長(zhǎng)春職業(yè)技術(shù)大學(xué)課程教案首頁(yè)No.1授課題目認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)（一）教學(xué)單元學(xué)時(shí)2［√］4［］教學(xué)目標(biāo)［知識(shí)目標(biāo)］：了解大數(shù)據(jù)的定義掌握大數(shù)據(jù)的特征［能力目標(biāo)］：能區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)型的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景能繪制大數(shù)據(jù)處理流程圖［素質(zhì)目標(biāo)］：通過(guò)數(shù)據(jù)隱私案例（如Facebook數(shù)據(jù)泄露）強(qiáng)調(diào)信息安全意識(shí);引導(dǎo)學(xué)生思考大數(shù)據(jù)如何助力鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)難點(diǎn)重點(diǎn)：四大特征的實(shí)際案例分析難點(diǎn)：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價(jià)值提取教學(xué)方法講授法、對(duì)比法、討論法、啟發(fā)式教學(xué)法等能力訓(xùn)練（作業(yè)）教學(xué)體會(huì)授課班級(jí)授課時(shí)間及地點(diǎn)年月日（星期）第節(jié)，樓室年月日（星期）第節(jié)，樓室年月日（星期）第節(jié)，樓室年月日（星期）第節(jié)，樓室年月日（星期）第節(jié)，樓室注：教學(xué)體會(huì)一般在課后填寫(xiě)，授課時(shí)間須按上課先后順序依次填寫(xiě)長(zhǎng)春職業(yè)技術(shù)大學(xué)課程教案用紙教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容備注介紹課程（20分鐘）導(dǎo)入新課（5分鐘）講授新課（40分鐘）課堂實(shí)訓(xùn)（20鐘）課堂總結(jié)（5分鐘）項(xiàng)目一金融大數(shù)據(jù)認(rèn)知任務(wù)一認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)（一）自我介紹課程介紹為什么學(xué)據(jù)中國(guó)信息通信研究院最新發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(shū)（2020年）》揭示，2019年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值達(dá)35.8萬(wàn)億元，對(duì)GDP增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率達(dá)67.7%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵要素。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、AI、5G等基礎(chǔ)技術(shù)迅速發(fā)展，我國(guó)的數(shù)字金融也打開(kāi)了新的局面。金融業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)和人工智能相結(jié)合，在管理、營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)控、數(shù)據(jù)安全、投顧、客服和穿透式監(jiān)管等應(yīng)用場(chǎng)景迎來(lái)智能化升級(jí)。金融+大數(shù)據(jù)的價(jià)值被越來(lái)越多的人所認(rèn)同。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的金融大數(shù)據(jù)處理技能型人才缺口日益增加，就業(yè)前景也十分廣闊。學(xué)什么本門(mén)課程共分為六個(gè)項(xiàng)目。項(xiàng)目一為大數(shù)據(jù)時(shí)代下的金融數(shù)據(jù)分析，主要學(xué)習(xí)金融數(shù)據(jù)分析在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用場(chǎng)景，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)、行業(yè)數(shù)據(jù)指標(biāo)、上市公司數(shù)據(jù)指標(biāo)、金融產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo)如何解讀。同時(shí)在此基礎(chǔ)上介紹了大數(shù)據(jù)處理的認(rèn)知相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。項(xiàng)目二到項(xiàng)目五以金融數(shù)據(jù)處理的流程為框架，分別介紹了數(shù)據(jù)采集、清洗、分析、可視化應(yīng)用四個(gè)方面。其中數(shù)據(jù)采集部分主要學(xué)習(xí)手動(dòng)采集數(shù)據(jù)和Python自動(dòng)化采集數(shù)據(jù)兩個(gè)方面；數(shù)據(jù)清洗部分主要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和質(zhì)檢；數(shù)據(jù)分析方面主要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，時(shí)間序列分析等；數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用部分主要學(xué)習(xí)如何繪制可視化圖表。最后項(xiàng)目六為編制金融數(shù)據(jù)分析報(bào)告，幫助學(xué)生在將來(lái)步入金融或相關(guān)行業(yè)工作打好基礎(chǔ)。除此之外，在講授本門(mén)課程同時(shí)，輔助線上線下資源，拓展延伸金融數(shù)據(jù)大處理1＋x證書(shū)相關(guān)內(nèi)容，做到崗課結(jié)合，知識(shí)與技能相結(jié)合，理論與實(shí)踐相結(jié)合。3.怎么學(xué)課前預(yù)習(xí)＋課上聽(tīng)講＋課后復(fù)習(xí)線上資源自學(xué)＋線下課堂互動(dòng)答疑三、紀(jì)律和考核方式要求新課導(dǎo)入：播放短視頻《一天中的數(shù)據(jù)爆炸》（展示全球每分鐘發(fā)送2.04億封郵件、上傳500小時(shí)YouTube視頻）并提問(wèn)：“這些數(shù)據(jù)如果用手工處理會(huì)怎樣？”→引出“4V”特征的必要性大數(shù)據(jù)的概念大數(shù)據(jù)(BigData)概念是1998年由SGI首席科學(xué)家約翰·馬西(JohnMasey)在USENIX大會(huì)上提出的。人們?cè)谘芯亢蛻?yīng)用大數(shù)據(jù)的過(guò)程中,對(duì)“大數(shù)據(jù)”給出了各自不同的定義。1.麥肯錫全球研究院將“大數(shù)據(jù)”定義為:一種規(guī)模大到獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。2.此外還有一種對(duì)于大數(shù)據(jù)的定義:大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。二．大數(shù)據(jù)的特征1.數(shù)據(jù)體量大：即海量數(shù)據(jù)2.數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度快3.數(shù)據(jù)多樣性4.價(jià)值密度低5.真實(shí)性要求高三．大數(shù)據(jù)的類(lèi)型大數(shù)據(jù)的類(lèi)型繁多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置等。根據(jù)存儲(chǔ)、處理能力和數(shù)量等因素,大數(shù)據(jù)可分為三類(lèi):結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。類(lèi)型定義特點(diǎn)常見(jiàn)格式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有固定格式和明確字段的數(shù)據(jù)，易于用二維表存儲(chǔ)和分析-嚴(yán)格的數(shù)據(jù)模型

-行列分明

-易于查詢和統(tǒng)計(jì)MySQL、Excel、CSV、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒(méi)有固定格式或預(yù)定義模型的數(shù)據(jù)，無(wú)法直接用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)-形式多樣

-無(wú)固定結(jié)構(gòu)

-處理復(fù)雜文本、圖片、視頻、音頻、PDF、社交媒體內(nèi)容半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)介于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化之間，具有一定的結(jié)構(gòu)但不完全遵循固定模式（如標(biāo)簽或標(biāo)記語(yǔ)言）-部分結(jié)構(gòu)化

-靈活可擴(kuò)展

-適合嵌套數(shù)據(jù)JSON、XML、HTML、NoSQL數(shù)課