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大数据技术和应用基础-教学大纲

《大数据技术与应用基础》教学大纲

学时：60

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一、课程的地位、性质和任务

大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。

本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。

二、课程教学基本要求

1. 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。

2. 掌握Scrapy环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。

3. 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。

4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS的使用，了解HDFS的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。

5. 理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。

6. 熟悉Spark和RDD的基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。

7. 明白Hadoop和Storm之间的差别，掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。

8. 了解Druid的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载的操作。了解Flink的重要概念和基本架构，掌握Flink简单的使用实例。

9. 理解Elasticsearch的基本架构，掌握Elasticsearch的一些入门操作。了解并基本掌握怎样利用所学的工具对目标实例进行数据分析。

三、课程的内容

1．大数据概述

了解大数据的产生和发展，识记大数据的特征、数据类型和系统，大数据的计算模式和技术层面间的关联。

2．数据获取

识记基本概念，识记各功能应怎样用Scrapy爬虫实现，了解采集目标数据项定义，领会并掌握爬虫运行和数据存储技术。

3．Hadoop基础

领会Hadoop的主要特点，识记Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、Hadoop YARN的原理，了解其生态系统中重要组成的原理，熟悉Hadoop的配置。

4．HDFS基本应用

熟悉HDFS所需的API接口，了解数据流的工作过程，能简单操作HDFS的接口。

5．MapReduce应用开发

了解所需的开发环境eclipse，领会Map过程与Reduce过程的工作原理，了解使用mapreduce 解决实际问题时的步骤和思路，识记MapReduce代码的不同功能。

