• 大数据算法基础

    随堂模式 计算机学科
    赵颖
    • 赵颖副教授 清华大学计算机系
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    • g1.9万人
    • V6小时/周

    简介本课程提出了“知算法、懂算法、遇到问题找算法”的建设目标,旨在培养研究生掌握大数据系统与大数据处理中的基础计算方法,提升用数学理论求解大数据实际问题的能力,为寻求大数据系统与相关应用领域中实际问题的最优求解方法建立基础。课程由大数据基本算法知识、高级大数据算法设计以及相关专题三部分组成。大数据基本算法知识讲述大数据算法概述、算法分析数据基础、概率分析基础、随机算法基础、抽样算法基础等;高级大数据算法设计包括图算法、流计算、链接分析等;相关专题包括多线程计算、近似算法等。

  • 大数据分析(B)

    随堂模式 计算机学科
    朱文武
    • 朱文武教授 清华大学计算机系
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    • g1.8万人
    • V6小时/周

    简介在互联网、政治经济、社会、公共卫生、金融、医疗健康、环境、海洋等等各个领域,都存在着PB量级的数据有待研究,且大数据分析的结果已经产生实际效应。本课程将从数据统计分析的数学基础、大数据智能分析与处理方法、大数据的分布式处理与并行计算以及大数据的多领域应用等不同层次,教授大数据分析与处理的基本方法、工具及应用。具体内容包括:(1)大数据分析与处理基础:数据科学发展情况;大数据的时代背景及其重要性;大数据分析与处理的典型应用。(2)数据统计分析的数学基础:数据统计知识回顾;多维数据分布;数据采样;主成份分析与因子分析;假设检验;线性相关与回归;非线性回归;方差分析;P-Value。(3)大数据的智能处理:时间序列分析;动态贝叶斯网络;矩阵分解理论;机器学习;大规模数据上的模型应用。(4)大数据的分布式处理与并行计算:HDFS与HBASE;Hadoop与Mapreduce,MapReduce并行计算;基于MapReduce的数据分析与智能处理方法的并行化。(5)大数据分析与处理前沿:社交媒体大数据分析与处理;城市交通大数据分析与处理;金融大数据分析与处理;医疗大数据分析与处理等。

  • 大数据分析与内存计算

    随堂模式 计算机学科
    李国良
    • 李国良副教授 清华大学计算机系
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    • g8770人
    • V10小时/周

    简介随着大数据时代的到来,数据分析、处理和挖掘面临了越来越大的挑战。传统的Hadoop技术已经不能满足大数据分析处理的需求,因为本课程主要讲解目前的主流技术-内存计算。课程内容主要包括:大数据内存分析工具spark、大数据流处理工具storm,图数据处理工具Pregel、Graphlab和GraphX,和大数据内存数据库SAP HANA等。

  • 网络存储技术

    随堂模式 计算机学科
    张广艳
    • 张广艳副教授 清华大学计算机系
    • $
    • g8150人
    • V5小时/周

    简介本课程以计算机存储系统在各个历史时期所面临的技术挑战为主线,讲解存储设备的基本工作原理,单机存储、网络存储、云存储等基本存储架构,以及数据布局、数据缓存、数据编码等基本方法,使学生在重温存储系统发展历程的过程中进行学习、领会,有助于同学深入理解大数据存储的体系结构和方法设计。同时,在各个教学环节中注意对学生正确科研方法的培养。在平时教学中注意介绍知识点的发现者当时的心路历程,提高学生分析问题、解决问题的能力,特别是培养学生的创新思维和创新能力。

  • 20世纪中国歌曲发展史

    随堂模式 艺术·设计学科
    吕建强
    • 吕建强副教授 清华大学艺术教育中心
    • $
    • g5992人
    • V3小时/周

    简介 课程内容共九章。歌曲风格,如民歌、革命歌曲、群众歌曲、抒情歌曲以及通俗歌曲和流行歌曲等等,它们与20世纪一百年中国的农业文明转向工业文明的发展是息息相关的。 本课程参考著作:《共和国的歌声》、《中国流行音乐发展简史》、《歌声飘过80年》、《流行歌曲手册》,赏析音乐专辑:《20世纪中华歌坛名人百集珍藏版》(中国唱片总公司出版)、《世纪歌曲》(中国唱片上海公司出版)等。

