课程大纲：数据科学 - 数据管理

第一周：课程介绍与基础知识

• 主题：数据科学入门与数据管理概览
• 学习目标：
  • 理解数据科学的定义与重要性
  • 掌握数据管理的基本概念
• 阅读/资源：
  • 《数据科学手册》
  • 数据库管理系统（DBMS）简介视频
• 教学方法：讲座 + 互动讨论

第二周：数据库基础

• 主题：SQL语言与关系型数据库
• 学习目标：
  • 学习SQL基本语法
  • 设计和操作简单的数据库
• 阅读/资源：
  • SQL教程：W3Schools SQL教程
  • MySQL/PostgreSQL示例
• 教学方法：讲座 + 实战练习

第三周：数据清洗与预处理

• 主题：数据质量、缺失值处理和异常值检测
• 学习目标：
  • 理解数据清洗的重要性和方法
  • 使用Python库（如Pandas）进行数据预处理
• 阅读/资源：
  • Python for Data Analysis
  • Pandas官方文档
• 教学方法：讲座 + 实例分析

第四周：数据存储与管理

• 主题：NoSQL数据库与云存储
• 学习目标：
  • 了解NoSQL数据库的优势与适用场景
  • 学习使用AWS S3等云存储服务
• 阅读/资源：
  • NoSQL Distilled
  • AWS S3官方文档
• 教学方法：讲座 + 小组项目实践

第五周：数据模型与设计

• 主题：ER图与数据建模
• 学习目标：
  • 构建实体-关系模型
  • 理解数据模型设计原则
• 阅读/资源：
  • Database System Concepts
  • ERD工具（如ERWin）
• 教学方法：讲座 + 分组设计项目

第六周：数据仓库与ETL

• 主题：OLAP、Hadoop与Spark
• 学习目标：
  • 理解OLAP查询与ETL流程
  • 学习Hadoop和Spark基础
• 阅读/资源：
  • Hadoop权威指南
  • Spark官方文档
• 教学方法：讲座 + 小型Hadoop/Spark项目

评估与反馈

• 作业：每周数据处理练习
• 小测验：每两周一次，检查理论知识掌握
• 项目：最终数据管理系统设计或数据分析项目，展示所学技能
• 课堂讨论：鼓励学生分享观点和解决问题

这个大纲旨在通过循序渐进的方式，让学员逐步掌握数据管理的核心概念和技术，同时通过实践环节增强理解和应用能力。