6．分布式数据库HBase

识记HBase的基本概念，熟悉安装HBase集群的步骤，了解HBaseAPI的基本步骤。

7．数据仓库工具Hive

领会Hive的作用，掌握Hive接口的使用，会利用Hive解决实战问题。

8．开源集群计算环境Spark

了解Spark的基本思想，熟悉Spark所需的环境及API等，熟悉Spark实战的完整工作过程，领会其所需的代码。

9．流实时处理系统Storm

识记Storm相关概念，掌握Storm环境的安装配置，了解Storm的基本使用

10．企业级、大数据流处理Apex

识记Apex的基本概念，掌握Apex的环境配置过程，理解常见组件的原理和特点，会简单的应用Apex解决问题。

11．事件流OLAP之Druid

了解Druid的概念及其应用场所，掌握Druid单机环境的安装方法和步骤，并能利用Druid进行加载流数据处理数据查询等。

12．事件数据流引擎Flink

识记Flink的基本概念，明白Flink的基本架构，能够安装Flink的单机和集群环境。

13．分布式文件搜索Elasticsearch

了解Elasticsearch包含重要部分的基本概念，掌握Elasticsearch重要的安装过程，掌握简单的操作。

14．实例电商数据分析

能够通过已经学习了解过的环境和工具等，有条理有步骤的对实例进行数据挖掘、数据处理和数据分析等，进而得出相关的结论。

四、课程的重点、难点

1．大数据概述

重点：大数据的概念和特征。

难点：大数据的计算模式和技术层面间的关联。

2．数据获取

重点：Scrapy环境的搭建。

难点：网络爬虫获取数据的过程。

3．Hadoop基础

重点：Hadoop的基础理论及安装。

难点：Hadoop单机及集群环境的部署方法。

4．HDFS基本应用

重点：掌握HDFS的两种使用方法。

5．MapReduce应用开发

重点：明白Map过程与Reduce过程的原理。

难点：独立编写满足自己需求的MapReduce程序。

6．分布式数据库HBase

重点：HBase所包含的3个重要组件的工作方式。

难点：如何通过HBase shell和HBase API访问HBase。

7．数据仓库工具Hive

重点：熟悉简单的Hive命令。

8．开源集群计算环境Spark

重点：理解Spark的工作机制。

难点：解决实战时的步骤及思路。

9．流实时处理系统Storm

重点：Storm的实时处理。

难点：利用Storm的特点对数据进行合适的处理。

10．企业级、大数据流处理Apex

重点：Apex的流处理功能。

11．事件流OLAP之Druid

重点：使用Druid进行加载和查询数据。

12．事件数据流引擎Flink

重点：明白Flink的基本架构。

难点：Flink系统中进程间处理信息的原理。

13．分布式文件搜索Elasticsearch

重点：Elasticsearch的基本架构。

14．实例电商数据分析

难点：怎样利用所学的工具对目标实例进行数据分析。

五、课时分配表

六、实验项目及基本要求

实验一通过爬虫获取数据

要求：能安装爬虫所需环境，创建简单的爬虫项目。成功完成爬虫核心实现。实验二 Hadoop安装与配置

要求：Hadoop单机和集群模式的配置。

实验三实战HDFS的接口

要求：能自主操作Java和命令行接口。

实验四编写简单的Mapreduce程序

要求：完成MapReduce所需环境的配置，完成Mapreduce应用实例

实验五分布式数据库HBase

要求：安装HBase集群模式，能简单使用HBase shell和Hbase API。

实验六 Hive的使用

要求：会进行简单的Hive命令使用，熟悉Hive的复杂语句。

实验七 Spark简单编程与聚类实战

要求：了解Spark简单的RDD创建，了解各个实战的编程实现及解决过程。

实验八 Storm安装与配置

要求：了解Storm的概念及原理，了解Storm的安装和基本使用。

实验九 Spark的使用和配置

要求：掌握Apex的使用，了解Apex的基本配置。

实验十 Druid环境配置

要求：了解Druid的概念和使用，理解Druid的作用。

实验十事件数据流引擎Flink的使用

要求：了解Flink的概念和部署过程，理解Flink的使用。

七、考核办法

1．考试采用统一命题，闭卷考试，考试时间为120分钟。

2．本大纲各部分所规定基本要求、知识点及知识点下的知识细目，都属于考核的内容。考试命题覆盖到各部分，并适当突出重点部分，加大重点内容的覆盖密度。

3．不同能力层次要求的分数比例大致为：识记占20%，领会占30%，简单应用占30%，综合应用占20%

4．题的难度可分为易、较易、较难和难四个等级。试卷中不同难度试题的分数比例一般为2:3:3:2 5．试题主要题型有：填空、单项选择、多选、简答、及综合应用等。

八、使用说明

在本课程学习中，应从“了解”、“识记”、“领会”、“简单应用”、“综合应用”五个能力层次去把握：

1. 了解：要求概念的基本掌握，是最基本要求。

2. 识记：要求能够识别和记忆本课程有关知识点的主要内容，并能够做出正确的表达、选择和判断。

3. 领会：在识记的基础上，要求能够领悟和理解本课程中有关知识点的内涵与外延，熟悉其内容要点和它们之间的区别与联系。并能够根据考核的不同要求，做出正确的解释、说明和论述。

4. 简单应用：在领会的基础上，要求能够运用本课程中少量知识点，分析和解决一般的应用问题。

5. 综合应用：在简单应用的基础上，要求能够运用本课程中多个知识点，综合分析和解决复杂的应用问题。

九、教材及参考书

大数据技术与应用基础人民邮电出版社陈志德主编 2017.1

《数据库系统设计与开发》模拟实习教学大纲

《数据库系统设计与开发》模拟实习教学大纲（Database System Design and Development）制定单位：工学院计算机科学与技术系制定人：课程组编写时间：2016年01月06日

第一部分课程概述一、基本信息（一）课程代码课程代码：07110640 （二）课程属性、学分、学时计算机专业的专业模拟实习、独立实验、2学分、40学时（三）适用对象本课程适用的对象为计算机科学与技术专业的本科生（四）先修课程与知识准备《C/C++程序设计》，《数据库原理》，《.Net编程》，《软件工程》二、实验简介《数据库系统设计与开发》模拟实习以数据库应用系统的设计与开发为主要目标，结合本专业的多门专业课程：《程序设计》、《数据结构》、《数据库原理》、《面向对象程序设计》、《.Net编程》、《软件工程》等开展专业模拟实习。《数据库系统设计与开发》模拟实习将针对一个现有的数据库应用领域，遵照《软件工程》课程中的生命周期法和软件开发规范进行系统分析与设计，按照《数据库原理》中的关系规范化理论进行数据库的模式设计，并结合《.Net编程》所学基于C#语言及.Net集成开发环境进行系统编码与调试，完成一个小型数据库应用系统的开发任务。最后，通过提交实习报告，提高学生科技论文的撰写能力。通过这一完整的实践教学过程，将进一步加强学生实践和动手能力的培养，真正理解和掌握数据库系统设计和开发的方法，提高学习效果，使学生可以学以致用，成为具有专业技能并有一定实际经验的人才。

