大数据一体化教学实训平台简介

大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。

本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python 数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。

大数据一体化教学实训平台架构（总）

大数据一体化教学实训平台架构（理学方向）

大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）

大数据一体化教学实训平台特点

?B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。?模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。

?拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。?单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。

?资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学PPT、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。

?教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。

?软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。

云资源管理平台简介

云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。

云资源管理平台功能及特点

●支持系统资源实时统计和监控

●支持云主机批量操作和管理

●支持云主机模板创建与分配

●支持操作日志查看和可视化分析

●支持物理服务器集群管理

●支持基础网络与私有网络

●云硬盘可独立挂于云主机

●平台系统高可用，容错性强

●云主机性能卓越，媲美物理机

教学管理平台简介

教学管理平台是针对高校在教学中对教学资源、班级学员、练习考试、成绩等方面进行管理的平台。主要将传统的教学管理与练习考试等线下教学与学习模式转化为线上学习共同体，提升教师的教学效果及学生的学习效率。

R语言数据挖掘建模平台界面截图

课程建设思路

泰迪鱼骨教学法

泰迪科技根据高校实践教学中的痛点，提出“鱼骨教学法”的概念。以企业真实需求为导向，通过机器学习、网络爬虫技术、ETL数据迁移与预处理、Python编程技术、数据可视化、Hadoop项目实训等课程学习，把理论教学、案例教学、工具教学、实训项目融合一体，学生学习的技能紧紧围绕企业实际应用需求，将掌握的理论知识，通过企业案例的形式进行衔接，达到知行合一，“用以致学”的目的。

●基于鱼骨教学法，泰迪科技针对高校大数据相关专业设计了大数据系列课程

●每门课程都在一体化教学实训平台上进行授课、实训、管理、维护等

R语言数据挖掘建模平台简介

R语言数据挖掘建模平台是面向

高校理学方向专业在R语言方面的数

据分析与挖掘课程的分析建模工具，

底层基于R语言引擎计算，每个用户

可直接从教学管理平台跳转至本平台

进行使用。本平台支持工作流计算，

提供丰富的数据挖掘算法及图表可视

化效果。同时支持上传R语言算法到

平台端进行数分析与挖掘，具有高度

可用性及灵活性。

R语言数据挖掘建模平台界面截图

Python数据挖掘建模平台简介

Python数据挖掘建模平台是

面向高校在Python方面的数据分

析与挖掘课程的分析建模工具，底

层基于Python引擎计算，每个用

户可直接从教学管理平台跳转至本

平台进行使用。本平台提供丰富的

使用示例及优质的基于Python的

大数据行业案例，用户可快捷简便

地使用其进行建模分析的学习。同

时提供丰富的算法，每个算法可查

看其基于Python的实现源代码，

帮助学生更好学习数据挖掘算法及

大数据培训机构收费标准

“大数据”这个词的热度虽然下降了，但这种技术本身还在飞速发展扩张。从政府、银行、交通、金融到电商、零售、餐饮等各行各业的大数据应用及相关产品层出不穷，在越来越多的企业内开始投入使用。用人需求的增加，让大数据相关岗位的薪资在IT行业中名列前茅，让很多想学习大数据技术。零基础报名学习大数据费用多少？大数据技术的发展迅速，国内很多高校也开设了“数据科学与大数据技术”专业，但高校的教育始终是滞后于市场的发展需求的，网上关于系统的大数据课程很少，学习资源也不好找，很多人会选择走“大数据培训”这条路。大数据培训，目前市场上主要分两种课程：一是大数据开发，学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等，可以参考加米谷大数据开发课程由国家大数据标准组成员+企业大数据总架构师+企业项目经理联合研发课程（万行级代码，企业真实项目实战）。大数据学习虽然并没有多简单，但是

通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据技术的。二是数据分析与挖掘，学习Python、数据库、数据仓库、网络爬虫、数据分析与处理等，重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，具体学习内容可以参考加米谷大数据分析与挖掘培训课程，然后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，切实用数据分析驱动网站运营、业务管理，切实发挥数据的价值。报名费用和学习时长：培训大数据，一般费用在1w-2w不等，脱产学习从编程到项目实战时间要半年左右。大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

大数据一体化教学实训平台简介

大数据一体化教学实训平台简介大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python 数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。大数据一体化教学实训平台架构（总）

