大数据导论（通识课）附件2-XX大学本科课程教学大纲
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XX大学本科课程教学大纲
课程名称
大数据导论
课程代码
英文
类别代号
CSCI
授课对象
非计算机专业本科生（尤其是本科专业）
适用年级
大一、大二、大三、大四
课程类型
通识教育课程
课程课型
理论课
总学分
总学时
授课
讨论
实验/上机
实践
其他
2
32
26
6
0
0
0
先修课程
无
一、课程简介
大数据时代已经全面开启，带来了信息技术发展的巨大变革，并深刻影响着社会生产和人民生活的方方面面。了解大数据概念、具备大数据思维，是新时代对人才的新要求。本课程高屋建瓴探讨大数据，内容深入浅出，简单易懂，适合非计算机专业（尤其是文科专业）学生学习。课程内容包括大数据概述，大数据与云计算、物联网和人工智能，大数据技术，大数据应用，大数据安全，大数据思维，大数据伦理，数据共享，数据开放，大数据交易和大数据治理等。
二、培养目标
本课程旨在实现以下几个培养目标：
引导学生步入大数据时代，积极投身大数据的变革浪潮之中；
了解大数据概念，培养大数据思维，养成数据安全意识；
认识大数据伦理，努力使自己的行为符合大数据伦理规范要求；
熟悉大数据应用，探寻大数据与自己专业的应用结合点；
激发学生基于大数据的创新创业热情。
三、教学方法
本课程以课程理论教学为主，并安排课堂讨论，以深化学生对知识的理解。在理论教学层面，高屋建瓴地探讨大数据，超脱技术讲解技术，内容深入浅出，简单易懂，适合文科专业学生学习；同时，在课堂上为学生展示丰富的实际应用案例，激发学生学习兴趣，开拓学生视野，培养学生大数据思维。
四、主要内容及学时安排
章（或节）
主要内容
学时安排
第1章 大数据概述
数据的概念、大数据时代到来的背景、大数据的发展历程、世界各国的大数据发展战略、大数据的概念与影响、大数据的应用以及大数据产业
2
第2章 大数据和云计算、物联网的关系
物联网的概念和应用、云计算的概念和应用、大数据和云计算以及物联网的相互关系
2
第1次讨论课
新兴技术对人类社会发展的影响
2
第3章 大数据技术
大数据分析全流程所涉及的各种技术
2
第4章 大数据应用
大数据在各行各业的主要应用
4
第5章 大数据安全
大数据安全问题、数据保护原则、数据安全和 隐私保护对策
2
第6章 大数据思维
大数据时代应该具备的创新思维
2
第7章 大数据伦理
大数据伦理的概念、大数据伦理问题及其产生原因、治理对策
2
第2次讨论课
大学生应该具备什么样的大数据思维和大数据伦理
2
第8章 数据共享
数据共享的意义、实现数据共享所面临的相关挑战以及推进数据共享应当采取的措施
2
第9章 数据开放
政府开放数据的理论基础、政府数据开放的重要意义、国外政府开放数据的经验和我国政府开放数据的现状
2
第3次讨论课
数据共享和数据开放的重要意义
2
第10章 大数据交易
大数据交易的发展现状、大数据交易平台、大数据交易在发展过程中出现的问题以及推进大数据交易发展的对策
2
第11章 大数据治理
大数据治理的概念、要素和治理模型
2
第4次讨论课
如何实现大数据与本专业的结合
2
合计
32
五、考核方式与要求
（1）平时成绩：包括上课考勤、课堂讨论和课堂作业；
（2）期末考试：采用笔试，闭卷；
（3）最终成绩：平时成绩和期末考试成绩按3:7比例加权求和。
六、选用教材
《大数据导论——数据思维、数据能力和数据伦理（通识课版）》
林子雨编著，高等教育出版社，2019年11月
七、参考书目与文献
维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶．大数据时代：生活、工作与思维的大变革．盛某某等译．XX：浙江人民出版社，2013．
八、课程网站等支持条件
课程主讲教师建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，提供讲义PPT、课程习题、学习指南、授课视频、技术资料等全方位、一站式免费服务，帮助学生更好学习大数据课程，网站地址：http://dblab.xmu.edu.cn/post/4331/
九、其它信息
大纲制定者：林子雨 大纲审定者： 大纲制定时间：2019年9月
XMU Undergraduate Course Syllabus
Course name
Big Data Introduction
Course code
Category code
CSCI
Programme
liberal arts
Semester
All Semesters
Course type
□Basic Common Courses ■General Education Courses □Disciplinary General Courses □Specialized Courses
□Other Teaching Processes
Course focus
■Lecture □Experiment
□Skill-training □Practical
Credit
Total learning hours
Lecture
Tutorial
Experiment
Practical
Others
2
32
26
6
0
0
0
Prerequisites
None
1.Course description
The era of big data has been opened in an all-round way, bringing about great changes in the development of information technology, and profoundly affecting all aspects of social production and people's lives. Understanding the concept of big data and having big data thinking are new requirements for talents in the new era. This course explores big data. The content is simple and easy to understand. It is suitable for non-computer majors (especially liberal arts majors) to learn. Course contents include big data overview, big data and cloud computing, Internet of things and artificial intelligence, big data technology, big data application, big data security, big data thinking, big data ethics, data sharing, data openness, big data transaction and big data governance.
2. Learning goals
This course aims to achieve the following training objectives:
Guiding students to enter the era of big data and actively participate in the wave of big data change;
Understanding the concept of big data and cultivating big data thinking；
Understanding Big Data Ethics and striving to conform to the ethical norms of Big Data;
Be familiar with big data applications and explore the combination of big data and their own professional applications;
Stimulate students' enthusiasm for innovation and entrepreneurship based on big data.
