学院
课程教学进度计划表(20 ~20 学年第二学期)
课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48
主讲(责任)教师
参与教学教师
授课班级/人数
专业(教研室)
填表时间
专业(教研室)主任
教务处编印
年月
一、课程教学目的
通过本课程的学习,使学生了解Hadoop集群的基本框架,Hadoop的基本理论,以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时,本课程将紧密结合实际,不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力;而且会提供实际的案例,讲解实际项目的开发流程,通过案例讲解启发学生思维,并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现,为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。
二、教学方法及手段
本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上,通过任务引入概念、原理和方法。在实践上,对于安装配置的内容,先有教师讲解与演练,再将安装教程发给学生,由学生自主完成;教学过程中的任务、实践操作、练习,可由教师提供简单思路,学生自主完成。
要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例,学习基本理论和方法,结合已有的知识,适当布置练习、实践题,组织一些讨论,充分调动学生的主观能动性,提高学生的动手实践能力,以达到本课程的教学目的。
三、课程考核方法
突出学生解决实际问题的能力,加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业(20%)+ 课堂参与(10%)+ 期末考核(70%),期末考试建议采用开卷形式,试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分,题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
《Hadoop大数据开发基础》教学日历
注:教材:Hadoop大数据开发基础