三、实验项目实验一：系统需求分析（4学时）（一）实习（实验）类型综合性实验。（二）实习（实验）目的和要求 1．理解需求分析在软件工程应用中的重要性 2．熟悉数据库建模的方法 3．掌握如何将客户的实际需求转化为描述性设计语言（三）实习（实验）内容为将要开发的系统作出一份明确、详细的需求分析报告。需求分析报告至少应该包含以下几部分： 1．系统的名称； 2．系统概述； 3．系统要实现哪些功能，每个功能的具体描述。（四）实习（实验）地点竞秀楼或竞慧楼机房实验二：系统设计（4学时）（一）实习（实验）类型综合性实验。（二）实习（实验）目的和要求 1．掌握SQL Server数据库管理软件的使用，学习CASE工具（Visio或SA2001）的使用，用信息系统开发工具（例如VS2008）设计一个实用的中小型管理信息系统2．掌握系统设计的基本方法，提高解决实际问题、开发信息系统的实践能力（三）实习（实验）内容用信息系统开发工具（例如VS2008）设计一个实用的中小型管理信息系统。 1．根据实验时间选择适当规模大小的设计课题 2．根据合理的进度安排，按照软件工程系统开发的流程及方法，进行实验 3．实验过程中，根据选题的具体需求，在开发各环节中撰写相关的技术文档，最后要

大数据的概念、技术及应用

大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”？ 1.1.3 大数据发展趋势人工智能物联网结合各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能（AI） 1.4.1 什么是人工智能

1.4.2 人工智能改变哪些行业？ 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同？ 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理？ 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等

3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么？3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理

数据库原理教学大纲

《数据库原理》实验教学大纲课程名称（中文／英文）：数据库原理/ Principle of DataBase 课程代码：x3050021 课程类型：专业基础课课程性质：必修课设置类别：非独立设课适用专业：网络工程课程总学时：64课程总学分：4.0 实验学时：16实验学分：开实验学期：第三学期一、实验教学的目的与基本要求实验目的：《数据库原理》是一门理论性较强的课程，为了理论联系实际，强化SQL语句的实际使用，学生应会在SQL Server的环境下创建数据库和对数据库的查询、更新等操作，加深对数据库理论的认识，为今后的课程设计和毕业设计打下基础。二、实验项目设置

三、实验报告要求、实验考核方式、内容及成绩评定标准实验报告要求：填写完整，独立完成，符合报告填写规范。考核方式：实验的出勤情况、实验内容的完成情况、实验报告的填写情况。成绩评定标准：没有完成实验的基本要求，实验报告不符合要求，实验报告抄袭者，不及格。独立完成实验，但实验报告中错误较多，及格。完成实验基本要求，实验报告符合基本要求，有一些错误，中。完成实验基本要求，实验报告符合基本要求，有较少错误，良好。完成实验基本要求，实验报告符合基本要求，没有错误，优秀。四、实验教材及参考书《数据库系统概论》王珊，萨师煊，高等教育出版社，2010年12月《SQL Server2008数据库应用与开发》, 姜桂洪主编, 清华大学出版社, 2015年1月《SQL Server2008数据库应用与开发习题解答与上机指导》，姜桂洪主编, 清华大学出版社, 2015年1月《数据库实用教程》, 聂培尧等，科学出版社，2005 《SQL Server 从入门到精通》明日科技编著清华大学出版社 2012年9月《SQL Server 数据库教程(2008版)》郑阿奇编著人民邮电出版社 2012年4月执笔人：谭丹丹审核人：张玉军

数据库系统概论课程教学大纲.

《数据库系统概论》课程教学大纲课程英文名称:Theory & Application Of DataBase System 课程编号：讲授对象:计算机网络工程专业（本科）先修课程：《离散数学》、《FoxPro》、《数据结构》、《操作系统》采用教材：《数据库系统概论》萨师煊等，高等教育出版社总学时：72 授课:64 上机：8 学分：4 一、课程的性质、目标和任务：《数据库系统原理及应用》是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支，它为计算机专业、管理专业等众多学科提供利用计算机技术进行数据管理的基本理论知识，是计算机专业、管理专业等学科的专业必修课。本课程主要介绍数据库的基本理论和应用方法。本课程的任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生在掌握数据模型、数据库管理系统、数据库语言及数据库设计理论等基本理论知识的基础上，逐步具有开发和设计数据库的能力，为进一步开发和设计大型信息系统打下坚实基础。二、课程教学内容、教学形式和教学要求 1、理论教学大纲内容：第一章绪论 (一)课程内容 1、数据库系统概述 2 、数据模型 3 、数据库系统结构 4 、数据库管理系统 5 、据库技术的研究领域 (二)学习目的和要求本章阐述了数据库的基本概念，介绍了数据库管理技术的进展情况、数据库技术产生和发展的背景、数据库系统的组成以及数据库技术的主要研究领域。学习本章的重点在于将注意力放在基本概念和基本知识的把握方面，从而为以后的学习打好扎实的基础。第二章关系数据库 (一)课程内容 1 、关系模型 2 、关系数据结构 3 、关系的完整性 4、关系代数 (二)学习目的和要求 1、需要了解的：产系统数据库理论产生和发展的过程，关系数据库产品的发展沿革；关系演算的概念； 2、需要牢固掌握的：关系模型的三个组成部分及各部分所包括的主要内容；牢固关系数据结构及其形化定义；关系的三类完整性约束的概念。

林子雨大数据技术原理及应用第四章课后作业答案

大数据技术原理与应用第四章课后作业黎狸 1.试述在Hadoop体系架构中HBase与其他组成部分的相互关系。 HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用Zookeeper作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能，Pig 和Hive为HBase提供了高层语言支持，HBase是BigTable的开源实现。 2.请阐述HBase和BigTable的底层技术的对应关系。 3.请阐述HBase和传统关系数据库的区别。 4.HBase有哪些类型的访问接口？ HBase提供了Native Java API , HBase Shell , Thrift Gateway , REST GateWay , Pig , Hive 等访问接口。 5.请以实例说明HBase数据模型。

6.分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。 ①行键标识行。行键可以是任意字符串，行键保存为字节数组。 ②列族。HBase的基本的访问控制单元，需在表创建时就定义好。 ③时间戳。每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引。 7.请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。 8.试述HBase各功能组件及其作用。 ①库函数：链接到每个客户端； ②一个Master主服务器：主服务器Master主要负责表和Region的管理工作； ③③许多个Region服务器：Region服务器是HBase中最核心的模块，负责存储和维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求

大数据技术与应用基础教学大纲

大数据技术与应用基础》教学大纲时：60 码：适用专业：定：核：准：、课程的地位、性质和任务大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式

的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。、课程教学基本要求 1 . 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2 . 掌握Scrapy 环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3 . 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4 . 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS勺使用，了解 HDFS的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的Map Reduces序。 5.理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉Hive与HDFS Map Reduced接的关心。 6.熟悉Spark和RDM基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。 7.明白Hadoop和Storm之间的差别，掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。 8. 了解Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载的操作。了解Flink 的重要概念和基本架构，掌握Flink 简单的使用实例。

Access2010基础教学大纲

第7章Access 2010 教学目的与要求通过一个实例介绍数据库技术，使学生对以数据库技术为核心的信息管理系统有一个整体的认识。在本章知识介绍中引入基本概念的、数据类型、关系数据特点等知识点。通过讲解数据收集、库表建立与维护、建立表与表间的联系、查询的使用、添加窗体和报表来理解和掌握数据库的操作流程。在实例中引导学生学习和掌握简单算法、条件表达、函数及表达式使用。重点表的创建及常规属性设置、参数查询、交叉表查询、自定义计算难点条件表达式书写教学方式案例教学、理论+实践教学时间安排 4学时（理论）+4学时（实践）内容（红色字体涉及内容是讲课是要注意的） 7 数据库基础 7.1 数据库概述 7．1.1 数据及数据处理简单介绍数据、信息、数据处理概念 7.1.2数据管理的发展（可省略） 7.1.3数据库系统组成（DBS,DBMS,DB） 7.2 数据模型 7.2.1 数据模型（侧重介绍关系模型） 7.2.2 关系模型的基本术语涉及的概念要介绍清楚

