数商培养在高职大数据专业课程中的实践

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随着国家重视和扶持大数据技术的发展,大数据逐渐开始应用于各行各业,迎来了前所未有的机遇.培养大数据技术的人才是大数据产业建设的基础.数商教育作为培养大数据专业学生的核心要素,对就业起到了至关重要的作用.因此,需要在大数据专业课程中培养学生的数商思维,实现专业和数商的融合互补,拓宽大数据专业创新型人才培养.
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为了弥补传统课堂教学和MOOC教学中不足,发挥学生主体地位,充分调动学生学习自主性和积极性,本文提出了基于SPOC的教学模式.首先,对基于SPOC的混合教学模式进行理论分析;其次,针对“数据结构”课程进行教学活动组织和设计;再次,介绍具体实施过程,包括课前、课堂、课后等教学环节;最后,通过学生获奖和获批项目为例说明取得的教学效果.
本文将课程思政元素融入到Visual C#程序设计的教学过程中,并从课程思政目标与课程体系设计两方面介绍了课程思政的实践探索过程,使得学生在学习知识技能的同时,也提升了他们的素质培养,实现了德才育人的根本理念,同时也为同类程序设计课程积累经验,并提供了一定的参考价值.
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越来越多的应用基于大数据平台中的HBase表对海量数据进行高并发快速查询,但大数据集群中HBase表的存储设计和高效查询仍面临较多问题.本文为提高HBase表的高并发高效查询效果,提出了一种分表、预分区相结合的存储方法,有效解决了HBase表数据过多无法稳定存储及数据倾斜的问题,同时提出了一种在Spark模式下运用local的模式,根据所设计的RowKey进行负载均衡的高并发快速查询的方法,提高查询效率及稳定性.实验结果表明,上述方法能使数据均匀分布在集群中,同时具有较高的大数据量存储及查询性能.
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在视频网站飞速发展的背景下,视频资源分布在不同的网站、平台中,许多优秀的视频资源因为分布分散而被用户错过,因此有必要设计一个基于热度的视频推荐网站,为观众推荐一些优秀的影视、动漫、短视频等作品,带给观众更好的观看体验.笔者将基于前端后端技术,爬虫技术和数据库技术对视频推荐网站的设计进行探讨.
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