1、人工智能課程內(nèi)容介紹課程簡介、計算機(jī)操作技能主要內(nèi)容：通過本課程的學(xué)習(xí)可以使學(xué)生掌握計算機(jī)相關(guān)基本操作為后續(xù)的 專業(yè)課程學(xué)習(xí)打下實(shí)踐操作基礎(chǔ)。 基本內(nèi)容有： 硬件與操作系統(tǒng)， 通過對計算機(jī) 硬件的介紹、 操作系統(tǒng)的安裝等實(shí)踐操作來了解計算機(jī)硬件， 掌握操作系統(tǒng)的安 裝方面的基本操作；系統(tǒng)的基本操作，通過學(xué)習(xí)鼠標(biāo)、鍵盤、輸入法的操作、桌 面操作、窗口操作、任務(wù)欄操作、常用設(shè)置、用戶管理、磁盤操作、文件管理等 實(shí)踐操作來掌握 Windows系統(tǒng)的相關(guān)基本操作； 辦公軟件及入門的使用， 通過對 Word、Excel 和 PPT的基本使用來掌握辦公軟件的基本操作； Dos 操作與網(wǎng)絡(luò)基 礎(chǔ)，掌握 Do

2、s 基本命令、網(wǎng)絡(luò)基本操作和故障排除；常用工具軟件的使用，熟悉 電子郵箱等常用軟件的操作。 教學(xué)形式以學(xué)生在線學(xué)習(xí)為主， 輔助教師指導(dǎo)。 考 核形式為在線打字考核與在線機(jī)考相結(jié)合的方式評定成績。 并且考核時間采用類 似駕?？己四Ｊ?，在若干考核時間點(diǎn)可以任意申請考核，直到通過為止。、計算機(jī)系統(tǒng)導(dǎo)論主要內(nèi)容：對現(xiàn)代電子計算機(jī)工作原理、設(shè)計過程有一個體系化認(rèn)識， 包 含匯編語言 數(shù)據(jù)邏輯、 模擬電路、計算機(jī)組成原理、 編譯原理重要理論的地位 與作用主要內(nèi)容模型等介紹、計算思維 I 與應(yīng)用（ C）主要內(nèi)容：分成四大板塊， 第一部分主要講解計算思維的概念、 本質(zhì)以及相 關(guān)特征；第二部分針對計算機(jī)的一些微

3、觀知識點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)充， 包括計算機(jī)的組成等； 第三部分通過對程序設(shè)計語言發(fā)展的描述， 初步體會程序語言的特點(diǎn)； 第四部分 主要針對 C語言，將抽象的計算思維實(shí)例化，培養(yǎng)學(xué)生的編程感覺。 其中 C 語 言包含內(nèi)容：編程規(guī)范，數(shù)據(jù)類型與變量常量的定義，各類運(yùn)算符的操作，輸入 與輸出語句，函數(shù)思維建立，控制語句，循環(huán)語句，中斷語句，函數(shù)的聲明、實(shí) 現(xiàn)與調(diào)用，無參函數(shù)，有參函數(shù)，函數(shù)的返回值，一維數(shù)組，一維指針，結(jié)構(gòu)體 的定義，文件讀寫基本操作等。、計算思維 II 與應(yīng)用（ Java ）主要內(nèi)容：主要包括項目需求分析， 面向?qū)ο蟾拍钆c運(yùn)用， 類與對象的概念， 類與對象的關(guān)系， UML類圖繪制， UML時序

4、圖繪制， UML用例圖繪制， UML綜合項 目設(shè)計， VS2010 開發(fā)環(huán)境搭建，變量、常量的定義與賦值，運(yùn)算符操作，控制 語句，一維數(shù)組，函數(shù)的聲明、實(shí)現(xiàn)與調(diào)用，一維指針，引用的概念與運(yùn)用，類 的聲明與實(shí)現(xiàn)，對象實(shí)例化， new 與 delete 關(guān)鍵字，對象間的協(xié)作實(shí)現(xiàn)，斷點(diǎn) 調(diào)試與 BUG修復(fù)，成員函數(shù)，構(gòu)造函數(shù)，析構(gòu)函數(shù)，函數(shù)重載，封裝機(jī)制，單繼 承的聲明與實(shí)現(xiàn)， 繼承關(guān)系中構(gòu)造函數(shù)和析構(gòu)函數(shù)的調(diào)用規(guī)則， 繼承關(guān)系中的三 種訪問權(quán)限，多態(tài)的概念，靜態(tài)多態(tài)的函數(shù)多態(tài)，動態(tài)多態(tài)的虛函數(shù)實(shí)現(xiàn)，純虛 函數(shù)的概念與實(shí)現(xiàn)，抽象類的概念與實(shí)現(xiàn)。、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法（ Java ）主要內(nèi)容：主要介紹用計算