大数据一体化教学实训平台架构（理学方向）大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）

大数据一体化教学实训平台特点 ?B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。?模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。 ?拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。?单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。 ?资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学PPT、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。 ?教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。 ?软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。云资源管理平台简介云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。云资源管理平台功能及特点 ●支持系统资源实时统计和监控 ●支持云主机批量操作和管理 ●支持云主机模板创建与分配 ●支持操作日志查看和可视化分析 ●支持物理服务器集群管理 ●支持基础网络与私有网络 ●云硬盘可独立挂于云主机 ●平台系统高可用，容错性强 ●云主机性能卓越，媲美物理机

大数据入门培训课程内容是什么

大数据入门培训课程内容是什么大数据对于普通人而言，也就是知道大数据的表层意思，虽然生活在大数据时代，但却不知道大数据时代到底是神马东西？与我们有神马关系？！今天千锋大数据培训就来带你真正走进大数据时代。一提起大数据可能许多门外汉会觉得它的逼格是这样的：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。时代孵化大数据应运而生

大数据之前，人们喜欢抽样调查，随机抽取来走捷径。但是随着经济与科技的发展抽样调查面临着资金人员成本高，操作时间长，准确性偏差大等一系列弊端也暴露出来了。有了大数据，就相当于有了庞大的电子信息库，就可以采用所有数据进行分析处理，不但简单便捷也能更好的提高信息的精准度和工作效率，便捷了工作和生活。大数据成为日常生活小助手 1. 公交一卡通一个市每天产生4千万条刷卡记录，分析这些刷卡记录，可以清晰了解市民的出行规律，以有效改善城市交通。 2.在网络搜索框输入任何一个热门关键词都会跳出成千上万的相关信息 3.打开导航地图，路程距离、方向路况、所需时间都一目了然。这些数据，更好的方便我们的出行和工作，节省时间节省精力，感受科技时代的便捷。 4.淘宝等购物平台你在浏览的时候，系统会根据你的喜好、风格、和近期购买的商品为你推荐可能感兴趣的产品。比如猜你喜欢或者系统自动推荐相关商品。 5. 一个电影上映它的票房、上座率、排片量以及和同档期上映电影的数据比较分析，都需要大数据的支持。用精确全面的数据，对投资收益做一个精准度高的调查分析，更好的了解投资商品的盈亏。 6. 在影视圈常能听到流量小生之类的，所谓流量背后也是有强大的数据支持的。用大数据就可以分析出一个艺人是不红还是火到燃烧。大数据一直穿插在我们的生活中，只是内行人把它当做赚钱的技术，利用大数据的搜集分析为公司谋得利益，数据就是公司的命根子，现在公司渴求大数据技术人才，是一个热门岗位，想学习大数据技术的就认准千锋教育，千锋就

虚拟仿真实训平台在实践教学的应用-教育文档

虚拟仿真实训平台在实践教学的应用 1虚拟仿真技术的现状随着互联网技术及虚拟仿真技术的飞速发展，虚拟仿真实训平台平台这一教育资源也逐渐受到了教育界人士的青睐。目前国内投入运营的虚拟仿真实训平台平台屈指可数，以西南交通大学龙绪明教授为例，其率领团队开发的《SMT虚拟实践平台》已于2015 年初完成，目前被西南交通大学、北京理工学院使用；辽宁省交通高等专科学校的《地铁线路控制虚拟仿真》也在轨道交通工程系的实训课程中使用。这些虚拟教学手段的使用在教学过程中改善了教学效果。 2虚拟仿真实训平台的特点 2.1可制定“理、虚、实”一体化的实践教学计划，将虚拟仿真训练有效的应用于实践教学环节中原有的“理- 实”教学模式是利用现有的实验实训教学环境结合理论内容来进行教学，实践教学过程中，受到实验实训环境不完善、实验耗材昂贵、实验实训环境安全隐患等诸多因素制约，影响了实训的效果，不能达到职业教育对实践教学的要求。在融入了虚拟仿真实训平台基地环境之后，很大程度上解决了上述问题，并且可以在任何时间、地点、终端的情况下进行实践训练，构建出“理、虚、实”一体化的实践教学模式，切实提升学生的实践动手能力。

