内容发布更新时间 : 2024/11/16 21:49:39星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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大数据分析 课程标准

一、课程定位

现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。

随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。

二、课程性质与作用 课程性质 大数据分析课程。 课程作用

大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。

三、课程目标

课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。

（一）知识目标

1. 理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2. 掌握开发语言R 或python

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3. 掌握大数据HDFS、HBase、Hadoop集群搭建及数据批处理。 4. 离线工具ETL和hive的安装及应用。 5. 数据可视化的应用 6. 真实

（二）能力目标

1.全局的眼光理解大数据，理解大数据的应用，并有总体的概念。 2.理解企业中实际生产环境的大数据搭建，收集，分析，应用的过程。 3.具备在实际应用场景中，能对数据处理流程，数据挖掘进行个性化处理。 四、课程设计 主要指课程设计的总体思路：

课程设计围绕大数据分析的基础和方法，考虑到实际企业生产环境中的应用场景，课程中采用实际案例， 从案例分析、启动、实施、验证各环节剖析讲解，与真实环境同步。

先导知识 R语言 Hadoop生态 大量案例

课程案例选取：

算法及模型

以搭建支持10GB的数据为目标，在目标3机器上部署大数据仓库，并能实际运行。模拟手机1GB的数据，能够通过Hive进行查询，为将来数据清洗和数据分析提供基础。

五、课程内容与要求 知识块 文案大全

知识点 课程目标 课时 案例 实用标准文档

先导知识 Linux系统 Linux 基础 Linux-常用命令介绍 Linux-shell的特殊符号以及VI编译工具 Linux-高级指令（系统管理、查询、作业控制、进程管理和Linux三剑客） Linux-环境变量、初始化文件和定时服务 Linux-shell脚本及编程 Linux-备份工具 Linux-安全性 Linux-网络互联 Linux-软件的安装和日志 大数据基础 大数据概论 大数据背景 大数据基本概念 大数据案例 大数据技术 HDFS分布式文件系统 HDFS简介 HDFS基本架构 使用场景 核心设计 体系架构 命令行使用 能够高度概括大数据系统的前世今生，实际了解企业里面使用的大数据的场景 掌握DFS架构，配置及日常管理 先导课程，以掌握Linux基本操作未基础，加上对Linux操作系统的进程管理的知识，为后续的部署打下基础。主要能够熟练编辑和配置Linux下的系统文件并能够查找文件和文字 文案大全