大數據實驗教學

1. 大數據應用的實訓目的萬能版怎麼寫

分塊書寫。大數據實訓教學大綱一、實訓目標 基於Hadoop為核心，通過實猜橘訓，達成以下目的，認識大數據，認識大數據技術在新時代對企業的重要性。大數據應用，是指大數據價值創造的關鍵在於大數據的應用，隨著大數畢兆帶據技術飛速發展，大手蘆數據應用已經融入各行各業。

2. 大數據課程基礎內容有哪些

第一階段：大數據技術入門
1大數據入門：介紹當前流行大數據技術，數據技術原理，並介紹其思想，介紹大數據技術培訓課程，概要介紹。
2Linux大數據必備：介紹Lniux常見版本，VMware虛擬機安裝Linux系統，虛擬機網路配置，文件基本命令操作，遠程連接工具使用，用戶和組創建，刪除，更改和授權，文件/目錄創建，刪除，移動，拷貝重命名，編輯器基本使用，文件常用操作，磁碟基本管理命令，內存使用監控命令，軟體安裝方式，介紹LinuxShell的變數，控制，循環基本語法，LinuxCrontab定時任務使用，對Lniux基礎知識，進行階段性實戰訓練，這個過程需要動手操作，將理論付諸實踐。
3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介紹CM的安裝，CDH的安裝，配置，等等。
第二階段：海量數據高級分析語言
Scala是一門多範式的編程語言，類似於java，設計的初衷是實現可伸縮的語言，並集成面向對象編程和函數式編程的多種特性，介紹其優略勢，基礎語句，語法和用法， 介紹Scala的函數，函數按名稱調用，使用命名參數函數，函數使用可變參數，遞歸函數，默認參數值，高階函數，嵌套函數，匿名函數，部分應用函數，柯里函數，閉包，需要進行動手的操作。
第三階段：海量數據存儲分布式存儲
1HadoopHDFS分布式存儲：HDFS是Hadoop的分布式文件存儲系統，是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上，HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用，介紹其的入門基礎知識，深入剖析。
2HBase分布式存儲：HBase-HadoopDatabase是一個高可靠性，高性能，面向列，可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC上搭建起大規模結構化存儲集群，介紹其入門的基礎知識，以及設計原則，需實際操作才能熟練。
第四階段：海量數據分析分布式計算
1HadoopMapRece分布式計算：是一種編程模型，用於打過莫數據集的並行運算。
2Hiva數據挖掘：對其進行概要性簡介，數據定義，創建，修改，刪除等操作。
3Spare分布式計算：Spare是類MapRece的通用並行框架。
第五階段：考試
1技術前瞻：對全球最新的大數據技術進行簡介。
2考前輔導：自主選擇報考工信部考試，對通過者發放工信部大數據技能認證書。
上面的內容包含了大數據學習的所有的課程，所以，如果有想學大數據的可以從這方面下手，慢慢的了解大數據。

3. 大數據教學大綱，求大神賜教

第一階段
CORE JAVA （標黑的需重點熟練掌握，其他掌握）
Java基礎
數據類型
運算符、循環
演算法
順序結構程序設計
程序結構
數組及多維數組
面向對象
構造方法、控制符、封裝
繼承
多態
抽象類、介面
常用類
集合Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
集合類Map
異常
File
文件/流
數據流和對象流
線程（理解即可）
網路通信（理解即可）
第二階段
數據結構
關系型資料庫
Linux系統操作
Linux操作系統概述
安裝Linux操作系統
圖形界面操作基礎
Linux字元界面基礎
字元界面操作進階
用戶、組群和許可權管理
磁碟分區管理
文件系統管理
軟體包管理與系統備份
Linux網路配置
（主要掌握Linux操作系統的理論基礎和伺服器配置實踐知識，同時通過大量實驗，著重培養學生的動手能力。使學生了解Linux操作系統在行業中的重要地位和廣泛的使用范圍。在學習Linux的基礎上，加深對伺服器操作系統的認識和實踐配置能力。加深對計算機網路基礎知識的理解，並在實踐中加以應用。掌握Linux操作系統的安裝、命令行操作、用戶管理、磁碟管理、文件系統管理、軟體包管理、進程管理、系統監測和系統故障排除。掌握Linux操作系統的網路配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服務的配置與管理。為更深一步學習其它網路操作系統和軟體系統開發奠定堅實的基礎。）
重點掌握：
常見演算法
資料庫表設計
SQL語句
Linux常見命令
第三階段
Hadoop階段
離線分析階段
實時計算階段
重點掌握：
Hadoop基礎
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm實時數據處理平台
Spark平台
若之前沒有項目經驗或JAVA基礎，掌握了第一階段進入企業，不足以立即上手做項目，企業需再花時間與成本培養；
第二階段掌握扎實以後，進入企業就可以跟著做項目了，跟著一大幫人做項目倒也不用太擔心自己能不能應付的來，當然薪資不能有太高的要求；
前兩個階段都服務於第三階段的學習，除了重點掌握這些知識以外，重點需要找些相應的項目去做，不管項目大小做過與沒有相差很多的哦！掌握扎實後可直接面對企業就業，薪資待遇較高！

4. 中山大學大數據實驗班怎麼樣

中山大學的大數據實驗班一直都者御絕備受關注，該實驗班擁有優秀的師資力量，老師們都來自於數學、計算機等相關領域，他們的教學經驗豐富，教學方法也非常好，能夠很好地指導學生們學習和掌握相關知拆穗識。此外，該實驗班還設置了豐富的實踐課程和項目課程，為學生們提供了更多的實踐機會，從而更好地鍛煉他們的實踐能力和發展潛力。總的來說，中山大學的大數據實首姿驗班非常不錯，是廣大學生們拓展知識面、深入學習大數據相關領域的理想選擇。

5. 大數據專業系列教材，大數據專業應該看什麼書

目前，全國高校總數477所「數據科學與大數據技術」專業，累計30所「大數據管理與應用」專業，成功高校總數超過409所。
但由於大數據專業是以軟硬體融合、數據科學和大數據技術為特色的新型復合型專業，許多高校在專業建設和人才培養方面面臨挑戰，教材選用成為許多高校的頭疼問題。
在深入調研以上情況後，清華大學博士、中國大數據應用聯盟人工智慧專家委員會主任、雲創大數據總裁劉鵬教授在業內很早就開始著手策劃，聯合國內多所高校從事一線教育科研任務的專業教師相繼擔任主編，《高級大數據人才培養叢書》
在大數據教學中，本科院校實踐教學注重系統性，偏重新技術的應用，且對工程實踐能力要求較高。
為此，劉鵬教授帶領團隊花了一年的時間編寫了《高級大數據人才培養叢書》( 《雲計算》、《大數據》、《深度學習》、《大資料庫》、《數據挖掘》、0755-0755 )
其中，《Python程序設計》多年來一直處於我國計算機圖書被引量的前列，據網路對微信公眾號( cnkipj ) 《大數據可視化》的評價，2010年至2014年《大數據實驗手冊》
《大數據應用人才培養系列教材》( 《虛擬化與容器》、《雲計算》、《【工學】高被引圖書前三甲，你讀過嗎？》、《雲計算》、《大數據導論》、0755-79055- )
內容從簡單到復雜，既遵循理論到實踐的學習過程，也遵循系統而廣的原則。
清華大學出版社王編輯說：「劉鵬教授的這個教材選題很獨特，考慮到未來高職高專大數據人才的就業需求，他選擇了一個非常有特色的選題。
」
從業內高校的大數據教材來看，理論知識過於復雜高深，與教學實際不契合，或者實踐部分過於簡略，學生學完往往也會感到一頭霧水。
《高級大數據人才培養叢書》和《大數據應用人才培養系列教材》大相徑庭，符合教師教育實際和學生實踐實驗，一經推出，就受到高校的廣泛關注和採用。
師生們普遍對它給予了很高彎梁的評價。 ——不僅與教學實際相符，理論部分和實踐部分比例分配合理，大量實驗提高了學生動手能力，大數據學習不再是「紙上談兵」。
大數據教育特別注重實踐，除了兩套教材外，針對目前大數據教育實踐教學中師資力量不足、實驗環境薄弱、實驗數據缺乏等問題，劉鵬教授帶領雲創大數據技術團隊，與備受高中老師好評的教師教育和教材進行了配套
師資培訓
三年來，雲創大數據(工信部教育與考試中心授權的「工業和信息化人才培養工程訓練基地」)連續舉辦了幾十期大數據/人工智慧實戰培訓班，培訓班全部採用實習方式，大大提高了參訓老師的實戰能力，各期訓練有求必應
全國2000多所虧棗高校的5000多名老師能夠參加並接受培訓，老師們普遍反饋，對未來的教育和人才培養方面有很大啟發，雲創舉辦的大數據實戰培訓班也在教育領域引起了強烈反響。
此外，雲創大數據優秀講師和技術人員還將定期或不定期赴合作高校開展包括教育、實驗人員教育指導在內的培訓服務。
2016年12月-2017年1月，多次舉辦高中(高職)大數據教師免費培訓班
2017年1月，百所高中老師齊聚二期高中(高職)大數據教師免埋空運費培訓班
2017年4月，全國千所高校大數據教師免費講習班在南京舉行
2018年5月，2018信息技術新工科產學研聯盟大數據技術師資培訓班舉辦
2018年9-10月，第二屆全國高校大數據人工智慧教師實戰免費培訓班舉辦三期
2019年1月，2019年全國高校大數據人工智慧師資培訓實戰免費培訓班連續舉辦兩期
2019年3月，2019大數據人工智慧師資培訓班在南京舉辦
2019年6月，2019雲計算免費培訓班在南京舉辦
2019年7月，2019年全國高校大數據人工智慧師資培訓實戰免費培訓班(第三期)舉辦
雲創大數據持續的大數據實戰訓練，一方面為高中老師提供了與專家討論、同事交流、向實戰經驗豐富的講師學習的機會，另一方面也一步步突破了Hadoop、Spark、Python語言、Scala等多個大數據實驗
大數據實驗室
大數據實驗室建設方案基於雲提供的大數據實驗一體化計算機和大數據實驗平台建設，採用Docker容器技術，為用戶提供大數據實驗服務，實現大量用戶同時在線實驗避免相互干擾，同時提供實驗手冊、課程資源、教學視頻、考試系統等，方便高校師生在平台上開展大數據教學和實驗。
今年5月，大數據實驗平台再次迎來更新，改版用戶界面，優化系統資源使用，增加實驗內容，豐富實驗形式，擴充題庫，完善教材與實驗內容的映射，增錄實驗操作視頻集成了商業智能實踐教學子系統，基礎鏡像速度也得到了極大優化，一鍵營造環境只需十幾秒鍾。
目前，大數據實驗平台已更新為400個大數據實驗。
操作簡便，實戰效果顯著，大數據實驗平台依託貴州大學、西北工業大學、山東理工大學、鄭州大學、河南農業大學、成都理工大學、西南大學、重慶師范大學、重慶工商大學、陝西師范大學、寧夏大學、南京財經大學、金陵科技學院、天津農學院、鄭州升達經貿管理學院
值得一提的是，鄭州升達經貿管理學院作為民辦三大高校，自天驕數據實驗平台落地以來，在課堂教學、實驗拓展、課程體系建設等諸多方面屢創新成果。
目前，大數據實驗室是該校利用率最高的實驗室，一直排到周日。
這所學校信息工程學院的計算機科學和軟體工程兩個專業分別有250名學生和學院其他專業的800多名學生在這個平台上接受了嚴格的訓練。
使用該平台畢業的學生工資水平遠遠超過普通專業大學畢業生，直接帶動了學生就業率和學校影響力的同步提高。
無論是教材體系、師資培訓，還是大數據實驗室建設，雲創大數據都在教育領域穩步發展，擁有雄厚的技術優勢和優質資源。
熱忱歡迎廣大高校、教育機構及各企事業單位與雲創業開展多方面交流合作，共同探討大數據建設相關領域，培養越來越多大數據優秀人才，為行業發展作出貢獻。
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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