2.2可设计小概率事件训练方案，在虚拟环境中反复训练学生解决实际生产操作中所出现的故障、问题，避免学生在真实生产中误操作导致安全事故电气设备、机械设备对操作者的熟练程度要求比较高，在不熟悉设备的情况下往往会面临高电压、高温度的危险，误操作会导致操作者的受伤或生产企业的损失。虚拟仿真实训平台应用于实践教学，将让学生在面对真实设备前，实现对设备的原理、设备的外观、操作方法、注意事项、小概率事件及维修保养等各个生产环节的熟练掌握，最大程度为学生提供安全保障。 3虚拟仿真实训平台应用研究的必要性 2016年底，辽宁省教育厅将对开发的七个虚拟仿真实训平台基地进行验收，虚拟仿真实训平台基地即将投入运营，如何充分利用虚拟仿真实训平台平台，发挥其在实践教学中的作用，正实现“理、虚、实教学一体化”的问题已迫在眉睫。通过本文的探讨，为虚拟仿真实训平台基地的开发注入新的思路，并为虚拟仿真实训平台基地的合理使用提供理论依据；丰富虚拟仿真实训平台基地平台的应用及推广体系，为虚拟仿真实训平台平台的应用和推广提供更多建设性的可操作方案。通过对照传统实训基地教学模式，充分发掘虚拟仿真实训平台基地的教学优势，创建以虚拟仿真实训平台为主体的实践教学模式；利用虚拟仿真技术完善传统实践教学环节，构建科学合理的“理、虚、实”一体化实践教学体系。

大数据培训考试试卷(97分)

公需科目大数据培训考试 1.第一个提出大数据概念的公司是（单选题1分）得分：1分 ? A.麦肯锡公司 ? B.脸谱公司 ? C.微软公司 ? D.谷歌公司 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，到2020 年，统筹区域布局，依托现有资源建成（）区域临床医学数据示范中心。（单选题1分）得分：1分 ? A.100个 ? B.300个 ? C.400个 ? D.200个 3.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分）得分：1分 ? A.北大 ? B.浙大 ? C.复旦 ? D.清华 4.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 ? A.宏课程

? B.微课程 ? C.小课程 ? D.大课程 5.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 ? A.计算就是物理计算 ? B.搜索就是计算 ? C.数据的内涵发生了改变 ? D.计算的内涵发生了改变 6.大数据的本质是（单选题1分）得分：1分 ? A.洞察 ? B.联系 ? C.挖掘 ? D.搜集 7.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分： 1分 ? A.中期：创建大数据综合试验区 ? B.起步：建设大数据存储和云计算中心 ? C.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? D.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 8.根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15 万处更新。（单选题1分）得分：1分 ? A.2008年

【深圳千锋】大数据学习教程资料

【深圳千锋】大数据学习教程资料深圳大数据开发培训班哪家好？不多说，直接推荐千锋，现在口碑为胜的社会，口碑好才是我们靠谱的选择！今天小编除了给大家推荐好学习培训班之外，还给大家分享十本学习大数据开发的书籍，可以速速收藏待用了！《Python 数据科学手册》本书介绍了在Python中处理数据所必需的核心库：特别是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相关软件包。读这本书，你需要有Python基础，如果你没有Python基础可以先读《A Whirlwind Tour of Python》这本书是针对Python语言快速入门的书 2. 《Neural Networks and Deep Learning》是一本免费的在线书籍。这本书主要概述两大核心概念： ●神经网络，一个编程范例，使计算机可以从观测数据中学习 ●深度学习，这是一套强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别，语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了更好的解决方案。本书将教授许多神经网络和深度学习背后的核心概念。 3. 《贝叶斯思维》 think X系列的书籍之一，大多数讲贝叶斯统计的书，都是用数学符号，以数学概念（如微积分）为基础展开的，此书则用Python代码代替数学符号，用离散数学代替连续数学。这样一来，数学里的积分变成了求和，概率分布的运算大多成了简单的循环。 4. 《Machine Learning & Big Data》

这本书目前算是一部还没完结的作品，其目的是为了让软件工程师可以在不依赖库的情况下就能轻松构建机器学习模型，从而在理论和实践中获得平衡，大多数情况下，模型背后的概念或技术都很简单或者说比较直观，但是细节和术语上就容易出问题。另外，现有的库基本可以解决现有的问题。更多的时候它们有自己的抽象和架构来隐藏底层概念。本书的目的就是为了让基本概念更清晰。 5. 《Statistical Learning with Sparsity》在过去的十年中，计算和信息技术出现了爆炸性增长。随着它在各种领域如医学，生物学，金融和市场营销中涌现出大量的数据。本书在一个通用的概念框架中阐述了这些领域重要的数据科学思想。 6. 《Statistical inference for data science》本书是作为数据科学专业领域的书籍，也是一部有关推论统计学的Coursera配套书。本书旨在作为推论统计学的入门书籍。目标受众是具有数学和计算机编程基础的学生，他们希望将这些技能用于数据科学或统计学。这本书是免费提供的。 7. 《凸优化》这是一本关于凸优化的书，凸优化是一类特殊的数学优化问题，它包括zui 小二乘法和线性规划问题。众所周知，zui小二乘法和线性规划问题具有相当完善的理论，出现在各种应用中，并且这些问题可以用编程来解决。这本书主要是面向实际应用，丰富的案例是本书的特色《Python 自然语言处理》这是一本关于自然语言处理的书。“自然语言”是指用于人类日常交流的语

