南京理工大学
《大数据分析》课程内容简介
课程编码 B106C005 课程类别 必修课
课程名称 大数据分析
英文名称 Big Data Analysis
开课院系 计算机科学与工程学院
开课季节 秋学期 授课方式 面授讲课
考核方式 考试 课件地址
考试方式 闭卷 成绩计算方法 期末100%
课程总学时 32 课程学分 2
实验学时 适用对象
课程类型 理论课 课程属性 必修
任 课 教 师
教师姓名性别所属院系职称年龄
孟顺梅 计算机科学与工程学院 讲师 32

教学目标:
本课程教学目的是系统介绍大数据分析及挖掘的关键技术,涵盖数据分析基本概念与数据准备、数据分析的方法与实证、数据挖掘的进阶运用,使得学生提升大数据分析和数字决策能力。

课程内容:
1  绪论(6学时)
1.1  概述
1.2  大数据溯源*★
1.3  数据解析*
1.4  大数据分析及产业★
2  大数据分析支撑技术(11学时)
2.1  概述
2.2  大数据流程
2.3  基础支撑技术*
2.4  高级支撑技术#
2.5  数据采集与整合*#
3  大数据支撑技术(15学时)
3.1  概述
3.2  数据表示
3.3  数据理解与建模*
3.4  知识发现#
3.5  大数据分析的价值*#

适用学生:
全日制硕士    非全日制硕士    留学硕士    进修硕士    硕博连读    本科直博    全日制博士    留学博士    进修博士    在职专硕    其他    

预修课程:

参考书目:
教材:
[1] 简祯富等, 大数据分析与数据挖掘. 清华大学出版社, 2018
参考书:
[1] http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds.html
[2] Effective Data Mining Technology. http://www.enablesoft.com/;
[3] UCI数据集. http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html
必读参考资料:
[1] 李涛, 数据挖掘的应用与实践:大数据时代的案例分析.厦门大学出版社,2013年

备注: