《大數據基礎》課程標準適用專業：商科類、管理類專業課程編碼：開設時間：第1或2學期課時數：36-42學分:制訂人：一、課程概述1.課程性質《大數據基礎》課程是商科類、管理類專業群平臺課中的必修課，是實現商務數據分析與應用專業人才培養目標的專業基礎課，學生通過本課程的學習能掌握大數據的基本概念、大數據采集與處理、大數據存儲管理、大數據分析與挖掘、大數據可視化、大數據應用與安全等基礎知識，為后續課程的學習打下基礎。2.課程任務《大數據基礎》課程立足“大數據”的時代背景，面向企業數字化轉型升級對數字化人才的需求，采用理論與實踐相結合的方式，助力學生提升大數據分析相關的數字技能與數字素養。課程緊緊圍繞大數據通識教育核心理念，培養學生的大數據意識、大數據思維、大數據安全和大數據基本分析能力。3.課程要求通過課程的學習培養學生大數據采集、數據清洗、圖表制作、數據分析等方面的崗位職業能力，分析問題、解決問題的能力，養成良好的職業道德，為將來步入數據分析、數據運營、數字營銷等職業崗位打下堅實的基礎。二、教學目標1.知識目標（1）掌握大數據概念及其基本特征；（2）了解大數據與當前新一代信息技術關系；（3）掌握大數據的思維方式和工作流程；（4）了解大數據給我們會帶來哪些影響；（5）理解數據采集、數據清洗、數據集成、數據變換、數據歸約的基本概念；（6）掌握數據采集來源和常用的數據采集方法；（7）熟悉數據質量的影響因素、數據質量的評估標準以及常見“臟數據”類型；（8）掌握數據清洗、集成、變換和歸約的流程和策略；（9）理解數據存儲的基本概念；（10）掌握數據存儲度量單位的換算；（11）熟悉常用數據存儲介質和數據存儲方式；（12）熟悉傳統數據存儲管理技術，重點掌握文件系統和關系數據庫應用；（13）理解和熟悉大數據時代存儲管理相關技術；（14）理解數據分析、數據挖掘、大數據分析的基本概念；（15）熟悉數據分析作用、數據挖掘分類和相關技術；（16）熟悉常見的大數據分析方法和大數據分析模型；（17）掌握數據分析常用方法和思維模式；（18）掌握數據挖掘過程和數據挖掘應用；（19）理解數據可視化的基本概念和可視化的作用；（20）掌握常見可視化圖表類型選擇；（21）掌握數據可視化流程方法；（22）了解數據可視化工具，熟悉BI工具的使用；（23）理解數據安全、大數據安全概念；（24）掌握傳統數據安全的特點，以及大數據安全的新特征；（25）熟悉大數據安全問題，以及大數據安全常用的技術；（26）掌握大數據時代個人信息與隱私安全問題、成因及應對之策；（27）熟悉大數據給國家安全帶來的挑戰以及應對之策。2.能力目標（1）能夠運用大數據相關基礎知識，做好數據分析的全面準備工作；（2）能夠對大數據的思維模式和工作方式有基本的認知；（3）能夠對新一代信息技術、數字經濟等概念有較為準確認知；（4）能根據數據采集需求選定數據來源和采集方法；（5）能夠使用網絡爬蟲等數據采集工具采集數據；（6）能夠分析數據質量影響因素，評估數據質量；（7）能對數據進行一般的數據清洗、集成、變換和歸約處理；（8）能夠進行數據存儲度量單位的換算；（9）能夠根據數據存儲要求和數據特點選用合適存儲介質和數據存儲方法；（10）能分辨關系數據庫的各種核心元素；（11）能使用百度網盤、云存儲技術等存儲數據；（12）能根據數據分析目標選定數據分析方法；（13）能夠描述數據挖掘過程，分析數據挖掘應用；（14）能運用常見的大數據分析方法、工具和模型分析問題。（15）能夠根據數據分析的目的和要求選用合適的可視化圖表；（16）能使用Excel中的可視化圖表進行常用數據可視化操作；（17）能夠利用商務智能BI可視化工具進行簡單可視化儀表板的制作；（18）能夠分析個人信息安全和隱私保護相關案例，提升個人隱私保護能力；（19）能夠分析大數據國家安全相關案例，并提出一些切實可行的應對之策。3.素質目標（1）養成用數據思維去看待問題的習慣；（2）養成對數據采集、預處理過程的細心、客觀職業方式；（3）養成用良好的數據存儲與管理的習慣；（4）養成對事物分析客觀、敏感的職業思維方式；（5）養成數據可視化的美學素養；（6）養成良好的數據安全意識；（7）養成合法、合規使用數據的習慣。三、與前后課程的聯系1.與前續課程的聯系《信息技術基礎》《辦公軟件應用》等使學生具備良好的計算機處理能力以及圖表處理能力。2.與后繼課程的關系為學生后續課程《商務大數據分析應用》《財務大數據分析應用》等課程的數據素養的學習和應用打下基礎。