5、機(jī)解決一系列問題， 特別是非數(shù)值信息處理問題 時所用的各種組織數(shù)據(jù)的方法、 存儲數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方法以及在各種結(jié)構(gòu)上執(zhí)行操作 的算法。通過本課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生掌握一些常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（線性表、棧、隊 列、樹、圖等）的特點(diǎn)、存儲表示，理解一些常用算法 （排序算法、 查找算法等） 的概念，并掌握度量算法效率的基本方法， 培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法知 識解決實(shí)際問題的能力。課程借助于主流語言（ Java）的實(shí)現(xiàn)，培養(yǎng)學(xué)生上機(jī)操 作能力，實(shí)驗項目的設(shè)計圍繞課程章節(jié)，通過項目需求分析、涉及知識點(diǎn)介紹、 編碼實(shí)現(xiàn)和調(diào)試的訓(xùn)練，達(dá)到理論與實(shí)踐應(yīng)用相結(jié)合，學(xué)以致用。、應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)與 R 語言建模 主要內(nèi)容：主要包括

6、數(shù)據(jù)的描述性分析、隨機(jī)變量的概率分布、參數(shù)估計、 假設(shè)檢驗、類別變量分析、方差分析、一元線性回歸、多元線性回歸、時間序列 預(yù)測、聚類分析。、服務(wù)端技術(shù)原理與應(yīng)用 （Java）、軟件工程主要內(nèi)容： 主要包括軟件工程的三要素、 常用的軟件開發(fā)方法、 五個面向理 論、過程管理、生產(chǎn)周期及開發(fā)模型、瀑布模型、增量模型、螺旋模型、迭代模 型、原型模型、需求分析、 UML建模（用例圖、活動圖、泳道圖、類圖） 、軟件 設(shè)計、軟件建模、軟件測試、軟件項目跟蹤和控制、風(fēng)險管理、軟件質(zhì)量保證、 技術(shù)評估。、大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用 主要內(nèi)容：介紹目前業(yè)內(nèi)常用的大數(shù)據(jù)處理工具及其國內(nèi)知名互聯(lián)網(wǎng)公司大 數(shù)據(jù)的使用案例；介

7、紹了 Hadoop整體架構(gòu)、 HDFS體系結(jié)構(gòu)、 HDFS shell 及其 API；重點(diǎn)介紹了并行計算 MapReduce原理框架、 MapReduce Shuffle 調(diào)優(yōu)、分區(qū)以及合并；介紹了 NoSQL數(shù)據(jù)庫的原理、及其類型，其中重點(diǎn)介紹了HBase原理架構(gòu)、環(huán)境搭建、 API 接口以及企業(yè)編程實(shí)踐；介紹了云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品、系統(tǒng) 架構(gòu)以及實(shí)踐應(yīng)用； 介紹了流式計算的流程、 開源框架、 應(yīng)用場景以及開發(fā)應(yīng)用 實(shí)踐；介紹了數(shù)據(jù)可視化常用工具、 訪問接口以及可視化典型案例； 介紹了 Hive 的系統(tǒng)架構(gòu)、工作原理及其數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用實(shí)踐； 介紹了 Spark 的生態(tài)系統(tǒng)、運(yùn) 行架構(gòu)、部署與應(yīng)用方式

8、、常見 Spark 開發(fā)應(yīng)用實(shí)踐；、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)與應(yīng)用主要內(nèi)容： 介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本原理與流程， 其中包括數(shù)據(jù)清晰、 數(shù)據(jù) 集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約以及應(yīng)用場景；介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理框架ETL的原理、系統(tǒng)架構(gòu)、安裝部署、任務(wù)調(diào)度監(jiān)控以及性能調(diào)優(yōu)；介紹了數(shù)據(jù)收集框架 Flume 的原理、環(huán)境搭建、個性化組建設(shè)計以及配置性能優(yōu)化；介紹了基于Flume、Kettle 的數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理的應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐。、數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用主要內(nèi)容：介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本原理與應(yīng)用場景， 理解數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技 術(shù)的含義和理論、 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場景和應(yīng)用分析； 介紹數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的發(fā)展的 相關(guān)概念；了解數(shù)據(jù)挖掘幾種方法和儲存類