智慧出行大数据一体化管理平台整体建设方案V6.0

智慧出行大数据一体化管理平台建设方案 1

目录第1章前言 (11) 第2章总体设计 (12) 2.1、系统概述 (12) 2.2、系统设计原则 (14) 2.3、系统框架 (16) 第3章出行大数据采集子系统 (20) 3.1、前端采集技术 (20) 3.2、数据共享和交换平台 (22) 3.3、框架支撑平台 (23) 3.3.1、基础网络服务平台 (23) 3.3.2、架构 (24) 3.3.3、服务端/NetServer (25) 3.3.4、NetBusiness (25) 3.3.5、NetClient (26) 3.3.6、核心技术 (26) EPOLL多路复用I/O模型 (26) 3.3.7、共享内存数据库 (29) 2

3.3.8、概述 (29) 3.3.9、设计思路 (30) MEMORYCACHE的通道 (30) 3.3.10、消息组件 (40) 3.3.11、日志管理 (44) 3.3.12、系统预警及系统告警与状态管理 (45) 3.3.13、一致性哈希分发 (46) 第4章大数据资源整合存储子系统 (58) 4.1、基础出行数据 (58) 4.1.1、城市路网数据 (59) 4.1.2、公交线路数据 (106) 4.1.3、公交车辆数据 (109) 4.1.4、长途客运车数据 (110) 4.1.5、出租车数据 (113) 4.1.6、危化品车数据 (114) 4.1.7、共享单车数据 (115) 4.1.8、火车客运数据 (116) 4.1.9、民航客运数据 (119) 3

4.1.10、出行资产数据 (121) 4.1.11、出行需求数据 (122) 4.1.12、公路费用数据 (127) 4.1.13、气象数据 (127) 4.1.14、监控设备数据 (128) 4.1.15、追逃车辆数据 (129) 4.2、实时采集数据 (129) 4.3、实时计算数据 (129) 4.3.1、城市出行运行数据 (130) 4.3.2、公交车实时位置数据 (133) 4.3.3、公交（地铁）卡刷卡数据 (134) 4.3.4、长途客车实时数据 (135) 4.3.5、出租车实时数据 (136) 4.3.6、危化品车实时数据 (137) 4.3.7、共享单车实时数据 (138) 4.3.8、路口通行量 (139) 4.3.9、套牌嫌疑车数据 (139) 4.3.10、基于车辆识别的OD分析数据 (140) 4

大数据公司排名-大数据培训机构排名

大数据公司排名-大数据培训机构排名大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！ 2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供

专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的） 3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

全息虚拟仿真教学实训平台项目建设方案

全息虚拟仿真教学实训平台项目建设方案制作单位：联系人：联系方式：传真：

目录项目背景................................................................................................................................... - 1 -建设背景.. (1) 技术背景 (1) 建设思路 (2) 项目建设方案 .......................................................................................................................... - 2 -一期建设内容.. (2) 地理信息海量三维数据管理与应用软件.......................................................................... - 3 -仿真教学课件............................................................................................................................. - 5 -二期建设内容.. (15) 地理信息虚拟仿真实训室.................................................................................................... - 15 -全息教育和培训...................................................................................................................... - 15 -颠覆市场上VR设备的全新技术 ....................................................................................... - 16 -最领先的全息投影技术且具有成本优势........................................................................ - 16 -强大的内容创建能力............................................................................................................. - 16 -三期建设内容.. (21) 课件功能介绍........................................................................................................................... - 21 - 扩展方向.................................................................................................................................- 31 -全息教育及培训 (31) 数字城市 (31) 房地产 (32) 文物保护 (32) 城市规划 (33) 全息虚拟旅游 (33) 大型全息互动娱乐 (34)