7.3 Access数据库及其应用 7.3.1 Access数据库概述 7.3.2 创建Access数据库 7.3.3 在Access数据库中创建表 1.不同数据类型的选择和使用 2.重点介绍表设计视图创建表 3.表结构中“常规属性”设置：字段大小、默认值、有效性规则和文本、必填、格式等 7.3.4 表的维护与操作 1.学生要根据一个张表，会选取主键，会建索引，及常规维护 2.数据会筛选、查询 3.重点介绍表与表间关系的建立 7.3.5 查询 1.根据设计视图创建选择查询，介绍各种不是数据类型条件的书写 2.参数查询 3.交叉表查询 7.3.6 窗体简单介绍窗体的创建，如何显示表和查询的数据 7.3.67 报表简单介绍报表的创建，如何显示表和查询的数据时间安排：（只是参考时间）（7.1—7.2 大约20分钟） 7.3.1-7.3.4 大约70分钟 7.3.5 大约60分钟 7.3.6 大约20分钟 7.3.7 大约10分钟

数据库系统原理课程教学大纲

《数据库系统原理A》课程教学大纲课程名称：数据库系统原理A (Database System Theorem A) 课程编号：052057 总学时数：64学时讲课学时：56学时上机学时：8学时学分：4学分先修课程：《离散数学》、《数据结构》教材：《数据库系统概论》（第三版），萨师煊、王珊，高等教育出版社，2000．2 参考书目：《数据库系统导论》，C.J.Date，孟小峰译，机械工业出版社，2000．10 《Microsoft SQL Server 2000数据库管理》，微软公司，北京希望电子出版社，2001．5 课程内容简介：数据库系统是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。数据库技术是计算机技术中发展最快的领域之一。数据库技术已成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要技术基础。本课程主要介绍数据库的基本知识、基本原理和基本技术。一、课程性质、目的和要求《数据库系统原理A》是计算机科学与技术专业的一门专业课。设置本课程是为了使学生熟悉数据库的基本知识、基本原理和基本应用。要求是以数据库技术的实际应用为目标，掌握数据库的基本知识、基本原理和基本技术。二、教学内容、要点和课时安排本课程的教学内容共分8章。第一章数据库概论

主要内容： 1．数据库系统概述 2．数据模型 3．数据系统结构基本要求：了解数据管理技术的发展阶段，数据描述的定义，数据模型的概念，数据库的体系结构，数据库管理系统的功能及组成，数据库系统的组成及全局结构。本章的重点和难点是实体之间的联系、数据模型。第二章关系数据库主要内容： 1．关系模型概述 2．关系数据结构 3．关系代数基本要求：了解关系模型的基本概念；深刻理解关系的运算。本章的重点和难点是关系模型的完整性约束和专门的关系代数运算（选择、投影、连接）。第三章关系数据库标准语言SQL 主要内容： 1．SQL概述 2．SQL的数据定义 3．SQL的数据查询 4．SQL的数据更新 5．视图 6. 嵌入式SQL 基本要求：SQL语言是关系数据库的标准语言，是本课程的一个重点。要求掌握的是：SQL定义语句、SQL更新语句、视图的操作、数据控制。要求熟练掌握的是：SQL单表查询和多表查询语句。第四章关系系统及其查询优化主要内容： 1．关系系统 2．查询优化基本要求：理解关系系统的定义及分类。熟练掌握关系查询优化的必要性、一般准则及步骤（实例和语法树）。第五章关系数据理论主要内容：

