① 數據分析師如何做好職業規劃
近些年,互聯網公司對數據分析師崗位的需求越來越多,國家「十三五」規劃將大數據確立為國家戰略。
大數據的價值被越來越多的個人和企業高度認知,學習大數據、玩轉大數據,成為現階段最熱談資,也是很多企業最迫切要實現的目標。而且預計到2018年大數據分析專業人才缺口將達到1500000人甚至更多。
數據分析師是做什麼的
大數據分析師就是一群玩數據的人,玩出數據的商業價值,讓數據變成生產力。
而大數據和傳統數據的最大區別在於,它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整,無章法可循,因此「會玩」這些數據的人就很重要。
關於數據分析師的職業發展
1、數據產品經理
數據產品經理必須了解不同的公司,在不同的階段,需要哪些數據產品,並能夠製作出來,這是此職位的核心要求。其次,數據產品經理必須有足夠的數據分析能力,如果有了數據分析的思維,再跟公司業務結合就會比較容易。最後,數據產品經理是產品經理的一種,所以要同時具備產品經理的能力:了解用戶,需求調研,方案設計,協調技術、測試、設計等。
2、數據運營
數據分析師常常需要通過挖掘數據背後的信息,解答市場運作的問題,指導高層的業務決策,進行精準的數據挖掘或廣告投放。事實上,這也是越來越多對大數據有需求的公司招聘數據分析師的原因。心理學、經濟學和統計學加持的數據分析師,擁有普通運營人無法擁有的利器,以此作為切入點做運營工作,具有後來居上的潛能。
3、管理或戰略
事實上,除了公司高層,數據分析師是唯一站在高處俯視全局的人。一家互聯網公司的各項工作,幾乎都可以在數據上直觀體現出來。強大的分析和思辨能力,使數據分析師擁有鷹一般的眼睛。深度參與公司的管理和商業行為,成為一個謀劃者甚至決策者,是數據分析師可以上演的逆襲。
4、數據科學家
隨著商業的發展,越來越多的行業需要處理數據的專家,互聯網+正滲透到廣告、量化金融等各種各樣的領域。數據分析師應保持開放的心態,多多學習視野之外的領域,成為既懂技術又懂業務知識的專家。數據分析師站在數據之巔,更加有機會時刻參與到業務中去。數據背後,每一個覺醒的分析師,都可能成長為互聯網公司的核心。
如何成為一個數據分析師
不是數據專業並不影響你的選擇技能很重要學習能力(數據分析師需要不停學習的)圈子,能了解相互溝通招聘職業規劃證書(CPDA數據分析師證書)數據分析師職業操守專業扎實行業知識很清楚業務很理解
數據分析師證書的含金量
CPDA數據分析師證書為「雙向認證」(工信部+中國數據分析行業主管協會)認證,並且數據分析師證書可以在工業信息化考試中心官網查詢。而且「CPDA數據分析師證書」還可以成立「數據分析師事務所」。
而且,凡在2018年度考取CPDA數據分析師證書的所有學員(含2017年第四季度考生)均可享受協會一年會籍服務。
服務內容:
享受創辦數據分析師事務所的優惠政策獲得我會全年會員電子特刊《中國數據分析》可在我會官網、公眾號、會刊上投稿,提高個人在行業影響力參加我會2018年組織的各種會議活動,如2018年中國數據分析行業十周年慶典峰會,各類學術研討會、公益沙龍、創業指導等享受一次執業教育,提升自身研究能力享受推薦就業服務
② 在新時期,如何利用大數據成為不可或缺的人才
感謝悟空的邀請!