智慧农业大数据一体化平台建设和运营综合解决方案

智慧农业大数据一体化管理平台建设和运营整体解决方案

目录一、概述 (8) 1.1、建设背景 (8) 1.1.1、国家政策 (8) 1.1.2、农业部政策 (8) 1.1.3、省内政策 (9) 1.2、农业信息化推进策略 (9) 1.2.1、四大目标 (9) 1.2.2、三大工程 (9) 1.2.3、十大任务 (9) 1.3、建设目标 (10) 1.4、建设意义 (11) 1.4.1、智慧农业推动农业信息化 (11) 1.4.2、智慧农业提高农业管理水平 (11) 1.4.3、智慧农业保障农产品和食品安全 (12) 1.5、建设内容 (12) 1.5.1、建设农业物联网 (13) 1.5.2、建设农产品生产全过程大数据管理平台 (13) 1.5.3、建设全过程可视化平台 (13) 1.5.4、建设农情预警中心 (13) 1.5.5、建设全流程农业数据库 (13) 1.5.6、建设全周期溯源信息平台 (14) 1.5.7、建设智慧农业生产公共接入平台 (14) 二、现状分析 (15) 2.1、农业管理现状 (15) 2.1.1、数据采集困难 (15) 2.1.2、信息普及困难 (15) 2.1.3、会商培训困难 (15) 2.1.4、监管追溯困难 (15) 2.2、农业生产现状 (16) 2.2.1、传统农业特征明显 (16) 2.2.2、盲目使用化肥农药 (16) 2.2.3、灾害抵御能力不强 (16) 2.2.4、生产积极性不高 (16) 2.3、农业物流现状 (17) 2.3.1、渠道不通 (17) 2.3.2、技术落后 (17) 2.3.3、信息滞后 (17) 2.3.4、多元无序 (17) 2.4、农业市场现状 (17) 2.4.1、市场分析缺乏 (17) 2.4.2、竞争能力弱小 (18) 2.4.3、销售渠道单一 (18)

大数据培训课程大纲是什么

大数据培训课程大纲是什么众所周知，大数据是当前最热门的技术岗位，也是未来发展的一个趋势，因此，大数据发展前景是毋庸置疑的，很多同学都打算学习大数据相关知识然后到大数据行业分一杯羹，那么大数据的培训课程内容是大家最为关心的。下面给大家介绍一下大数据课程内容。大数据培训课程都教些什么？就目前而言，并没有一个规范的课程大纲，因为大数据刚刚兴起，还在处于发展阶段，课程内容都是由it培训机构自己研发，所以不同it培训机构课程内容会有区别的。大家如果想了解大数据培训课程内容请与自己所就读的培训机构的课程为准。事实上大数据的技术还是基于软件开发技术衍生的，学习大数据库同样学会编程才行，没有编程技术肯定是做不了大数据相关技术的。以下是千锋教育的大数据培训课程内容，希望能对你有所帮助。千锋教育的大数据课程体系是分八个阶段的学习：

第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java 语言的概念、字符、流程控制等第二阶段了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，学习JavaScript交互功能的开发应用。第三阶段JavaWeb和数据库第四阶段Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell脚本编程、Linux权限管理等基本的Linux使用知识，了解Linux常见版本，通过实际操作学会使用。第五阶段Hadoop生态体系，Hadoop是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。第七阶段Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题，这一阶段需要讲解Storm的架构原理、安装部署、实战演练，同时穿插卡夫卡的体系、使用、发布、订阅等。第八阶段项目案例，前七个阶段都是理论知识的学习和实战演练，到了这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，保证工作能力。千锋教育重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。血拼20

大数据相关培训学习资料的整合

众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而zui重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。大数据已经成为时代发展的趋势，大数据的培训学习也就应运而生，可是大数据具体学习什么内容呢？下面是这篇文章是大数据相关培训学习资料的整合。 1、Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java 数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类； 2、LINUX操作系统通过本模块的学习，让学员系统地掌握企业级LINUX操作系统，熟练操作与管理LINUX 系统及运行在LINUX系统上的各种应用与服务；如今大数据平台只能部署在LINUX环境下，学完本模块内容对大数据系统的部署、管理、维护与户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器。 3、SHELL编程

