大数据技术与应用专业核心课程介绍

　　程序设计高级（JAVA）（4学分）

　　本课程主要学习JAVA面向对象的高级特征，包括static，final，抽象类，接口等；集合框架，常用的集合类型使用；Java泛型；文件流和序列化；Java多线程；基本的数据结构和算法；Java GUI编程，Swing应用。

　　Java Web应用开发（4学分）

　　本课程主要学习Java Web 环境搭建；JSP 语法、JSP内置对象、JavaBean；Java 访问数据库的方法；Servlet 入门与配置、Servlet API；JSP 开发模式； 应用 Java Web 开发B/S 应用系统的技术。

　　数据采集，清洗和标注技术（4学分）

　　本课程主要包括数据的标注技术，采集技术和清洗技术；数据标注系统介绍数据标注的概念，分类，流程，质量检验，管理和应用；数据采集主要介绍从网上爬取数据的方法及框架；数据清洗主要介绍数据的概念，任务流程，数据标准化概念及数据仓库技术，数据常用格式，数据编码及类型转换， ETL 概念， ETL 工具， Excel， Kettle， OpenRefine 等工具的安装和使用。

　　Hadoop大数据平台构建与应用（4学分）

　　本课程是大数据开发常规课程，也是必修的课程。本课程涵盖了Hadoop平台的搭建配置； HDFS 体系结构、工作机制、 Java 操作；掌握并使用 Mapreduce、 Hadoop 的集群搭建；分布式数据库数据模型、系统架构、Hbase的表结构设计、优化以及优化操作；数据仓库 Hive 基本知识、定义、体系结构、集群、客户端、数据类型、数据库和表管理和设计、表连接、优化； Hadoop YARN 的工作原理。

　　数据库技术(NoSQL) （4学分）

　　本课程主要理解NoSQL数据库的特点和使用场景，与关系型数据库的区别；掌握常见的NoSQL数据库Redis，MongoDB的配置和使用；学会使用分布式数据库HBase进行大数据的存储和管理。

　　工业大数据应用（4学分）

　　本课程设计工业大数据的应用，通过案例方式涵盖什么是工业大数据，工业大数据特点，工业大数据一般的处理方式等知识内容。

　　Java Web应用开发实训（2学分）

　　本课程主要学习Java 软件工程与开发模型；软件项目角色与职责；需求分析与需求获取；软件系统架构设计的概念及任务，软件界面设计、数据库设计、详细设计；编码规范与代码优化；软件单元测试、系统测试；软件部署与维护的概念与方法；项目组织与计划、进度与跟踪、成本与风险管理；软件质量保证与度量。