《物联网大数据采集与处理》 教案汇总 第1--5章 物联网与大数据简介--- 智慧家居传感器数据采集与展示系统.docx

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1、第一章物联网与大数据简介教案教学目标1 . 了解物联网的基本概念、架构和行业应用。2 .掌握大数据的定义、特点及行业应用。3 .熟悉常用的开源工具及其在物联网与大数据领域的应用。教学内容任务1.1认识物联网1.1.1物联网的定义物联网的起源与发展物联网在生活中的实例1. 1.2物联网架构感知层、网络层和应用层的功能与组成1. 1. 3物联网的行业应用工业、农业、家居等领域的物联网应用案例任务L2认识大数据1.2. 1大数据的定义大数据的来源与特征1.2.2大数据的特点 4V （体量、速度、多样性和价值）的详解1. 2. 3大数据技术的行业应用金融、医疗、交通等领域的案例分享任务1. 3认识开源

2、工具1.3. 1 NodeMCU简介与使用场景1. 3. 2 Arduino IDE安装与基本操作介绍1. 3. 3 EMQ X Broker MQTT协议与EMQ X的使用介绍1. 3. 4 Hadoop大数据处理的核心思想与架构1. 3. 5 Kafka流数据处理与Kafka的结合应用1.3.6 Flink实时数据处理的优势与案例1. 3. 7 Flask Web开发框架的基本使用方法1.3.8 MySQL关系型数据库管理系统的基础知识1. 3. 9 ECharts数据可视化库的功能与使用方法1. 3. 10 Grafana监控与告警平台的优势与配置方法1.3. 11 VS Code代码编

3、辑器的基本功能与优化设置1.3. 12 IntelliJ IDEA JaVa集成开发环境的特点与操作指南1. 3. 13 Maven项目管理与依赖管理的最佳实践教学重点与难点：重点：物联网、大数据的基本概念及行业应用。难点：大数据处理技术在实际问题中的应用，以及常用开源工具的掌握。教具和多媒体资源：投影仪、教学PPT、物联网与大数据相关案例视频。教学方法：激活学生的前知：回顾相关基础知识，如计算机网络、数据库等。教学策略：采用讲解、示范、案例分析的方式进行。学生活动：小组讨论物联网和大数据在各自领域的实际应用。教学过程：导入：故事导入，介绍物联网和大数据的发展背景及其重要性。讲授新课：按照任务

4、进行逐一讲解，配合PPT展示相关内容。巩固练习：提供几个实际案例，让学生分析其涉及的物联网与大数据技术。归纳小结：总结本节课学到的知识，并回顾各部分内容。评价与反馈：设计评价策略：小组报告，每组选择一个物联网或大数据的应用案例进行分析。反馈：根据学生的报告，给予建议和指导，帮助他们更好地理解和掌握相关内容。作业布置：列出几个物联网和大数据的应用场景，并简单描述其技术实现。思考物联网和大数据的发展趋势，以及未来可能的应用领域。预习要求：提前预习下一章关于物联网安全的内容，了解可能面临的安全威胁和防 范措施。第二章物联网数据采集教案教学目标1 .掌握如何组建物联网环境，包括传感器和NOdeMCU的

5、连接。2 .熟悉EMQ X Broker和Arduino IDE的安装配置方法。3 .掌握NOdeMCU编程，包括如何连接EMQXBrOker、读取和发布传感器数据。教学内容任务2.1组建物联网环境2. 1. 1认识传感器传感器的种类与工作原理常见传感器的应用场景2. 1.2 NodeMCU连接传感器 NodeMCU的硬件接口与传感器连接方式 NodeMCU的软件设置与传感器数据读取任务2. 2部署软件开发环境2. 2. 1 安装配置 EMQ X Broker EMQ X Broker的下载与安装 EMQ X Broker的基本配置与连接测试2. 2.2 安装配置 ArdUino IDE Ar

6、duino IDE的下载与安装 Arduino IDE的配置与代码上传操作任务2. 3 NodeMCU编程2. 3. 1 连接 EMQ X Broker NodeMCU通过WiFi或以太网与EMQ X Broker建立连接 编写代码实现NodeMCU与EMQ X Broker的通信2. 3. 2读取传感器数据示例编写代码读取传感器数据并发送到EMQ X Broker通过MQTT协议将传感器数据发布到主题中2. 3. 3发布传感器数据示例编写代码将传感器数据发布到EMQ X Broker的指定主题中接收方通过订阅相应主题获取传感器数据并进行处理教学重点与难点：重点：NOdeMeU与传感器的连接、

7、EMQ X BrOker和ArdUino IDE的配置。难点：NodeMCU编程实现传感器数据的读取与发布。教具和多媒体资源： NOdeMCU开发板、传感器模块、线缆等硬件设备 EMQ X Broker Arduino IDE 等软件 教学PPT、视频教程等多媒体资料教学方法：激活学生的前知：回顾物联网和数据采集的相关知识。教学策略：采用讲解、示范、实践操作的方式进行。学生活动：小组讨论不同传感器的应用场景，并进行实际操作练习。教学过程：导入：介绍物联网数据采集的重要性，以及本章节的学习目标。讲授新课：按照任务进行逐一讲解，并配合实践操作进行。巩固练习：学生自主完成教材上的编程示例，并进行测试

8、。归纳小结：总结本节课学到的知识，并回顾各部分内容。评价与反馈：设计评价策略：小组报告，每组展示自己的实践操作成果，并进行互 评。反馈：根据学生的报告，给予建议和指导，帮助他们更好地掌握相关技能。作业布置：完成教材上的编程练习题，巩固所学知识。预习要求：提前预习下一章关于物联网数据处理的内容，了解数据处理的基本概念 和方法。第三章大数据基础环境部署与编程教案教学目标1 .掌握LinUX系统的安装与常用命令。2 .熟悉Shen脚本编程，能够编写简单的脚本。3 .掌握HadOOp、Kafka和Flink的安装与配置，以及基本操作命令。4 .通过实际编程实训，加深对大数据基础环境部署与编程的理解。教