脚本语言是当前不管是在UNIX系统，还是LINUX系统都是非常流程的语言，想成为一名优秀的大数据工程师，熟练掌握脚本语言对大数据进行分析处理，不权可以提gao效率，也是必须掌必备技能。通过本模块，让学员掌握LINUX系统下脚本语言的编写分规范、脚本语言的开发与应用。 4、ORACLE数据库 ORACLE数据库占现在关系型数据库商业市场56%以上的份额，世界500强企业中有98%的企业都选择用ORACLE数据库作为公司核心数据库。此模块为 ORACLE 11G OCP课程的全部内容，学完此模块，学生有能力通过ORACLE 11G OCP 国际认证考试，并掌握企业中数据库管理的实践操作技术；在未来，ORACLE数据库与大数据的发展紧密结合、相辅相成，学好ORACLE数据库是理解大数据平台对海量数据的存储与处理的前提。 5、YSQL数库+LAMP部署 MYSQL是中小型企业与互联网企业广泛使用的关系型数据库系统，且MYSQL是大数据平台的主要数据来源之一；本模块讲解MYSQL在企业中的应用，从体系结构讲解到实际部署、管理、维护与优化等，给学员重现企业的MYSQL的真实环境。 6、HADOOP架构与大数据开发 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，是企业搭建大数据应用平台的首选技术架构；各行各业对大数据平台的部署、管理以及数据挖掘和数据分析等岗位人才一票难求；在前五个模块的基础之上，通过本模块的学习让学员系统的掌握大数据在企业中的建模、开发、管理与维护等实践技术。 7、HTML、CSS与JavaScript HTML只是一种标记语言，它只能建议浏览器以什么方式或结构显示网页内容，这不同

大数据学习网盘-大数据学习资料

大数据学习网盘-大数据学习资料零基础想要学习大数据，讲真，真的还是一件困难的事，不过人生就是这样，只有你越过更大的困难，才知道自己会有更大的收获。就像现在的大数据行业，人人都说大数据行业好，薪资高，但是你看到每一个学习大数据的学生为此付出的惨痛经历吗？你看到过大数据工程师曾经日夜苦读、钻研书籍和教程吗？付出不一定有回报，但不付出一定不会有回报，想要更大的收获，先来收下千锋小编这波大数据书籍和视频教程吧！一、大数据书籍推荐： 1、《为数据而生》书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。 2、《智能时代》这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但

是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。 3、《R语言预测实战》 R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。 3、《数据之巅》这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。 4、《Hadoop权威指南》《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。 5、《Hive编程指南》《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案一、项目建设的意义及目的芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。二、功能模块和建设思路芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设本模块主要包含：大数据教学科研一体机技术参数：

智慧环保大数据一体化管理平台建设方案

智慧环保大数据一体化管理平台建设方案 I

目录第1章前言 (13) 1.1、建设背景 (14) 1.1.1、相关政策 (14) 1.1.2、政策引导：三个说得清 (15) 1.2、环境面临问题 (15) 1.2.1、全球十大环境问题 (15) 1.2.2、国内面临环境问题 (16) 1.3、智慧环保发展需求 (16) 1.4、建设目标 (17) 1.4.1、业务协同化 (17) 1.4.2、监控一体化 (18) 1.4.3、资源共享化 (18) 1.4.4、决策智能化 (18) 1.4.5、信息透明化 (19) 第2章设计原则和设计依据 (20) 2.1、设计原则 (20) 2.1.1、以标准化为纲，促进系统建设规范化 (20) 2.1.2、以数据流为轴，提高信息资源共享的水平和能力 (21) 2.1.3、以顶层设计为本，破解业务系统建设偏失 (22) 2.1.4、以流程规范为重，通过整合与重构推进业务协同 (22) I

2.1.5、以数据挖掘和模型技术为径，提升综合决策能力 (23) 2.2、设计依据 (23) 第3章智慧环保大数据平台总体规划 (1) 3.1、建设目标 (1) 3.1.1、广泛感知、一体化管理。 (2) 3.1.2、海量聚集、智能处理。 (2) 3.1.3、面向决策、面向管理 (2) 3.1.4、应急决策、及时响应。 (2) 3.2、建设原则 (3) 3.2.1、统筹规划、分步实施。 (3) 3.2.2、需求导向驱动、界面友好 (3) 3.2.3、保护既往投资、整合现有资源 (3) 3.2.4、充分发挥各领域专业厂商的优势、做到强强联合 (3) 3.2.5、统一标准规范、保障安全 (4) 3.3、总体框架 (4) 3.3.1、一个中心：环境数据中心 (4) 3.3.2、两大门户：内网办公门户和外网公众服务门户 (5) 3.3.3、三个平台 (5) 3.3.3.1、环境地理信息平台 (5) 3.3.3.2、综合办公一体化平台 (5) 3.3.3.3、数据交换平台 (6) II

