大数据实验实践教学及科研平台
实践教学融入科学研究(3篇)
第1篇随着我国教育事业的不断发展，实践教学在高等教育中的地位越来越重要。
实践教学不仅有助于提高学生的实践能力和创新能力，还有助于推动学科的发展。
将实践教学融入科学研究，可以促进学科交叉融合，培养具有综合素质和创新能力的优秀人才。
本文将从实践教学融入科学研究的重要性、实施策略以及取得的成效三个方面进行探讨。
一、实践教学融入科学研究的重要性1. 提高学生的实践能力实践教学将理论知识与实际操作相结合，使学生能够在实际工作中发现问题、分析问题、解决问题。
通过实践教学，学生可以积累丰富的实践经验，提高自己的实践能力，为今后的职业发展奠定基础。
2. 培养学生的创新能力实践教学鼓励学生积极探索、勇于创新。
在实践过程中，学生需要不断尝试新的方法、新的思路，从而激发创新思维。
将实践教学融入科学研究，有助于培养学生的创新精神和创新能力。
3. 推动学科发展实践教学与科学研究相互促进，共同推动学科发展。
通过实践教学，教师可以将最新的科研成果转化为教学内容，使学生紧跟学科发展前沿；同时，学生的实践成果可以为科学研究提供新的思路和方向。
4. 促进学科交叉融合实践教学将不同学科的知识和技能相结合，有助于培养学生的跨学科思维。
将实践教学融入科学研究，可以促进学科交叉融合，培养具有综合素质的创新型人才。
二、实践教学融入科学研究的实施策略1. 构建实践教学体系高校应根据学科特点，构建完善的实践教学体系。
实践教学体系应包括实验、实习、实训、社会实践等多个环节，形成实践教学课程体系。
同时，加强实践教学师资队伍建设，提高教师的实践教学能力。
2. 深化产学研合作高校应积极与企业、科研机构开展产学研合作，为学生提供实践平台。
通过产学研合作，学生可以参与到科研项目中，将理论知识应用于实践，提高自己的实践能力和创新能力。
3. 创新实践教学方式实践教学方式应多样化，如案例教学、项目教学、翻转课堂等。
通过创新实践教学方式，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。
大数据日志分析实验报告
大数据日志分析实验报告大数据实验报告一、实验目的和要求（1）掌握Oracle数据库效劳器的安装与配置。
（2）了解如何检查安装后的数据库效劳器产品，验证安装是否成功。
（3）掌握Oracle数据库效劳器安装过程中出现的问题的解决方法。
（4）完成Oracle 11g数据库客户端网路效劳名的配置。
（5）检查安装后的数据库效劳器产品可用性。
（6）解决Oracle数据库效劳器安装过程中出现的问题。
二、实验设备、环境设备：奔腾IV或奔腾IV以上计算机环境：WINDOWS、7 ORACLE 11g中文版三、实验步骤（1）从Oracle官方下载与操作系统匹配的Oracle 11g数据库效劳器和客户机安装程序。
（2）解压Oracle 11g数据库效劳器安装程序，进展数据库效劳器软件的安装。
（3）在安装数据库效劳器的同时，创立一个名为BOOKSALES数据库。
（4）安装完数据库效劳器程序后，解压客户机程序，并进展客户机的安装。
（5）安装完客户机程序后，启动客户机的“Net Configuration Assistant"，进展本地NET效劳名配置，将数据库效劳器中的BOOKSALES 数据库配置到客户端。
（6）启动OEM管理工具，登录、查看、操作BOOKSALES数据库。
（7）启动SQL Plus工具，分别以SYS用户和SYSTEM用户登录BOOKSALES数据库。
三、实验步骤（1）向BOOKSALES数据库的USERS表空间添加一个大小为10MB的数据文件users02（2）向BOOKSALES数据库的TEMP表空间添加一个大小为10MB的临时数据文件temp02.（3）向BOOKSALES数据库的间中添加一个可以自动扩展的数据文件user03大小5M，每次扩展IM，最大容量为100M.（4）取消BOOKSALES数据库数据文件user03.的自动扩展。
（5）将BOOKSALES数据库数据文件users02.更名为users002.（6）查询BOOKSALES数据库当前所有的数据文件的详细信息。
大数据教育案例(3篇)
第1篇一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
