大数据导论

课程介绍：

《大数据导论》是一门公共选修课程，向各专业的大学生普及大数据的基础知识，讲解大数据处理和分析的基本技术，以及大数据的典型应用案例和不同场景的作用等。目的是使学习者能了解大数据的基本概念和大数据处理的基本技术，理解大数据分析的基本方法，并能够应用大数据思维和分析方法解决问题。

〖课程目录〗:

• | └──16、大数据导论
• | | ├──{1}–课程简介
• | | | └──{1}–《大数据导论》课程简介
• | | ├──{2}–第一章绪论
• | | | ├──{1}–1.1什么是大数据
• | | | ├──{2}–1.2大数据的价值和作用
• | | | └──{3}–1.3大数据时代的思维变革
• | | ├──{3}–第二章大数据相关技术基础
• | | | ├──{1}–2.1大数据相关技术基础(1)：云计算和Hadoop简介
• | | | ├──{2}–2.2大数据相关技术基础(2)：大数据采集和预处理
• | | | └──{3}–2.3大数据相关技术基础(3)：大数据计算、分析与可视化
• | | ├──{4}–第三章数据采集与预处理
• | | | ├──{1}–3.1大数据的来源
• | | | ├──{2}–3.2大数据采集
• | | | ├──{3}–3.3大数据预处理
• | | | └──{4}–3.4大数据集成
• | | ├──{5}–第四章Hadoop架构和大数据存储简介
• | | | ├──{1}–4.1hadoop简介之一
• | | | ├──{2}–4.1hadoop简介之二
• | | | ├──{3}–4.2HDFS的简要介绍
• | | | ├──{4}–4.3基于HDFS的数据库之一
• | | | ├──{5}–4.3基于HDFS的数据库之二
• | | | ├──{6}–4.3基于HDFS的数据库之三
• | | | ├──{7}–4.4一种基于Hadoop的数据仓库之一
• | | | ├──{8}–4.4一种基于Hadoop的数据仓库之二
• | | | └──{9}–4.4一种基于Hadoop的数据仓库之三
• | | ├──{6}–第五章典型大数据计算框架
• | | | ├──{1}–5.1一种并行编程模型–MapReduce-之一
• | | | ├──{2}–5.1一种并行编程模型–MapReduce-之二
• | | | ├──{3}–5.1一种并行编程模型–MapReduce-之三
• | | | ├──{4}–5.1一种并行编程模型–MapReduce-之四
• | | | ├──{5}–5.2ApacheSpark之一
• | | | ├──{6}–5.2ApacheSpark之二
• | | | └──{7}–5.2ApacheSpark之三
• | | ├──{7}–第六章大数据分析
• | | | ├──{1}–6.1数据描述性分析
• | | | ├──{2}–6.2回归分析
• | | | ├──{3}–6.3聚类分析
• | | | ├──{4}–6.4分类分析
• | | | └──{5}–6.5Weka数据挖掘软件简介
• | | ├──{8}–第七章大数据可视化
• | | | ├──{1}–7.1.1数据可视化的概念
• | | | ├──{2}–7.1.2数据可视化的发展历程
• | | | ├──{3}–7.1.3数据可视化技术
• | | | ├──{4}–7.2.1数据可视化的技术分类
• | | | ├──{5}–7.2.2数据可视化具体方法
• | | | ├──{6}–7.3.1数据可视化工具简介
• | | | ├──{7}–7.3.2Excel数据可视化方法与应用
• | | | └──{8}–7.3.3Tableau可视化基础
• | | └──{9}–第八章大数据的应用
• | | | ├──{1}–8.1大数据的广泛应用
• | | | ├──{2}–8.2.1推荐系统-1
• | | | ├──{3}–8.2.2推荐系统-2
• | | | ├──{4}–8.3.1城市大数据-1
• | | | └──{5}–8.3.2城市大数据-2

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