大数据技术与应用专业核心课程介绍

2020-09-03 16:22:18 scc4 135

  程序设计高级(JAVA)(4学分)

  本课程主要学习JAVA面向对象的高级特征,包括static,final,抽象类,接口等;集合框架,常用的集合类型使用;Java泛型;文件流和序列化;Java多线程;基本的数据结构和算法;Java GUI编程,Swing应用。

  Java Web应用开发(4学分)

  本课程主要学习Java Web 环境搭建;JSP 语法、JSP内置对象、JavaBean;Java 访问数据库的方法;Servlet 入门与配置、Servlet API;JSP 开发模式; 应用 Java Web 开发B/S 应用系统的技术。

  数据采集,清洗和标注技术(4学分)

  本课程主要包括数据的标注技术,采集技术和清洗技术;数据标注系统介绍数据标注的概念,分类,流程,质量检验,管理和应用;数据采集主要介绍从网上爬取数据的方法及框架;数据清洗主要介绍数据的概念,任务流程,数据标准化概念及数据仓库技术,数据常用格式,数据编码及类型转换, ETL 概念, ETL 工具, Excel, Kettle, OpenRefine 等工具的安装和使用。

  Hadoop大数据平台构建与应用(4学分)

  本课程是大数据开发常规课程,也是必修的课程。本课程涵盖了Hadoop平台的搭建配置; HDFS 体系结构、工作机制、 Java 操作;掌握并使用 Mapreduce、 Hadoop 的集群搭建;分布式数据库数据模型、系统架构、Hbase的表结构设计、优化以及优化操作;数据仓库 Hive 基本知识、定义、体系结构、集群、客户端、数据类型、数据库和表管理和设计、表连接、优化; Hadoop YARN 的工作原理。

  数据库技术(NoSQL) (4学分)

  本课程主要理解NoSQL数据库的特点和使用场景,与关系型数据库的区别;掌握常见的NoSQL数据库Redis,MongoDB的配置和使用;学会使用分布式数据库HBase进行大数据的存储和管理。

  工业大数据应用(4学分)

  本课程设计工业大数据的应用,通过案例方式涵盖什么是工业大数据,工业大数据特点,工业大数据一般的处理方式等知识内容。

  Java Web应用开发实训(2学分)

  本课程主要学习Java 软件工程与开发模型;软件项目角色与职责;需求分析与需求获取;软件系统架构设计的概念及任务,软件界面设计、数据库设计、详细设计;编码规范与代码优化;软件单元测试、系统测试;软件部署与维护的概念与方法;项目组织与计划、进度与跟踪、成本与风险管理;软件质量保证与度量。