 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

（一）理论课程 1《数据库原理》 2《物联网工程导论》 3《Java 程序设计》 4《操作系统原理》 5《物联网安全技术》 6《数据结构与算法》 7《ARM 基础》 8《嵌入式系统技术》 9《数字电路基础》 10《RFID 原理及应用》 11《物联网应用系统设计》 12《Web 前端开发技术》 13《C 语言程序设计》 14《Linux 程序设计》 15《传感器技术及应用》 16《物联网工程规划与设计》 17《物联网通信技术》 18《面向对象程序设计》 19《数值计算方法》 20《网络编程技术》 21《移动开发技术》 22《计算机网络》 23《单片机基础》课程设计教学大纲 24《计算机组成原理》课程设计教学大纲 25《Java Web 应用开发》 26《web 开发技术》 27《C++程序设计》 （二）实验课程 28《数据库原理》 29《Java 程序设计》 30《操作系统原理》 31《文献检索》 32《物联网安全技术》 33《数据结构与算法》 34《ARM 基础》 35《Linux 系统管理》 36《嵌入式系统技术》 37《数字电路基础》 38《RFID 原理及应用》课程 39《物联网应用系统设计》 40《Web 前端开发技术》 41《C 语言程序设计》 42《Linux 程序设计》 43《传感器技术及应用》 44《物联网工程规划与设计》 45《物联网通信技术》课程 46《面向对象程序设计》 47《数值计算方法》 48《网络编程技术》 49《移动开发技术》 50《计算机网络》 51《单片机基础》 52《计算机组成原理》 53《Java Web 应用开发》课程 54《web 开发技术》课程 55《C++程序设计》 （三）实践课程 56《C 语言程序概念实训》 57《计算机科学与技术》毕业设计教学大纲 58《毕业实习》教学大纲 59《程序设计技能实训》 60《计算机综合项目实训》 61《专业教育》 62《嵌入式系统技术》课程设计教学大纲 63《C 语言课程设计》

目的： 通过对技术人员、管理人员的培训，让其充分了解基础性的特种设备方面的知识，达到增强技术人员、管理人员特种设备安全意识、以及懂得在紧急情况下的应急处理措施，熟悉和掌握逃生技巧，以确保在意外事故中能够灵活运用，从而尽力减少人员伤亡和财产损失。 培训内容： 一、特种设备的基本概念和类别 二、承压类特种设备 三、机电类特种设备 四、特种设备检测技术 五、特种设备安全技术 六、特种设备安全技术监察规程与标准

6.1 密码技术基础 6.2 典型加密技术 6.3 密钥管理与密钥分配 6.4 数据隐藏及其数字水印技术

第一节 会计处理基础 会计处理基础亦称会计核算基础，它是指确认收入和费用归属期间的标准

1.1 数据管理技术的产生和发展 1.2 数据库系统简介 1.3 常用数据模型 1.4 数据库应用结构

第一节技术管理的概述 第二节技术管理的基础工作 第三节技术管理的措施

存储器层次结构 存储管理任务 实存储管理 虚拟存储管理

一、概述 二、分区存储管理 三、页式存储管理 四、段式存储管理 五、段页式存储管理 六、虚拟存储

3.1信息技术概述件数学课件数学 3.2数据处理 3.3数据库技术 3.4计算机网络