《大数据采集与融合技术》是我校数据科学与大数据技术专业大学一年级的一门专业选修课程。通过理论讲解与实验实践相结合的方式，学生将掌握数据采集、数据处理与数据融合的核心技术，能够完成从原始数据获取到融合数据集构建的完整过程，提升运用 Python 进行数据采集与融合分析的实践能力。本课程注重实践性与应用性，强调工程思维与问题导向，为后续数据分析、数据挖掘及大数据相关课程学习奠定基础。培养学生具备大数据分析应用项目所需数据采集和融合技术的综合能力。

知识目标
通过该课程的学习，使学生理解大数据采集与融合技术的基本概念、主要流程及应用场景，掌握多源数据采集与融合的基本思想；掌握基于 Python 的常见数据采集方法，包括文件数据采集和网络数据采集等；掌握数据清洗与预处理的基本方法，理解缺失值处理、异常值处理及数据一致性处理等关键技术；理解数据融合的基本原理，掌握数据层融合与特征层融合的基本实现方法。
能力目标
通过该课程的学习，使学生具备使用 Python 进行多源数据采集的基本能力，能够完成结构化与半结构化数据的获取；具备对原始数据进行清洗、预处理和规范化处理的实践能力，能够构建可用的数据集；具备利用Python 工具对多源数据进行融合处理的能力，能够完成简单的数据分析与结果展示；具备综合运用数据采集与融合技术解决实际问题的能力，形成初步的数据工程与应用意识。
思政目标
通过该课程的学习，引导学生树立正确的数据观和技术观，增强依法采集数据、规范使用数据的意识，理解数据安全与隐私保护的重要性。通过数据采集与融合案例教学，培养学生严谨求实、精益求精的科学精神和工程思维。结合大数据技术在社会治理、公共服务等领域的应用，引导学生认识信息技术对国家发展和社会进步的重要作用，增强社会责任感。在课程实践与项目训练中，培养学生团队协作意识和诚信意识，强化规范编程和学术诚信理念。

思政融合点1
选取章节：第八章  网络数据采集
思政结合点：科学思维,职业道德,社会责任
思政融合点2
选取章节：第十章  大数据存储与访问技术
思政结合点：科学思维,家国情怀