4月28日，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)正式發(fā)文公布了云創(chuàng)學習工場可以為高校提供高質(zhì)量免費直播授課的通知。消息一經(jīng)發(fā)出，受到各高校的積極反饋。目前為止，已有56所高校通過微信小程序報名，選擇了相關(guān)課程，分布在全國29個省、直轄市和自治區(qū)。
從5月25日開始，這些高校的學生將學習《大數(shù)據(jù)》課程和《大數(shù)據(jù)導論》課程，并將免費使用云創(chuàng)大數(shù)據(jù)開發(fā)的大數(shù)據(jù)實驗平臺（本科與高職兩大平臺，金融、電子商務、數(shù)學統(tǒng)計等多個版本，共有424個大數(shù)據(jù)實驗）進行實戰(zhàn)實驗，可以享受到直播授課+答疑解惑+實驗實戰(zhàn)等個性化的服務和指導。
開課時間在即，請還沒報名，有意向選擇云創(chuàng)學習工場高質(zhì)量免費直播授課的高校抓緊時間通過下文中小程序報名！具體課程詳情和相關(guān)細節(jié)，可閱讀后文！
注：《大數(shù)據(jù)》課程適合作為本科高校大數(shù)據(jù)專業(yè)必修課程、非大數(shù)據(jù)專業(yè)選修課程。《大數(shù)據(jù)導論》課程適合作為高職高專院校大數(shù)據(jù)專業(yè)必修課程、非大數(shù)據(jù)專業(yè)選修課程。各高校也可以同時選擇以上兩門課程！
《大數(shù)據(jù)》選課小程序碼：
《大數(shù)據(jù)導論》選課小程序碼：
針對目前高校面臨的課程、師資、科研支撐、成果轉(zhuǎn)化等瓶頸，云創(chuàng)專業(yè)共建結(jié)對子計劃可為合作院校提供“共同制定人才培養(yǎng)計劃、建設教材體系、高質(zhì)量免費培養(yǎng)師資、全套專業(yè)課高質(zhì)量免費在線直播教學、設計實驗室建設方案、協(xié)助學生實習、協(xié)助學生高質(zhì)量就業(yè)、共建教育部協(xié)同育人項目、聯(lián)合科研項目申報與研究、聯(lián)合發(fā)表高質(zhì)量論文、聯(lián)合科研成果報獎、助力科研成果轉(zhuǎn)化”共12項免費服務，在教育領(lǐng)域反響十分強烈。
其中，高質(zhì)量免費培養(yǎng)師資和全套專業(yè)課高質(zhì)量免費在線直播教學作為重要的兩項服務，受到不同層次高校的廣泛好評。而全套專業(yè)課高質(zhì)量免費在線直播教學采用“雙師模式”——直播間老師負責授課，現(xiàn)場助教老師負責輔導，可以大大解決大數(shù)據(jù)和人工智能師資緊缺問題，提升教學質(zhì)量。
為了幫助高校大數(shù)據(jù)專業(yè)建設快速落地，培養(yǎng)創(chuàng)新人才，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)將從本學期5月25日開始，推出《大數(shù)據(jù)》和《大數(shù)據(jù)導論》免費在線直播課，歡迎各高校選修。
《大數(shù)據(jù)》適合于本科高校大數(shù)據(jù)專業(yè)必修課程和非大數(shù)據(jù)專業(yè)選修課程，《大數(shù)據(jù)導論》適合于高職高專院校大數(shù)據(jù)專業(yè)必修課程和非大數(shù)據(jù)專業(yè)選修課程。同時，為了保障高校的教學實踐效果，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)還將為選修以上兩門課程的高校免費提供大數(shù)據(jù)實驗平臺（本科與高職兩大平臺，金融、電子商務、數(shù)學統(tǒng)計等多個版本，共有424個大數(shù)據(jù)實驗），讓高校享受直播授課+答疑解惑+實驗實戰(zhàn)等個性化的服務和指導。
云創(chuàng)大數(shù)據(jù)還計劃從下學期9月份開始提供9門大數(shù)據(jù)和人工智能專業(yè)的專業(yè)直播課程，敬請期待！具體課程如下：
大數(shù)據(jù)（本科）：《大數(shù)據(jù)》、《Python程序設計》、《云計算》
大數(shù)據(jù)（專科）：《大數(shù)據(jù)導論》、《Python語言》、《云計算導論》
人工智能（本科）：《人工智能導論》、《Python程序設計》、《人工智能數(shù)學基礎(chǔ)》
人工智能（?？疲骸度斯ぶ悄芨耪摗?、《Python語言》、《云計算導論》
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大數(shù)據(jù)（適合于本科高校）
一、課程性質(zhì)、目的與要求
課程性質(zhì)：本科高校大數(shù)據(jù)專業(yè)必修課程、非大數(shù)據(jù)專業(yè)選修課程。
