大数据分析(A)教学大纲

清华大学大数据方向硕士学位

公共必修课课程

数据分析学（I）

Data Analytics (I)

开课单位：数据分析学（I）课程组

授课教师: 黎波、张楠、郑路、庞珣、苏毓淞、罗昊、王程韡（暂定）

教学目的：

本课是针对社会科学和管理类研究学开设的数据分析基本课程。通过本课的学习，学生将对（大）数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识，掌握有关数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法，了解和熟悉数据分析在社会科学研究、商业分析和公共管理等领域的实际案例。

Data Analytics (I) is a graduate level course mainly designed for students with socialsciences and management background. The objective of the course to give students a broad overview of the basic principles and applications of data analytics. Students will also be familiar with the various aspects of data analytics such as exploring, managing, modeling and interpreting data. Students’ learning will also be enhanced by their exposure to real life applications of data analytics in social science research, business analysis and public management.

主要教材：

by Johannes Ledolter, 2013, Wiley

by Gareth James et al, 2013, Springer

by Stephen Borgatti et al, 2013, SAGE

by Sophia Rabe-Hesketh and Anders Skrondal, 2008, Stata

教学软件：R, Stata, UCINET

教学内容：

一、统计分析

1.数据分析简介

2.概率论基础

3.数理统计基础

4.R软件简介，使用R进行探索性数据分析

5.线性回归模型

6.多层次、纵贯性数据分析(Multilevel and Longitudinal Modeling)

7.非参数回归

二、机器学习

8.正则化监督学习（Supervised learning with regularization）

9.在抽样统计学(Resampling methods)

10.树状模型方法、支持向量机（Tree-based methods, Support vector machines）

11.非监督学习：聚类、降维（Unsupervised learning: clustering, dimension reduction）

三、综合应用

12.文本挖掘和情感分析（Text Mining and Sentiment Analysis）

13.社会网络分析（Social Network Analysis）

14.政策信息学简介（Policy Informatics）

成绩构成：

平时作业20%

期中考试20%

期末考试30%

学期论文30%

文本数据分析-教学大纲

《文本数据分析》教学大纲 课程编号：071193B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课 专业选修课 □学科基础课 总学时：48 讲课学时：32 实验（上机）学时：16 学分：3 适用对象：信息管理与信息系统专业（大数据应用） 先修课程：数据结构、数据库原理与应用、大数据分析算法 一、教学目标 文本数据分析是文本分析和挖掘数据的理论和方法，文本数据分析是信息管理与信息系统专业（大数据应用）重要的专业选修课。通过本课程的学习，将达到以下目标: 目标1：对文本数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识； 目标2：掌握有关文本数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法，了解和熟悉文本数据分析在社会科学研究、商业分析和公共管理等领域的实际案例； 目标3：熟悉文本数据挖掘的基本原理，提高分析文本数据的思维能力与计算能力，能够从事某社会和经济领域文本数据分析相关活动的组织、执行和实施。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 （一）教学内容

本课程主要基于R语言讲授文本数据分析的原理、基本方法及常用软件。主要包括：常用文本挖掘技术及其基本流程；基于R软件详细讲授文本挖掘的主要方法，包括R软件的简介与安装，文本挖掘所需的基本R包，Facebook、微博、Twitter、网页等爬虫技术、数据预处理如断词、字词处理、语料库建立等，资料分析如关联分析、集群分析、主成份分析和聚类分析；基于MS SQLSever 讲授文本挖掘的实现技术，包括数据预处理技术，文本数据的导入、建立字词与词向量、建立训练集和测试集；基于MS SQL Sever讲授常用的文本数据挖掘方法，并进行图表分析；最后通过舆情分析、文献挖掘等案例进行实战练习。 （二）教学方法和手段 注重理论与实践相结合，采取实例教学法、小组教学法、模拟教学法等多种教学方法进行授课。重点强调案例教学锻炼学生解决实际问题的能力，并借助R 语言开发环境软件进行上机操作和实战练习。 （三）实践教学环节要求 要求学生在实验环节掌握文本数据分析的基本原理、思路及相关领域的实战应用。要求学生课后完成基于课堂和实验教学内容的扩展实践练习，进一步熟悉文本数据分析流程和技术方法，加强相关领域的实际应用场景练习。 （四）与毕业要求的关系 文本数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。作为信息管理与信息系统专业大数据应用方向的学生，学习和掌握文本数据分析相关知识、方法和技术，不仅是大数据时代下社会经济发展的需要，更是适应未来各个领域海量数据管理的必需技术和能力，符合该专业培养的基本要求。 三、各教学环节学时分配 教学课时分配

入门大数据,需要学习哪些基础知识

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。 数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。 学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响

3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式 后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.sodocs.net/doc/7e17419482.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