大数据实训方案

大数据实训教学大纲 1 / 5

一、实训目标基于Hadoop为核心，通过实训，达成以下目的： ????? ?? ? ?认识大数据，认识大数据技术在新时代对企业的重要性。掌握 Linux的基础知识和应用掌握hadoop集群环境的搭建。熟悉HDFS分布式文件系统的原理，掌握HDFS的API的开发。通过实际案例的开发，了解MapReduce原理，掌握MapReduce的开发技术。了解Hive，学习Hive集群的搭建。掌握Hive的DML和DDL相关技术。认识ZooKeeper，学些ZooKeeper集群的搭建，了解ZooKeeper在Hadoop集群中的作用。了解HBase原理和架构，掌握HBase API编程，掌握HBase数据的导入和导出。通过综合案例实践，掌握Hadoop以及相关框架的开发和应用。二、实训课程内容介绍 1、课程大纲

训 3 / 52、通过案例初步认识大数据 Linux入门1、Linux简介、安装 2、常用命令 3、文件权限及操作 4、用户及权限管理 5、Linux下搭建Java开发环境 Hadoop入门1、Hadoop介绍 2、Hadoop安装配置 3、hadoop初始化和测试 4、配置ssh免密码登陆配置和ssh原理 HDFS 1、HDFS原理 2、HDFS的shell操作 3、HDFS原理 4、HDFS的java接口 5、Hadoop RPC 6、HDFS读取数据过程技术速成 Map-Reduce 技术培训 1、MR介绍 2、WordCount执行流程和代码编写

4 / 5

5 / 5

税务会计实训教学平台

《税务会计实训教学平台》使用手册厦门网中网软件有限公司

6学生学生登录系统后，可对以下菜单项进行操作： 6.1首页为学生提供快速便捷的课程操作界面，以及查看最新通知公告功能。操作前提：学生已经添加到某个教学班中，所以学生界面首页只显示已经添加进的教学班课程！ “我的课程”显示了课程列表，在每一个课程中，学生可以相应地选择“进入课程集中实训”、“做作业或考试”进行学习、查看成绩。 “我的教学通知”显示了管理员和教师发布的最新通知，学生可以点击查看。

6.1.1我的课程首页显示的是系统预设的课程以及教师新增的课程。点击首页课程列表中的课程图标或者“进入课程集中实训”，进入实训课程学习。选择其中的一章展开，点击某一节，右侧出现具体的实训图标。下面分别介绍实训题、课件的操作。

6.1.1.1实训题操作 ?实训操作步骤点击实训图标进入实训操作。第一步、选择实训题目在下图所示的列表中选择一道实训题目，点击进入实训操作。如：点击“新办税务登记”。注意：一些实训题需要有多个角色进行操作，进入做题时要注意选择正确的角色。此时，选择好实训题进入时，将会显示“选择角色”界面，只有正确选择了角色才可继续操作！第二步、查看背景材料完成实训任务有时需要参考背景材料，如下图所示，“新办税务登记”业务中填写税务登记表需要参考“企业联系方式”。点击“企业文件类”，下方显示企业文件类文件夹，点击“企业联系方式”，可看到企业各个联系人的联系方式等。

注意：有些单据可能需要多个背景材料（单据），有些可能并不需要，因此，该步骤可能需要反复操作也可能省略，即不用进行背景材料查看！第三步、数据分析并录入结果根据实训任务及背景材料提供的信息，提取有用的信息进行数据分析，并将分析结果填入相应的空格。

高校大数据工程教学实训平台解决方案

高校大数据工程教学实训平台解决方案大数据的出现催生出产业人才缺口瓶颈，在大数据挖掘项目的实施方面，被调查公司普遍缺乏相关的技术能力。75%以上的公司表示在人员和培训方面存在障碍，会大数据挖掘技术的人才很热门，但是比较难找而且昂贵，会Hadoop 技术的数据挖掘人才更是奇缺。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满足日益增长的大数据分析人才需求，很多大学开始尝试开设不同程度的大数据分析课程。“大数据分析”作为大数据时代的核心技术，必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。目前高校大数据教学的主要困境：教师资源严重不足、尚未建立起合理的大数据教学体系、实践教学平台搭建困难、大数据实践应用案例缺乏、学生缺少实战机会……如何解决高校面临的这类难题，已经成为高校厄待解决的主要问题之一。波若高校大数据实训教学平台流程：交互式学习模式提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习，在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的方法，确保学生在短时间内掌握大数据课程知识及数据分析技能。大数据实战及案例分析提供实战案例数据，包括网站流量数据、汽车数据、房屋交易数据、电商商品数据、搜索引擎等多种业务数据，数据超过100T，按周期更新数据内容。

