《大数据及应用实践》的教学资源还是蛮实用的，尤其是你搞大数据开发或者教学的话，绝对值得一看。整个压缩包里不仅有教学课件，还有课程标准，方便你对照着规划教学内容。

大数据的基础知识讲得比较清楚，像那什么“4V”特征——Volume、Velocity、Variety、Veracity，都配了图文例子，学生看了不迷糊。

数据部分也还不错。重点讲了 Hadoop 跟 Spark，配套的实验挺实战，比如用 MapReduce 跑一段清洗逻辑，或者用 Spark Streaming 弄个实时统计页面。

讲到 数据预，清洗、缺失值那一块内容挺扎实，而且用 Python 和 R 写的例子都有，代码注释也比较详细，抄起来直接用都行。

存储这块不止讲了 MongoDB 和 Cassandra，还补了关系型的 MySQL，对比讲得挺清楚，知道啥场景选啥库。

方法讲到了几个经典机器学习模型，像 线性回归、随机森林、SVM，还顺带提了点 神经网络。不过别担心，通俗易懂，不烧脑。

可视化这部分了 Tableau 和 Power BI 的基本操作，附的截图+一步步来，比较适合新手入门。

课程标准文件对教学目标、实验要求写得比较细，适合做教学设计或者写课程大纲。

压缩包里还藏了个 customXml 文件，内容蛮有意思，像是定制学习路径、教学资源啥的，可以拿来参考，或者照着格式做自己的定制也行。

如果你正好在备课，或者想搞个完整的 大数据教学框架，可以考虑用这份资料搭底子，再结合下面这些相关文章，提升一下整体实战性。