教学大纲模板【经典】

Xxx大学 《数据库及应用》教学大纲 编写单位：xxxxxxx系 执笔人：xxxxxxx系 审核人：xxxxxxx系 xxx大学xxx系 20xx年2 月

［实验要求］ 本课程实验要求较高，实验内容多且相关性较强，有关实验的具体要求与内容需按实验大纲执行，本大纲中不再另行说明。

第一章数据库系统概述与Visual FoxPro基础知识 ［教学内容］ 数据库系统的基本概念；关系数据库系统；数据库应用系统；常量、变量、函数及表达式。 [教学目标与要求] 熟练掌握：常量、变量、表达式及常用函数； 掌握：数据库系统的基本概念；关系的概念、基本特点和关系运算； 了解：Visual Foxpro的命令格式及文件类型。 [重点与难点] 数据库系统的基本概念；常量、变量、函数及表达式。 [教学时数] 2学时 第一节数据库系统的基本概念 一、数据库概述 （一）三类数据模型 （二）关系数据库概述 （三）实体模型与实体联系 （四）三种基本关系运算 （五）关系完整性 二、数据库系统概述 （一）数据管理系统（DBMS） （二）数据应用系统（DBAS）

第二节Visual Foxpro 概述 一、Visual Foxpro概述 二、Visual Foxpro的数据元素 三、Visual Foxpro的命令格式 第三节常量、变量、函数和表达式 一、常量、变量的概念及类型 二、函数 三、表达式 [复习思考题] 1、与文件系统相比，数据库系统有哪些优点？ 2、数据库管理系统有哪些基本功能？ 3、VFP有哪几种工作方式？ 第二章数据表的基本操作 ［教学内容］ Visual FoxPro项目管理器；表的建立与修改；表的维护命令；索引的概念与索引的建立[教学目标与要求] 熟练掌握：表结构建立及修改方法；索引的概念、类型、特点及建立索引的方法 掌握：对表中记录的追加、插入和删除等操作；项目管理器的建立和使用方法 了解：多工作区的概念；数据导入和数据导出 [重点与难点] 表结构的建立及修改方法；表中数据操作；索引及索引建立方法。 [教学时数] 2学时 第一节项目管理器 一、项目管理器的作用

数据分析与处理-课程教学大纲

《数据分析与处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1．课程代码： 2．课程名称：数据分析与处理 3．课程英文名称： 4．课程类型：CC 5．授课对象：电子商务本科 6．开课单位：信息技术与商务管理系 7．教学时间安排：第2学期 8．先修课程：信息技术基础 9．并行课程： 10．后修课程：数据库原理与应用，动态网站设计基础，电子商务网站建设与管理，电子商务综合实训 11．学时安排： 二、课程教学目标及教学任务 （一）教学目标 1．教学目标的总体概括 既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤，又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。 2．教学目标列表

（二）课程培养能力体系

（三）课程培养目标与课程内容映射表 见附件《数据库原理与应用课程培养目标与课程内容对应mapping图》。 （四）教学任务 实验报告：实验目的明确，实验内容完整，实验步骤正确，实验结论真实、准确，优秀学生能总结出系统的实验注意事项。 作业：作业内容正确，资料翔实，论证充分、有力，优秀学生能够提出鲜明的个人观点，同一问题能够给出简洁明了的答案，具有一定的创新性。 三、各单元教学内容及基本要求 第一部分数据的输入与编辑（2学时（讲课）+2学时课堂练习= 4课时） 教学内容： 1、数据输入的一般操作 2、特殊数据的快捷输入 3、有规律数据的序列输入法 4、设置有效性对输入数据审核 5、下拉式列表选择输入的设计 6、数据的编辑操作 教学重难点： 1、设置有效性对输入数据审核 2、下拉式列表选择输入的设计 教学目标： 1、掌握Excel基本的概念 2、掌握单元格及单元格区域简单数据的输入 3、掌握下拉式列表选择输入的设计 第二部分单元格数据的格式设置（1（讲课）+1（课堂练习）= 4课时） 教学内容： 1、单元格格式的一般设置 2、各种内置数字格式的使用 3、自定义数字格式的应用 4、条件格式化的应用 教学重难点： 1、自定义数字格式的应用

