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：

a.K-Means 算法

b.Canopy 算法

c.Fuzzy K-Means 算法

d.Mean Shift 算法

(3)关联规则：基于并行计算的关联规则算法，如：

a.二项集关联规则

b.推荐器算法

(4)智能推荐:基于并行计算的智能推荐算法，如：

a.基于用户的协同过滤算法

b.基于内容的协同过滤算法

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

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。

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案（项目需求与技术方案）一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)

集团大数据平台整体方案业务需求分析

集团大数据平台整体方案业务需求分析 1.1总体需求大数据平台应支持集团总部、省和地市三级使用方式。使用单位还包括下属单位和控股公司等。大数据平台要求使用Hadoop系统应实现主流数据仓库的功能，同时支持与现有系统Oracle数据库及Teradata数据仓库的无缝连接。大数据平台需支持多应用管理，即支持对应用的服务级别管理（SLA）。能够实现应用的访问资源控制，支持资源隔离。同时支持多租户功能，例如多租户管理、租户的操作员管理、租户的分等分级分组管理、租户的度量管理、租户的角色管理、租户应用授权、租户数据隔离、租户的资源隔离等功能。大数据平台应具有统一运维监控方面，可以图形化的实现安全管理、用户管理、监控运维、服务调度、应用部署、资源管理、作业编排、服务接口等。大数据平台应同时支持作业调度管理，即实现统一的作业调度与编排管理功能，支持使用工作流的可视化的方式对工作任务进行统一编排和调度。同时支持作业的资源管理、流程管理、任务管理、数据管理、应用管理、租户管理、多

ETL 调度任务的部署和并行处理等功能。集团大数据平台的建设内容包含： Str/UnStr Cloud TOS （SLA ）SOA R 、SQL Parser TDH Hadoop JDBC 、ODBC Map Reduce 、Spark 基础平台架构计算逻辑平台UI 主数据交互（ERP MDM ）营销数据（ACRM 交互）综分平台融合六大重点应用量收业务分析（逻辑）迁移量收接口迁移（对外接口）四大核心功能量收数据迁移外围数据量收（存量）业务系统总部、省、地三级多终端应用图3-1大数据平台建设内容重点建设内容包括： 1) 基础平台建设 2) 量收迁移 3) 六大重点应用 4) 与CRM 、综分、MDM 等系统的融合 5) 基于大数据平台的数据应用。 1.2 数据管理集团大数据平台的数据管理，包含数据采集、数据交换、数据存储与管理（包含结构化数据管理、半/非结构化数据管理、数据存储等）、数据清洗加工、数据计算和查询等方面

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)

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：

集团大数据平台整体方案项目概述

集团大数据平台整体方案项目概述 1.1建设背景 1.1.1集团已有基础经过十几年的信息化建设，集团已经积累了覆盖邮务、速递物流、金融三大板块的海量生产和经营数据，这些数据分布在集团各类应用系统和数据库中，支撑着集团业务的发展。集团初步搭建了由名址系统、量收系统、速递平台系统、数据分析平台组成的初步的数据仓库，为数据分析挖掘工作打下了一定的技术基础。组建了专业的组织架构促进企业数据管理与应用的规范化与制度化。集团已成立数据中心，集团数据中心和各省的数据分析团队已经进行了多个专题的数据分析与成果应用的尝试。 1.1.2痛点及需提升的能力集团拥有丰富的客户资源，海量的数据积累。在大数据时代，要充分挖掘数据价值，跟上时代的步伐。板块间数据存在壁垒，共享不足，无法实现集团企业数

据的充分有效利用。数据存在冗余、分散、安全性差、一致性差等问题，应建立有效的数据管控体系，打破信息孤岛、实现企业信息数据共享、提升数据价值。非/半结构化数据利用不足，需利用大数据技术加强应用。 1.1.3大数据趋势随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用，现代社会已经迈入全新的大数据时代。掌握大数据资产，进行智能化决策，已成为企业胜出的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，重新定义自己的核心竞争力，从数据中揭示规律，了解过去、知悉现在、洞察未来，数据驱动企业运行与决策的科学性，构建智慧企业，打造核心竞争力。数据的爆炸式增长以及价值的扩大化，将对企业未来的发展产生深远的影响，数据将成为企业的核心资产。如何应对大数据，挖掘大数据的价值，让大数据为企业的发展保驾护航，将是未来信息技术发展道路上关注的重点。