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

《数据库应用》课程教学大纲

《数据库应用》课程教学大纲课程类别：专业核心课适用专业：经济信息管理/工商企业管理/会计/市场营销适用层次：高起专适用教育形式：网络教育/成人教育考核形式：考试所属学院：经济管理学院先修课程：无一、课程简介本课程是一门专业课程。主要讲述数据处理的方法和相关技术。具体包括数据库的概念、关系的结构、表的形成、表单的制作和数据的分析管理。二、课程学习目标数据库应用领域已从数据处理、事务处理、信息管理扩大到计算机辅助设计、人工智能、信息系统等更广阔的应用领域。本课程面向实际应用，研究如何存储、使用和管理数据，有较强的理论性和实用性。本课程旨在介绍数据库系统以及关系数据库系统的基本概念、基础理论以及相关知识，同时，系统讲述数据库设计理论和数据库系统的安全性、完整性、并发控制等相关概念和技术，为学生全面了解数据库技术在管理信息系统中的应用，运用数据库技术从事信息管理，开发、运行和维护管理信息系统打下坚实的基础。三、课程的主要内容及基本要求（一）理论学时部分第一章数据库系统基础『知识点』数据库基本概念；数据库技术的产生和发展；数据库管理系统的功能；数据库管理系统的组成；数据库应用系统的体系结构；数据库应用系统的三级数据模式；概念模型与数据模

型。『重点』数据库管理系统的功能和组成；数据库应用系统的三级数据模式；概念模型与数据模型。『难点』三级数据模式；概念模型与数据模型。『基本要求』 1、识记：数据库、DBMS、数据模型。 2、领会：DBMS的功能与组成；三级模式结构如何保证数据与程序的独立性；建立数据模型的意义。 3、简单应用：要求学生能正确认识管理需求，并用概念模型表达。第二章关系数据库『知识点』关系数据结构及性质；关系的完整性；关系代数。『重点』关系数据结构。『难点』关系数据结构；主键约束、外键约束。『基本要求』 1、识记：关系数据结构的定义和相关基本概念；关系的性质；完整性约束；关系代数运算。 2、领会：关系模型与集合代数的关系；关系操作语言。 3、简单应用：要求学生正确认识关系的候选键、主码、外码、主属性。

数据库原理课程教学大纲

数据库原理课程教学大纲课程名称：数据库原理/ Database Principles 学时/学分：58学时/3.5学分（其中课内教学48学时，实验上机10学时）先修课程：C语言、数据结构适用专业：信息与计算科学开课院（系、部、室）：数学与计算机科学学院一、课程的性质与任务数据库技术是计算机科学技术发展的重要内容，是构成信息系统的重要基础。《数据库原理》是信息与计算科学专业本科生的专业课程。通过本课程的学习，学生应熟悉数据库的基本概念和基本技术，要求学生熟悉关系数据库的数据模型、掌握关系代数的基本理论，关系数据库设计的基本理论和方法，数据库管理的技术，并能初步从事数据库系统的开发工作，了解数据库应用技术的最新发展动态。二、课程内容、基本要求与学时分配（一）绪论6学时 1.引言（1）了解数据库技术的三个发展阶段；（2）理解数据（Data）、数据库（Database）、数据库管理系统（DBMS）、数据库系统（DBS）、数据库系统管理员（DBA）的概念。 2.数据模型（1）知道数据的三个范畴；（2）了解数据模型的三个要素；（3）掌握概念模型的实体－联系E-R表示方法；（4）了解层次数据模型的数据结构、操纵与完整性约束、存储结构；（5）了解网状数据模型的数据结构、操纵与完整性约束、存储结构；（6）理解关系数据模型的数据结构、操纵与完整性约束、存储结构；（7）理解各类数据模型的优缺点。 3.数据库系统结构（1）理解数据库系统的三级模式结构；（2）理解数据库的两级映象功能与数据独立性；（3）了解数据库系统的体系结构：单用户数据库系统、主从式结构的数据库系统、分布式结构的数据库系统、客户／服务器结构的数据库系统。 4.数据库管理系统（1）了解数据库管理系统的功能与组成；（2）了解数据库管理系统的工作过程；（3）了解数据库管理系统的实现方法。难点：数据库系统的三级模式结构，两级映象功能与数据独立性。重点：概念模型的实体－联系（E-R）表示方法，关系数据模型，数据库系统的三级模式结构，两级映象功能与数据独立性。（二）关系运算 7学时 1.关系数据模型

大数据技术与应用基础_教学大纲

《大数据技术与应用基础》教学大纲学时：60 代码：适用专业：制定：审核：批准：一、课程的地位、性质和任务大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。二、课程教学基本要求 1. 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2. 掌握Scrapy环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3. 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS的使用，了解HDFS 的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5. 理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。 6. 熟悉Spark和RDD的基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。