四、教學內容與學時分配根據職業崗位對知識、技能、素質的要求，將本課程的教學內容分解為6個教學單元。表1課程項目結構與學時分配表序號教學單元名稱教學目標教學內容與訓練項目建議學時備注1走進大數據知識目標：1.理解數據、大數據的基本概念，掌握數據類型、大數據的特征；2.了解云計算、物聯網、人工智能基本概念，以及它們與大數據關系；3.掌握大數據的思維模式和工作流程；4.理解大數據對社會生產和人們生活帶來的影響。技能目標：1.能夠運用大數據相關基礎知識，做好數據分析的全面準備工作；2.能夠對大數據的思維模式和工作方式有基本的認知；3.能夠對新一代信息技術、數字經濟等概念有較為準確認知。素質目標：1.養成用數據思維去看待問題的初步習慣；2.養成對事物分析客觀、敏感的職業思維方式。思政目標：認知大數據基本概念，透過現象看本質，樹立正確價值觀；認知我國新一代信息技術發展情況和發展戰略，樹立愛國和民族自豪感；洞悉大數據思維方式，警惕大數據思維陷阱，培養創新意識，做新思維智者；探究大數據的影響，知道國家需要什么樣的人才，樹立正確的職業觀。1.認識大數據1.1什么是數據1.2數據類型1.3什么是大數據1.4大數據特征2.認識新一代信息技術2.1什么是云計算2.2什么是物聯網2.3什么是人工智能2.4大數據與新一代信息技術關系3.洞悉大數據思維方式與工作流程3.1傳統的思維方式3.2大數據的思維方式3.3大數據思維方式啟示3.4大數據工作流程4.探究大數據影響4.1大數據對科學研究影響4.2大數據對社會發展影響4.3大數據對就業市場影響4.4大數據對人才培養影響8理論實踐一體2數據采集與預處理知識目標：1.理解數據采集、數據清洗、數據集成、數據變換、數據歸約的基本概念；2.熟悉數據采集來源和常用的數據采集方法；3.熟悉數據質量的影響因素和數據質量的評估標準3.熟悉常見“臟數據”類型；4.掌握數據清洗、集成、變換和歸約的流程和策略。技能目標：1.能根據數據采集需求選定數據來源和采集方法；2.能夠使用網絡爬蟲等數據采集工具采集數據；3.能夠分析數據質量影響因素，評估數據質量；4.能對數據進行一般的數據清洗、集成、變換和歸約處理。素質目標：1.養成做事條理清晰、對數據保持懷疑、善于發現的工作作風；2.養成對數據采集、預處理過程的細心、客觀職業方式。思政目標：培養大數據采集與預處理中的數據采集人員職業倫理操守，以及對數據采集、數據預處理過程中的遵紀守法。1.數據采集1.1什么是數據采集1.2數據采集需求識別1.3數據采集來源1.4數據采集方法2.數據質量評估2.1影響數據質量因素2.2數據存在的常見問題2.3評估數據質量的標準2.4數據預處理的方法3.數據清洗3.1什么是數據清洗3.2缺失數據清洗3.3重復數據清洗3.4異常數據清洗4.數據集成、變換與歸約4.1數據集成4.2數據變換4.3數據歸約6-8理論實踐一體3數據存儲與管理知識目標：1.理解數據存儲的基本概念；2.掌握數據存儲度量單位的換算；3.熟悉常用數據存儲介質和數據存儲方式；4.熟悉傳統數據存儲管理技術，重點掌握文件系統和關系數據庫應用；5.理解和熟悉大數據時代存儲管理相關技術。技能目標：1.能夠進行數據存儲度量單位的換算；2.能夠根據數據存儲要求和數據特點選用合適存儲介質和數據存儲方法；3.能分辨關系數據庫的各種核心元素；4.能使用百度網盤、云存儲技術等存儲數據素質目標：1.養成用良好的數據存儲與管理的習慣；2.養成對事物分析客觀、敏感的職業思維方式；思政目標：通過數據存儲知識學習，透過數據存儲器發展歷程看人類文明，理解人類的努力和堅持，培養學生的社會責任感；通過傳統和大數據存儲管理技術的學習，以及我國華為等公司數據存儲與智能管理的技術了解，培養學生的家國情懷。1.認識數據存儲1.1什么叫數據存儲1.2數據存儲的度量1.3數據存儲的介質1.4數據存儲的方式2.傳統數據存儲管理2.1文件系統2.2關系數據庫2.3數據倉庫2.4并行數據庫3.大數據存儲管理3.1分布式文件系統3.2Nosql數據庫3.3Newsql數據庫3.4云存儲與云數據庫4-6理論實踐一體4數據分析與挖掘知識目標：1了解大數據分析技術工具；2.理解數據分析、數據挖掘、大數據分析的基本概念；3.熟悉數據分析作用、數據挖掘分類和相關技術；4.熟悉常見的大數據分析方法和大數據分析模型5.掌握數據分析常用方法和思維模式；6.掌握數據挖掘過程和數據挖掘應用。技能目標：1.能根據數據分析目標選定數據分析方法；2.