術、應用與性能優(yōu)化 高彥杰著,,機械工業(yè)出版社



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教學隊伍Teaching Members
  • 劉海
    副教授/Associate Professor
    華南師范大學
  • 湯庸
    學者網(wǎng)創(chuàng)始人,,國家“萬人計劃”教學名師、教授
    華南師范大學
  • 陳啟買
    教授
    華南師范大學計算機學院
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