《数据库应用》课程教学大纲

《数据库应用》课程教学大纲课程名称：数据库应用一、课程基本情况（一）学分：3 学时：48 （理论学时：32 实验学时：16 ）（二）课程类别：专业必修课（三）适用专业：安全防范（四）开设学期：第三学期（五）先修课程：高级语言程序设计（六）教材与参考书目：教材：《SQL Server实用教程》，郑阿奇主编，电子工业出版社，2009年，第3版；参考书目：《数据库原理及应用（SQL Server）》，李俊山，罗蓉，赵方舟编著，清华大学出版社，2009年，第1版；《SQL Server数据库技术大全》，郑阿奇编著，清华大学出版社，2009年，第1版《SQL Server求生秘籍》，（美）亨德森主编，若启，一辉，瞿杰译，人民邮电出版社，2009年，第1版；二、课程介绍（一）SQL Server课程是本课程主要任务是讲授SQL server2000的功能和开发编程方法，先介绍系统环境，然后分门别类地介绍数据库和表、数据库的查询和视图、T-SQL语言、索引与数据完整性、存储过程和触发器等。，每一部分均先讲理论知识，后分析实例，实例既有单独的，又有可贯穿整个课程使用的，方便学生了解掌握。（二）本课程属于数据库应用类课程，重在培养学生的综合实践能力。（三）通过本课程的学习，要求学生达到以下要求：掌握数据库系统基础知识,了解SQL server 2000体系结构,掌握SQL server 2000各种管理工具及T-SQL 语言的使用。同时培养学生分析问题、解决问题的能力，并为今后进一步大型数据库应用系统开发奠定基础。（四）本门课程立足改革，按照建构主义的学习理论，提倡以学生为中心，鼓励和引导探索式的学习方法，强化实践。教学过程采用任务驱动式的授课方法，采用多媒体教学方式，围绕实现一个具体的学生成绩管理系统所需要学习的内容，讲授SQL server的功能和开发编程方法。

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用答： 9.举例说明大数据的关键技术

答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据技术与应用专业人才培养方案

附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案一、培养目标本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。二、学制及招生对象（一）学制：三年（二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生三、人才培养规格（一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换；大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位（二）起薪标准 4500元/月（三）人才质量标准 1.知识要求毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质：热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质：具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质：掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。

数据库基础教学大纲

深圳市深德技工学校《数据库基础》课程教学大纲课程名称：数据库基础课程类别：计算机专业必修课适用对象：一年级，计算机网络专业总学时：40理论，40实训总学分：100分

一、课程性质和目标：对于计算机专业学生所应具备的知识和掌握的技术的角度，基础的学习数据库知识，对以后数据库语言的学习打下基础的内容，易学易懂、增加学习兴趣。二、课程教学目标：从实用性、易掌握出发内容新颖使用、层次清晰；用大量的实例和图片，为读者对数据库的学习，操作和应用提供资料；同时注重操作能力的培养提高学生的应用技能，以求在最短的时间内掌握数据库的原理和使用技巧成为一个优秀计算机专业学生。三、教学内容和要求：第一章数据库基础知识【教学目的】通过本章学习，了解数据库的发展、用途和组成，掌握数据库的概念和SQL语言特点）【教学重点与难点】本章重点是任务数据库基础知识，难点是数据库模型概念。【教学内容】任务1：数据库基础任务2：数据管理发展的三个阶段任务3：数据模型

任务4：数据库的系统结构任务5：sql语言第二章 Access概述【教学目的】Access是Microsoft Office办公系列软件之一，是面向个人用户及中、小型公司的数据库开发工具。 Access提供了大量的功能，它可以满足不同用户对数据库的要求，可用于开发。【教学重点与难点】本章重点是Access的启动方法和界面，难点是如何创建Access数据库【教学内容】任务1：Access的启动与主界面任务2：Access的主要对象任务3：创建Access数据库第三章创建Access数据库【教学目的】：本章将介绍数据建模的相关基本概念，介绍构成数据模型的各种元素，介绍如何逐步创建合理的数据模型。使同学们初步掌握从现实到抽象的数据建模的过程和方法，了解和掌握创建、分析、优化数据模型的知识和技术【教学重点与难点】教学重点：SQL的基本概念和特点。教学难点：数据控制功能的实现。【教学内容】

大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用答： 9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