課程目的：通過對大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識介紹，使學生掌握大數(shù)據(jù)的概念和原理，熟悉大數(shù)據(jù)的理論與算法，了解大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢，能夠利用所學知識，進行大數(shù)據(jù)應用實現(xiàn)和算法設計，培養(yǎng)學生運用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決大數(shù)據(jù)行業(yè)應用問題。
課程要求：本課程系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)的理論知識和實戰(zhàn)應用，包括大數(shù)據(jù)概念與應用、數(shù)據(jù)采集與預處理、數(shù)據(jù)挖掘算法與工具、R語言、深度學習以及大數(shù)據(jù)可視化等，并深度剖析了大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、商業(yè)和典型行業(yè)的應用。期望學生對大數(shù)據(jù)處理技術(shù)有比較深入的理解，能夠從具體問題或?qū)嵗胧郑盟鶎W的大數(shù)據(jù)知識在應用中實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。
二、教學內(nèi)容
總學時：36學時
第1章 大數(shù)據(jù)概念與應用 2學時
基本要求：熟悉大數(shù)據(jù)的概念與意義、大數(shù)據(jù)的來源、大數(shù)據(jù)應用場景及大數(shù)據(jù)處理方法等內(nèi)容。
重點：大數(shù)據(jù)的定義、研究內(nèi)容與應用。
難點：無。
第2章 數(shù)據(jù)采集與預處理 4學時
基本要求：熟悉常用的大數(shù)據(jù)采集工具，特別是Apache Kafka數(shù)據(jù)采集使用方法；熟悉數(shù)據(jù)預處理原理和方法，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集合、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；掌握數(shù)據(jù)倉庫概念與ETL工具Kettle的實際應用。
重點：Apache Kafka數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)倉庫與ETL工具。
難點：ETL工具Kettle的實際應用。
第3章 數(shù)據(jù)挖掘算法 6學時
基本要求：熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法，內(nèi)容上從分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則和預測模型等數(shù)據(jù)挖掘常用分析方法出發(fā)掌握相對應的算法，并能熟練進行數(shù)據(jù)挖掘算法的綜合應用。
重點：分類算法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時間序列預測。
難點：數(shù)據(jù)挖掘算法的綜合應用。
第4章 大數(shù)據(jù)挖掘工具 4學時
基本要求：熟練掌握機器學習系統(tǒng)Mahout和大數(shù)據(jù)挖掘工具Spark Mllib下的分類算法、聚類算法、協(xié)同過濾算法的使用，并對其他數(shù)據(jù)挖掘工具有所了解。
重點：Mahout安裝與使用、Spark Mllib工具的使用。
難點：Mahout和Spark Mllib工具的使用。
第5章 R語言 4學時
基本要求：了解R語言的發(fā)展歷程、功能和應用領(lǐng)域；熟悉R語言在數(shù)據(jù)挖掘中的應用；掌握R語言在分布式并行實時計算環(huán)境Spark中的應用SparkR。
重點：R語言基本功能、R語言在數(shù)據(jù)挖掘中的應用、SparkR主要機器學習算法。
難點：R語言與數(shù)據(jù)挖掘。
第6章 深度學習 4學時
基本要求：了解深度學習的發(fā)展過程和實際應用場景，并結(jié)合人腦的工作原理，理解深度學習的相關(guān)概念和工作機制，做到能夠熟練使用常用的深度學習軟件。
重點：人腦神經(jīng)系統(tǒng)與深度學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、深度置信網(wǎng)絡、循環(huán)（遞歸）神經(jīng)網(wǎng)絡、TensorFlow和Caffe。
難點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡。
第7章 大數(shù)據(jù)可視化 4學時