真机实验实训实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最灵活的、渐进式的掌握大数据生态体系。充分支撑科研工作提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，可以对行业数据进行挖掘分析，按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支持。波若高校大数据实训教学平台之大数据挖掘建模平台波若数据挖掘平台是一套基于Hadoop架构的大数据挖掘建模平台，能满足有大数据挖掘需求的师生利用图形化的界面进行大数据分析。 MLP主要主要包括：云数据挖掘引擎、调度系统、主机监控系统、云平台监控系统、云数据挖掘算法库等，具体如下： 1.云数据挖掘引擎 (1)挖掘引擎：云分类引擎、云聚类引擎、云关联规则引擎、云智能推荐引擎等等 (2)调度系统：包括作业调度、作业监控和作业管理 (3)主机监控系统：主要用来采集集群中主机的cpu、memory、disk、proces、network 等相关数据，并采用图形化的方式展示。 (4)云平台监控系统：主要用来监控云计算平台的运行指标，可以实时监控云平台的运行情况，子节点运行情况，用来为系统增加/删除/更新节点提供知道依据。它主要包括：1）分布式文件系统监控；2）作业监控；3）云平台管理等功能 2.云数据挖掘算法库 (1)分类算法：基于并行计算的分类算法，如： a.朴素贝叶斯、贝叶斯网络 b.随机森林 c.神经网络 d.模糊神经网络 e.支持向量机 (2)聚类算法：基于并行计算的聚类算法，如：

1.移动互联和“互联网+”教学实训平台解决方案

移动互联网和“互联网+” 教学实训平台解决方案

目录一、移动互联网应用的开发应用发展趋势 (1) 二、移动互联网应用人才现状及市场需求 (3) 三、移动互联网应用“4合1”开发环境 (7) 移动互联网应用“4合1”开发平台优势 (7) 四、移动互联网应用的开发技术发展方向 (8) 五、“4合1”开发平台之--原生态开发环境 (8) 六、“4合1”开发平台之--Web型开发环境 (9) 七、“4合1”开发平台之--混合型开发环境 (9) 八、“4合1”开发平台之--统一型开发环境 (10) 九、“4合1”开发平台培养人才就业优势 (10) 十、“4合1”开发平台课程体系—实训平台特点 (11) 附件1：硬件列表 (12) 附件2：实训资源 (12) 附件3：移动互联网开发实训室方案-报价清单 (12)

一、移动互联网应用的开发应用发展趋势二十一世纪最初的十几年，计算机及网络技术飞速发展和普及，伴随着信息的爆炸以及经济的腾飞，使我们的生活，尤其是中国人的生活方式、生活节奏发生着翻天覆地的变化。在今天的中国，无论是地铁站里匆匆的上班族，还是风景名胜中熙熙攘攘的人群，亦或是餐厅里大快朵颐的食客，几乎每个人的手中都拿着手机、Pad等移动终端，或社交，或拍照，或阅读，或购物。微信，淘宝，优酷等等，小小的屏幕仿佛囊括了你日常生活的所有需求。据统计，截至2015年底，我国的移动互联网用户总数已经达到了9亿，并且还在不断增长，中国已经进入全民移动互联的时代。图移动互联网的特点信息技术的革命带来生活的便利，也使得人们对生活品质提出更高的追求，而这些追求又反过来刺激着技术的进一步发展。进入2015年后，各大运营商的4G网络牌照都已正式发放，移动互联的基础设施已经趋于完善。而终端方面，硬件性能节节攀升，各大系统提供商也纷纷出手。Android、iOS加速了系统的开发进程，以适应更新的应用需求，微软也正式推出了Windows10，意图在移动终端领域建立自己的据点。作为新兴产业，移动互联并不局限于自身，而是作为应用平台向传统行业广泛的延伸。比如近年我们熟知的车联网、智能家居、工业4.0等，这些无一例外都需要移动互联技术的支撑。