Google 课程建设项目:数据科学技术领域 项目描述 ·针对当前数据科学技术领域相关的知识、技术、应用场景和案例分析,为教师在高校课堂上教授课程 和学生在学校里学习知识与技能提供较为完整的教学资源和学习资料。重点关注数据预处理、数据存储 数据分析以及数据可视化相关的开源技术和系统,以及在大数据应用中经常使用的开发语言和分析算法 等,并且重点支持那些在课程中对 Google相关的存储系统如 Big Table、文件系统如 Colossus、搜索索引系 统如 Caffeine、查询工具如 BigQuery等进行介绍、使用、应用和案例分析的项目。 推荐与参考的课程建设项目 ·系统部署相关课程:介绍数据科学应用的架构设计、基准测试、性能调优、部署和测试等相关的知识和 技术,如RPC框架、 Docker容器化部署等 ·开发语言相关课程∶如介绍 Python、 Scala、Ruby、Per和Go语言特点和基本开发技能,但必须配以合适 的应用案例分析 算法相关课程∶介绍可用于数据科学应用领域的各类算法,如协同过滤、图模型分析、回归分析、分布 式共识和数据可视化等 ·领域应用相关课程:介绍数据科学应用领域中常用的各类开源系统,如 NOSQL数据库、缓存系统、消息 中间件、数据流处理、数据分析和数据集成等 领域应用相关课程,介绍数据科学技术在特定应用领域中的应用案例,如知识图谱、用户画像、推荐系 统异常检测、社交同络、计算广告等方课程建设项目：数据科学技术领域 • 系统部署相关课程：介绍数据科学应用的架构设计、基准测试、性能调优、部署和测试等相关的知识和 技术，如RPC框架、Docker容器化部署等 • 开发语言相关课程：如介绍Python、Scala、Ruby、Perl和Go语言特点和基本开发技能，但必须配以合适 的应用案例分析 • 算法相关课程：介绍可用于数据科学应用领域的各类算法，如协同过滤、图模型分析、回归分析、分布 式共识和数据可视化等 • 领域应用相关课程：介绍数据科学应用领域中常用的各类开源系统，如NoSQL数据库、缓存系统、消息 中间件、数据流处理、数据分析和数据集成等 • 领域应用相关课程，介绍数据科学技术在特定应用领域中的应用案例，如知识图谱、用户画像、推荐系 统、异常检测、社交网络、计算广告等 • 项目描述 • 针对当前数据科学技术领域相关的知识、技术、应用场景和案例分析，为教师在高校课堂上教授课程， 和学生在学校里学习知识与技能提供较为完整的教学资源和学习资料。重点关注数据预处理、数据存储、 数据分析以及数据可视化相关的开源技术和系统，以及在大数据应用中经常使用的开发语言和分析算法 等，并且重点支持那些在课程中对Google相关的存储系统如BigTable、文件系统如Colossus、搜索索引系 统如Caffeine、查询工具如BigQuery等进行介绍、使用、应用和案例分析的项目。 • 推荐与参考的课程建设项目