9、型、不同數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)挖掘原理、 知識發(fā)現(xiàn) IM 的任務(wù)與目標(biāo)、聚類分析研究的概念和目標(biāo)；介紹了知識挖掘的基 本原理、快速數(shù)據(jù)挖掘工具 RapidMiner 使用；掌握關(guān)聯(lián)規(guī)則來發(fā)現(xiàn)事務(wù)之間的 關(guān)聯(lián)規(guī)則、聯(lián)系；理解 FP-tree 算法原理和生成過程、決策樹相關(guān)概念和原理、 信息增益算法的思想、 樸素貝葉斯分類來解決分類問題掌握分類的基本概念和步 驟；介紹了文本 W內(nèi)容挖掘方法、常見的幾種 Web內(nèi)容挖掘方法；、大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用主要內(nèi)容：通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)生掌握數(shù)據(jù)可視化的一般原理和處理方法， 能夠熟練使用數(shù)據(jù)可視 化工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理。針對實(shí)際應(yīng)用中遇到的 不同類型的數(shù)據(jù)介紹相

10、應(yīng)的可視化 方法，熟練掌握常用的可視化工具，如 Echarts 、D3.js 、Three.js 的基本配置與應(yīng)用并可 結(jié)合后端進(jìn)行可視化報表展 示。、 Spark 與集群技術(shù)主要內(nèi)容：介紹了 Spark 生態(tài)系統(tǒng)、架構(gòu)及容錯機(jī)制， Spark 集群部署及測 試；介紹 Spark 在集群部署方面的三種方式： Standalone 方式或者基于 Mesos、 基于YARN方式的異同。介紹了 Mesos和Yarn兩種方式架構(gòu)原理， 通過簡單的編 程實(shí)踐實(shí)現(xiàn)對多種數(shù)據(jù)源（如 Kdfka 、Flume、Twitter 、Zero 和 TCP 套接字） 進(jìn)行類似 Map、Reduce和 Join 等復(fù)雜

11、操作，并將結(jié)果保存到外部文件系統(tǒng)、數(shù) 據(jù)庫或應(yīng)用到實(shí)時儀表盤； 介紹了模擬復(fù)雜的批量處理、 基于歷史數(shù)據(jù)的交互式 查詢、基于實(shí)時數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)處理使用場景；介紹了 Spark 框架。 Spark 基礎(chǔ)解 析、 SparkCore 、SparkSQL 和 SparkStreaming 應(yīng)用解析。介紹了使用 Kafka 和 Spark Streaming 構(gòu)建實(shí)時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)以及 Flume 和 SparkStreaming 進(jìn)行 實(shí)時日志分析。、大數(shù)據(jù)實(shí)時處理技術(shù)主要內(nèi)容：介紹了實(shí)時計算技術(shù)框架與應(yīng)用場景；介紹了 Storm 架構(gòu)原理、 Zookeeper 集群搭建、 Storm 集群搭建及測試、

12、 StormAPI 案例開發(fā)、容錯機(jī)制、 運(yùn)維以及性能調(diào)優(yōu)； 介紹了 Kafka 架構(gòu)原理、集群搭建以及 KafkaAPI 測試開發(fā)； 介紹了 Storm 完整項目開發(fā)思路和架構(gòu)設(shè)計、 StormTrident 項目開發(fā)模式、Storm 集成 Kafka 開發(fā)及項目實(shí)戰(zhàn)、 HighCharts 各類圖表開發(fā)和實(shí)時無刷新加載數(shù)據(jù)； 介紹了 Storm+Kafka+HBase的經(jīng)典組合，完整呈現(xiàn)企業(yè)實(shí)踐項目。、 Spark 內(nèi)存計算與應(yīng)用主要內(nèi)容：介紹了 Scala 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、模式匹配、高階函數(shù)、類和對象、隱式 轉(zhuǎn)換、 Akka實(shí)例實(shí)操；介紹 Spark 生態(tài)系統(tǒng)、架構(gòu)及容錯機(jī)制、 Spark 集

