《大数据分析基础》课程教学大纲详细完整最新标准版

《大数据分析基础》课程教学大纲

课程名称：大数据分析基础

适用专业：会计学、审计学、财务管理

学时：32学时。其中理论16学时，实践16学时

学分：2学分

大纲执笔人：XX

大纲审核人： XX

制定时间： 20XX年XX月

一、课程简介：

课程类型：专业课

课程性质：必修

内容要点：随着“大智移云物”（大数据、人工智能、移动互联网、云计算与物联网）技术的发展，很多财会人员正积极向智能可视化的财务分析方向转型。2019年2月，国际著名咨询机构Gartner公司发布的《商业智能和分析平台魔力象限》年度报告显示，微软超越一切对手，再次成为最具领导力和超前愿景的BI公司。本课程以微软Power BI为工具，以案例驱动方式讲解数据分析(数据获取与整理、数据建模、数据可视化)的一般思路及方法，为后续课程打下基础。

先修课程：《计算机基础》、《会计学基础》、《管理学》

后续课程：《数据库基础与应用》

二、课程培养目标（知识、能力、素质）

三、教学内容与学时分配

《大数据分析基础》课程理论部分16学时

《大数据分析基础》课程实践部分16学时

四、课程考核

成绩评定办法：

综合成绩（100%）=平时成绩×40%﹢期末成绩×60%

平时成绩（100%）=课堂考勤×10%+课内实验×30%+课后作业×30%+阶段性测试30%

期末成绩（100分）：分析报告。

五、参考书

（一）推荐教材：

吴刚主编，《财会与商业大数据可视化智能分析——基于微软PowerBI》，清华大学出版社，2019年

（二）参考资料：

夏耘黄小瑜编著，《计算思维基础》，电子工业出版社，2012年

陈志德主编，《大数据技术与应用基础》，人民邮电出版社，2017年

高顿财经研究院著，《高顿财经 Python 金融编程：快速入门与项目实操》，东方出版中心，2020.1

六、相关说明

整个课程通过用任务驱动教学的方法，边做边学，带动相关知识点，使学生通过完成工作任务教学单元的学习，不但能够掌握计算机基础相关知识和技能，还能够全面培养其团队协作、沟通表达、解决问题等综合能力。

1.课堂授课：以教学大纲为依据，以文字教材为基础，结合典型案例，主要讲述本课程的重点、难点、疑点，帮助学生了解和掌握本课程的知识点。

2.研究讨论：理论联系实际，提倡研究型学习，积极组织开展形式多样的课堂讨论，培养学生思考问题、分析问题、解决问题的能力。

3.作业训练：根据课程要求，组织学生通过作业训练，深化对教学内容的理解和掌握。

4.实践教学：实践教学是实现培养目标的重要手段。在教学过程中，要结合教学进度，依据教学内容安排学生深入进行交流和练习。