7. 大數據實踐有什麼意義什麼是大數據實踐教學平台

大數據實踐教學平台，簡言之就是一套指導和幫助高等院校建立大數據專業的技術解決方案回。主要就是為了解決答大數據的教學難點，促進專業健康發展，滿足高校不同層次人才的培養需要。
像三盟科技的大數據實踐方案就包括了相關服務及配套資源，比如教學實踐環境建設、專業培養方案制定、課程體系設計、師資體系完善、科研支持平台建設和就業指導。

8. 大數據培訓課程介紹，大數據學習課程要學習哪些

《大數據實訓課程資料》網路網盤資源免費下載

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9. 金陵科技學院的大數據教學實驗平台怎麼進去

金陵科技學院的大數據教學實驗平台進去如下：
1、首先，打開瀏覽器，輸指基入學校網址。
2、在學校網站首頁，找到「教學」欄目，將滑鼠懸停在該世閉欄目上，會彈出一個下拉菜單。搜逗裂在下拉菜單中，找到「實驗中心」，點擊進入實驗中心頁面。
3、在實驗中心頁面，找到「大數據教學實驗中心」模塊，點擊進入該模塊。
4、進入大數據教學實驗中心後，按照提示輸入學號和密碼進行登錄，即可進入大數據教學實驗平台。

10. 大數據對教育教學的作用

數據（data），一般而言是指通過科學實驗、檢驗、統計等方式所獲得的，用於科學研究、技術設計、查證、決策等目的的數值。通過全面、准確、 系統地測量、收集、記錄、分類、存儲這些數據，再經過嚴格地統計、分析、檢驗這些數據，就能得出一些很有說服力的結論。大規模、長期地測量、記錄、存儲、 統計、分析這些數據，所獲得的海量數據就是大數據（big data）。在製作大數據時，需要嚴格的方案設計、變數控制和統計檢驗等，不然所獲得的大數據就是不全面、不準確、無價值或價值不大的。

在教育特別是在學校教育中，數據成為教學改進最為顯著的指標。通常，這些數據主要是指考試成績。當然，也可以包括入學率、出勤率、輟學率、升學 率等。對於具體的課堂教學來說，數據應該是能說明教學效果的，比如學生識字的准確率、作業的正確率、多方面發展的表現率——積極參與課堂科學的舉手次數， 回答問題的次數、時長與正確率，師生互動的頻率與時長。進一步具體來說，例如每個學生回答一個問題所用的時間是多長，不同學生在同一問題上所用時長的區別 有多大，整體回答的正確率是多少，這些具體的數據經過專門的收集、分類、整理、統計、分析就成為大數據。

分析大數據助力教學改革

近年來，隨著大數據成為互聯網信息技術行業的流行詞彙，教育逐漸被認為是大數據可以大有作為的一個重要應用領域，有人大膽地預測大數據將給教育帶來革命性的變化。

大數據技術允許中小學和大學分析從學生的學習行為、考試分數到職業規劃等所有重要的信息。許多這樣的數據已經被諸如美國國家教育統計中心之類的政府機構儲存起來用於統計和分析。

而近年來越來越多的網路在線教育和大規模開放式網路課程橫空出世，也使教育領域中的大數據獲得了更為廣闊的應用空間。專家指出，大數據將掀起新的教育革命，比如革新學生的學習、教師的教學、教育政策制定的方式與方法。

教育領域中的大數據分析最終目的是為了改善學生的學習成績。成績優異的學生對學校、對社會、以及對國家來說都是好事。學生的作業和考試中有一系 列重要的信息往往被我們常規的研究所忽視。而通過分析大數據，我們就能發現這些重要信息，並利用它們為改善學生的成績提供個性化的服務。與此同時，它還能 改善學生期末考試的成績、平時的出勤率、輟學率、升學率等。