大数据课程基础内容有哪些

大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的供不应求，大数据人才的薪资待遇也在不断提升。大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。

学习大数据已然成为一种潮流，那大数据课程基础内容有哪些呢？其实要想真正学习大数据，首先要从大数据的大环境开始，只有了解了大数据的应用程序，才知道自己的学习方向和未来的学习课程内容！

千锋小编综合以下是10家专门从事大数据构建或相关业务的企业所提供的应用程序，有需要的可以直接收藏了！

1. Domo

Omniture公司前首席执行官Josh James于2010年创立了Domo公司，为企业提供了一种方法，可以从不同来源、不同的孤岛中查看数据。它自动从电子表格、社交媒体、内部存储、数据库，基于云的应用程序，以及数据仓库中提取数据，并在可定制仪表板上显示信息。它以其易用性以及几乎任何人都可以建立和使用它而闻名，而不仅仅是数据科学家采用。它配备了许多预加载的图表和数据源设计，可以快速移动。

2. Teradata Database

从Teradata Database 15开始，该公司增加了Teradata统一数据架构等新的大数据功能，使企业能够跨多个系统访问和处理分析查询，其中包括从Hadoop导入和导出双向数据。它还添加了地理空间数据的3D显示和处理，以及增强的工作负载管理和系统可用性。支持AWS和Azure的基于云计算的版本称为Teradata Everywhere，它在基于公共云的数据和本地部署的数据之间提供了大规模的并行处理分析。

3. Hitachi Vantara

Hitachi Vantara的大数据产品是建立一些流行的开源工具基础上。Hitachi Vantara成立于2017年，是日立数据系统公司的存储和数据中心基础设施业务部门，是由Hitachi Insight集团物联网业务和日立Pentaho大数据业务组合成的一家合资公司。Pentaho基于Apache Spark内存计算框架和Apache Kafka 消息系统。Pentaho 8.0还增加了对Apache Knox Gateway的支持，以对用户进行身份验证，并强制访问大数据存储库的访问规则。它还增加了对通过Docker 容器构建分析应用程序的支持。

4. TIBCO公司的Statistica

TIBCO公司的Statistica是针对各种规模企业的预测分析软件，使用Hadoop技术对结构化和非结构化数据执行数据挖掘，解决物联网数据，能够在全球任何地方的设备和网关上部署分析，并支持数据库内分析来自Apache Hive、MySQL、Oracle、Teradata等平台的功能。它使用模板来设计完整的分析，因此只有较少的技术用户可以进行自己的分析，并且可以将模型从电脑导出到其他设备。

5. Panoply

Panoply公司通过使用人工智能来销售所谓的智能云数据仓库，以消除转换、集成和管理数据所需的开发和编码。该公司声称，其智能云数据仓库实质上提供了数据管理即服务，能够在无需任何干预的情况下消费和处理高达1PB的数据。其机器学习算法可以检查来自任何数据源的数据，并对该数据执行查询和可视化。

6. IBM Watson Analytics

Watson Analytics是IBM公司的基于云计算的分析服务。当用户将数据上传到Watson时，它会根据数据分析向用户提供可帮助回答的问题，并立即提供关键数据可视化。它还可以进行简单分析、预测分析、智能数据发现，并提供各种自助服务仪表板。IBM公司还有另一种分析产品SPSS，可用于从数据中发现模式，并查找数据点之间的关联。

7. SAS Visual Analytics

Statistical Analysis System (SAS)创建于1976年，比大数据的创建还要早，就是为了处理大量数据。它可以从各种来源中挖掘、更改、管理和检索数据，并对所述数据执行统计分析，然后将其呈现在一系列方法中，如统计数据、图表等，或将数据写入其他文件。它支持所有类型的数据预测和分析要点，并附带预测工具来分析和预测流程。

8. Sisense商业智能软件

Sisense公司声称其提供了唯一的商业智能软件，使用户可以通过从商品服务器硬件上的多个源进行来准备、分析和可视化复杂数据。Sisense的片上高性能数据引擎可以在一秒钟内完成对TB级数据的查询，并且为不同行业提供了一批模板。

9. Talend的大数据工作室

Talend一直专注于为Hadoop生成干净的原生代码，无需手动编写所有代码。它为各种大数据存储库提供接口，如Cloudera，MapR，Hortonworks和Amazon EMR。它近期添加了一个数据准备应用程序，可以让客户创建一个通用字典，并使用机器学习，自动执行数据清理过程，以便在更短的时间内为数据处理准备好数据。

10. Cloudera

Apache Hadoop公司是很受欢迎的提供商和支持者，它与戴尔、英特尔、甲骨文、SAS、德勤和凯捷等公司都有合作关系。它由五个主要应用程序组成：核心数据管理平台Cloudera Essentials，数据管理平台Cloudera Enterprise Data Hub，用于商业智能和基于SQL的分析的Cloudera Analytic DB; 高度可扩展的NoSQL数据库Cloudera Operational DB，以及Cloudera Data Science and Engineering，在Core Essentials平台上运行的数据处理、数据科学和机器学习。

大数据时代的到来，给大数据开发人才带来了巨大的机遇和挑战，为了给有意从事大数据开发的人们提供一个绝佳的入行机会，千锋教育早已经推出了“大数据开发”培训课程，该课程紧贴行业发展、着眼未来需求，汇集“开发、收集、储存、计算”一站到底。

