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1、云计算与大数据技术教学大纲课程性质专业任选课课程编号xx420414课程名称云计算与大数据技术适用专业网络工程先修课程计算机网络，数据结构，计算机网络安全总学时16其中理论16学时实验0学时学分数1一课程简介云计算与大数据技术这门课是网络工程专业高年级学生开设的一门专业任选课。 云计算与大数据技术已经成为IT行业主流技术。云计算通过分布式操作系统、虚拟化、 并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是 落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、 海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识 别、自
2、然语言理解、应用知识库等。本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和 技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。二、课程教学目标通过本课程云计算与大数据技术的学习，学生应实现如下目标：（一）知识教学目标1 .使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术；2 . 了解Hadoop分布式系统基础架构；3 .掌握 HDFS 和 MapReduce 技术;4 . 了解其他大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台； （二）能力培养目标5 .具有设计、实现和分析等方面的能力；6 .学会用启发式搜索求解问题；7 .具有使用机器学习与深度学习平台工具进行数据分析能力；8 .初
3、步具备用经典的人工智能方法解决一些简单实际问题的能力； 三、课程教学基本要求教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术开展现状， 促进大数据相关教学改革。学生主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合具体实际工程应用，构建相应的云计算和大数据分析与应用平台。四、课程教学内容与学时分配序号教学模块知识点学时1云计算关键技 术基础云计算基本概念；云计算技术的开展过程、 Grid技术开展。22云计算的演进 过程了解云计算的演变，包括硬件、软件和服务 器虚拟化；重点从传统的数据中心走向云计 算中心演进。23云计算关键技 术一虚拟化技 术了解服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟
4、化、桌面虚拟化的基本概念；了解OpenStack 开源虚拟化平台。44大数据开展现 状了解数据采集、数据存储与管理、数据分析 与挖掘、数据可视化的流程。45大数据平台搭 建了解各种大数据分析挖掘与可视化，能用 Hadoop与MapReduce技术搭建大数据平台。4五、教学方法与策略课程以课堂讲授为主，辅以案例讨论、分组讨论、现场参观等方法和手段。六、学生学习成效考核方式（考核）七、选用教材考核环节构成（均为100分制）评分依据占总成绩 的比重上课出勤20分上课缺席一次扣2分，缺课达1/3取消资格。20%分组讨论30分学生对现有主流技术进行分组讨论30%期末报告50分分组递交一份与云计算与大数据
5、的实践报告50%1云计算（第三版）刘鹏主编，电子工业出版社，2015.82大数据搜索与挖掘张华平著，科学出版社，2014.5八、参考资料1、主要参考书：1计算与大数据技术.王鹏等编著.人民邮电出版社.2014. 5月2VMware虚拟化与云计算应用案例详解.王春海编著.中国铁道出版社.2013. H3深入云计算：Hadoop源代码分析.张鑫著.中国铁道出版社.2013.64大数据思维与决策.美伊恩艾瑞斯(Ian Ayres)著人民邮电出版社.2014.10 5R与Hadoop大数据分析实战.(印)普贾帕提(Vignesh Prajapati)著，李明等译. 机械工业出版社.2014. 116Hadoop大数据分析与挖掘实战.张良均 樊哲李成华刘丽君等.机械工业出版社.2015. 122、主要参考网站：1中国云计算 ： / chinacloud, cn/2中国大数据 ： / thebigdata. cn/3OpenStack 开源虚拟化平台 ： / openstack, cn/4自然语言处理与信息检索共享平台 ： / nlpir. org