《物联网大数据采集与处理》教学大纲.docx

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1、物联网大数据采集与处理教学大纲英文名称: IoT Big Data Collection and Processing课程代码：课程类别：专业基础课课程性质：必修总学时：32总学分：1.5考核方式：考查开课单位：一、课程简介随着科技的飞速发展，物联网和大数据已经成为当今时代的两大热门领域。物联网技术 使得万物互联，为我们提供了前所未有的数据来源；而大数据技术则能帮助我们处理、分析 和挖掘这些海量数据，为各行各业带来商业价值和决策依据。本课程旨在让学生全面了解物 联网和大数据的基础知识、应用场景和相关技术，培养学生的实际操作能力和创新思维。通 过本课程的学习，学生将掌握从数据采集、存储、处理到分

2、析和展示的全流程技能，为未来 的职业发展打下坚实的基础。本课程的课时为32学时。本课程的考核与评价方式为考查，成绩由平时成绩、实验成 绩、期末考核三部分组成，其中平时成绩占20%,实验成绩占30%,期末考核占50%。二、课程目标通过本课程的学习，学生将能够：理解物联网和大数据的基本概念、原理和应用，掌握相关的技术术语和基础知识。掌握物联网数据采集、存储、处理和分析的方法，了解物联网技术在不同领域的应用。熟悉大数据技术的处理流程，掌握Hadoop、Kafka、FIink等大数据技术的使用，具备 处理和分析大数据的能力。了解机器学习的基本原理和应用，掌握常用的机器学习算法，能够运用机器学习解决实

3、际问题。掌握智慧家居系统的设计和实现，了解实际应用中的技术挑战和解决方案，提高解决实 际问题的能力。培养创新思维和实践能力，提高在解决问题和应对挑战时的综合素质，为未来的职业发 展打下坚实的基础。这些目标将通过课程的理论教学、实验和实践项目等环节来实现，以帮助学生在物联网 和大数据领域打下扎实的基础，并培养他们的实际操作能力和创新思维。三、课程内容及要求第一章物联网和大数据简介教学内容：物联网的定义、架构和行业应用。大数据的定义、特点和行业应用。开源工具的介绍和使用。教学重点：物联网和大数据的基本概念和原理。物联网和大数据的应用场景和优势。开源工具的选择和使用方法。教学难点：如何理解物联网和大

4、数据的原理和应用，以及它们之间的关联。如何根据实际需求选择合适的开源工具进行开发和实现。对于新技术趋势的理解和跟踪，如何掌握最新的技术动态。第二章物联网数据采集教学内容：认识传感器及其工作原理。使用NodeMCU连接传感器。安装和配置EMQ X Broker0安装和配置Arduino IDEoNodeMCU编程基础，包括与EMQ X Broker的连接、读取和发布传感器数据等。 教学重点：传感器的工作原理及其分类。NodeMCU与传感器的正确连接方法。EMQ X Broker的配置和使用。NodeMCU编程，特别是与物联网相关的编程技巧。教学难点：不同类型的传感器特性及其应用场景。NodeMC

5、U与传感器的稳定连接及数据传输。EMQ X Broker的高级配置选项。复杂物联网场景下的编程技巧和实践。第三章大数据基础环境部署与编程教学内容：Linux系统的安装、常用命令和Shell脚本编程。Hadoop的安装与配置，以及HDFS的基本操作和编程。Kafka的安装与配置，以及Kafka的基本操作和编程。Flink的安装与配置，以及Flink的基本操作和编程。教学重点：Linux系统的基本操作和常用命令。Hadoop Kafka和Flink的安装与配置方法。HDFS Kafka和Flink的基本操作和编程技巧。教学难点：Linux系统的高级命令和Shell脚本编程。Hadoop Kafka

6、和Flink的复杂酉己置选项。HDFS Kafka和Flink的高级操作和编程技巧。第四章机器学习教学内容：机器学习的基本概念和原理。监督学习算法及其编程实现，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。无监督学习算法及其编程实现，包括K-Means和主成分分析等。教学重点：机器学习的基本概念和原理。各种监督学习算法的原理、特点和应用场景。各种无监督学习算法的原理、特点和应用场景。机器学习算法的编程实现。教学难点：深入理解机器学习的原理和算法细节。选择合适的机器学习算法解决实际问题。掌握机器学习算法的编程实现技巧。理解不同机器学习算法之间的联系和差异。第五章智慧家居传感

7、器数据采集与展示系统教学内容：VS Code的安装和配置，以及使用方法。Flask环境的部署和基础编程。MySQL的安装配置和基础操作。智慧家居数据的采集和处理。数据可视化展示的方法和技巧。教学重点：VS Code的基本使用方法和常用插件。Flask框架的核心概念和常用功能。MySQL数据库的管理和维护。智慧家居数据采集、处理和存储的流程。数据可视化展示的设计与实现。教学难点：VS Code的高级使用技巧和定制化配置。FlaSk框架的高级特性。MySQL数据库的优化和维护。智慧家居数据采集和处理中的复杂问题解决O 数据可视化展示的创新设计和实现。四、实验（实践）内容序 号实验项目名称学时分配实

8、验 类型每组人数实验要求1物联网数据采集与发布6设计型1必做2大数据编程6验证型1必做5机器学习编程4验证型1必做6智慧家居传感器数据采集与展示系统8综合型1必做五、课程成绩评定（一）考核方式及具体要求最终成绩由平时成绩、实验成绩和期末考试成绩三部分组合而成,各部分所占比例如下：平时成绩（占20%）：通过平时作业考核（60%）、线上学习（20%）以及章节测验（20%） 计算成绩。实验成绩（占30%）：通过实验考核计算实验成绩。其中，实验考核根据实验项目完成 情况以及实验报告的撰写质量给出评定成绩。期末考试成绩（占50%）：重点考核应用所学知识的分析问题、解决问题的能力。六、教材及课程资源（一）教材选用陈海宝，物联网大数据采集与处理实训教程M.北京:电子工业出版社,2023.（二）课程资源学习资料资源：七、其它无制定人（签字）：审核人:制定时间：年 月