基本要求：熟悉大數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)知識；掌握文本可視化、網(wǎng)絡可視化、時空數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)可視化等常用的大數(shù)據(jù)可視化方法，可通過Excel、Processing、NodeXL和ECharts軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。
重點：數(shù)據(jù)可視化流程、大數(shù)據(jù)可視化方法、大數(shù)據(jù)可視化軟件與工具。
難點：時空數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)可視化。
第8章 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理 4學時
基本要求：掌握互聯(lián)網(wǎng)信息抓取技術(shù)，能夠通過互聯(lián)網(wǎng)信息抓取、文本分詞、倒排索引與網(wǎng)頁排序這4個主要步驟實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理，并能夠熟練運用。
重點：Nutch爬蟲、文本分詞、倒排索引、網(wǎng)頁排序。
難點：倒排索引。
第9章 大數(shù)據(jù)商業(yè)應用 2學時
基本要求：熟悉用戶畫像和精準營銷的構(gòu)建；熟悉廣告推薦系統(tǒng)的建設；熟悉互聯(lián)網(wǎng)金融的應用方法。
重點：用戶畫像構(gòu)建流程、用戶標簽、廣告推薦、互聯(lián)網(wǎng)金融應用方向。
難點：信用評分算法、分類模型的性能評估。
第10章 行業(yè)大數(shù)據(jù) 2學時
基本要求：以地震大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)和警務大數(shù)據(jù)為例來熟悉行業(yè)大數(shù)據(jù)的應用，學會利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值。
重點：理解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析在業(yè)務活動中的具體表現(xiàn)。
難點：無。
三、課程安排
通過在線直播的方式進授課。授課時間為：2020年5月25日開課
具體課程安排如下：
四、課時分配
五、建議教材與教學參考書
一、課程性質(zhì)、目的與要求
課程性質(zhì)：高職高專院校大數(shù)據(jù)專業(yè)必修課程、非大數(shù)據(jù)專業(yè)選修課程。
課程目的：本課程力求加深學生在程序設計方法上的理解和把握，通過相關(guān)的事例讓學生對各知識點先了解，再理解，最后逐步掌握。整個過程融“教、學、練”于一體，加強學生實踐動手能力、獨立思考問題和解決問題的能力，達到正確靈活地利用操作系統(tǒng)各知識點來解決相關(guān)問題的目標，并為后續(xù)專業(yè)基礎(chǔ)課程、專業(yè)課程的學習奠定扎實的基礎(chǔ)。
課程要求：本課程在教學過程中，根據(jù)高職培養(yǎng)應用型人才的特點，以典型工作任務為主線、以各種資源管理為核心，以培養(yǎng)能力和提高興趣為目標，變應試為應用，重視在新形勢下的新方法、新規(guī)則和新思想的傳授。著重培養(yǎng)學生能靈活應用這些思想和方法的能力。課程教學中要遵循理論來自于實踐的原則，融“教、學、練”于一體，體現(xiàn)“在做中學，在學中做，學以致用”，以增強知識點的實踐性，激發(fā)學生的學習興趣。在實踐教學環(huán)節(jié)中則融入相關(guān)理論知識，突出理論來自于實踐和指導實踐的作用，使學生的知識應用根據(jù)學習的內(nèi)容提升一個新的高度。
具體目標：
知識目標
?大數(shù)據(jù)基本概念和應用
?大數(shù)據(jù)的架構(gòu)
?大數(shù)據(jù)的采集和預處理
?大數(shù)據(jù)的存儲
?大數(shù)據(jù)分析
?大數(shù)據(jù)可視化
?大數(shù)據(jù)的商業(yè)應用
技能目標
?大數(shù)據(jù)的基本概念和應用范圍
?理解大數(shù)據(jù)架構(gòu)的相關(guān)概念
?理解大數(shù)據(jù)采集和預處理相關(guān)的概念，掌握數(shù)據(jù)采集相關(guān)技術(shù)的應用，了解大數(shù)據(jù)預處理相關(guān)技術(shù)
?理解大數(shù)據(jù)存儲相關(guān)概念，掌握大數(shù)據(jù)存儲相關(guān)技術(shù)
?了解大數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念，了解大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)
?理解數(shù)據(jù)可視化的相關(guān)概念，掌握大數(shù)據(jù)可視化的相關(guān)技術(shù)
