一、课程目标
为了帮助同学们顺利通过“大数据技术基础”这一科目的研究生入学考试，独峰考研特别制定了详细的复习指导方案。学校的目的是使考生全面掌握本门学科的知识体系，熟练运用所学知识解决实际问题，并具备较强的分析能力和创新能力。
二、课程内容及进度安排
1. 大数据概念及其发展第一周（7课时）
了解大数据的基本概念和发展历程，理解其特点以及对社会的影响。
2. 数据存储与处理框架第二-三周（14课时）
掌握Hadoop等主流的大数据存储与处理框架的工作原理；熟悉NoSQL数据库、分布式文件系统；学会使用MapReduce编程模型进行数据处理。
3. 大规模并行处理与实时计算第四-五周（14课时）
熟悉Spark等大规模并行处理平台的运行机制；掌握Storm或Flink的实时流式计算方法。
4. 大数据分析算法第六-七周（14课时）
学习常用的数据挖掘算法如聚类、分类和支持向量机等，能够应用于解决具体问题；理解机器学习在大数据中的应用。
5. 数据可视化与展现第八周（7课时）
利用Tableau或Power BI工具展示数据结果；根据不同的应用场景选择合适的图表类型。
6. 综合实践与案例研究第九周至第十周（14课时）
结合前面所学知识点完成一个综合性的项目任务，锻炼独立思考的能力。
7. 模拟试题训练及考前冲刺第十一周至第十二周（14课时）
根据历年真题精心编写模拟试卷供学员练习，讲解解题技巧；梳理核心考点，查漏补缺。
三、授课形式
线上直播课程+录播回放+在线答疑+课后作业批改反馈
四、师资力量
由具有多年教学经验和企业实战经验的专业老师担任讲师，他们不仅精通理论知识，而且能结合实际工作中的案例为学生提供更深入的理解。
注：本文仅作为展示使用，需要根据每个学生的实际情况制定专属的计划，所有的计划内容和信息等请以届时的实际情况为准。 返回搜狐，查看更多
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