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

《Power BI数据分析基础教程》教学大纲 学时：32 代码： 适用专业：计算机及应用相关专业 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 数据分析是普通大中专院校计算机科学与技术专业的一门重要的专业基础课。通过本课程的学习，使学生能够在已有的计算机基础知识基础上，对数据分析有一个系统的、全面的了解；在系统理解和掌握Power BI数据分析基本原理的基础上，具有设计和开发数据分析报表的基本能力。 数据分析是一门实践性非常强的学科，它要求学生在理解和掌握Power BI数据分析基本功能的基础上，充分利用实验课程，动手完成实际数据分析和报表设计。 二、课程教学基本要求 1.课程教学以Power BI数据分析方法为主，在教学过程中让学生掌握Power BI数据分析报表设计的本原理和方法。 2.要求在教学过程中合理安排理论课时和实验课时，让学生有充分的使用在计算机上练习理论课程中学到的Power BI数据分析技巧和方法。 三、课程的内容 第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法，了解Power BI Desktop的界面，学会使用Power BI文档。 第2章获取数据 了解数据连接模式，掌握连接到文件、数据库以及Web数据。 第3章查询编辑器 了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。 第4章数据分析表达式

了解DAX基础，掌握DAX函数。 第5章数据视图和管理关系 掌握数据视图的基本操作，掌握关系的管理操作。 第6章报表 掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。 第7章可视化效果 学会使用简单对象和内置视觉对象 第8章 Power BI服务 学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI，掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板 第9章社科研究数据分析 掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析 四、理论和实验课时分配表 五、考核办法 1．考试采用统一命题，包括笔试和上机考试，考试时间分别为120分钟。课程成绩=（笔试成绩+上机考试成绩）/2

最新教学大纲模板74432资料

《××××××》课程教学大纲（居中，黑体，小二号，段前段后为0，行距1.5倍）（模板） 一、课程基本信息（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍） 二、课程性质、目的和任务（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍）（正文为宋体，小四号字，段前段后为0，单倍行距） 三、各教学环节学时分配表（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍） 其中实验安排内容：

四、教学内容及要求（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍） （正文为宋体，小四号字，段前段后为0，单倍行距） （此部分根据具体课程，可以按章节列出具体内容，也可以根据内容分块。同时，不同专业在内容选择上要有所删减。） 如：第一章×××××× [教学知识目标]： [教学能力目标]： [教学重、难点]： ……………………………… 实验内容及要求： 五、教学方法与手段（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍）（正文为宋体，小四号字，段前段后为0，单倍行距） 六、考核方案（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍） （考核方案可先由指定教师写出，然后由课程组成员集体研讨商定） 七、教学材料（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍） （指课程教材或讲义、参考资料、所需仪器、设备、教学软件等） （教学材料若涉及到相关大型仪器、设备、教学软件要填写，若无可不填写。正文为宋体，小四号字，段前段后为0，单倍行距。） 1、课程教材： 格式：编者，教材名称，出生地：出版社，时间。 例：大连理工大学计算机应用教研室，《计算机基础》（第五版），北京：高等教育出版社，2010。 2、参考资料： 格式：编者，教材名称，出生地：出版社，时间。 例：[1]丁杰主编，《电工学简明教程》，北京：大连理工大学出版社，2008。 3、教学所需相关条件： 如：仿真软件。 八、需要说明的其他问题 如：本大纲适用于××××××专业《××××××》专业基础课程。 或本大纲在教学过程某一方面可以再适当调整等等。

030742003《数据分析与建模》教学大纲

《数据分析与建模教学大纲》课程教学大纲 课程代码：030742003 课程英文名称：Data Analysis and Modeling 课程总学时：48 讲课：40 实验：8 上机：0 适用专业：电子信息科学与技术 大纲编写（修订）时间：2011.9 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 数据分析与建模是一门综合运用分析、试验、量化的手段对生产实践、科学研究、军事工程等各种实际问题建立数学模型并进行求解的应用数学。它系统地介绍数学模型、数学建模和建模过程中的常用方法与实例，为学生今后各专业课程的学习和工作时间打下必不可缺的专业基础。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1．掌握数学模型的基本思想、方法与技巧。 2．学会正确的分析、归纳的思维方式和思考习惯，能够根据各种实际问题的不同情况采取不同方法建立数学模型。 3．运用所学的知识和技巧进行数学模型的求解、分析、检验与评价。 4．掌握有关计算机软件的使用，提高解决复杂问题的能力。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：学生应掌握与建模相关的数学和计算机软件知识。 2.基本理论和方法：掌握线性规划与非线性规划、无约束最优化、微分方程、最短路问题、数据统计描述与分析、回归分析、计算机模拟以及插值与拟合等建模与求解的基本理论和方法。 3.基本技能: 掌握一定的解决实际建模问题的能力，能熟练运用计算机与相关软件并具备相关的编程计算技能，掌握撰写数据分析与建模论文或报告的能力。 （三）实施说明 1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用各种媒体获取技术资料的能力。讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。 2．教学手段：在教学中采用电子教案、CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 3．教学实施：教师在授课时可根据实际情况酌情安排各部分学时，后面的课时分配可供参考；可自行安排讲授的章节顺序，使之更符合学生的实际。 （四）对先修课的要求 学生应在学习《C语言程序设计》、《高等数学1》、《高等数学2》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《数值分析》、《离散数学》等课程之后学习《数据分析与建模》。 （五）对习题课、实验环节的要求 1．对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。对于学生完成的习题要检查改错。对每种建模方法，要让学生上机实践并给予指导，使学生确切掌握要领，付诸应用。学生在上机过程中可以采用MATLAB、