在新時期,談起大數據,相信很多人都不陌生了吧!其實大數據已經悄無聲息的走入了我們的生活,大數據也是未來互聯網發展的重要方向。
那麼在新時期,大數據對人才的能力有何要求?如何利用大數據成為新時代不可多得的人才?下面帶你詳細分析下:
大家都知道,其實現在的中國市場,最缺乏的就是復合型的大數據開發人才,我認為,在新時代,要想成為大數據人才,應該從以下幾方面著手:
1、大數據人才首先要擁有技術
大數據自然離不開人才,要想成為大數據不可或缺的人才 ,就必須要擁有相關大數據技能。大家都知道,大數據對人才的能力提出了更加高的要求,技術能力上大數據人才要具備java、大數據開發、大數據架構、軟體開發工程等技術背景,會用大數據分析工具,了解統計模型相關知識;在一定程度上掌握Python等一類通用型編程語言,特別是編程方面一定要精通,沒有哪一種大數據不需熟練掌握一門編程語言的。
2、大數據人才需要強大的跨學科學習
隨著大數據向各行業的滲透,大數據從業者往往身兼數職,需要同時掌握數據技術和業務知識。一個好的大數據人才,必須具備強大的數據分析、數據挖掘的能力,而一個既能做業務數據分析,又懂機器學習和工程開發的分析師就是數據科學家。
3、 大數據人才需要堅持
任何技術的掌握都不是一朝一夕的事情,當然大數據也不例外。大數據人才對人提出了更高的需要,不僅需要掌握相關的編程語言,還需要掌握數據分析能力,這就要求我們想要全方位提升自己的大數據業務水平,必須要堅持學習,只有具備大數據知識了,我們才能投入到大數據行業添磚加瓦。
4、 堅持學習的能力
大數據人才要有較強的溝通協調能力、學習能及推動能力、善於執行和監控,有較強的組織和責任意識,還需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業務,能快速學習全新領域的商業模式和生態。
5、心態很重要
學習大數據的時候,一定要有良好的心態,大數據學習是一個枯燥的國產。要想學有所成,心態極其重要,不是什麼東西一學就會的。
總結:在新時期,目前大數據人才已經成為市場上不可或缺的人才,大數據已經悄無聲息的進入到很多行業了。但學習大數據不是一朝一夕的事情,需要有規劃有計劃的學習、要有堅持學習的能力,只有這樣,才會在新時期,成為新時代所需要的大數據不可多得的人才…
大數據是我的主要研究方向之一,同時也在帶大數據、機器學習方向的研究生,所以我來回答一下這個問題。
首先,當前正處在大數據時代,大數據未來將創造出一個巨大的新價值領域,而這個領域的核心就是圍繞數據價值化的一系列環節。從目前大數據領域所形成的初步產業鏈來看,涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析和數據引用,目前數據分析是比較常見的落地應用之一。所以,要想利用大數據成為不可或缺的人才應該從大數據產業鏈入手。
對於當前沒有進入職場的大學生來說,根據自身的知識結構來掌握相應的大數據技術能夠在一定程度上提升自身的職場競爭力。比如具備數學基礎的同學可以考慮學習一下大數據分析技術,未來對於大量的職場人來說,數據分析將是日常工作的一部分。對於動手能力比較強的同學,可以考慮學習一下大數據運維的相關技術,包括數據採集、大數據平台部署等。隨著大數據逐漸開始落地到傳統行業,大數據分析、大數據運維、大數據開發等崗位將有大量的人才需求。
對於當前的職場人來說,要想通過大數據成為不可或缺的人才,需要從三個方面入手,其一是掌握大數據技術;其二是把大數據技術與行業相結合;其三是能夠通過大數據技術創造出源源不斷的價值。
學習大數據技術要根據自身的知識結構來學習,對於職場人來說,可以從大數據分析工具開始學習,基本的學習路線是Excel、BI工具、資料庫、Python編程。大數據與行業的結合有多種不同的方式,目前場景大數據分析是比較常見的落地應用。要想通過大數據技術來創造出價值,一個重要的出發點就是通過大數據完成各自決策的制定,大數據不是目的,通過大數據完成各自決策才是目的。大數據一方面是給人力崗位使用,另一方面是給智能體使用,未來智能體的應用空間將非常廣闊。
我是從以前做淘寶天貓的,今年不做的。在我看來大數據有點類似淘寶的生意參謀,它會給您提供行業各種數據,只是現在應該這個數據維度更豐富了。比如這個行業同行的轉化率,有些行業的轉化率,進店訪客等等;在電商平台都是可以看到的,但是實體以前是做不到的。
現在隨著數字技術的發展,以及實體行業對消費反饋收集困難等原因,才有了大數據的概念。比如現在好多行業面臨的問題是自己設計的產品,消費者不喜歡,賣不出去。可以如果有了大數據,你就知道你的客戶男女比例多少,年齡分布、喜好什麼價位的產品等等,讓你設計的產品更精準。
