序设计》、《云计算》
　　大数据（专科）：《大数据导论》、《Python语言》、《云计算导论》
　　人工智能（本科）：《人工智能导论》、《Python程序设计》、《人工智能数学基础》
　　人工智能（专科）：《人工智能概论》、《Python语言》、《云计算导论》
 
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　　大数据（适合于本科高校）
 
　　一、课程性质、目的与要求
 
　　课程性质：本科高校大数据专业必修课程、非大数据专业选修课程。
　　课程目的：通过对大数据的相关知识介绍，使学生掌握大数据的概念和原理，熟悉大数据的理论与算法，了解大数据未来发展趋势，能够利用所学知识，进行大数据应用实现和算法设计，培养学生运用大数据技术解决大数据行业应用问题。
　　课程要求：本课程系统介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据概念与应用、数据采集与预处理、数据挖掘算法与工具、R语言、深度学习以及大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。期望学生对大数据处理技术有比较深入的理解，能够从具体问题或实例入手，利用所学的大数据知识在应用中实现数据分析和数据挖掘。
 
　　二、教学内容
 
　　总学时：36学时
　　第1章 大数据概念与应用                            2学时
　　基本要求：熟悉大数据的概念与意义、大数据的来源、大数据应用场景及大数据处理方法等内容。
　　重点：大数据的定义、研究内容与应用。
　　难点：无。
　　第2章 数据采集与预处理                            4学时
　　基本要求：熟悉常用的大数据采集工具，特别是Apache Kafka数据采集使用方法；熟悉数据预处理原理和方法，包括数据清洗、数据集合、数据转换；掌握数据仓库概念与ETL工具Kettle的实际应用。
　　重点：Apache Kafka数据采集、数据清洗、数据仓库与ETL工具。
　　难点：ETL工具Kettle的实际应用。
　　第3章 数据挖掘算法                                6学时
　　基本要求：熟悉常用的数据挖掘算法，内容上从分类、聚类、关联规则和预测模型等数据挖掘常用分析方法出发掌握相对应的算法，并能熟练进行数据挖掘算法的综合应用。
　　重点：分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。
　　难点：数据挖掘算法的综合应用。
　　第4章 大数据挖掘工具                              4学时
　　基本要求：熟练掌握机器学习系统Mahout和大数据挖掘工具Spark Mllib下的分类算法、聚类算法、协同过滤算法的使用，并对其他数据挖掘工具有所了解。
　　重点：Mahout安装与使用、Spark Mllib工具的使用。
　　难点：Mahout和Spark Mllib工具的使用。
　　第5章 R语言                                          4学时
　　基本要求：了解R语言的发展历程、功能和应用领域；熟悉R语言在数据挖掘中的应用；掌握R语言在分布式并行实时计算环境Spark中的应用SparkR。
　　重点：R语言基本功能、R语言在数据挖掘中的应用、SparkR主要机器学习算法。
　　难点：R语言与数据挖掘。
　　第6章 深度学习                                      4学时
　　基本要求：了解深度学习的发展过程和实际应用场景，并结合人脑的工作原理，理解深度学习的相关概念和工作机制，做到能够熟练使用常用的深度学习软件。
　　重点：人脑神经系统与深度学习、卷积神经网络、深度置信网络、循环（递归）神经网络、TensorFlow和Caffe。
　　难点：人工神经网络。
　　第7章 大数据可视化                                4学时
　　基本要求：熟悉大数据可视化的基础知识；掌握文本可视化、