    章节章节

  • 互联网创新与创业

    崔勇
    • 崔勇教授 清华大学计算机系
    • $
    • g4997人
    • V3小时/周

    简介 随着互联网技术的高速发展,互联网产业已经成为影响人类日常生活的重要基础。技术创新和互联网思维不断冲击并颠覆着整个世界。本课程将从案例分析为主,帮助学生了解基于信息技术创新的创业思路,激发学生的创新创业热情,理解信息技术创新及商业模式创新的重要性。     课程教学环节包括五个部分:    (1)对互联网领域初创企业进行案例分析,了解信息技术创新的重要性以及实现其潜在社会价值的一般规律;    (2)对互联网领域的典型企业分析,了解新技术及新方向,理解企业经营理念以及信息技术创新趋势的重要性;    (3)分析阐述包括知识产权、用户需求等创业环境对技术创业的影响;    (4)讲述典型的科技创业投融资方式和初创企业的成长路线;    (5)商业计划书撰写能力培养。

    章节第一章 站在互联网门前 第二章 互联网入口 第三章 中国互联网大势 第四章 互联网+ 第五章 迈向未来 第六章 为目标用户做游戏

  • 视频新闻

    随堂模式 社科·法律学科
    张小琴
    • 张小琴副教授 清华大学新闻与传播学院
    • $
    • g4337人
    • V4小时/周

    简介视频新闻的选题、策划、采访、现场报道、剪辑制作、播出、推广。

  • 水工建筑学

    随堂模式 工程学科
    金峰
    • 金峰教授 清华大学
    • $
    • g3074人
    • V6小时/周

    简介《水工建筑学》作为水利水电工程专业的核心专业课,面向工程实际,重点讲解水工建筑物的基本工作原理、主要设计理论与方法,介绍实际工程中工程师应用基本原理解决工程问题的丰富案例。在引入国内外最新相关科学技术成果的同时,注重培养工程师基本素质、建立科学、全面的可持续发展理念、培养学生适应未来变化,具备终身学习的能力。本课程需要综合运用水利水电工程专业的基础课和专业基础课程所学知识,学习解决复杂工程问题。水工建筑物种类繁多、内容繁杂,本课程从基本原理着手,以具有代表性、应用普遍的重力坝、拱坝、土石坝为重点,兼顾溢洪道、水工隧洞、土基上的闸等水工建筑物,介绍其工作原理和主要设计方法,并通过实际工程案例,帮助学生理解解决复杂工程问题的思路和方法。

  • 水文学原理与应用(1)

    随堂模式 工程学科
    杨大文
    • 杨大文教授 清华大学
    • $
    • g2621人
    • V2小时/周

    简介水文学原理与应用是水利水电工程系本科生必修的一门专业基础课程,是水资源管理规划与保护以及水利水电工程规划设计等课的先修课程,也是生态环境保护工作必备的基础知识。内容主要包括:降水与蒸发,土壤水分运动及地下水,河川径流、水文测验,产汇流分析与计算,水文统计与水文计算,设计年径流、设计洪水。

  • 材料化学导论

    随堂模式 工程学科 化学学科
    李强
    • 李强
    • $
    • g1968人
    • V4

    简介《材料化学导论》是化学、化工、材料、物理、电子、精密机械和航空、航天等相关专业的研究生专业基础课程,也非常适合作为相关专业本科生和实际工作者的选修课程。 课程注重从理论与实际应用密切结合的角度,剖析材料研究和材料应用中的化学问题,帮助同学们更好地了解化学在材料研究和发展过程中的重要作用,拓展学科研究的视野,提升思考解决实际问题的能力,把握材交叉学科发展的最新动向。课程讲授的主要内容包括:材料化学基本理论(固体结构与价键、晶体结构与缺陷,相图与相变),材料制备中的化学问题(晶体,化学合成,非晶、纳米材料、CVD PVD与薄膜、陶瓷、金属、聚合物等制备技术),材料研究中的化学问题(智能材料,功能转换材料,能源材料,复合材料,金属与金属间化合物,新型陶瓷,生物材料,有机聚合物等)