其實在我看來,你成為數字化的運營高手,你就可以成為不可或缺的人才。
大數據在我看來就是「1+1=N」。
怎麼說呢,比如大數據提供給您行業轉化率是多少,你的實體轉化率是多少?等等,你想成為不可或缺的人才,那你就要有通過這些數據知道我公司現在問題出現在什麼地方了?是什麼因素刺激的出現了這種情況的能力,比如這周你店鋪成交額漲了多少?這是數據給您能提供的,但是為什麼漲了,數據給您提供不了,這你要自己分析,是有節氣,還是因為你做了一個什麼活動等,並針對現有數據對下一周做出計劃。
數據給你的是「1+1=N」你要做的就是把這個數據反映到實物上,並進行分析,並制定下一步公司運作計劃。
比如現在是數據給你1+1=3,那你就要分析為什麼是3,不是2或者1甚至0呢?是什麼刺激這個數據的增長了,是因為你在某些方面優化了還是因為有節氣等,下一步什麼安排等,也就是說你的每一步都能從數據反映出來,並能分析數據,做出下一步的安排等。
好了就說這么多吧,說太細我怕我理解的不準確,誤導人。
對於一個企業來說,大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。
大數據如何才能發揮其作用,最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。
大數據可以讓業內的情況變得清晰明了,是事實的支撐,通過數據可以知道業內的最新動態,根據數據分析,及時做出方案調整 有利於企業的發展。
大數據的工作中最重要的是什麼?
1. 細致精準的數據採集;
2. 同時具備邏輯性與適用性;
3. 數據標簽的規劃切實可行(務實);
4. 具備行業垂直度的商業性思維能力;
5. 能夠做到更強的擴展性構架。
總結來說,商業化的大數據最重要的價值便是邏輯性與適用性,而擴展性也能保證在實踐中更有競爭力,最後便是務實和思維能力的支撐。
任何時代的任何職業都需要面對競爭,所以能夠產生的價值決定了我們被需求的程度,如想成為那個不可或缺的人,不僅要具備能力,還要具備務實的心態!
感謝悟空邀請回答。當今世界是 科技 高速發展的時代,也同樣是大數據時代,競爭也是十分的激烈,要想成為大數據不可或缺的人才,必須要保證自己的專業知識過硬,這是一個看技術的活,弱者會被淘汰只有強者才能生存!
大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。
大數據如何才能發揮其作用,最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。
大數據可以讓業內的情況變得清晰明了,是事實的支撐,通過數據可以知道業內的最新動態,根據數據分析,及時做出方案調整 有利於企業的發展。
③ 大數據未來的就業規劃
大數據的就業前景目前來看是不錯的,隨著大數據往各垂直領域延伸發展,對統計學、數學專業的人才,數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大,大數據領域從業人員薪資水平將持續增長,人才供不應求。
1大數據就業方向
1、大數據開發方向。所涉及的職業崗位為:大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;
2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向。所涉及的職業崗位為:大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等;
3、大數據運維和雲計算方向。對應崗位:大數據運維工程師;
三個方向中,大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例,Hadoop入門月薪已經達到了8k以上,工作1年月薪可達到1.2w以上,具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬,一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司,所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。
2大數據就業前景