数据库应用基础教学大纲

《数据库应用基础》教学大纲课程名称：数据库应用基础课程号：0130565 一、开设院（部）管理科学与工程学院二、教学对象非计算机科学与技术专业本科学生三、教学目的数据是管理的基本资源，信息产生于对数据的有效管理及合理利用。数据库技术是当今计算机应用的重要基础之一，其在信息管理领域同样占有重要地位，数据库技术为数据及信息管理提供了强有力的技术支持，数据库相关知识和技能极具实用价值。凡与各种数据和信息资源管理及应用相关的各类专业均需学习和掌握数据库及其应用方面的知识，以适应目前的专业学习需要，并为将来工作中的数据处理和数据管理打下基础。因为，没有丰富的数据管理知识，不掌握有力的数据管理工具，将无法面对蕴藏着丰富信息资源的大量业务数据，无法归纳出崭新的管理理念，无法实现现代的管理模式。与对数据库应用系统开发人员的要求不同的是，管理人员应作为数据库系统的拥有者和使用者来学习数据库知识，以便了解如何从现实业务中提取和组织数据，如何进行数据管理，如何对数据进行加工和处理，如何获取所需的信息，从而使数据和信息在管理和决策中发挥重要作用。同时，掌握由现实业务系统到数据库系统的转换和实现方法，以便在数据库系统的开发和应用过程中，积极参与、严格控制，以确保数据库系统的功能、品质和性能。四、教学要求本课程的前修课程是计算机应用基础，以及其他计算机和管理类的课程。要求学生通过本课程的学习，准确掌握数据和信息的基本概念以及数据库知识；掌握信息系统与数据库的关系；了解信息系统开发路线和方法；掌握和运用建立数据模型的基本方法；了解数据分析、规范化的内容和基本方法；掌握和运用由数据模型到数据库的转换方法；重点掌握ACCESS数据库的基本数据操作；重点掌握SQL查询的基本操作；掌握ACCESS窗体、报表、数据访问页的基本设计方法；掌握ACCESS数据库安全与维护的概念和方法；了解如何从高级语言程序中访问数据库。五、教学课时及其分配

数据库系统原理课程设计教学大纲

《数据库系统原理》课程设计教学大纲一、课程名称：《数据库系统原理》课程设计 Course Project of Database System 二、课程编码：1300371 三、学时与学分：1周，1学分四、先修课程：《数据库系统原理》五、设计目的与要求课程设计目的: 1.熟悉大型数据库管理系统的结构与组成； 2.熟悉数据库应用系统的设计方法和开发过程； 3.掌握一种大型数据库管理系统(DM5、ORACLE 或SQL SERVER)的应用技术和开发工具的使用； 4.熟悉数据库设计工具的使用； 5.熟悉数据库安全的相关知识和技术； 6.熟悉数据库系统的管理和维护。课程设计要求: 1.在课程设计指导老师的指导下，选定一个数据库应用系统的题目，完成数据库的设计和应用系统设计，并提交相应文档。 2.数据库管理系统仅限DM5、Oracle以及MS

SQL Server； 3.开发工具限PowerBuilder、Delphi、C++、 JAVA、.NET平台或其它动态网页开发工具； 4.系统采用客户/服务器（C/S）结构或浏览器 /服务器（B/S）结构实现。 5.系统应严格遵照题目要求进行设计，可在其基础上进一步细化完善，但不得违背，原则上不额外增加与要求无关的功能。 6.系统中应适当体现下列技术的应用：存储过程，触发器，索引。 7.提交系统的源码及文档。六、适用学科专业信息类各学科专业七、实验环境 1.Windows 2000/XP/2003操作系统，Server 版； 2.DM5 for Windows企业版/标准版，Microsoft SQL Server 2000/2005企业版/标准版，或 Oracle 9i/10g； 3.PowerBuilder / Delphi / Visual C++ / Java

大数据技术和应用基础-教学大纲

最新sqlserver数据库基础教学大纲

《数据库系统设计与开发》模拟实习教学大纲

大数据的概念、技术及应用

数据库原理教学大纲

数据库系统概论课程教学大纲.

林子雨大数据技术原理及应用第四章课后作业答案

大数据技术与应用基础教学大纲

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大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

《数据库应用》课程教学大纲

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(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

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数据库应用基础教学大纲

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