教学大纲模板

语文课程教学大纲 课程中文名称：语文 总学时：72 课程性质：学科基础课、 开设学期及周学时分配：开设两学期，每周2课时 适用专业及层次：中职学生 相关课程：无 教材：《语文》，赵大鹏编著，语文出版社，2012年， 一、课程目的、内容及要求 1、课程目的 中等职业学校语文课程要在九年义务教育的基础上，培养学生热爱祖国语言文字的思想感情，使学生进一步提高正确理解与运用祖国语言文字的能力，提高科学文化素养，以适应就业和创业的需要。指导学生学习必需的语文基础知识，掌握日常生活和职业岗位需要的现代文阅读能力、写作能力、口语交际能力，具有初步的文学作品欣赏能力和浅易文言文阅读能力。指导学生掌握基本的语文学习方法，养成自学和运用语文的良好习惯。引导学生重视语言的积累和感悟，接受优秀文化的熏陶，提高思想品德修养和审美情趣，形成良好的个性、健全的人格，促进职业生涯的发展。 2、教学内容与要求 （一）基础模块 1. 阅读与欣赏 正确认读并书写3 500个常用汉字。 能使用常用汉语工具书查阅字音、字形、字义，正确区分常用的同音字、形近字。 能用普通话朗读课文。 注重对文章整体感知和领会，理解重要词语和句子在文章中的含义和作用，能概括文章的内容要点、中心意思和写作特点。能辨识常见的修辞手法，体会文章中修辞手法的表达作用。 阅读各种优秀作品，体会其丰富内涵,加深和拓宽对自然、社会、人生等问题的思考和认识。 能了解散文、诗歌、小说、戏剧等文学形式的特点。 注重阅读中的情感体验，感受教材中文学作品的思想情感和艺术魅力，学会初步欣赏文学作品。就作品中感兴趣的内容进行讨论，说出自己的理解、体验或感悟。 能利用图书馆、网络等搜集、筛选和提取有用的信息。 诵读教材中的古代诗文，大体理解内容，背诵或默写其中的名句、名段、名篇。 激发学习古代诗文的兴趣，增强热爱中华民族传统文化的思想感情。

《大数据处理与云计算》课堂教学大纲.doc

《大数据处理与云计算》教学大纲 课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算 开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703 总学时：40 学分：2.5 适用专业：信息工程专业 先修课程：无 一、课程在教学计划中的地位、作用 大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。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。 通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop 分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。 二、课程教学内容、要求及学时分配 第一章大数据与云计算概况 1、了解大数据概念 2、了解大数据的产生、应用和作用 3、了解云计算技术的概述 4、了解云计算的特点及技术分类 5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系 第二章大数据处理与云计算的关键技术 1、理解大数据处理的基本流程 2、掌握大数据的关键技术 3、理解大数据的处理工具 4、了解大数据面临的挑战 5、理解云计算及关系型数据库 第三章 Hadoop 1、了解Hadoop概述 2、了解Hadoop发展简史 3、理解Hadoop的功能与作用

4、了解Hadoop的优缺点 5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势 6、掌握Hadoop项目及其结构 7、掌握Hadoop的体系结构 8、掌握HDFS的体系结构 第四章 MaReduce 1、理解分布式并行编程 2、理解MapReduce模型概述 3、掌握Map和Reduce函数 4、掌握MapReduce工作流程 5、掌握并行计算的实现 6、掌握新的MapReduce框架：Yarn 7、理解新旧Hadoop MapReduce框架的对比 第五章 HDFS 1、理解HDFS的假设与目标 2、理解HDFS的相关概念 3、掌握HDFS体系结构 4、掌握HDFS命名空间 5、掌握HDFS存储原理 6、掌握通讯协议 7、理解数据错误和异常 8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章 Zookeeper 1、了解Zookeeper简介 2、掌握Zookeeper的工作原理 3、理解Zookeeper的数据模型 第七章 HBase海量实时处理实战技巧 1、理解HBase简介和架构 2、掌握HBase核心知识点 3、掌握HBase高级应用