從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看,大數據領域的崗位還是比較多的,尤其是大數據開發崗位,目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋,這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。
從近幾年招聘情況來看,大數據開發崗位的數量明顯比較多,而且不僅需要研發型人才,也需要應用型人才,所以本科生的就業機會也比較多。
當前大數據技術正處在落地應用的初期,所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才,而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會,讀研之後在崗位選擇上可以重點考慮一下大數據平台開發,在5G通信的推動下,未來雲計算會全面向PaaS和SaaS領域覆蓋,這個過程會全面促進大數據平台的發展。
另外,由於人工智慧平台的陸續推出,對於大數據平台也是一種促進。相比於大數據應用開發崗位來說,大數據平台開發崗位不僅薪資待遇更高,職業生命周期也會更長,而且未來也可以獲得更多的發展機會,也會更容易進入雲計算、人工智慧等領域發展。
④ 應對大數據人才短缺的四種方式
應對大數據人才短缺的四種方式_數據分析師考試
在一份關於大數據增長趨勢的調研報告中,IDC表示,較之其他的商業智能(BI)工具,可視化數據發現工具在市場上的增長要比前者快2.5倍;而基於雲的大數據和分析(BDA)解決方案的開銷增速將是其他類型的企業內部部署解決方案的三倍。
然而,在未來幾年大數據領域仍將繼續面臨人才的嚴重缺乏尷尬境地。IDC預測,到2018年,僅在美國就有181000個深度數據分析師的角色 空缺,而這一空缺將是與數據管理相關或解釋需要相關技能職位空缺的五倍。然而,市場缺沒有足夠多合格的申請者來填補這些職位空缺。
Gartner表示,今年,大數據的需求將在全球范圍內創造440萬個就業機會,但卻只有三分之一的崗位能夠招到合適的人才。
這是因為大數據分析所需要的技能不僅僅是使用儀錶板監控數據流。該領域的人才需要在數據科學方面具備高水平的技能來設置相應的搜索和參數,以設 計濾波演算法(filtering algorithms)。這類人才需要碩士學位甚至博士學位,沒有相關的技能,無法獲得相應的行業資質認證。
根據Burtch在2013年的調查發現,近九成的大數據專業人員具有諸如統計學,應用數學,運籌學或經濟學等相關學科碩士以上學歷。
而根據來自麥肯錫全球研究所的另一項調查顯示,預計到2018年,美國將面臨大約150萬大數據專家的短缺。
那麼,如果你企業無法招聘到具備相關高學歷背景的大數據專家的話,您企業要如何應對呢?本文接下來的部分,我將為您介紹四種可供選擇的方法,以幫助您企業發現、發展和留住相關的大數據人才。
1、從真正熟悉您企業業務的人開始著手
「我非常認可大數據技能非常緊缺這一評估,」Gartner信息管理研究室主任Nick Heudecker表示。「許多企業客戶甚至不知道他們需要從什麼技能開始著手,更不用說如何才能這些技術。他們對於自己企業將面臨怎樣的問題,以及亟待 解決的分析技能是無意識的。」
企業往往認為他們需要一個具有先進的數據科學或數學博士學位的專業人士,但Heudecker表示,一個替代的方法是找一個真正熟悉您企業的業務的人員,並教給這些人員相關的分析能力。
從理解您企業的業務開始要比從對於機器學習的理解開始來得更為重要。企業可以教給員工進行數據處理和統計,或找到具備編程背景學位的人。企業可以通過對這些人實施更多培訓,並讓這些人員加入到您企業的大數據和先進的分析團隊,他說。
2、培養您企業自己的超級巨星
領先的大數據軟體提供商Tamr公司的現場工程技術負責人Min Xiao說,在過去的五年裡,他已經面試過大約500人,並實際招募了約40至50人,他同意找到合適的大數據分析人才是很難的,但他也有自己尋找人才的方法。
「我的訣竅是找到那些當前還不是超級巨星,但要具備潛在的成長為超級巨星潛力的人才。我嘗試聘請過很多從未從事過數據科學家相關工作的年輕人, 但我可以看到他們有這方面的潛力;或是那些目前尚只有中級或中高級水平的潛力,目前也沒有做過數據科學相關工作,但具備成長成為該領域實力巨匠潛力的人 才。」他說。
他所看重的潛力主要是教育,包括學歷和學校。他所考察的人才主要來自統計學,計算機科學等相關專業,有時包括物理專業。當然物理專業的人才可能不會是數據分析工作崗位的首選學位,但Xiao說他跟那些人合作得都很好。
