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　 本案例庫課程目標(biāo)是構(gòu)建數(shù)據(jù)分析處理應(yīng)用的兩個平臺，即以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的分析平臺與以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用處理平臺。以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)分析平臺，將以SQL　 Server數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建和OLAP分析為主線，以網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢歷史數(shù)據(jù)為實例，展開商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析處理，培養(yǎng)專業(yè)學(xué)位學(xué)生數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示的綜合能力。以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用處理平臺將以HDFS+MAPReduce平臺為基礎(chǔ)，培養(yǎng)學(xué)生大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)并行處理算法、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的能力。
課程建設(shè)目標(biāo)和原理 。

1．　 案例平臺建設(shè)體現(xiàn)實用性和適用性原則　 　 　 《大數(shù)據(jù)分析處理案例》是適應(yīng)信息技術(shù)發(fā)展，尤其是數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)工程發(fā)展趨勢而建設(shè)的。本案例的建設(shè)目標(biāo)針對大數(shù)據(jù)的抽取、存儲、分析和知識展示等各個環(huán)節(jié)設(shè)計應(yīng)用場景，適合于企業(yè)大數(shù)據(jù)處理的OLTP，OLAP，DM的各個數(shù)據(jù)應(yīng)用層次。案例平臺的建設(shè)，始終圍繞專業(yè)學(xué)位課程的設(shè)置和培養(yǎng)目標(biāo)進行內(nèi)容調(diào)整和豐富。

　 2．　 案例平臺建設(shè)體現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新性和應(yīng)用性　 　 　 《大數(shù)據(jù)分析處理案例》庫是應(yīng)用當(dāng)前最流行的數(shù)據(jù)分析平臺、技術(shù)，結(jié)合本教學(xué)和研究團隊的具體科研成果而組織編寫和實施的，針對于數(shù)據(jù)分析平臺構(gòu)建、數(shù)據(jù)分析技法和知識可視化展示等的研究成果，編寫了實現(xiàn)操作、易于實現(xiàn)的案例精華，供學(xué)位專業(yè)研究生的培養(yǎng)。案例建設(shè)結(jié)合入侵檢測等網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、推薦算法、并行數(shù)據(jù)處理等熱點領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)問題進行實踐培訓(xùn)，具有很好應(yīng)用需求。 　 　 　

3．　 案例平臺建設(shè)體現(xiàn)理論與實踐相結(jié)合的原則　 　 《大數(shù)據(jù)分析處理案例》涉及到統(tǒng)計學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、大數(shù)據(jù)語義理解等各位學(xué)科領(lǐng)域，每個案例的編寫結(jié)合具體的應(yīng)用需求場景，對相關(guān)的算法進行深入淺出的描述，并對算法的相關(guān)步驟進行針對性的說明，保證學(xué)習(xí)達到事半功倍的良好效果。 　 　 　

4．案例平臺建設(shè)資源豐富性的原則與可擴展性原則　 《大數(shù)據(jù)分析處理案例》庫具有豐富的實操資源，首先我們通過虛擬機器技術(shù)實現(xiàn)了實現(xiàn)環(huán)境與實驗數(shù)據(jù)的布署與集成，使得學(xué)生可以輕易上路。另外，我們提供了大量的源代碼和操作視圖供學(xué)生參照學(xué)習(xí)；任何集成平臺都是需要不斷完善的，本平臺具有開放性，可以加入其他各個不同的算法進行平臺的集成與完善。 　

5．案例平臺建設(shè)體現(xiàn)學(xué)生為本，將知識傳授、能力培養(yǎng)和素質(zhì)提高做為基本要求，即有豐富的教學(xué)內(nèi)容，同時注重基礎(chǔ)與前沿，將基本要求和拓展創(chuàng)新都有機的結(jié)合起來，提升教育質(zhì)量。