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

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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。

大数据教育平台方案

大数据教育平台初步方案项目背景与目标现在高校和各个教育机构在进行大数据课程教育时普遍面临着没有实验环境、没有大数据项目所需真实的实验数据、没有切合真实项目的实验教材、没有配套的教学方案的问题。我们提供的大数据教育平台为各高校提供大数据教育的实验平台服务。平台主要提供实验环境，真实项目实验数据，大数据教学实验手册、配套教学ppt、实验环境相关下载。平台注册使用并非采用互联网的开发注册方式，而是采用与高校合作，高校通过服务的购买，分配给老师账号。老师通过实际的课程安排，分配给学生账号和资源。平台根据高校使用平台情况通过线下方式与高校结算服务费用。平台可用于两种模式，云平台模式和一体机模式。云平台模式通过互联网提供虚拟化服务，用过分配的账号进行使用。一体机用于学校内部自有网络，一体机模式的服务器在联网条件下可以下载或更新云平台中的更新内容。产品功能 1. 账号管理 1.1平台管理员账号管理可以设置修改平台管理员账号密码。 1.2学校账号分配平台在与高校签订协议后，由平台发放给学校一个管理账号。此账号具有账号管理功能。可以创建老师账号。可以编辑学校相关信息。

1.3教师账号分配学校管理账号，新建老师账号并编辑，包括，登录名、姓名、教师编号、性别、院校等信息。 1.4新建学生账号教师账号，新建班级、添加学生。新建学生信息包括,登录名、姓名、学号、性别、专业、院校、班级。 1.5关闭班级当关闭班级将回收班级下面所有试验资源。关闭前需提示警告。 1.6修改账号密码。 2. 资源管理 2.1 资源申请管理云平台资源申请提供两种申请管理模式。第一种，资源审核模式。老师提交申请后由校方管理账号进行审批。第二种，默认审核模式，默认给老师50人（可配置）的配额上限，无需审核。并提供配额上限的数量的修改功能。一体机，无需资源申请。需要设置老师资源配额上限。 2.2教师平台资源申请（云平台）老师通过班级的课程安排情况，申请试验平台的使用时间和人数。申请由新建班级和学

集团公司大数据平台整体建设方案

目录 1项目概述 (11) 1.1建设背景 (11) 1.1.1集团已有基础 (11) 1.1.2痛点及需提升的能力 (11) 1.1.3大数据趋势 (12) 1.2建设目标 (12) 1.2.1总体目标 (12) 1.2.2分阶段建设目标 (13) 1.3与相关系统的关系 (13) 1.3.1数据分析综合服务平台 (13) 1.3.2量收系统 (14) 1.3.3金融大数据平台 (15) 1.3.4各生产系统 (15) 1.3.5CRM (15) 1.4公司介绍和优势特点 (15) 1.4.1IDEADATA (15) 1.4.2TRANSWARP (17) 1.4.3我们的优势 (18) 2业务需求分析 (21) 2.1总体需求 (21) 2.2数据管理 (22) 2.2.1数据采集 (23) 2.2.2数据交换 (23) 2.2.3数据存储与管理 (23) 2.2.4数据加工清洗 (24) 2.2.5数据查询计算 (24) 2.3数据管控 (25) 2.4数据分析与挖掘 (26)

2.6量收系统功能迁移 (27) 3系统架构设计 (28) 3.1总体设计目标 (28) 3.2总体设计原则 (28) 3.3案例分析建议 (29) 3.3.1中国联通大数据平台 (29) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (36) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (48) 3.3.4案例总结 (53) 3.4系统总体架构设计 (54) 3.4.1总体技术框架 (54) 3.4.2系统总体逻辑结构 (57) 3.4.3平台组件关系 (59) 3.4.4系统接口设计 (64) 3.4.5系统网络结构 (68) 4系统功能设计 (70) 4.1概述 (70) 4.2平台管理功能 (70) 4.2.1多应用管理 (70) 4.2.2多租户管理 (74) 4.2.3统一运维监控 (75) 4.2.4作业调度管理 (94) 4.3数据管理 (96) 4.3.1数据管理框架 (96) 4.3.2数据采集 (98) 4.3.3数据交换 (101) 4.3.4数据存储与管理 (102) 4.3.5数据加工清洗 (120) 4.3.6数据计算 (121)

