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XuetangX

大数据思维与技术

Beijing Institute of Technology via XuetangX

Overview

课程面向信息对抗技术、信息安全、计算机科学与技术、人工智能、数据科学与大数据、软件工程、电子信息类等专业,面向网络空间安全、密码学、计算机科学与技术、信息与通信工程、软件工程等相关学科。


课程主要内容包括:大数据分析基础认知、核心架构、计算模式,大数据与信息安全对抗,大数据与自然语言处理,大数据与生物信息处理等。即见树木又见森林,重点引导培养有竞争力的数据与计算能力:综合运用计算机和数学知识分析处理大规模数据集的能力,从复杂数据中快速得到信息和发现关系的能力,现实世界具体问题的建模能力等。深入先进地培养学生的跨界整合与全球思维及科学创造与发现精神。同时,注重其间接效果,融入人文素养的培养,教学过程中同时讨论算法的可用性、道德、隐私、法律、知识产权保护、经济和社会影响等。

本课程中所有中国地图审图号为审图号:GS(2016)1609号。

Syllabus

  • 1 大数据思维与技术认知
    • 1.1 学生能力及学习方法论
    • 1.2 大数据分析基础认知
    • 1.3 大数据分析主要应用
    • 1.4 大数据分析的问题
    • 1.5 大数据分析核心架构
    • 1.6 大数据分析计算模式
  • 2 大数据分析领域技术
    • 2.1 自然语言处理的基本概念
    • 2.2 自然语言处理目标和框架
    • 2.3 自然语言处理关键技术
    • 2.4 自然语言处理应用案例
    • 2.5 生物信息处理大数据分析
    • 2.6 信息安全对抗大数据分析
  • 3 大数据分析编程基础
    • 3.1 虚拟机的使用
    • 3.2 VPS的使用
    • 3.3 Linux基础
    • 3.4 Linux的目录和文件管理
    • 3.5 Linux文本编辑器的使用
    • 3.6 Kali Linux的介绍和使用
    • 3.7 C语言
    • 3.8 Python
    • 3.9 Java
  • 4 大数据分析计算方法
    • 4.1 机器学习基础
    • 4.2 监督学习
    • 4.3 无监督学习
    • 4.4 集成学习
    • 4.5 深度学习
    • 4.6 强化学习
  • 5 大数据分析计算平台
    • 5.1 虚拟化技术
    • 5.2 GPU加速
    • 5.3 Spark平台搭建
    • 5.4 Hadoop平台搭建
    • 5.5 Flink平台搭建
    • 5.6 ssh安装配置
    • 5.7 JDK安装
    • 5.8 root用户启用
  • 6 大数据分析特征工程
    • 6.1 概念解析
    • 6.2 数据清洗
    • 6.3 特征处理
  • 7 大数据分析工程实践
    • 7.1 互联网新闻情感分析预测
    • 7.2 西尼罗河病毒预测
    • 7.3 阿里云安全恶意程序检测
    • 7.4 大数据与法律
    • 7.5 乘用车细分市场销量预测
    • 7.6 ICT供应链画像与风险分析系统
    • 7.7 技术竞赛系统简介
    • 7.8 舆情系统
    • 7.9 大数据要素脱敏系统
  • 期末考试

    Taught by

    Luo Senlin, Pan LiMin, and Wu Zhouting

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