大數據技術專業《數據倉庫與數據挖掘—數據ETL技術—抽取、轉換、加載的核心流程與應用》課程思政課堂教學設計
發布日期:2026-02-02
false高職(1):
| 課程名稱 |
數據倉庫與數據挖掘 |
授課對象 |
大數據技術專業 |
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| 授課內容 | 數據ETL技術——抽取、轉換、加載的核心流程與應用 |
課時 |
1.00 |
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| 課程類型 | A.思想政治理論課;B.通識課;√C.專業課;D.實踐課; | ||||
| 教學目標 | 知識目標
1.掌握ETL技術的定義,明確抽取、轉換、加載三個環節的核心含義;
2.理解ETL各環節的核心流程、關鍵技術及操作規范;
3.了解ETL技術在數據倉庫建設中的核心作用及常見應用場景。
能力目標
1.能準確區分ETL三個環節的職責和操作流程,提升數據處理流程辨析能力;
2.能結合簡單數據場景,梳理ETL的完整流程,分析各環節的關鍵操作,培養數據處理能力;
3.初步具備識別ETL流程中常見問題(如數據不一致、加載失敗)的能力。
思政目標
1.樹立“精益求精、嚴謹細致”的專業態度,認識ETL各環節“環環相扣、層層把關”的重要意義;
2.培養責任擔當和誠信素養,明確數據抽取、轉換、加載過程中的數據真實性、完整性責任;
3.激發敬業精神和務實作風,樹立“立足數據處理,服務數據價值挖掘”的職業理念。 |
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| 課程思政 | 融入知識點 | 教學重點
1.ETL技術的定義及抽取、轉換、加載三個環節的核心流程;
2.ETL各環節的關鍵操作及操作規范。
教學難點
1.理解ETL各環節的關聯性,能結合實際場景梳理完整的ETL流程;
2.引導學生認識到“數據處理中的每一個細節失誤,都可能影響最終數據價值”,強化責任意識;
3.如何將嚴謹務實、責任擔當的思政元素與ETL技術操作深度融合,避免思政與專業脫節。 |
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| 融入方式 | 遵循“流程拆解+案例滲透+責任引導+細節警示”的原則,將思政元素融入ETL各環節的講解和實踐中,實現專業與思政的深度融合:
1.流程關聯:將ETL流程類比為“產品生產流程”(抽取=原材料采集,轉換=原材料加工,加載=成品入庫),滲透“層層把關、質量第一”的理念;
2.案例滲透:選取ETL技術在民生、政務領域的成功應用案例和因細節失誤導致的失敗案例,引導學生思考“嚴謹”與“責任”的重要性;
3.責任引導:通過設問“如果數據轉換環節出現錯誤,會帶來哪些影響?”,強化學生“每一個操作都要負責”的職業意識;
4.細節警示:在講解各環節操作規范時,強調“細節決定成敗”,培養學生嚴謹細致的專業作風。 |
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| 思政元素 | 精益求精 嚴謹細致 責任意識 嚴謹務實 誠信素養 敬業精神 責任擔當 務實作風 職業理念 專業態度 | ||||
| 思政資源 | |||||
| 思政案例 | |||||
| 教學實施 | |||||
| 教學引入 | |||||
| 教學展開 | |||||
| 教學總結 | |||||
| 目標達成檢測 | |||||
| 教學反思 | |||||