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（一）課程的性質、地位、作用和任務

《數據科學與大數據技術導論》課程是運用概率統計、分布式計算、現代軟件等綜合知識探索來自商業貿易，生物醫療，金融證券，社交網絡等眾多領域的較大規模或結構復雜數據集的高效存儲、高效管理、高效概括、深入分析和精準預測的科學和藝術。它是現代計算機科學教育中的一門核心課程，是一門跨計算機、統計學和數學領域的學科，它是計算機各專業、信息專業和其他一些與計算機技術關系密切專業的必修的基礎課程。

它的任務是討論現實世界中的各種邏輯結構、在計算機中的存儲結構以及實現各種操作的算法問題，為今后進一步學習后續專業課程、進行軟件開發和應用打好基礎。

（二）教學目的和要求

《數據科學與大數據技術導論》是一門理論和實踐緊密結合的基礎課，也是大數據技術應用的基石課程，其教學目標是運用統計分析、機器學習、分布式處理等技術，能從大量數據中提取對科學研究和生產實踐有意義的信息，以可視化等技術通過通俗易懂的形式傳達給決策者，為后續大數據技術的相關專業課學習打良好基礎。

（三）課程教學方法與手段

本課程應采用面授講解為主、指導學生自學為輔的教學方法，利用多媒體教學手段，制作條理清晰的PPT投影和動態的算法跟蹤動畫，加強學生對算法的理解。同時，開始對應的實驗指導課程，提高學生的動手操作能力。

（四）課程與其它課程的聯系

《數據科學與大數據技術導論》課程的先修課程是《概率論和數理統計》 、《數據結構》和《操作系統》，其中，《概率論和數理統計》提供了數據分析所需用到的基本數學模型和分析方法，為學生數據分析提供重要的理論基礎。《數據結構》闡釋了數據在計算機中的組織結構，讓學生在進行數據分析時能通過結構的轉換了解數據的本質。《操作系統》讓學生了解計算機基本存儲結構和進程調度原理，為學生學習分布式計算提供重要的理論依據。本課程是后續課程如《機器學習與數據挖掘》、《分布式數據庫》、《大數據處理和數據分析技術》的基礎，這些專業課中涉及的數據的組織和處理方法正是本課程的內容。

（五） 教材與教學參考書

教材:朝樂門，《數據科學理論與實踐》，清華大學出版社，2017年10月。

教學參考書:

托馬斯.埃爾，《大數據導論》，機械工業出版社，2017年6月。

美國EMC教育服務團隊，《數據科學與大數據分析:數據發現 分析 可視化表示》，人民郵電出版社，2016年7月。