在教育领域，大数据的应用也逐渐成为提升教学质量、实现个性化教育的重要手段。
本文将以我国某知名中学为例，探讨大数据在教育中的应用，特别是如何通过大数据分析提升学生个性化学习效果。
二、案例概述该中学位于我国东部沿海地区，是一所具有悠久历史和优良传统的学校。
近年来，学校积极响应国家大数据战略，将大数据技术应用于教育教学改革，以提升教学质量，实现个性化教育。
以下是该校大数据教育案例的具体实施过程。
三、大数据教育案例分析1. 数据采集与整合学校首先对现有的教育教学数据进行采集和整合，包括学生成绩、课堂表现、作业完成情况、兴趣爱好等。
同时，学校还引入了第三方数据平台，如学生成长档案、教师评价系统等，以全面了解学生的成长轨迹。
2. 数据分析与应用（1）个性化学习路径推荐通过对学生学习数据的分析，学校为学生量身定制个性化学习路径。
例如，针对学生的学习成绩，系统会自动识别学生的薄弱环节，并推荐相应的学习资源和辅导课程。
此外，系统还会根据学生的兴趣爱好，推荐相关领域的拓展学习内容。
（2）智能教学辅助教师利用大数据分析结果，调整教学策略，提高教学效果。
例如，教师可以通过分析学生的课堂表现，了解学生的学习状态，从而调整教学进度和难度。
同时，教师还可以利用大数据分析结果，发现学生的学习需求，有针对性地进行教学辅导。
（3）精准评价与反馈学校通过大数据分析，对学生的学习情况进行精准评价，并及时给予反馈。
例如，学校可以根据学生的学习成绩和课堂表现，为学生颁发个性化学习证书，激励学生不断进步。
此外，学校还会定期组织家长会，向家长反馈学生的成长情况，共同关注学生的全面发展。
3. 案例效果（1）学生个性化学习效果显著提高通过大数据分析，学生能够更清晰地了解自己的学习状况，有针对性地进行学习。
据统计，实施大数据教育改革后，该校学生的平均成绩提高了15%。
（2）教师教学水平得到提升大数据分析为教师提供了丰富的教学资源，有助于教师调整教学策略，提高教学质量。
高校大数据实验室建设解决方案
高校大数据实验室建设方案一、建设目标章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。
实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式,从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。
利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。
利用大数据分析主流软件框架,搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力.使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。
通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求,教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。
二、产品优势⏹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、评估等为主线的一系列方法,确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能.⏹真机实验训练实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系.⏹大数据实战及案例分析提供实验数据,包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB,同时周期更新数据内容。
⏹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分析统计,按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑.例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。