9、学内容1 .任务3.1 Linux系统安装与SheIl编程虚拟化软件和操作系统安装Linux系统常用命令Shell脚本编程2 .任务3. 2 Hadoop安装与HDFS编程Hadoop安装配置HadOOP运行方式HDFS基本操作命令HDFS编程实训3 .任务3. 3 Kafka安装与编程Kafka安装Kafka配置Kafka基本操作命令Kafka编程实训4 .任务3.4 Flink安装与编程Flink安装Flink配置Flink基本操作命令Flink编程实训5 .小结：总结本章节的主要内容和学习重点。6 .习题：设计相关练习题，巩固所学内容。教学过程导入：通过提问和讨论，引入大数据和分布式计算

10、的基本概念，以及为何需要学习 本章节的内容。讲授新课：按照任务顺序，逐一讲解每个任务的内容，包括虚拟化软件和操作系统 的选择与安装、LinUX常用命令的使用、ShelI脚本的编写、Hadoop Kafka和 Flink的安装与配置等。通过PPT演示和实际操作相结合的方式进行讲解，确保学 生能够理解并掌握相关内容。巩固练习：针对每个任务，设计相应的练习题或实际操作任务，让学生进行实践操 作，巩固所学内容。归纳小结：在每个任务结束后，对所讲内容进行简要总结，强调重点和难点，帮助 学生加深印象。评价与反馈：通过观察学生的实践操作和练习题的完成情况，对学生的学习情况进 行评估，并给予及时的反馈和建议，

11、帮助学生改进学习方法和提高学习效果。反馈：鼓励学生提出问题和建议，及时回答学生的疑问，并针对学生的反馈进行调 整和改进教学方法。作业布置：根据所学内容，布置相应的作业，让学生在家中继续练习和巩固所学知 识。预习要求：提醒学生预习下一章节的内容，提前了解相关概念和知识点，为下一节 课的学习做好准备。机器学习教案教学目标了解机器学习的基本概念、原理和应用。掌握监督学习中的多种算法，包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、逻辑回归、 线性回归和KNN等。掌握无监督学习中的K-Means和主成分分析算法。通过编程实践，加深对机器学习算法的理解和应用。教学内容任务4.1认识机器学习机器学习的定义与分类机器学

12、习的应用场景与优势机器学习的基本流程与步骤任务4.2监督学习编程4. 2.1朴素贝叶斯算法：原理、应用与实现4. 2.2决策树：原理、应用与实现4. 2.3支持向量机：原理、应用与实现4. 2.4逻辑回归：原理、应用与实现4. 2.5线性回归：原理、应用与实现4. 2. 6 KNN算法：原理、应用与实现任务4.3无监督学习编程4. 3. 1 K-Means算法：原理、应用与实现4. 3.2主成分分析：原理、应用与实现教学过程导入：通过实际案例，引入机器学习的概念和应用，激发学生兴趣。开始教学：任务4.1认识机器学习介绍机器学习的定义、分类和发展历程。通过实例展示机器学习的常见应用场景，如推荐系

13、统、智能客服等。引导学生理解机器学习的基本流程和所需步骤，如数据预处理、特征选择等。任务4.2监督学习编程朴素贝叶斯算法：介绍朴素贝叶斯的基本原理，通过实例演示其应用和实现过程。指导学生编写简单的朴素贝叶斯分类器，并解决实际分类问题。决策树：介绍决策树的基本原理和应用，通过实例演示其构建和优化过程。指导学 生编写决策树分类器，并解决实际分类问题。支持向量机：介绍支持向量机的基本原理和应用，通过实例演示其分类和核函数选 择。指导学生编写支持向量机分类器，并解决实际分类问题。逻辑回归：介绍逻辑回归的基本原理和应用，通过实例演示其模型训练和预测。指 导学生编写逻辑回归分类器，并解决实际分类问题。线性

14、回归：介绍线性回归的基本原理和应用，通过实例演示其模型训练和预测。指 导学生编写线性回归模型，并解决实际预测问题。KNN算法：介绍KNN算法的基本原理和应用，通过实例演示其相似度计算和分类。指导学生编写KNN分类器，并解决实际分类问题。任务4.3无监督学习编程K-Means算法：介绍Kfeans算法的基本原理和应用，通过实例演示其聚类过程和 最佳聚类数选择。指导学生编写Means聚类算法，并解决实际聚类问题。主成分分析：介绍主成分分析的基本原理和应用，通过实例演示其降维过程和特征 选择。指导学生编写主成分分析算法，并解决实际降维问题。归纳小结：对本节课的主要内容进行总结和回顾，强调机器学习的应

15、用价值和未来发展前景。评价与反馈：对学生的表现进行评价和反馈，指出优点和不足之处，并提供针对性的指导和建 议。作业布置：布置相关作业，要求学生独立完成或组队完成，巩固所学知识。预习要求：提醒学生预习下一章节的内容，提前了解相关概念和知识点，为下一节课的学习做 好准备。第5章智慧家居传感器数据采集与展示系统教案教学目标掌握ViSUaI Studio Code (VS Code)的安装与配置方法。熟悉Flask框架的基础知识和使用方法。掌握MySQL数据库的安装、配置与基础操作。了解智慧家居数据采集、处理及存储的整个流程。熟悉数据可视化工具Grafana的安装与配置。培养学生的实践操作能力和问题解决能力，能够独立完成智慧家居数据采集、处理 和展示的