城乡规划专业学生所应具备的城市大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘和大数据可视化。城市大数据课程共32个学时，包括三个模块：理论教学、数据处理和综合实践训练。
（1）理论教学模块
理论教学模块主要指介绍最新的大数据支持城市研究和规划设计的前沿理念，大数据的生成原理和构成模式，城市大数据的类型以及典型数据介绍，使学生了解大数据在城市研究中可能的应用场景，包括区域规划、总体规划、控规和街道设计等方面的内容。
理论教学模块共6个课时，包括2个部分。首先，用2个课时介绍城市大数据的类型、基本原理、典型数据以及各类数据的特征。其次，使用4个课时介绍城市大数据的前沿研究，城市大数据在各个城市尺度上的应用，包括依据不同研究场景的要求如何选取合适的数据源，各类数据源在该研究场景中的适用性和局限性，数据处理方法和分析思路，如何辨析计算结果的有效性，以及按照传统理论和经验认知合理解读分析结果，并提出对规划设计有效的实施策略。
（2）数据处理模块
数据处理模块主要指培养学生的数据挖掘技术、数据处理和清洗校验技术、数据分析能力、数据可视化能力。这些课程主要以课堂操作为主，包含多个软件的操作学习，包括Arc GIS、SPSS、空间句法的加强学习，以及SQL Server、Python、Stata、Matlab等软件的初步使用。
数据处理模块包含14个学时。4个学时用于Arc GIS的加强学习，在学生掌握基本的Arc GIS操作技能的基础上，学习使用Arc GIS的高级分析工具，以及这些工具可被应用的场景。2个学时用于加强学生对SPSS的操作，分析数据的统计特征以及多种回归分析方法简单原理、操作和结果解读。2个课时用于空间句法的加强学习，包括软件操作和分析解读。剩余6个学时用于带领学生了解当前应用比较广泛的数据爬取技术和编程软件，掌握基本的编程语言。该部分教学内容主要是基本原理讲解和入门训练。学生虽不能在较短时间内熟练掌握上述编程语言和软件，但可以对基本原理和语言逻辑进行了解，便于课下的后续深入学习。
（3）综合实践训练模块
综合实践训练模块指学生掌握了大数据分析辅助设计的思路、途径和方法后，应用掌握的大数据技术，选取不同的研究课题和应用场景，进行大数据技术的应用实践。学生分组完成任务，选取感兴趣的城市问题以及合适的大数据技术进行分析。例如，商圈分析、城市活力分析、街道活动分析、公共服务设施公平性分析、旧城空间分析、土地使用功能混合度分析等。
综合实践训练模块采取小组合作和课堂汇报的形式，共包含12个学时。前2个学时用于交流选题，在学生选取感兴趣题目的基础上，老师就研究方向和可行性进行指导和辅助。后续8个课时用于深入研究。课堂交流每个小组的最新研究进展，提出下一步的研究计划并预测难点和技术障碍。全班同学就每个小组的难点和解决方案进行讨论，使其不局限于本组课题的思考，对其它研究课题也有一定的了解。最后2个课时用于汇报最终研究成果，包括研究背景、研究框架、数据源和数据处理、研究方法、研究结果、结论与讨论等内容。