(三)课程目标和毕业要求的对应关系 课程目标 半业要求指标点 毕业要求 大数据和人工智能的理论、方法和工具，根据用户需 。问愿分析 能修针对特定用户。充政系统功能的设计与定春。在设计中体现创 3.设计/开发解决方案 4-2能够根据用户特征，选择研究路线，设计与实现方案： 4.研究 三、 教学内容、要求与学时分配 教学内容 预期学习成果 重点、难点 树英餐布欧整嘉课 大数据概述 )大数据时代 大数据的关健技术 点：Map Reduce 2+1性祝思学院就 1,4 业数据分析 重点：来使结构对算法 2性玩使用数 2 间复杂度的影响 4)数组 第三章网络数据的获取 基于正则表达式的网络数据 重点：两种不同网路数据的拉 讲授 获取： 正则表达式 22+1 6Sn的终笔程 爱思网结数。4 大数据获取过程 道德和法律及职业操守问题 后与 Numpyd基本操作 3 pa讲解 掌握Numpy数 组基本知识 第四节数组矩阵基本操作 表的区别 第五章Python NumPy库介绍下 掌程矩阵的基重点：数组矩阵基本操价 数组聚合运算 本运算 点：Numpy数组g运算 22+1 2 处理 Index 2 ·2· (三) 课程目标和毕业要求的对应关系 课程目标 毕业要求指标点 毕业要求 1 2-2 能运用信息技术包括大数据和人工智能的理论、方法和工具，根据用户需 求设计信息系统解决方案。 2．问题分析 2 3-2 能够针对特定用户需求，完成系统功能的设计与完善，在设计中体现创新 意识； 3．设计/开发解决方案 3 4-2 能够根据用户特征，选择研究路线，设计与实现方案； 4．研究 三、教学内容、要求与学时分配 教学内容 预期学习成果 重点、难点 学时 教学方式（讲授、 实验、上机、讨论） 支撑课 程目标 第一章 大数据概述 1) 大数据时代 2) 大数据概念和影响 3) 大数据的应用 4) 大数据关键技术 5) 大数据与云计算、物联网 思政融入点：职业道德 掌握大数据的 的基本概念 重点：大数据的关键技术 难点：Map Reduce 22+1 讲授 上机：爱恩学院就 业数据分析 1，4 第二章 大数据处理 Python 数 据类型 1) 列表 2) 字典 3) 集合 4) 数组 掌握 Python 常 用数据类型 重点：数据结构 难点：不同数据结构对算法时 间复杂度的影响 22+1 讲授 上机：使用函数和 类 2 第三章 网络数据的获取 1) 网页数据的组织形式 2) 基于正则表达式的网络数据 获取； 3) BeautifulSoup 的网络编程 思政融入点：大数据获取过程中 道德和法律及职业操守问题 掌握数据获取 的基本方法 重点：两种不同网络数据的获 取方式 难点：正则表达式 22+1 讲授 上机：爱恩网站数 据获 1，4 第四章 Python NumPy库介绍上 1) numpy array 和 Python List 区别 2) np.array 讲解 3) array 数组与矩阵的生成 4) 第四节数组矩阵基本操作 5) Numpy 实验讲解 掌握Numpy数 组基本知识 重点：Numpyd 基本操作 难点：Numpy 数组和 Python 列表的区别 22+1 讲授 上机：Numpy 验 证实验 2 第五章 Python NumPy库介绍下 1) 合并与分割 2) 数组与矩阵运算 3) 数组聚合运算 4) 数组 arg 索引运算 5) 比较运算和 FancyIndex 掌握矩阵的基 本运算 重点：数组矩阵基本操作 难点：Numpy 数组 arg 运算 22+1 讲授 上机：莺尾花数据 处理 2