该课程主要涵盖大数据管理与分析的原理和技术，主要包括如下主题：大数据概述、大数据管理技术、大数据分析和挖掘的模型与算法、大数据算法设计与实现技术和大数据的应用。通过对该课程的学习，使学生从模型、算法、实现和应用等多个角度了解大数据管理与分析基本原理和新技术，从理论和系统的层面上了解大数据管理和分析性能的影响因素，从而使得学生具备使用大数据进行开发和研究的基础和背景。

设置“合格”（达到60%成绩）、"优秀"（达到80%成绩）两档课程标准，由任课教师签发课程结业证书，其中成绩“优秀”者将颁发优秀证书。

数据库系统，算法设计与分析

1．大数据概述（2学时）

大数据的基本概念和特征、大数据的应用、大数据算法的复杂性、常见的大数据处理系统。

2．并行数据管理（2学时）

并行数据库技术、并行查询处理技术。

3. 非关系大数据库管理（6学时）

Key-value pair, NoSQL, 大图数据管理的系统、大图数据管理算法

4. 大数据质量 (2学时)

大数据集成技术，实体识别和数据清洗技术。

5. 大数据分析和挖掘的模型与算法 (6学时)

相似性检索、频繁项挖掘、聚类、大图挖掘算法

6．MapReduce技术 (6学时)

MapReduce的基本概念，MapReduce算法设计技术，Hadoop上的MapReduce算法实现与优化技术

7. 大数据处理的亚线性算法 (4学时)

时间和空间的亚线性技术，抽样技术、随机化亚线性算法。

    8. 大数据应用：社交网络 (2学时)

    社交网络的基本概念，社交网络分析模型与算法。

    9. 大数据应用：推荐系统 (2学时)

    推荐系统的基本概念，基于大数据的推荐系统的模型与算法