教学大纲模版

《×××××》教学大纲 课程编码：（按专业培养方案的课程编号填写） 课程名称：（按人才培养方案的课程名称填写） 学时/学分：（按人才培养方案的规定填写） 关联课程：（先修课程、后习课程） 适用专业：（专业名称） 开课教研室：（教研室名称） 一、课时分配与考核权重 基于对教学目标以及对基本知识、基本技能、基本素养的分析，合理分配各章节所需课时，科学确定过程性评价（占比60%-70%）的分配权重及评价方法。期末考试（30%-40%）要突出基于能力评价的非标准答案考试改革，重在考核学生的创新思维和知识运用能力（如开卷考试、作品设计、论证报告、课程论文、技能展示等）。若本课程含课内实践，则要明确实践环节占比及考核办法。考评考核，要体现对学术诚信的基本要求。 课时分配与考核权重一览表 二、课程资源库 包括知识包、优秀学生作品、参考著作、近2年的前沿文章、网络资源等。每门课程需推荐优秀专著5本以上（不包括教材），国内本专业顶尖级或国际知名期刊10种以上（至少包括外文期刊2种），网络资源5项以上。 1.参考书：作者（译者）.书名.出版社.出版时间． 2.期刊：作者.文题.刊名，年，卷号（期号）． 3.网络资源：作者.文题.更新和修改日期.访问路径．

三、教学内容及教学基本要求 第1—2学时（以概论课讲授2学时为例，概论内容非2学时的参考此模式调整或顺延） 概论 1.课前准备（针对任课教师备课提出基本要求） 1.1课程属性与教学目标分析：明确课程属性和地位，依据课程性质和作用，使用绩效动词（如：了解、熟悉、理解、掌握、具备、获得等）清晰描述课程教学目标。 1.2学习对象分析：分析学习对象的基础知识、网络知识、读写能力、信息技术能力等，了解学生的学习动力，学习需求和职业愿景。 1.3教学方案设计：依据课程属性、教学目标和学习对象分析，准确把握本门课程的重点和难点，并对本课程教学内容、教学资源、教学手段、考核办法等进行总体规划。综合优化教学内容，科学设计教学流程，高效利用教学资源，合理选择教学手段和方法，及时开展考核评价与反馈。 2.课内教学（加强课堂组织与管理，注重生成性教学，突出过程性评价） 2.1教学内容：明确本课程各单元（章）的内容设置、课时分配及考核权重；建立与本课程相关联的前修、后习课程链，并进一步阐述其内在联系；引导学生了解本课程与专业或行业、产业的结合点及关联度；明确指出本课程的重点内容和难点所在；确立本课程所适合的教学范式；结合生动案例，引导学生充分认识本学科领域近现代科学发展史和现代技术进展状况，详细介绍本课程资源库的特色及使用方法；传授有效的学习路径和考核方法；激发学生的学习兴趣，树立学生的学习自信，培养学生的自学能力。 2.2 教学方法：聚焦双向互动，聚力教学全过程。围绕知识、能力、素质三维构筑，实践应用型人才培养新模式，如启发式、探究式、讨论式、参与式等。 2.3 课内小结：（时间10-15分钟）包括教学理念、教学目标、教学重难点、教学内容、教学方式与方法、教学组织与管理、教学评价等要素。

12《误差理论与数据处理》教学大纲-2014修订

误差理论与数据处理 （Accuracy Theory and Data Analyses） 课程编号：（根据选课系统中编号填写） 学分：3 学时：45 （其中：讲课学时：39 实验学时：6 上机学时：） 先修课程：概率论与数理统计、测试技术、信号分析和处理 适用专业：测控技术与仪器 教材：《误差理论与数据处理》，费业泰，机械工业出版社，2010.5 开课学院：机械工程学院 一、课程的性质与任务 《误差理论与数据处理》是高等学校测控技术及仪器专业必修的专业基础课，也可作为机械类专业、信息类专业和其它有关专业本科生、研究生的必修课或选修课。通过本课程的学习，培养学生掌握测试与实验数据处理的基本理论与方法，正确估计被测量的值，科学客观地评价测量结果，并根据测试对象的精度要求，对测试与实验方法进行合理设计，为后续专业课程及实验环节奠定理论基础。 二、课程对毕业要求及其指标点的支撑 1. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求5和毕业要求6； 2. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求5中的指标点1：了解与本专业相关职业和行业的法律基础知识，占该指标点达成度的30%； 3. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求5中的指标点3：能正确认识工程对于客观世界和社会的影响，把握国内外测量控制与仪器相关的标准、规范和技术变化，占该指标点达成度的20%； 4. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求6中的指标点3：能够对测控系统和仪器工程的实验结果进行数据分析，占该指标点达成度的30%。 三、课程的内容及要求 第一章绪论 1. 教学内容 （1）研究误差的意义

