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　 本案例庫課程目標是構建數據分析處理應用的兩個平臺，即以數據倉庫為基礎的分析平臺與以大數據為基礎的應用處理平臺。以數據倉庫為基礎分析平臺，將以SQL　 Server數據倉庫的構建和OLAP分析為主線，以網絡安全態勢歷史數據為實例，展開商業智能數據分析處理，培養專業學位學生數據抽取、數據集成、數據分析、數據展示的綜合能力。以大數據為基礎的應用處理平臺將以HDFS+MAPReduce平臺為基礎，培養學生大數據存儲、大數據并行處理算法、大數據分析應用的能力。
課程建設目標和原理 。

1．　 案例平臺建設體現實用性和適用性原則　 　 　 《大數據分析處理案例》是適應信息技術發展，尤其是數據科學與數據工程發展趨勢而建設的。本案例的建設目標針對大數據的抽取、存儲、分析和知識展示等各個環節設計應用場景，適合于企業大數據處理的OLTP，OLAP，DM的各個數據應用層次。案例平臺的建設，始終圍繞專業學位課程的設置和培養目標進行內容調整和豐富。

　 2．　 案例平臺建設體現技術創新性和應用性　 　 　 《大數據分析處理案例》庫是應用當前最流行的數據分析平臺、技術，結合本教學和研究團隊的具體科研成果而組織編寫和實施的，針對于數據分析平臺構建、數據分析技法和知識可視化展示等的研究成果，編寫了實現操作、易于實現的案例精華，供學位專業研究生的培養。案例建設結合入侵檢測等網絡應用、推薦算法、并行數據處理等熱點領域的關鍵技術問題進行實踐培訓，具有很好應用需求。 　 　 　

3．　 案例平臺建設體現理論與實踐相結合的原則　 　 《大數據分析處理案例》涉及到統計學習、數據挖掘、模式識別、大數據語義理解等各位學科領域，每個案例的編寫結合具體的應用需求場景，對相關的算法進行深入淺出的描述，并對算法的相關步驟進行針對性的說明，保證學習達到事半功倍的良好效果。 　 　 　

4．案例平臺建設資源豐富性的原則與可擴展性原則　 《大數據分析處理案例》庫具有豐富的實操資源，首先我們通過虛擬機器技術實現了實現環境與實驗數據的布署與集成，使得學生可以輕易上路。另外，我們提供了大量的源代碼和操作視圖供學生參照學習；任何集成平臺都是需要不斷完善的，本平臺具有開放性，可以加入其他各個不同的算法進行平臺的集成與完善。 　

5．案例平臺建設體現學生為本，將知識傳授、能力培養和素質提高做為基本要求，即有豐富的教學內容，同時注重基礎與前沿，將基本要求和拓展創新都有機的結合起來，提升教育質量。