大数据实训室

大数据实训室招标编号：JZDFGZ-GP-20192303 采购文件采购单位：贵州电子商务职业技术学院采购代理机构：北京建智达工程管理股份有限公司日期：2019年9月

投标供应商资格要求（一）一般资格要求： ①具有独立承担民事责任的能力：具备有效的统一信用社会代码营业执照； ②具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度：提供2018年度经会计师事务所出具的审计报告，包括“三表一注”(资产负债表、利润表、现金流量表及其附注),新成立不满一年的企业，应提供开户银行出具的资信证明； ③具有履行合同所必须的设备和专业技术能力：具备履行合同所必需的证明材料或承诺； ④具有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录：提供2019年1月至今任意连续3个月依法缴纳税收和社会保障资金的付款凭证； ⑤参加本次政府采购活动前三年内，在经营活动中没有违法违规记录：提供《参加政府采购活动前三年内在经营活动中没有重大违法记录的书面声明》； ⑥法律、行政法规规定的其他条件：/ （二）本项目所需特殊行业资质或要求：/ （三）本项目不接受联合体投标,不得转包与分包。

采购清单、技术参数及商务要求第一节采购清单及技术参数 3/30

2、包转发率：整机333Mpps 3、2个Slot扩展槽 4、支持1G/10G/40G端口聚合，支持动态聚合、跨设备聚合 5、支持可插拔双电源、可插拔双风扇结构设计 6、支持基于端口、IP子网、协议、MAC、Voice的VLAN 7、支持SDN控制方式;支持网络拓扑的自动发现 8、对交换机的自动配置、自动软件升级; 9、支持多租户环境及租户之间的访问控制机制; 10、支持L3虚拟和物理服务的插入和串连，并可应用于特定的租户或者多租户共享； 11、支持IPv4/IPv6，支持BGP、BGP4+，支持ISIS、ISISv6，支持VRRP、VRRPv3 12、支持组播VLAN、PIM SM、PIM DM、MSDP，支持双向PIM 13、支持MPLS转发、LSP、LDP、L2VPN、L3VPN、VPLS、MCE 14、支持用户分级管理和口令保护，支持基于端口的认证和MAC认证，支持AAA认证、Radius认证、HWTACACS、SSH2.0、Portal认证、PKI、HTTPs、EAD等安全认证 4接入交换机1、48*10/100/1000TX+4*SFP 2、交换容量：336Gbps，包转发率：87Mpps 3、网络协议：二层环网协议：支持STP/RSTP/MSTP协议，支持STP Root Protection，支持RRPP；路 4台 4/30

大数据教学实训沙盘建设方案

大数据教学实训沙盘建设方案(图文) 2020-01-24 13:31 | 人气：1095 分享至：收藏大数据教学实训沙盘是根据企业实际项目建设而成，并提供沙盘配套装置、软件以及教学实训资源。沙盘的作用主要有三个：一，采集真实数据，解决教学中缺少真实数据的困扰；二，形成从数据采集、预处理、挖掘建模、模型部署的业务闭环，可以把构建模型发布到沙盘系统上，根据模型产生真实的反馈不断的修正模型精度；三，沙盘模拟真实的业务场景，改变传统的教学模式，将理论与实践融为一体的设计思路，使学生在参与、体验中完成从知识到技能的转化，提升学习效果。

大数据系列教学实训沙盘主要包括： A. 机智过人教学实训沙盘 B. 电力智能分项教学实训沙盘 C. 动态人脸识别教学实训沙盘 D.新零售-无人智能售货机商务数据分析教学实训沙盘 E.…… 1. 机智过人教学实训沙盘（1）机智过人教学实训沙盘简介机智过人教学实训沙盘由三部分组成：

一、机智过人机械臂教学实训装置（以下称：机器人）；二、机器人控制软件系统；三、沙盘配套教学实训资源。本沙盘主要是通过深度学习技术实现无序物料的抓取工作，其采用工业相机和激光位移传感器相结合的方式获取无序零部件的空间位置信息，根据深度学习算法提供抓取位置的坐标，机器人接收到坐标信号并实施抓取，之后利用深层卷积神经网络算法进行自训练，从而实现零部件的无序抓取。通过该沙盘实操案例的学习让学生掌握深度学习的基本原理与应用过程。另外，可用数据挖掘建模平台对沙盘所产生的数据基于深度学习算法进行训练，然后将结果传输给机器人使其可以通过训练自动实现无序零部件的抓取，极大提高了机器人的智能性。