三、建设规模按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务.四、硬件配置采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设,采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换.每台节点的配置如下：五、软件平台介绍1、大数据教学管理系统1.1专业管理提供对专业信息的增加、删除、修改、查询功能。
大数据环境下高校实验教学中心的智能化建设与管理研究
大数据环境下高校实验教学中心的智能化建设与管理研究随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，高校实验教学中心正面临着智能化建设与管理的新课题。
在大数据环境下，如何利用信息技术手段提升实验教学中心的管理效率和教学质量成为亟待解决的问题。
本文将从大数据环境下高校实验教学中心的智能化建设与管理展开研究，旨在为高校实验教学中心的智能化建设提供一定的思路和方法。
一、大数据环境下高校实验教学中心的现状高校实验教学中心是高校教学科研的重要基地，负责学生的实验教学和科研实践。
目前高校实验教学中心面临着以下几个问题：一是管理效率低下。
传统的实验教学管理方式依靠人工操作，往往效率低下，容易出现人为差错。
二是教学资源分配不均。
由于教学资源信息化程度不高，往往导致教学资源的浪费和不均衡的现象。
三是教学质量难以保障。
教学过程中的数据无法及时积累和分析，导致教学质量无法有效地提升。
面对上述问题，大数据技术可以为高校实验教学中心提供一些解决方案。
通过大数据技术可以实现教学资源的全面信息化管理。
利用大数据技术，可以对实验室设备、实验教材、教学人员等教学资源进行全面信息化管理和分析，提高教学资源的利用效率。
大数据技术可以确保教学质量的提升。
通过对学生学习行为和实验教学过程的数据进行采集和分析，可以及时发现学生的学习问题并提供个性化的辅导。
实验教学中心可以根据大数据分析结果对实验教学过程进行优化，提高教学质量。
三、高校实验教学中心智能化建设的思路和方法在大数据环境下，高校实验教学中心智能化建设成为一种趋势。
为了实现实验教学中心的智能化建设，需要从以下几个方面进行思考和探索。
建立统一的数据采集平台。
由于实验教学中心的教学资源和教学过程涉及到多种类型的数据，因此需要建立一个统一的数据采集平台来进行数据的采集和整合。
引入先进的数据分析技术。
实验教学中心可以借助先进的大数据分析技术，对采集到的数据进行智能化分析和处理，从而优化教学资源的分配和教学过程的管理。
中国心血管临床大数据质控及科研服务平台发布
中国⼼⾎管临床⼤数据质控及科研服务平台发布CNCDR 即“中国⼼⾎管临床⼤数据质控及科研服务平台”（China National Cardiovascular Data Registry，简称CNCDR）于12⽉1⽇在“美国⼼脏病学会亚太年会”上正式发布。
该平台由中国⼼⾎管健康联盟（China Cardiovascular Association，CCA）和美国⼼脏病学会（American College of Cardiology，ACC）深度合作开发，飞利浦作为技术⽀持⽅协同参与。
CNCDR的发布将成为中国⼼⾎管⾏业发展的⼀个⾥程碑，通过实现⼼⾎管领域数据采集标准化，提升数据挖掘和洞察能⼒，并通过⼤数据分析驱动医疗质量的持续改善，从⽽推动我国⼼⾎管事件下降拐点早⽇到来，助⼒“健康中国2030”战略⽬标的实现。
中国卫⽣信息和健康医疗⼤数据学会会长⾦⼩桃，中华医学会⼼⾎管病学分会主任委员、中国⼼⾎管健康联盟主席葛均波院⼠，美国⼼脏病学会⾸席创新官John Rumsfeld教授，中国⼼⾎管健康联盟副主席、⼼⾎管健康（苏州⼯业园区）研究院院长霍勇教授出席发布会并致辞。
▲中国⼼⾎管临床⼤数据质控及科研服务平台（CNCDR）正式发布“胸痛中⼼”建设成果显现，⼼⾎管诊疗质量和临床科研⾯临双重挑战，数据标准化成为⾸要抓⼿葛均波院⼠表⽰：“⼼⾎管疾病是疾病中的‘头号杀⼿’。
在中国，⼼⾎管疾病造成的死亡⼈数超过40%，⾼于肿瘤和其他疾病。
据统计，中国⼼⾎管病患者⼈数已⾼达2.9亿，每5个成年⼈中就有1⼈患有⼼⾎管疾病，平均每年约350万⼈死于⼼⾎管疾病。
随着社会⽼龄化和城市化进程加快，不健康⽣活⽅式影响，⼼⾎管疾病的患病率及死亡率⽬前仍处于上升阶段。