?了解大數(shù)據(jù)的商業(yè)應用情況
二、教學內(nèi)容
總學時：36學時
第1章 大數(shù)據(jù)基本概念和應用 2學時
基本要求：了解大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念，了解大數(shù)據(jù)的來源、特征和意義、了解大數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形態(tài)、了解大數(shù)據(jù)的各種應用場景。
重點：大數(shù)據(jù)的定義、大數(shù)據(jù)的市場應用。
難點：無。
第2章大數(shù)據(jù)的架構(gòu) 4學時
基本要求：掌握大數(shù)據(jù)的分類，了解數(shù)據(jù)類型，了解大數(shù)據(jù)的解決方案、理解Hadoop的核心設計，了解Hadoop的平臺搭建。
第3章 大數(shù)據(jù)的采集和預處理 8學時
基本要求：熟悉常用的大數(shù)據(jù)采集工具，特別是Apache Kafka數(shù)據(jù)采集使用方法；熟悉數(shù)據(jù)預處理原理和方法，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集合、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；掌握數(shù)據(jù)倉庫概念與ETL工具的實際應用。
重點：Apache Kafka數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)倉庫與ETL工具
重點：分類算法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時間序列預測。Apache Kafka數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)倉庫與ETL工具。ETL工具Kettle的實際應用
難點：數(shù)據(jù)挖掘算法的綜合應用。
第4章 大數(shù)據(jù)的存儲 6學時
基本要求：理解大數(shù)據(jù)存儲相關(guān)概念、理解數(shù)據(jù)倉庫的概念，了解數(shù)據(jù)倉庫的組成和構(gòu)建方式、掌握大數(shù)據(jù)存儲相關(guān)技術(shù)的應用。
重點：云存儲系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型、分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫。
第5章 大數(shù)據(jù)分析 8學時
基本要求：了解大數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念，了解大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)，通過上機項目實例進行練習。
重點：數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)挖掘算法。
第6章 大數(shù)據(jù)可視化 6學時
基本要求：熟悉大數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)知識；掌握文本可視化、網(wǎng)絡可視化、時空數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)可視化等常用的大數(shù)據(jù)可視化方法，可通過Excel、Processing、NodeXL和ECharts軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。
重點：數(shù)據(jù)可視化流程、大數(shù)據(jù)可視化方法、大數(shù)據(jù)可視化軟件與工具。
難點：時空數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)可視化。
第7章 大數(shù)據(jù)的商業(yè)應用 2學時
基本要求：了解國外大數(shù)據(jù)應用經(jīng)典案例以及以地震大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)和警務大數(shù)據(jù)為例來熟悉行業(yè)大數(shù)據(jù)的應用，學會利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值。
重點：理解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析在業(yè)務活動中的具體表現(xiàn)。
三、課程安排
通過在線直播的方式進授課。授課時間為：2020年5月25日開課
具體課程安排如下：
四、課時分配
五、建議教材與教學參考書