13、群部署 及測試。介紹 RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集、 RDD實(shí)現(xiàn)原理、Action 和 Transformation 、 窄依賴與寬依賴；介紹 RDD常 用函數(shù)、 Spark Job 執(zhí)行原理分析、 shuffle 操作 解析、 Spark 廣播變量與累加器、 Cache 與 checkpoint 問題；介紹 Spark SQL 組件、架構(gòu)、DataFrame、SparkSQL運(yùn)行原理以及 Spark SQL基礎(chǔ)應(yīng)用、 SparkSQL 性能調(diào)優(yōu)，并對復(fù)雜應(yīng)用案例實(shí)戰(zhàn)。介紹了 Spark MLlib 原理、框架及其應(yīng)用。 介紹了 SparkStreaming 與 Kafka 的集成應(yīng)用， Spark

14、Streaming 與 Flume、Redis 集成開發(fā)應(yīng)用。、虛擬化與云計算技術(shù) 主要內(nèi)容：介紹了云計算發(fā)展歷程、分類、產(chǎn)品、私有云、公有云以及混有 云的原理及應(yīng)用場景；掌握 Docker 安裝配置、常用命令、磁盤管理與備份、虛 擬化、獨(dú)立外網(wǎng) IP 配置、使用 PipeWork 配置獨(dú)立 IP 、Docker 中構(gòu)建服務(wù)環(huán)境 （Nginx、LNAM）P、DockFile 管理、 Docker 自動化管理和報表、 Docker 自動化 管理工具、 Linux 操作系統(tǒng)原理；介紹了 KVM虛擬化技術(shù)原理、 KVM技術(shù)相關(guān)云 計算基礎(chǔ)； 掌握 OpenStack原理及架構(gòu)、 鏡像服務(wù)、 Dash

15、board 界面以及 cinder快存儲；介紹了基于云計算的 Hadoop和 Spark 大數(shù)據(jù)實(shí)驗平臺環(huán)境搭建。、大數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)與應(yīng)用主要內(nèi)容：介紹了 Hive 的基本概念、系統(tǒng)架構(gòu)以及使用場景，掌握 Hive 的架構(gòu)體系組件作用與部署方式；介紹了 Hive表操作、 Hive 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū) 別以及 Hive 的數(shù)據(jù)模型，掌握使用 Sqoop 遷移工具將數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)遷移到關(guān) 系型數(shù)據(jù)庫 MySQ；L 介紹了數(shù)據(jù)的導(dǎo)入， 查詢和豐富的內(nèi)置函數(shù)， 熟練使用 Hive 對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理與查詢。介紹 Java 編程可以創(chuàng)建自定義函數(shù)來實(shí)現(xiàn)具體的 業(yè)務(wù)邏輯，提升對復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析處理能力。、大數(shù)據(jù)

16、安全技術(shù)與應(yīng)用主要內(nèi)容：本課程以大數(shù)據(jù)發(fā)展歷史、特征、發(fā)展趨勢為切入點(diǎn)，分析各領(lǐng) 域面臨的大數(shù)據(jù)安全威脅和需求， 歸納總結(jié)大數(shù)據(jù)安全的科學(xué)內(nèi)涵和技術(shù)研究方 向。在此基礎(chǔ)上， 引出大數(shù)據(jù)安全的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用實(shí)踐。 隨后對大數(shù)據(jù)安全的 產(chǎn)業(yè)動態(tài)、法律法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)研究進(jìn)行系統(tǒng)梳理，預(yù)測大數(shù)據(jù)安全的發(fā)展趨勢。通 過本課程的學(xué)習(xí)，使得學(xué)生理解大數(shù)據(jù)安全的基本內(nèi)容、 核心技術(shù)、使用機(jī)制等。、數(shù)據(jù)挖掘與可視化綜合實(shí)踐主要內(nèi)容：本課程主要針對已具備大數(shù)據(jù)處理能力的學(xué)生講授， 以實(shí)踐為主。 本課程主要講授數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、原理、方法、技術(shù)，及數(shù)據(jù)可視化的原理 方法與工具使用，具體包括：數(shù)據(jù)的預(yù)處理、分類預(yù)測、關(guān)

