大数据技术师资培训班
教学大纲和教学计划
为了推动高校数据科学与大数据技术专业课程建设，促进中国大数据人才的培养，夯实 高校大数据教育人才的储备，提高高校教师的大数据技术教学改革与创新的业务水平和能力, 由教育部与工业和信息化部指导的信息技术新工科产学研联盟教师培训工作委员会和江苏 省地方高校产教融合工作委员会，联合举办系列大数据技术师资培训班。
本次培训邀请来自南京大数据研究院、金陵科技学院、南京信息工程大学、南京云创大 数据科技股份有限公司等大数据领域的课程专家和技术专家现场授课，为有志于在高校开展 大数据教育工作、培养大数据人才的青年教师提供深入培训及交流机会。
一、教学计划
培训日期
培训时间
培训内容
第一天上午
08:00-09:00
签到
09:00-09:30
大数据师资培训班开班仪式
09:30-10:30
大数据人才培养体系张燕副校长
10:30-12:00
大数据理论框架与应用实践刘鹏教授
第一天下午
13:30-15:00
《深度学习》全书内容串讲，赵海峰博士
15:00-15:10
茶歇
15:10-15:50
深度学习专家讲座，刘光灿教授
15:50-16:10
《云计算》课程介绍，刘鹏教授
16:10-16:30
《大数据》课程介绍，刘鹏教授
16:30-16:50
《大数据库》课程介绍，刘鹏教授
第二天上午
09:00-10:30
《数据挖掘》全书内容串讲，施建强教授
10:30-10:40
茶歇
10:40-11:20
数据挖掘专家讲座，业宁教授
11:20-11:50
人工智能实验平台介绍及演示，云创工程师

第二天下午
13:30-15:00
《大数据可视化》全书内容串讲，何光威教授
15:00-15:10
茶歇
15:10-15:50
大数据可视化专家讲座，毕硕本教授
15:50-16:20
大数据实验平台介绍及演示，云创工程师
16:20-16:40
《大数据实验手册》课程介绍，沈大为总监
第三天上午
09:00-10:30
大数据Hadoop实验，云创工程师
10:30-10:40
茶歇
10:40-12:10
大数据Spark实验，云创工程师
第三天下午
13:30-15:00
数据挖掘实验，云创工程师
15:00-15:20
大数据师资培训班结业典礼
二、教学大纲
课程名称
课时
主要内容
大数据课程体 系
4
大数据人才培养与课程体系介绍，云计算与大数 据课程系列课程介绍，包括Google云计算、 Amazon云计算、微软云计算，Hadoop>虚拟化、 OpenStack,大数据采集与预处理、数据挖掘算法 与工具，以及相关实验。
大数据实验
8
Hadoop> Spark、数据挖掘配置、部署、实验
深度学习
4
深度学习的基本概念、数学基础和主流模型，深 度学习的应用框架，以及在图像、文本、语音中 的应用，以及前沿发展
数据挖掘
4
经典数据挖掘算法，大数据环境下常用数据挖掘 算法的优化，大数据新常态下催生的数据分析方 法
大数据可视化
4
大数据可视化概述、可视化的类型与模型、数据 可视化基础、数据可视化的常用方法、大数据可 视化的关键技术、可视化交互、大数据可视化工 具、大数据可视化系统及大数据可视化的行业案 例
二、教材:
1、《深度学习》
本书从深度学习的发展历史入手，系统地介绍了深度学习的基本概念、数学基础和主流 模型，以夯实读者的理论基础。同时，针对当前流行的主流框架，循序渐进，一步一步引导 读者了解深度学习的使用过程，增强动手能力。在此基础上，通过具体例子介绍了深度学习 在图像、语音、文本中的应用，还简要地介绍了增强学习、迁移学习、深度学习硬件实现等 前沿知识，扩展了深度学习的内容。每章都附有相应的习题和参考文献，以便感兴趣的读者 进一步深入思考。“让学习变得轻松”是本书的基本编写理念。
深度学习
大致矣人才培养混
深度学习
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2、《数据挖掘》
本书的定位是大数据挖掘技术与应用。本书系统地介绍了数据挖掘算法理论与方法、工 具和应用，包括经典数据挖掘算法，大数据环境下常用数据挖掘算法的优化，大数据新常态 下催生的数据分析方法（如推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与 查询分析）、工具与应用。

散
|数据挖掘！

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