《大数据建模与挖掘漫谈》公共选修课程教学大纲

Modeling and Mining Causeries on Big Data

课程代码: 课程归属:自然科学类

开课校区:大学城、龙洞 开课学期:春秋季

容纳学生数:180 不适用专业:

总学时数:24(讲课24学时) 总学分数:1.5

编写年月:2015年6月 修订年月:

执 笔:徐圣兵

课程简介(中文):本课程为大数据问题研究课，其目的是使学生了解大数据时代赋予数据与建模的新思想与新理念，培养学生从实际大数据案例出发，借助计算机及数学软件，通过学生亲自设计和动手建立数学模型，体验大数据挖掘的全过程，提高学生利用所学专业知识探索、解决实际问题的兴趣。从实践中去学习，探索和发现规律，激发学生进行研究创新的兴趣。

课程简介(英文):The course is a study course on the big data problem. Its goal is to make the students get the new idea and method of data and modeling in the big data times. With the aid of computer and mathematical software, through the students’ personally design and hands-on, it has the students experience the whole process of mathematical modeling and data mining, besides, the students will be motivated to explore and solve the applied problem in our life. Learning in practice, exploring and discovering rule, stimulating students' interest in learning new knowledge and so on, all these are the course’s goals.

一、课程的目的

随着云时代的来临，大数据技术将具有越来越重要的战略意义。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，人们对于海量数据的运用将预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内攫取、管理、处理、整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。大数据分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满足这些日益增长的大数据分析需求，特开设此课程让学生了解大数据时代赋予数据与建模的新思想、新理念。

二、课程教学内容及学时分配

第一讲 大数据时代漫谈 （3学时）

背景介绍、新思维、新理念。大数据案例漫谈

第二讲 数据挖掘漫谈 （3学时）

数据挖掘的概念、背景、相关知识、基本过程。数据挖掘案例漫谈

第三讲 数学模型漫谈（3学时）

常见数学模型介绍、总结、数学建模案例漫谈

第四讲 关系漫谈 （3学时）

相似度、相关关系讨论交流

第五讲 推荐系统漫谈（3学时）

推荐系统的演变史、推荐系统介绍、设计等

第六讲 案例交流一 （3学时）

第七讲 案例交流二 （3学时）

第八讲 答辩考核 （3学时）

三、课程教学的基本要求

本课程是一门新思想、新方法介绍课程，思想前沿。在教学方法上，主要采用课堂讲授和交流等教学形式。

(一)课堂讲授

大数据概念、目标、基本框架的讲授，采用PPT演示，案例解读等方法。具体大数据知识与案例的选择，任课教师可灵活掌握，但务必体现基本教学要求和重点。

（二）课堂交流

为了提高学生理解能力，教师可给出一些有代表性的实际任务，以增强学生运用大数据知识解决实际问题的能力。

（三）平时测验

为及时了解教学情况，教师可适当挑选有代表性的学生进行实际问题讨论。

（四）考核方式

提交大数据分析报告一篇

四、本课程与其它课程的联系与分工

先修课程:

五、建议教材及教学参考书

［1］张良均等著，《Matlab数据分析与挖掘实战》，机械工业出版社，2015年出版

［2］Anand Rajaraman等著，王斌译，《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》，人民邮电出版社，2012年出版