（2）误差的基本概念 A. 误差的定义及表示法 B. 误差来源 C. 误差分类 （3）精度 A. 精度的基本概念 B．量值的传递、标准与准确度等级 （4）有效数字与数据运算 A. 有效数字 B. 数字舍入规则 C. 数据运算规则 2. 知识、能力与素质等方面的基本要求 （1）了解并掌握误差的基本概念，包括误差的定义、来源及分类等； （2）了解精度的基本概念及其不同的表示方法，了解量值传递、标准与准确度等级的概念及相关法规等方面的知识； （3）掌握有效数字含义、数字的舍入准则与数据运算规则，能根据精度要求准确表达测量数据 3. 重难点 （1）能正确分析误差来源； （2）测量误差按误差性质的分类处理； （3）能准确表示有效数字； （4）了解量值传递、标准与准确度等级的概念及相关法规 第二章误差的基本性质与处理 1. 教学内容 （1）随机误差 A．随机误差的产生原因 B．正态分布 C．算术平均值及测量标准差 D．测量的极限误差 E．不等精度测量 F．随机误差的其他分布 （2）系统误差 A．系统误差的产生原因 B．系统误差的特征

《GNSS测量与数据处理》课程改革教学大纲

《GNSS测量与数据处理》课程改革教学大纲 一、课程的性质和目的 《GNSS测量与数据处理》是测量工程专业的主要专业必修课之一。通过这门课的学习，要使学生了解GPS全球定位系统的构成、时空基准、卫星定轨基础理论，掌握GNSS定位数学模型、定位方法和误差源分类等原理，掌握GNSS控制网的技术设计、施测方法及其数据处理、软件操作过程等，了解GNSS技术的最新发展与应用。 通过讲座教师的课程模块的讲座、助教安排研讨、指导撰写论文、主持小组论文报告和讲座教师组织课程论文报告、实验及生产实践，使学生在毕业后能独立承担GNSS控制网的技术设计和组织外业测量、内业数据处理等工作。通过本课程的各教学环节，培养学生的专业文献检索、独立思考、合作交流、测绘案例分析与解决能力。为专业的研究深造、社会就业奠定专业基础。 二、课程的基本要求 1．理解GNSS的系统组成及各部分功能； 2．了解GNSS的应用领域； 3．理解GNSS测量的坐标系统和时间系统； 4．理解卫星运动的基础知识及GPS信号； 5．掌握GNSS定位方法、数学模型及其线性化 6. 掌握GNSS的误差来源及其削弱方法； 7．掌握GNSS控制网的技术设计、网点布设、观测方法，并运用相关知识达到能够撰写技术设计书和技术总结报告的能力； 8．掌握GPS数据处理的一般步骤和RINEX格式； 9．理解GPS基线解算、周跳探测等预处理工作； 10．掌握GPS坐标系统之间的关系与转换； 11. 掌握GPS控制网的二维、三维平差计算，并综合运用GNSS数据处理方法和程序设计能力，达到熟练操作GNSS数据处理软件的能力，能够对观测数据进行数据处理与精度评定；

《大数据分析方法与应用》教学大纲

《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高

教学大纲模板

SJQU-QR-JW-033（A0） 专业课课程教学大纲（2017.6.30版） 【英语语法I】 【English Grammar I】 一、基本信息（必填项） 课程代码：【】 课程学分：【2】 面向专业：【本科专业（翻译、英语教育）】 课程性质：【系级必修课◎】 开课院系：外国语学院英语系 使用教材： 教材【《新编英语语法教程》（第6版），章振邦，上海外语教育出版社，2017年】 参考书目【《大学英语语法---讲座与测试》（第5版），徐广联，华东理工大学出版社， 2014年】 【《张道真大学英语语法》张道真，安徽人民出版社，2013年】 【《英语句型大全》杨元兴，上海外语教育出版社，2007年】 课程网站网址：.cn 先修课程：【中学英语语法】 二、课程简介（必填项） 本课程注重帮助培养学生的英语语法学习能力、分析能力和对英语语法学习的兴趣，从高校学生高要求的角度来进一步拓宽学生学习英语的思路和视野，为顺利通过英语专业四 级、八级打下良好的基础，同时，也为未来进一步提高英语学习能力打下坚实的基础。 《新编英语语法教程》（第6版）是一部融合了传统语法与现代语言学和语法学某些领域的研究成果于一体的英语语法教材。《教程》注重语法结构和词汇意义的关系以及语法和语篇的练习，在一定程度上提高了英语语法的广度和深度。《教程》共有40讲，每讲侧重几个语法要点，每个要点之后有大量针对性的练习，以便实现边讲边练，边学习边巩固的效果。 各种练习形式带有一点启发性，在一定程度避免了语法练习的机械性和枯燥性，有利于培养学生对语法的学习兴趣，打下较为扎实的语法基础，提升自己的语言水平，有利于听说读写译综合技能的全面提升。 三、选课建议（必填项） 《英语语法I》适合对英语本科一年级学生第一学期开设。本课程注重帮助培养学生的英语语法学习能力和分析能力，要求学生掌握基本完备的语法体系，要求学生养成良好的语言使 用习惯，能具备正确的语法思维与辨别能力，从高校学生高要求的角度来进一步拓宽学生学习 英语的思路和视野，为顺利通过英语专业四级、八级打下良好的基础，同时，也为未来进一步学习《英语语法II》和同步学习的《基础英语》打下坚实的基础。