3.Teaching approaches
This course focuses on the teaching of curriculum theory and arranges classroom discussions to deepen students' understanding of knowledge. At the level of theoretical teaching, it is easy to understand. It is suitable for students majoring in liberal arts to study. At the same time, it shows students abundant practical application cases in class, so as to stimulate students' interest in learning, broaden their horizons and cultivate students' thinking on big data.
4. Content outline of the course
Chapter(Section)
Content
Learning hours
1
The concept of data, the background of the arrival of the era of big data, the development process of big data, the development strategy of big data in the world, the concept and influence of big data, the application of big data and the big data industry
2
2
The concept and application of the Internet of Things, the concept and application of cloud computing, the relationship between big data and cloud computing and the Internet of Things
2
3
The Impact of Emerging Technologies on the Development of Human Society
2
4
Various techniques involved in the whole process of large data analysis
2
5
Applications of Big Data in various fields
4
6
Big Data Security, Data Protection Principles, Data Security and Privacy Protection Measures
2
7
Innovative thinking in the era of big data
2
8
The Concept of Big Data Ethics, the Problems of Big Data Ethics and Their Causes and Countermeasures
2
9
What Big Data Thinking and Big Data Ethics Should College Students Have
2
10
Significance of Data Sharing, Related Challenges to Realize Data Sharing and Measures to Promote Data Sharing
2
11
The theoretical basis of government open data, the significance of government open data, the experience of foreign government open data and the current situation of government open data
2
12
Importance of Data Sharing and Data Opening
2
13
The development status of big data transaction, the platform of big data transaction, the problems in the development process of big data transaction and the countermeasures to promote the development of big data transaction
2
14
The Concept, Elements and Governance Model of Big Data Governance
2
15
How to Realize the Combination of Big Data and Our Major
2
Total
32
5. Assessment methods and requirements
The course involves homework and closed-book examination.
The final score includes two parts, i.e., homework(30%) and final examination(70%).
6.Textbooks
Ziyu Lin. General Introduction to Big Data. The Higher Education Press, Nov, 2019.
7.References
Viktor Mayer-Schonberger, Kenneth Cukier, Write, Sheng Yangyan, Zhou Tao, Trans. Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. Hangzhou: Zhejiang people’s Publishing House, 2012: 12. (in Chinese)
8.Website
http://dblab.xmu.edu.cn/post/4331/
9.Others
Filled out by: Ziyu Lin Approved by: Date: Sept,2019
XX大学本科课程大纲填写说明(Notes)
须同时填写课程大纲中文版和英文版。
课程名称必须准确、规范。
课程代码：非任课教师填写。该课程在教务系统生成后，***代为填写。
授课对象填写专业。
适用年级填写可修读本课程的时间，如本科三年级第一学期。
课程类型指公共基本课程、通识教育课程、学科通修课程、专业（或专业方向）课程、其他教学环节。
课程课型指理论课、实验课、技能课、实践课。
总学时=授课学时+讨论学时+实验学时+上机学时+其他学时
先修课程是与该课程具有严格的前后逻辑关系，非先修课程则无法学习该课程。
10.培养目标不少于150字。
11.考核方式包括成绩登记方式、成绩组成、考核标准等。成绩登记方式包括百分制、通过/不通过等。成绩组成指各种考核方式占比。考核标准指衡量各项考评指标得分的基准。
12.选用教材和主要参考书要求注明作者、书目、出版社、出版年份。例如，“丹利维尔：《民主、官僚制组织和公共选择》，中国青年出版社，2001年。”
13.其它信息指课堂规范要求等，如课上禁止使用手机、缺勤要求等。
14.课程英文类别代号:
英文类别代号
代号英文说明
代号中文说明
ANTH:
Anthropology
人类学类课程；
ARCH:
Architecture
建筑类课程；
ARTS:
Arts
艺术类；
AUTO:
Automation
自动化类课程；
BIOL:
Biology
生物科学类课程；
BUSI:
Business Administration
工商管理类课程；
CHEE:
Chemical Engineering
化工类课程；
CHEM:
Chemistry
化学类课程；
CHIN:
Chinese
中国语言文学类课程；
CIVL:
Civil Engineering
土建类课程；
CSCI:
Computer Science
计算机科学类课程；
ECON:
Economics
经济学类课程；
EENG:
Electronic Engineering
电子工程类课程；
ELIN:
Electrical Information
电气信息类课程；
ELIS:
Electronic Information Science
电子信息科学类课程；
ENGL:
English
英国语言文学类课程；
ENVS:
Environmental Science
环境科学类课程；
FREN:
French
法国语言文学类课程；
GERM:
German
德国语言文学类课程；
HIST:
History
历史学类课程；
JAPA:
Japanese
日本语言文学类课程；
JOUR:
Jour 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。
PUBM:
Public Management
公共管理类课程；
RUSN:
Russian
俄罗斯语言文学类课程；
SENG:
Software Engineering
软件工程类课程；
SOSA:
Sociology and Social Anthropology
社会学类课程；
IDPE:
Ideological and Political education
思想政治教育类课程；
ENER:
Energy Science
能源科学类课程；
ASTR:
Astronomy
天文学类课程；
MELM:
laboratory medicine
实验医学类课程；
MEEC
Clinical Medical (English Courses)
英文授课临床医学类课程
KORN:
Korean
韩国语言文学类课程
ITAL:
Italian
意大利语言文学类课程
ARAB:
Arabic
阿拉伯语言文学类课程
MALA:
Malay
马来语言文学类课程
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