⼼⾎管疾病消耗了⼤量的医疗资源，其巨⼤的开⽀，给患者和医疗系统带来沉重的负担，已经成为影响中国社会可持续发展的重⼤公共卫⽣问题，必须上升到政府层⾯来推动⼼⾎管这⼀慢性疾病防治⽔平的均质化提⾼。
大数据实训室方案建议书
大数据实训室方案建议书一、项目背景与目标随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步和企业创新的重要力量。
为满足市场对大数据人才的需求，提升我校在大数据领域的教学水平和实践能力，特提出建设大数据实训室的方案。
本方案旨在通过建设一个功能齐全、设备先进的大数据实训室，为师生提供一个高效、便捷的学习和实践环境，培养具备大数据分析、挖掘和应用能力的高素质人才。
二、实训室建设内容1. 硬件设施（1）高性能服务器：用于搭建大数据处理和分析平台，支持分布式计算和数据存储。
（2）存储设备：包括大容量硬盘阵列和备份设备，确保数据的安全性和可靠性。
（3）网络设备：提供高速、稳定的网络连接，支持多用户并发访问和远程教学。
（4）实训台及终端设备：配置足够的实训台和计算机终端设备，满足学生实践操作的需求。
2. 软件平台（1）大数据处理与分析软件：包括Hadoop、Spark等主流大数据处理框架和数据分析工具。
（2）数据挖掘与机器学习软件：提供数据挖掘算法库和机器学习平台，支持数据建模和预测分析。
（3）数据库管理系统：安装关系型数据库和非关系型数据库，满足不同类型数据的存储和管理需求。
（4）开发工具与集成环境：配备Java、Python等编程语言的开发工具和集成开发环境，方便学生进行项目开发。
3. 教学资源（1）教材与教辅资料：选购与大数据相关的专业教材和教辅资料，为学生提供系统的学习资料。
（2）在线课程与视频教程：引入优质在线课程和视频教程资源，丰富学生的学习途径和方式。
（3）案例库与项目库：建立大数据案例库和项目库，为学生提供实践操作的素材和参考。
三、实训室管理与运营1. 管理机构成立大数据实训室管理小组，负责实训室的日常管理和运营工作。
管理小组由专业教师和技术人员组成，确保实训室的高效运行和资源的合理利用。
2. 管理制度制定实训室使用规定和管理制度，明确师生使用实训室的权利和义务。
建立设备维护和保养制度，确保设备的正常运行和延长使用寿命。
科研平台助力教学推进创新人才培养
科研平台助力教学推进创新人才培养随着社会的不断发展和进步，科技的创新已经成为推动社会进步的重要引擎。
在这样的大背景下，高校教学的重要性也日益凸显。
高校教学作为培养人才的重要渠道，如何提高教学质量，培养具有创新精神的人才，已经成为当今高校教育领域的热门话题。
而科研平台作为支撑高校教学的重要组成部分，对于推进创新人才培养具有至关重要的作用。
本文将探讨科研平台如何助力教学，推进创新人才培养。
科研平台可以提供创新性的实践机会。
在高校教学中，理论知识的学习固然重要，但实践能力的培养同样至关重要。
科研平台作为高校实践教学的重要场所，提供了学生们展示自己创新精神和实践能力的平台。
在这里，学生可以通过参与论文撰写、科研项目开发等活动，锻炼自己的创新意识和团队合作能力，提高实践能力。
只有通过实际操作，学生们才能更好地理解理论知识，掌握解决问题的方法，培养专业技能，提高创新能力。
科研平台的存在，为学生提供了开展实践性科研活动的机会，有利于培养学生的创新意识和实践能力。
科研平台可以为教学师资提供专业支持。
高等教育的教学质量和水平，与教师的专业素养密不可分。
在科研平台中，有着一批具备丰富科研经验和专业知识的科研人员，他们可以为教学师资提供专业指导和支持。
通过与科研人员的交流和合作，教学师资可以及时了解最新的科研进展和前沿技术，更新教学内容，提高教学质量。
科研人员也可以为教学师资提供科研项目的支持，并邀请教学师资参与使他们更加深入地了解科研项目的整体流程和要求，提高自己的科研水平。
在科研平台的支持下，教学师资可以更好地提高自身专业素养，进而提高教学质量，促进学生的创新能力培养。
科研平台可以为学生提供就业创业的支持。
在科研平台开展科研活动的学生，在学习过程中不仅可以培养自己的创新意识和实践能力，同时也可以结识众多的科研专家和企业界人士。
在科研活动过程中，学生可以与这些专家和人士进行交流探讨，了解不同领域的发展动态，掌握专业技能，积累人脉资源。