数据分析方法教学大纲

《数据分析方法与软件》课程教学大纲课程类型：选修课程代码：课程总学时：64 总学分： 2 实验课程性质：非独立课程实验学时： 32 实验学分： 课程类别：专业课适用专业：计信本 开课时间： 04 年级 6 学期开课单位：计算机学院 大纲执笔人：彭平大纲审定人： 一、实验课程名称： 数据分析方法（Methods of Data Analysis with software） 二、课程简介 数据分析是分析和处理数据的理论和方法，从中获取有用的信息。数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。信息与计算科学专业则主要研究信息技术的核心基础与运用现代计算机工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法。基于这一专业定位，信息与计算科学可包括信息科学与科学计算两个大的方向。而信息科学可以理解为“有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制基础的科学”。数据分析正是信息科学的重要专业基础课程。 三、适用专业与学时学分： 1．信息与计算科学课程总学时：64；总学分：4实验32学时 四、教学目的和内容要求 通过本课程的学习，使学生对数据分析方法的基本原理有系统的理解，掌握利用专业软件进行数据统计分析的方法和步骤。培养学生应用计算机进行统计分析的能力，为后续课程的学习以及解决实际问题打下良好的基础， 1、通过本课程的学习与实践，掌握数据分析的基本原理和统计软件SPSS系统基本用法。

2、通过本课程的学习与实践，能够对数据进行描述性统计分析，熟练使用SPSS软件内部函数，并能分析所得结果。 3、通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论（回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等）的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 主要内容： 五、实验课程内容及要求

Excel商务数据分析与应用-教学大纲

《Excel商务数据分析与应用》 教学大纲 一、课程信息 课程名称：Excel商务数据分析与应用 课程类别：专业基础课 课程性质：必修 计划学时：60 计划学分：3 先修课程：无 适用专业：本书可作为高等院校电子商务方向相关专业及电子商务技能培训班的学习教材。 课程负责人： 二、课程简介 本书以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，主要从电商卖家自身、商品、顾客、进销存管理、竞争对手，以及行业状况等方面对商务数据分析进行了深入讲解。 本书分为10章，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析，以及销售市场预测分析等。 三、课程教学要求

注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。 四、课程教学内容

五、考核要求及成绩评定

注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。 六、学生学习建议 1．理论配合实战训练进行学习，提高学生的Excel商务数据分析能力； 2．培养、提升学生的数据分析、网店运营等综合能力。 七、课程改革与建设 本书采用“项目+任务”的体例形式，通过大量的案例操作和分析，让读者真正掌握商务数据分析的方法与技巧。采用图解教学的体例形式，一步一图，以图析文，让读者在学习过程中更直观、更清晰地掌握操作流程与方法，提升学习效果。本书还配有微课视频和完备的教学PPT、电子教案等，能帮助读者更好地理解和应用知识。 平时对学生的考核内容包括出勤情况、在线学习习题完成情况、课堂讨论等方面，占期末总评的50%。期末考试成绩占期末总评的50%。

数据统计与分析教学大纲

数据统计与分析课程教学大纲 课程编码：12120602206课程性质：专业基础课 课时：36 学分：2 开课学期：4 先修课程：概率论与数理统计 适用专业：物流工程 课程简介： 本课程属于经管类专业基础课，系统阐述现代统计学的基础理论和方法。内容有描述性统计、概率论基础、参数估计、假设检验、回归分析等。通过本课程的教学，使学生掌握统计学的基本原理和方法知识，能够初步根据具体任务和条件从事社会经济问题的调查研究，结合自己的专业，在定性分析的基础上做好定量分析，以适应社会主义市场经济中各类问题的实证研究、科学决策和经济管理的需要。 一、课程教学目标 （一）使学生了解统计在社会经济应用及分析中的重要作用，掌握统计描述和统计推断的基本内容与基本方法； （二）使学生在掌握统计基础知识的基础上，能较容易理解其他课程中的一些数量分析方法，并能独立完成有关资料的搜集、整理、分析。 （三）为进行社会经济问题研究和学习各经济管理类专业课程提供数量分析的方法。 （四）为进一步学习专业统计和数量经济课程打好基础。 要求学生能在教师的指导下，掌握统计学的基本理论和方法，熟悉统计软件的基本操作，并能够结合经济管理理论加以应用。 二、课程重点、难点 课程重点：描述性统计分析方法和推断性统计分析方法的原理、计算方法、特点及应用场合等 课程难点：假设检验、参数估计、线性回归分析等推断性统计分析方法的原理、计算方法、特点及应用场合等 三、整体课时分配 章节序号章节名称 理论 学时实验学时 1 导论 2 2 2 数据的搜集 2 0 3 数据的图表展示 2 2