集团大数据平台项目实施整体方案

集团大数据平台项目实施整体方案 1.1项目实施总体目标我方承诺按照集团集团公司对项目建设的要求，认真研究调研，制定切实有效的实施方案，并根据实际情况，提交相应实施方案文档，其中技术文档内容主要包括项目需求分析文档、系统设计及技术文档、开发测试及部署规划、试点及系统上线规划及具体内容等。管理文档主要包括人员及组织管理、环境及资源需求计划、设备规划及使用、项目进度计划及里程碑管理、过程质量及风险控制计划以及培训交接计划等。我方将根据项目进度，及时分配调度充足人员入场，在甲方监督下，在符合相关监管部门的审计制度和集团内控审计要求的前提下，根据甲方工程实施计划及进度要求，完成大数据平台的搭建、应用开发、联调测试、集成部署和培训等方面的工作。 1.2项目管理项目管理由我方项目经理以及集团项目经理在所计划实施的项目过程中执行。

工作范围 ●确定项目计划、进行项目计划控制； ●监控项目状态、产生定期的项目状态报告； ●负责项目期间的沟通管理，召集并主持定期的项目状况会议； ●对项目范围、成本、风险、人力、干系人等进行全过程的管控； ●其它与项目相关的事务。我方的责任 ●负责与本公司内部有关的协调工作； ●负责与集团的项目经理合作，共同负责项目中的协调工作； ●与集团的项目经理协调配合，完成以上项目管理工作。集团的责任 ●负责与本公司内部有关的协调工作； ●负责与我方的项目经理合作，共同负责项目中的协调工作； ●与我方的项目经理协调配合，完成以上项目管理工作。

1.3业务确认工作范围 ●业务需求确认，对大数据平台的业务需求结合当前实际业务情况进行确认。工作完成后需提交的结果 ●集团大数据平台需求列表我方的责任 ●指定相关业务/技术顾问和用户的相关业务部门进行业务确认、分析 ●执行以上陈述的工作，并提交阶段性工作结果集团的责任 ●指定参与业务需求确认的项目组和业务部门的相关人员 ●协调业务需求确认确认过程中的业务人员、时间安排等有关事项 ●对集团大数据平台业务需求列表进行确认 1.4数据调研工作范围

高校大数据专业教学科研平台建设与方案

高校大数据专业教学科研平台建设案一、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。

Hongya大数据实训平台

第一章平台介绍架构介绍大数据竞赛平台采用私有云系统建设，基于私有云环境架构建设大数据竞赛系统，结合当今大数据形势、主流竞赛设备、技术在数据挖掘与分析等方向为学校提供全面的竞赛环境。通过动手实际操作，强化学生对大数据技术知识的理解，提高集群部署与数据分析操作能力。整个平台的运行依托于云计算系统，将云计算系统的计算资源与各种教学资源整合在一起，向用户提供各种服务。具体说明如下：底层IaaS层为整合各种IT资源，包括云资源计算设备、管理控制设备、资源调度设备资源。统一的云系统将这些设备资源进行虚拟化管理，向上提供基础服务，包括分布式数据存储、计算服务、负载管理和备份等。这一层使用虚拟化技术，将分布式计算资源进行整合，为实验室的运行提供统一管理和使用。中间的PaaS层为云系统业务调度中心，包括统一身份认证管理、各种管理功能、竞赛考题资源管理、统一业务访问控制和数据监控、采集和分析功能等。这一层将各种竞赛环境需要的开发支持与管理工具、实验教学管理工具等有机地整合在一起，对上一层资源工具打包整合进行按需分配。

SaaS层包含了向最终用户提供的各种服务以及各种资源调用。方式为通过竞赛系统，将竞赛考题和所需要的实验环境进行整合为用户进行服务。调用资源的终端可以为PC、笔记本电脑、各种云终端和平板电脑。云系统的优点是可以通过网络进行访问，可在教室、办公室、图书馆、寝室访问使用，可有效的提高系统使用率。竞赛平台该模块为此平台的核心内容，参赛选手在此进行大数据竞赛。当开启比赛模式后，参赛选手统一在此页面下进行登录，登录后，竞赛平台页面包含以下主要信息：虚拟机信息、通知栏、当前成绩、比赛题目、排行榜、比赛信息等。