大数据基础课程设计报告

大数据基础课程设计报告一、项目简介：使用hadoop中的hive、mapreduce以及HBASE对网上的一个搜狗五百万的数进行了一个比较实际的数据分析。搜狗五百万数据，是经过处理后的搜狗搜索引擎生产数据，具有真实性，大数据性，能够较好的满足分布式计算应用开发课程设计的数据要求。搜狗数据的数据格式为：访问时间\t 用户 ID\t[查询词]\t 该URL 在返回结果中的排名\t 用户点击的顺序号\t 用户点击的 URL。其中，用户 ID 是根据用户使用浏览器访问搜索引擎时的 Cookie 信息自动赋值，即同一次使用浏览器输入的不同查询对应同一个用户ID。二、操作要求 1.将原始数据加载到HDFS平台。 2.将原始数据中的时间字段拆分并拼接，添加年、月、日、小时字段。 3.将处理后的数据加载到HDFS平台。 4.以下操作分别通过MR和Hive实现。 ●查询总条数 ●非空查询条数

●无重复总条数 ●独立UID总数 ●查询频度排名（频度最高的前50词） ●查询次数大于2次的用户总数 ●查询次数大于2次的用户占比 ●Rank在10以内的点击次数占比 ●直接输入URL查询的比例 ●查询搜索过”仙剑奇侠传“的uid，并且次数大于3 5.将4每步骤生成的结果保存到HDFS中。 6.将5生成的文件通过Java API方式导入到HBase（一张表）。 7.通过HBase shell命令查询6导出的结果。三、实验流程 1. 将原始数据加载到HDFS平台 2. 将原始数据中的时间字段拆分并拼接，添加年、月、日、小时字段（1）编写1个脚本sogou-log-extend.sh，其中sogou-log-extend.sh的内容为： #!/bin/bash #in infile=$1 #out

数据处理与分析教案课程.doc

授课教案班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称第七章电子表格中的数据处理第二节数据处理与分析知识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式标教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力学操作含义目目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据标标素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有欲望了解之后的操质作，激发学生的学习兴趣目 2、能自觉完成课堂练习标课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式

教学方法讲授演示法、任务驱动法教具及材料多媒体机房、课件、习题课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。

教学过程设计教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟）教学内容师生活动设计意图通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查找和替换-查找-在 “查找和替换”的对话框输入查找内容 - 选择“查找全部” 2、数据替换单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输入查找内容和替换内容- 选择“全部替换” 序选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选表示数据按递增顺序排列，使最小值位于列的顶端表示数据按递减顺序排列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和筛选】组 - 排序 - 确定列——选择要排序的列排序依据——选择排序类型次序——选择排序方式

《海量数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性（2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。

大数据平台方向教学计划

与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用流程的大数据平台框架大家生产环境，并且在企业相关架构选择有微调时，能够触类旁通，也能完成搭建任务。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。（一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握大数据HDFS、HBase、Hadoop集群搭建及数据批处理。 3.熟练掌握Spark搭建并能够验证运行。 4.熟练掌握Storm搭建并掌握流处理概念。 5.Hadoop生态其他组件的安装和应用，Yarn &zookeeper。 6.离线工具ETL和hive的安装及应用。（二）能力目标 1.全局的眼光理解大数据，理解大数据的应用，并有总体的概念。 2.理解企业中实际生产环境的大数据搭建，收集，分析，应用的过程。 3.具备在实际应用中，针对技术框架的微调，能够应对并能够调试验证成功。四、课程设计主要指课程设计的总体思路：课程设计围绕大数据基础设施的搭建，并考虑到实际企业生产环境中的应用场景，从先导知识，基础知识，生态知识及扩展知识。

大数据结构课程设计图书管理系统

数据结构课程设计图书管理系统一需求分析该程序是模拟图书馆管理系统，实现图书采编入库、借书、还书、查询等基本业务。此程序规定： (1) 管理员能够向系统中输入每种书的基本信息，包括书号、书名、作者、现存量和库存量、借阅记录，并保存记录； (2) 用户（读者）能够按书号、书名、作者查询图书信息； (3) 管理员能够实现图书采编入库(新购入一本书，经分类和确定书号之后登记到图书账目中去。如果这种书在帐中已有，则只将总库存量增加)、借阅(如果书的现存量大于0，则借出一本，登记借阅者的图书证号和归还期限)、归还(删除对借阅者的登记，改变该书的现存量)、销毁(将图书从账目中删除)等操作。二概要设计系统用到的抽象数据类型定义： 1、ADT LinearList{ 数据元素：D={a i|a i∈D0,i=1,2,…,n,n≥0,D0为某一数据对象} 关系：S={|a i,a i+1∈D0,i=1,2,…,n-1} 基本操作： (1)InitList(L) (2)DestroyList(L) (3)ClearList(L) (4)EmptyList(L) (5)ListLength(L) (6)Locate(L,e) (7)GetData(L,i) (8)InsList(L,i,e) (9)DelList(L,i,&e) }ADT LinearList 2、ADT String{ 数据对象：D={a i|a i∈CharacterSet,i=1,2,…,n;n≧0} 数据关系：R={|a i-1,a i∈D,i=2,…,n;n≧0} 基本操作：（1）StrAsign(S,chars) （2）StrInsert(S,pos,T) （3）StrDelete(S,pos,len) （4）StrCopy(S,T) （5）StrEmpty(S) （6）StrCompare(S,T) （7）StrLength(S) （8）StrClear(S) （9）StrCat(S,T) (10)SubString(Sub,S,pos,len) (11)StrIndex(S,pos,T) (12)StrReplace(S,T,V)