e)数据清洗 1.数据清洗的应用领域 ii.数据清洗的实现方式 ii.数据清洗的内容 iv.数据清洗的注意事项 V。数据清洗的基本流程 v.数据清洗的评价标准 f)数据集成 g)数据转换 1.数据转换策略 ii.平滑处理 iii.规范化处理 h)数据脱敏 i.数据脱敏原则 ii.数据脱敏方法 (三)思考与实践 1.数据采集与预处理在大数据应用过程的重要性？ 2.数据采集与预处理任务和过程是什么？ (四)教学方法与手段 课堂讲授，多媒体教学和课堂讨论等。 第二章大数据实验环境搭建 (一)目的与要求 通过本章的学习要求学生达到：能掌握大数据实验环境，包括Python DK、MySQL、Hadoop等的搭建方法，为后续的实验开展提供基础 了解应用技术的发展对数据采集与预处理方法推动作用，我国在应用技术 方面的领先，使得大数据应用在各领域得到了广泛的应用，有力的促进了国 民经济的高速发展。 (二)教学内容 2.l.Python的安装和使用 2.1.1. Python简介 2.1.2. Python的安装 2.1.3. Python的基本使用方法 2.1.4. Python基础语法知识 2.1.5. Python第三方模块的安装 3 3 e) 数据清洗 i. 数据清洗的应用领域 ii. 数据清洗的实现方式 iii. 数据清洗的内容 iv. 数据清洗的注意事项 v. 数据清洗的基本流程 vi. 数据清洗的评价标准 f) 数据集成 g) 数据转换 i. 数据转换策略 ii. 平滑处理 iii. 规范化处理 h) 数据脱敏 i. 数据脱敏原则 ii. 数据脱敏方法 （三）思考与实践 1. 数据采集与预处理在大数据应用过程的重要性？ 2. 数据采集与预处理任务和过程是什么？ （四）教学方法与手段 课堂讲授，多媒体教学和课堂讨论等。 第二章 大数据实验环境搭建 （一）目的与要求 通过本章的学习要求学生达到：能掌握大数据实验环境，包括 Python、 JDK、MySQL、Hadoop 等的搭建方法，为后续的实验开展提供基础。 了解应用技术的发展对数据采集与预处理方法推动作用，我国在应用技术 方面的领先，使得大数据应用在各领域得到了广泛的应用，有力的促进了国 民经济的高速发展。 （二）教学内容 2.1. Python 的安装和使用 2.1.1. Python 简介 2.1.2. Python 的安装 2.1.3. Python 的基本使用方法 2.1.4. Python 基础语法知识 2.1.5. Python 第三方模块的安装