能夠描述數據挖掘過程，分析數據挖掘應用；3.能運用常見的大數據分析方法、工具和模型分析問題。素質目標：1.養成數據挖掘和分析的職業習慣；2.養成對事物分析的客觀、敏感的職業思維方式。思政目標：通過數據分析思維模式學習，培養學生的辯證法思維以及利用客觀數據進行緣事析理的能力；通過把數據分析技術與社會熱點相結合，培養學生的社會責任感和家國情懷；通過各種數據分析和數據挖掘方法的學習，理解人類對學習行為本身研究的努力和堅持，強化對未知世界和科學領域的探索愿望和憧憬，欲窮千里目、更上一層樓。1.初窺數據分析1.1什么是數據分析1.2數據分析作用1.3常用數據分析方法1.4數據分析思維模式2.運用大數據分析2.1什么是大數據分析2.2大數據分析挑戰2.3大數據分析方法2.4大數據分析模型2.5大數據分析工具3.探究大數據挖掘3.1什么是數據挖掘3.2數據挖掘對象3.3常用數據挖掘技術3.4數據挖掘過程3.5數據挖掘應用6理論實踐一體5大數據可視化知識目標：1.理解數據可視化的基本概念和可視化的作用；2.掌握常見可視化圖表類型選擇；3.掌握數據可視化流程方法；4.了解數據可視化工具，熟悉BI工具的使用。技能目標：1.能夠根據數據分析的目的和要求選用合適的可視化圖表；2.能使用Excel中的可視化圖表進行常用數據可視化操作；3.能夠利用商務智能BI可視化工具進行簡單可視化儀表板的制作。素質目標：1.養成對大數據進行可視化分析的職業習慣；2.養成數據可視化的美學素養；3.養成良好的數據分析思維。思政目標：通過大數據可視化作用分析以及疫情防控、智慧醫療、智慧工廠、智慧軍工等可視化應用場景案例展示，既讓學生理解了大數據可視化是便于對數據進行直觀理解和分析，手段服務目的；同時也培養學生的社會責任感和家國情懷。通過對BI可視化工具的介紹和應用，以及數據可視化中的疑難點處理，使學生明白靈活運用數據思維在實際工作中的重要性并具有創新精神。1.認識數據可視化1.1什么是數據可視化1.2數據可視化作用1.3數據可視化流程1.4數據可視化工具2.選擇可視化圖表2.1構成類可視化圖表2.2序列類可視化圖表2.3描述類可視化圖表2.4比較類可視化圖表3.使用BI可視化工具3.1BI可視化工具特征3.2常用BI可視化工具3.3FineBI可視化分析6-8理論實踐一體6數據安全與隱私防護知識目標：1.理解數據安全、大數據安全概念；2.掌握傳統數據安全的特點，以及大數據安全的新特征；3.熟悉大數據安全問題，以及大數據安全常用的技術；4.了解大數據時代個人信息的屬性與應用領域；5.掌握大數據時代個人信息與隱私安全問題、成因及應對之策；6.掌握大數據給國家安全帶來的挑戰以及應對之策。技能目標：1.能夠分析個人信息安全和隱私保護相關案例，提升個人隱私保護能力；2.能夠分析大數據國家安全相關案例，并提出一些切實可行的應對之策。素質目標：1.養成良好的數據安全意識；2.養成合法、合規使用數據的習慣。思政目標：通過對大數據時代個人隱私保護、國家信息安全的問題、成因、對策等知識的學習，以及相關案例的分析，養成數據安全防范意識和隱私自我保護能力，將安全、健康、文明的大數據應用內植于心、外踐于行。1.認識大數據安全1.1什么叫數據安全1.2傳統數據安全特點1.3大數據安全新特征1.4大數據安全問題1.5常用大數據安全技術2.關注個人信息與隱私安全2.1大數據時代個人信息的屬性與應用領域2.2大數據時代個人信息與隱私安全問題2.3大數據時代個人信息與隱私安全問題的成因2.4大數據時代如何保護個人信息和隱私安全3.關注大數據帶來的國家信息安全問題3.1大數據給國家安全帶來的挑戰3.2大數據安全保護原則3.3如何應對大數據帶來的國家安全挑戰6理論實踐一體合計36-42五、教材的選用1．教材選取的原則（1）按照國家規定選用與課程標準相配套的高職規劃優質教材，禁止不合格的教材進入課堂。學校建立了由專業教師、行業專家和教研人員等參與的教材選用機構，完善教材選用制度，經過規范程序擇優選用教材。（2）上述教學內容要占教材篇幅的80％以上。（3）涉及的概念講解深入淺出，并配有大量實例，以幫助學生對概念的理解。2．推薦教材《大數據基礎》電子工業出版社朱興榮編著3．參考的教學資料《電子商務數據分析與實踐（中級）》I博導教學資源平臺帆軟商業智能自助大數據分析平臺六、教師要求1．具有1+X電子商務數據分析的中級、或者數據分析師等資格證書。2．具備良好的數據運營