4 数据的概括性度量 4 4 5 概率与概率分布 4 0 6 统计量及其抽样分布 4 0 7 参数估计 6 0 8 假设检验 6 4 9 一元线性回归 6 6 四、课程内容安排 （一）导论 主要内容： 1、统计及其应用领域 2、统计数据的类型 3、统计中的几个基本概念 教学要求： 1、理解统计学的含义 2、理解描述统计和推断统计 3、了解统计学的应用领域 4、了解数据的类型 5、理解统计中的几个基本概念 重点、难点与解决办法 重点：1、理解统计学的含义，2、了解数据的类型，3、理解统计中的几个基本概念 难点：理解描述统计和推断统计 其它教学环节（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）： （二）数据的搜集 主要内容： 1、数据的来源 2、调查数据 3、实验数据 4、数据的误差 教学要求： 1、数据的来源 2、搜集数据的调查方法 3、问卷设计 4、搜集数据的实验方法 5、数据的误差 6、数据的质量要求 重点、难点与解决办法： 重点：掌握几种调查组织方式的特点和适用条件 难点：掌握抽样调查的特点及其基本的组织方式和方法 其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）： （三）数据的图表展示 主要内容：

金融数据分析课程大纲

《金融数据分析》课程教学大纲 （Analyses of Financial Data） ----and Application of SPSS 一、课程说明 课程编码：225212101 课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17） 周学时（理论学时/实践学时）3（2/1） 学分: 2.5 开课学期: 5 1．课程类别与性质： 专业限修课程 2．适用专业与学时分配： 适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。 教学容与时间安排表

3．课程教学目的与要求： 学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。 （2）教学要求 4．本门课程与其它课程关系： 本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5．推荐教材及参考书： 教材： 《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育，2010， 参考书： 《SPSS 18---数据分析基础与实践》，洪成编著，电子工业，2010， 《深入浅出数据分析》， Michael Milton著，芳译，电子工业，2010， 《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay著，家柱译，机械工业，2008， 6．课程教学方法与手段： 课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7．课程考试方法与要求： 本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分：第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；

大数据考试题含答案知识讲解

1 多选传统大数据质量清洗的特点有： A. 确定性 B. 强类型性 C. 协调式的 D. 非确定性 2 多选以下选项中属于数据的作用的是（）。 A. 沟通 B. 验证假设 C. 建立信心 D. 欣赏 3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括（）。 A. 可靠数据源 B. 多方的数据源 C. 合适的数据分析 D. 信得过的第三方单位 4 多选数据只有在与（）的交互中才能发挥作用。 A. 人 B. 物 C. 消费者 D. 企业 5 单选大数据可能带来（），但未必能够带来（）。 A. 精确度；准确度 B. 准确度；精确度 C. 精确度；多样性 D. 多样性；准确度 6 多选大数据的定义是： A. 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合 B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量 C. 技术 D. 商业 7 多选大数据五大类应用方向是： A. 查询 B. 触达 C. 统计 D. 预警 E. 预测 8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准？ A. 成本更低 B. 质量更高 C. 速度更快 D. 风险更低 9 多选大数据有哪些价值？ A. 用户身份识别

B. 描述价值 C. 实时价值 D. 预测价值 E. 生产数据的价值 10 多选大数据的预测价值体现在： A. 预测用户的偏好、流失 B. 预测热卖品及交易额 C. 预测经营趋势 D. 评价 11 单选什么是大数据使用的最可靠方法？ A. 大数据源 B. 样本数据源 C. 规模大 D. 大数据与样本数据结合 12 多选大数据是描述（）所发生的行为。 A. 未来 B. 现在 C. 过去 D. 实时 13 多选传统研究中数据采集的方法包括： A. 网络监测 B. 电话访谈 C. 对面访谈 D. 线上互动 14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的（）。 A. 一致性、协调性 B. 差异性、协调性 C. 一致性、差异性 D. 一致性、相容性 15 单选分类变量使用（）建立预测模型。 A. 决策树 B. 分类树 C. 离散树 D. 回归树 16 多选（）是大数据应用的步骤。 A. 数据输入 B. 建模分析 C. 使用决策支持工具输出结果 D. 验证假设 17 多选避免“数据孤岛”的方法包括： A. 关键匹配变量 B. 数据融合 C. 数据输入 D. 利用样本框