「首先,如果他們有物理學位,說明他們很聰明。他們接受過數學課程的訓練,而現代物理課程還需要他們做大量的編程。所以他們即使可能沒有接受過正式的計算機科學的訓練,但卻已經具備了數據科學家角色所需的計算機技能,他們中的許多人甚至在這方面很擅長。」他說。
他著重考察的另一方面是應聘人才的畢業院校是否強調數學和科學,諸如像麻省理工學院,卡耐基梅隆大學,斯坦福大學,布朗和約翰·霍普金斯大學。」一些院校的畢業門檻非常高,所以從這些院校畢業的人工作努力程度很高,工作的態度很好。」Xiao說。責任編輯:qxcpw24895.com
3、尋找Excel專家
The Hershey Company人才分析部門經理Jason Chavarry在另一個不尋常的領域找到了大數據人才:微軟Excel用戶。
「Excel可以說是一份沃土,很多人從中獲得有大數據的能力,他們往往被人們請教,以幫助其他的工作,」他說。
他補充說,Excel是一個入門級的管道里的人學習,是在大數據的分析,發現其基本的功能。」每個人都是用大量的基本功能。你如何制定出一個報 告或電子表格,你創造什麼樣的規則。Excel穿過所有的人。你可以使用它的基礎水平的統計,基本的數據分析和可視化,」他補充道。
他補充說,Excel是學習大數據分析基本功能的一款入門級的學習管道。「我們每個人一般都只是大量了其一些基本功能。例如製做出一份報告或電子表格。但其實我們可以通過其創造一些相應的規則。通過利用其基礎的統計功能,實現一些基本的數據分析和可視化。」他補充道。
但Chavarry指出,針對不同規模的項目也需要不同的工具。對於有5000行數據的分析項目,採用諸如SAS或R這樣的工具無疑將是矯枉過 正,但若採用Excel的將是非常完美的。而若是有20萬行的數據,Excel的功能就明顯不夠強大了。這時,你就需要大數據軟體和編程知識,但並不拘泥 於一種特定語言。
「你真的不需要特定拘泥於關心採用哪種語言。如果有員工能夠用一種語言來實現,那麼其必然有能力以別的語言來實現。因此,你企業尋找的是具備學習能力的人才。」 Chavarry說。
4、自行培養人才
鑒於大數據人才的稀缺,大多數企業的解決方案將是採用自行培養人才的方式。據大數據軟體集成公司Talend的CMO Ashley Stirrup稱,該公司通過建立一個導師計劃,讓有經驗的專家來培訓年輕人才,取得了良好的結果。
「有一類人能夠作為嫁接其業務部門和新興技術之間的橋梁。」Stirrup說。「通常,企業業務部門的人員還沒有意識到的新技術對於業務進展的潛力,而對於一些高科技,他們也不知道如何使用。」
不幸的是,留住人才是相當困難的。Talend公司的客戶說,他們培訓了一些人,讓他們接受新技術,然後這個人很可能會被其他公司以50%或更高的漲薪誘惑挖走,所以他們很難找到合適的人才,也更難找針對這些人才實施培訓之後,將它們留住。
那麼,企業應該如何留住這些人才呢,簽訂短期性約束力的合同協議可能有損與員工的關系? 「關鍵在於想讓這些經過專業培訓的人才展示出他們能夠在您的企業充分使用並展示他們的技能,而且,他們留在您的公司會更具有價值潛力。此外,企業需要設置 一定的期望,而不要看合同,」 Stirrup說。
Xiao也正遭遇同樣的人才爭奪的問題。他說,他所在的Tamr公司試圖激發所雇傭人才的團隊意識,並激勵他們尋找在該公司的價值。「當他們找 到與自己有『共同語言』的同事,員工通常會認可這便是自己在未來幾年將要心甘情願合作的團隊。鑒於市場競爭是如此激烈,我們真誠的希望員工能夠在外面公司 獲得成功,否則我們將無法吸引到更好的人才。」他說。
Heudecker也認為公司應該鼓勵人才,而不是束縛人才。「您企業可能並不需要一個博士團隊。也許只需要一個擁有統計學、計算機科學和工商 管理碩士學位的人。考察一下那些可能只有本科學歷的員工,看看他們是否對於數據分析方面感興趣。公司應該提供激勵性的基礎訓練和方法來確保將員工留在企 業,因為這些技能在現如今的需求都是如此迫切。」他說。
Heudecker說,最終,大數據將成為新的常態,而人才儲備也將擴大。 「如果我們看一下大數據的基礎架構,它非常類似於80年代的RDBMS市場。彼時,其還沒有被廣泛應用,但人們已經在部署建造它們。而同樣的事情將在大數據領域發生。」
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⑤ 大數據職業規劃總結
這是我的第一篇博客,寫起來還真是有些小緊張~~~還請有緣看到的朋友多指點!