17、聯(lián)挖掘、聚類分析、 Echarts 、 D3.js 、Three.js 等內(nèi)容。通過學(xué)習(xí)，使學(xué)生理解數(shù)據(jù)挖掘及可視化 的基本流程， 掌握數(shù)據(jù)挖掘與可視化的基本理論和技術(shù)， 熟悉數(shù)據(jù)挖掘成果的表 達(dá)；掌握數(shù)據(jù)挖掘與可視化的基本方法， 能熟練地應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù) 進(jìn)行有效的分析與展現(xiàn)、行業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域分析綜合實(shí)踐主要內(nèi)容：本課程主要針對已具備大數(shù)據(jù)處理分析能力的學(xué)生講授， 以實(shí)踐 為主。課程主要結(jié)合移動互聯(lián)網(wǎng)、物流、電商、金融、傳媒、醫(yī)療、教育、政務(wù) 等行業(yè)大數(shù)據(jù)分析任務(wù)，強(qiáng)化學(xué)生對包括：數(shù)據(jù)分析工具與實(shí)際問題轉(zhuǎn)化思路、 數(shù)據(jù)劃分、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、 算法選擇與優(yōu)化等技術(shù)在不同業(yè)務(wù)場景下

18、的 熟練使用。、大數(shù)據(jù)處理綜合實(shí)踐主要內(nèi)容：本課程主要針對已具備大數(shù)據(jù)處理能力的學(xué)生講授， 以實(shí)踐為主。 通過本次課程的學(xué)習(xí)使學(xué)生能夠完成 Spark 運(yùn)行環(huán)境及開發(fā)環(huán)境搭建；并理解 spark 的運(yùn)行 架構(gòu)；掌握 Spark RDD、Spark Streaming 、Spark SQL、 Spark ML 等技術(shù)；并全面掌握 Storm 技術(shù)開發(fā)、運(yùn)維、調(diào)優(yōu)；以及 Storm 完整項目開發(fā) 思路和架構(gòu)設(shè)計、 StormTrident 項 目開發(fā)模式；并且掌握 Storm+Kafka+HBase 的經(jīng)典組合； 能夠?qū)?Flume+Kafka+Redis+Spark 進(jìn)行整合，最終完成整個項目。

19、、云計算應(yīng)用綜合實(shí)踐主要內(nèi)容：本課程主要針對已具備云計算技術(shù)能力的學(xué)生講授， 以實(shí)踐為主。 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)生掌握云計算的概念， 了解云計算理論架構(gòu)及應(yīng)用、 了解 常見的虛 擬化技術(shù)；使學(xué)生可以熟練掌握 docker 容器的使用和封裝、 KVM、 VMware 等虛擬化技術(shù)的使 用及維護(hù)、 OpenStack 云平臺的搭建及日常運(yùn)維、 kubernetes+docker 平臺的搭建及日常運(yùn) 維等相關(guān)技術(shù)；最終可以完成一個私 有云平臺的搭建。、行業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)綜合實(shí)踐主要內(nèi)容：本課程主要針對已具備大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)能力的學(xué)生講授， 以實(shí)踐 為主。課程涵蓋了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)綜合開發(fā)應(yīng)用的知識體系及熱點(diǎn)

20、領(lǐng)域， 包括數(shù)十種 開源大數(shù)據(jù)組件的部署、開發(fā)與使用，主流商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的部署、 開發(fā)與使用。 針對專業(yè)學(xué)生特點(diǎn)和先修知識儲備， 力求使學(xué)生對該領(lǐng)域有比較全面清晰的掌握， 并能夠應(yīng)用于項目實(shí)踐和競賽實(shí)踐。 通過對本門課程的學(xué)習(xí)， 使學(xué)生初步獲得大 數(shù)據(jù)平臺部署、開發(fā)和管理的能力， 并引導(dǎo)學(xué)生利用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決遇到的海量 數(shù)據(jù)獲取、分析與處理、可視化等實(shí)際問題。、 Linux 集群綜合實(shí)踐主要內(nèi)容：本課程主要針對已具備 Linux 系統(tǒng)管理能力的學(xué)生講授， 以實(shí)踐 為主。本課程主要包括 CentOS的安裝、網(wǎng)絡(luò)管理、路由管理、文件共享服務(wù)、 LAMP、LNMP、集群與雙機(jī)熱備等知識技能。通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生具備獨(dú)立 搭建