图文楼508-大数据分析与智能计算实验室

序号

承接课程

对应课程简单描述

1

问题求解与程序设计

课程实验内容主要包括：

选择结构、循环结构while语句、for语句、

函数编程、一维数组、二维数组、字符数组、指针、结构体、动态数组和链表及文件实验。

2

大数据与智能计算基础

课程实验内容主要包括：

Python控制结构、函数、类与对象、文件、数据库、Matplotlib数据可视化、GUI、数据采集等

3

C++程序设计

课程实验内容主要包括：

类和对象、构造函数和析构函数、静态变量和友元函数、继承和派生、STL、文件、数据库、界面开发等

4

Java应用程序开发基础

课程实验内容主要包括：

Java开发环境配置、Java语言基础、Java文件系统（输入输出流）、图形界面GUI设计及事件处理、Java企业级项目开发等

5

数据库系统及应用

课程实验内容主要包括：

数据库设计、数据库定义、数据库备份还原、数据查询、数据添加、数据修改、数据删除、视图与存储过程、触发器、数据库安全性控制、事务处理等

6

数据采集与清洗

课程实验内容主要包括：

利用requests爬取网站职位信息、图书详细信息爬虫、商品信息爬虫、自动化爬取网页信息、异步爬取动态网页信息、职业数据清洗及可视化等

7

数据结构与算法分析

课程实验内容主要包括：

顺序表、链表、栈和队列、串的模式匹配、二叉树创建及遍历、二叉树线索化、图的遍历、最小生成树、最短路径、查找、排序、经典算法分析等

8

数据仓库原理及实践

课程实验内容主要包括：

基于石油大数据离线场景下的数据平台项目，依据用户行为日志业务及其主要需求指标，解决大数据平台在数据治理方向上的全流程技术链路，主要包括了数据采集、数仓构建、分布式计算及优化、计算任务调度及BI可视化。

9

阿里大数据技术应用与实践

课程实验内容主要包括：

DataWorks数据操作、QuickBI数据分析及报表制作、DataV可视化大屏、机器学习实现分类实验等

10

企业大数据项目实践1-数据采集与存储

实践内容包括：

Python爬虫环境与网页前端基础、简单静态网页爬取、常规动态网页爬取、requests模块应用、Scrapy爬虫、数据存储与数据库设计等

11

企业大数据项目实践2-数据可视化

实践内容包括：

Matplotlib数据可视化、Seaborn数据可视化、ECharts数据可视化、Falsk数据封装与可视化及基于B/S和C/S可视化大屏项目开发等

12

企业大数据项目实践3-大数据分析

实践内容包括：

Spark集群环境安装实践、PySpark基本操作

Spark机器学习库学习，包括回归、分类、协同过滤以及聚类、数据集的特征提取以及降维

PySpark逻辑回归项目应用、PySpark的决策树模型项目应用、项目案例数据预处理以及数据分析及数据可视化等

13

企业大数据项目实践4-大数据平台构建

实践内容包括：

环境搭建（IDEA）、构建Hadoop大数据平台

HBase与Kafka的数据存储与交互、Flume与Hive日志采集与离线分析、Spark离线与实时数据分析、Flink离线与实时数据分析等

14

企业大数据项目实践5-大数据开发

实践内容包括：

Spark集群环境的安装配置、PySpark RDD算子和DataFrame算子、Spark-Streaming文件流、Spark-Streaming套接字流实践、Spark MLib 机器学习算法应用，Spark Mlib 图像分类、Spark 框架数据清洗、Spark SQL数据分析及存储、Flink配置及实时计算等