Big Data Technologies MSc

本课程涵盖大数据时代下数据管理与应用的核心理论与实践，共包含五个模块。《大数据理论与实践》（20学分）介绍大数据的三大特征（体量、速度、多样性）及其对数据存储、管理和使用的影响，涵盖Hadoop、MapReduce、Hive、SQL与NoSQL等技术。《数据仓库与商业智能》（20学分）聚焦数据仓库设计、多维建模、多源数据集成及基于云的数据仓库和NoSQL OLAP，以支持企业决策。《数据存储库原理与工具》（20学分）为技术性实践模块，讲授数据建模、数据库设计及SQL的应用技能。《数据挖掘与机器学习》（20学分）介绍适用于数据科学的现代机器学习与数据挖掘方法，使用R和Python等工具，结合公共部门或企业实际数据集进行实践。最后，《硕士项目》（60学分）要求学生在选定主题下开展独立研究，综合运用所学知识，完成包括研究、规划、批判性评估与反思在内的综合性项目，并通过四次混合式工作坊获得支持。所有模块合计140学分，构成完整的硕士阶段学习体系。