打算開始寫這些東西的契機是師兄給布置的學習記錄作業,而我自己這方面的原因倒主要不是記錄學習(寫這些東西好花時間呀...),而是看到好多大神,尤其是國外的,都在貢獻自己的知識,我被他們的精神感染了,也想自己貢獻些東西!
大體可分為四種:
其中,平台開發(大數據工程師),基本是結合公司業務場景及需求,以現已開源的大數據組件為基礎,打造公司自己的大數據平台;數據分析則是運用公司的平台,在其之上做些報表和數據變現(聽師兄說大公司將平台封裝的很好,基本上都是敲SQL);至於運維,自然是為前兩者提供集群支持,如資源分配,組件配置優化等。
在這三者之上便是數據科學家啦!之前通過知乎Live得知,這里的數據科學家和大家傳統理解的科學家不一樣,就只是一個職業稱呼。引用知乎上 北冥承海生 的話:
其中科學的方法論指的是堅實的理論基礎;大量的數據指如行為日誌這種海量數據;自動化業務決策是數據科學家的核心工作,體現 數據優先與經驗,計算優先於人工 的價值觀。
理論基礎方面,北冥承海生推薦了幾本書:
其中,最優化好像很重要,因為這些平時遇到的問題,其本質好像都可以歸為一個優化問題,更一般的描述是求一個條件極值。
至於將實際問題建成數學模型,及對已知的問題提供現在未知的解決方法,北冥承海生說在學校是學不到的,需要一個大神級mentor悉心指導和經歷大量的工程實踐...做到這個就能年薪百萬啦!當然,錢不錢的無所謂,更重要的是,這不是搬磚,這是人類創造力的體現!在此之上更高級的創造,我想可能是:導向世界(不光人類)需求,體察潛在需求,甚至創造需求!
一激動就扯遠了,回歸正題。當前大數據行業缺口巨大,有興趣的朋友也可以看看下面的文章,寫得比較務實。
通向大數據的巴別塔:這個完整詳細的套路是否適合你?
⑥ 高校大數據實訓室解決方案有么急求
四、人才培養目標
本專業主要面向大數據應用開發、大數據分析挖掘、大數據系統運維等崗位方向培養合格人才,重點培養具有大數據應用、大數據分析以及大數據系統管理與運維方向的,應用型高技能人才。
本專業方向重點培養能夠為企事業單位提供大數據系統搭建、管理、和運維技術和能力的人才。通過計算機基礎課程、演算法語言、系統管理等專業基礎知識學習,接受大數據系統和應用知識的培養,進行各種計算機系統,大數據平台系統,大數據應用系統搭建、配置、管理、及運維實訓。通過大量的案例與實踐操作,熟練掌握大數據系統管理所需的各種專業知識和能力,具備一定的職業素養,為從事大數據行業系統管理工作奠定堅實基礎。
五、實踐教學環境
新開普完美校園大數據實驗室的軟硬體系統配置主次分明,考慮到學生從基礎理論到工程實踐的各個環節,符合學生遞進式的認知規律,有利於學生由淺入深的全面掌握大數據相關知識和應用。大數據實驗實訓室將搭建理論與實踐的橋梁,為學生提供大數據技術的實驗及實訓平台,深化學生對大數據技術理論的理解,提高學生的操作能力,同時,利用所學知識對大數據技術進行創新性研究。具體建設內容包括:
1)物理層---硬體資源:
基於高性能計算與海量存儲節點構建的運算資源池,作為雲計算各項實驗學習環境的主要承載平台,採用雲伺服器集群+虛擬主機+物理機的解決方案
2)資源池:
包含計算資源池、存儲資源池、網路資源池。提供教學活動中必不可少學習資源、實驗資源、項目案例。
3)業務平台層:
面向教學活動中的實驗課程與項目實訓業務提供流程化支撐。完美校園大數據實驗室的業務平台層包含大數據教學管理平台和大數據科研平台。
4)統一管理層:
基於完美校園大數據實驗室統一資源調度引擎,為用戶使用業務平台層與資源平台提供便捷入口。
六、實驗室功能系統模塊
大數據實驗室各個功能模塊介紹如下:
1)雲計算管理系統
完美校園大數據實驗室採用雲服務提供的虛機系統,雲計算管理系統通過對硬體設施進行虛擬化處理,形成虛擬層面的資源池系統,該資源池系統可按需為每一套應用系統提供基礎硬體資源——計算能力、存儲能力和網路功能,快速適應不斷變化的業務需求,實現「彈性」資源分配能力。
① 計算模塊
計算模塊主要提供雲主機功能。而雲主機提供了整個雲平台中最基礎的功能,即虛擬伺服器從創建到銷毀的全生命周期維護。此模塊通過利用虛擬化技術,可將大批伺服器硬體資源池化,用戶僅需點擊滑鼠,選擇期望的硬體配置、操作系統類型和網路配置等信息,即可在短時間內按需獲得任意數量的雲主機,模塊支持雲主機硬體配置在線升級、雲主機熱遷移、重啟、暫停、創建快照等多種功能。
② 鏡像模塊
鏡像功能模塊是一套虛擬機鏡像查找及檢索系統,支持多種虛擬機鏡像格式(AKI、AMI、ARI、ISO、QCOW2、Raw、VDI、VHD、VMDK),有創建上傳鏡像、刪除鏡像、編輯鏡像基本信息的功能。
③塊存儲模塊
塊存儲模塊為運行實例提供穩定的數據塊存儲服務,即雲硬碟服務。它的插件驅動架構有利於塊設備的創建和管理,如創建卷、刪除卷,在實例上掛載和卸載卷。它們獨立於雲主機的生命周期而存在,可掛載到任意運行中的雲主機上,確保單台雲主機故障時,數據不丟失,並具備基於雲硬碟的快照創建、備份和快照回滾等功能。
④網路模塊
網路模塊提供雲計算的網路虛擬化技術,為雲平台其他服務提供網路連接服務。為用戶提供介面,可以定義 Network、Subnet、Router,配置 DHCP、DNS、負載均衡、L3 服務,網路支持,GRE、VLAN。插件架構支持許多主流的網路廠家和技術,如 OpenvSwitch。
⑤安全模塊
安全模塊通過在計算模塊中添加擴展實現,基於傳統的包過濾型防火牆技術,可為用戶的雲主機提供細顆粒度的安全防護策略,支持 TCP/UDP/ICMP 等多種協議,支持自定義來源IP和埠范圍等規則,支持用戶針對不同類型雲主機載入不同級別安全策略的功能。
2)大數據教學管理系統
大數據教學管理系統旨在提供統一的平台管理所有的課程教學資料、視頻、講義、實驗指導手冊、實驗數據集、實驗練習、實驗報告書、實驗成績管理、用戶管理(學生花名冊管理、教師信息管理)。
大數據教學系統提供了5大功能模塊,分別是:在線基礎課程包、在線學習平台、在線練習平台、在線測試平台、在線討論平台、數據分析平台。
① 在線基礎課程包
根據崗位人才發展路徑圖,提供相應的學習課程資源部內容,客戶根據實際情況選擇適合自己的課程內容,完美校園大數據中心存儲了大量教學資源。包含以下資源:
1.存儲輔助性的講解+PPT配套的視頻課程,准確全面的給學生講解相應的知識點或項目案例;
2.存儲了通過CMMI4規范的真實的項目文檔和案例,可以讓學生在學校就能夠接觸到大規模科技公司的真實項目和研發流程;
3.針對不同的小練習,配合PPT視頻教材,提供了詳細的描述文檔共學員選擇不同的方式對知識點進行接納和