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农产品
搜索引擎
提供用户搜索的热门词汇，用于分析 行业热点等案例。
房地产
通过交易采购著名线上房源、租金等数据， 用于分析租住人员的分布状况、收入情况 等案例。
包括粮食、生鲜、蔬菜等流通、交易数据和案例。
实验实训平台建设方案 PART 2
实训室设计
1、根据学校在校上课人数所需的大数据实验机容量进行建设。 2、整体系统提供快速扩容升级服务。
l Hadoop伪分布模式安装 l Hadoop完全分布模式安装 l Hadoop开发插件安装 l HDFS JAVA API操作 l Mapreduce实例——wordcount l Mapreduce实例——去重 l Mapreduce实例——排序 l Mapreduce实例——求平均值 l Mapreduce实例——Map端Join l Mapreduce实例——Reduce端Join l Mapreduce实例——单表Join l Mapreduce实例——二次排序 l Mapreduce实例——倒排索引
互联网新闻
通过互联网公共数据的采集，提供了上T的
新闻通数过据互，联用于网事公件共、数舆据情的的分采析集案，例提。 供了上T 的新闻数据，用于事件、舆情的分析案例。
电子商务
提供多家电商的选购、交易数据。用 于商品推荐等大数据分析案例。
在线教育
与知名的在线教育公司合作，提供学生的 上课、练习、答疑等行为数据。用于用户 的学习行为特征分析案例。
l Mapreduce实例——Chainmapper&Chainreducer l Mapreduce实例——MapReduce自定义输入、输出格式 l Hive安装 l Hive基本操作 l Hive查询 l Hive 各种排序之间的区别 l zookeeper安装 l HBase安装 l HBase JAVA API读写数据 l HBase的过滤器 l 综合案例：MapReduce读HBase l 综合案例：MapReduce写HBase l 综合案例：Mapreduce读HBase并写入HBase
实验实践 教学平台
辅助大数据教学的实验环境及实验指导书
包含视频课程、实验任务步骤、实训操 作及实战环节，采用高清视频课件并结 合移动终端；实现在线教学、实训操作、 项目实战完美结合。
以Hadoop和Spark为基础的科研平台 构建具备Hadoop和Spark集群实验教学、 数据分析挖掘能力的大数据科研系统，提 供可靠的大数据集群环境。
大数据实验实践教学及科研平台
中国.北京
政策环境
政策环境
大数据行业现状
人才的匮乏，阻碍了大数据应用落地
现状一：当前中国大数据人才缺口为1000万，技术岗位缺口超 过150万，一些新的职位也虚位以待
现状二：大数据学习的门槛高，开发、操作环境安装 困难，这成了很多人迈不过去的坎
现状三：大数据的学习以及项目的应用，面临一个很 现实的问题：想要的数据找不到
【学生登录】
【学习中心界面】
【实验课程列表】
软件平台-实验
3、云实验机及实验任务
实验机集群 02
云实验机类型
03
B/S云实验机 01
07 云实验机桌面分享系统
集群监控系统 04 详细的实验指导书 05
06 实验报告系统
软件平台-实验任务界面
左侧：实验任务步骤
右侧：B/S架构实验机
实பைடு நூலகம்任务指导书(50+)
HDFS集群
内置Hadoop分布式文件系统(HDFS)，能提供较 高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集 上的应用，可以用于针对HDFS的所有特点的实 验和操作。
Zookeeper
是一个为分布式应用提供一致性服务的软件， 提供配置维护、名字服务、分布式同步、组 服务等。
Hive集群
是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数 据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能， 可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 。
标配3块2TB SAS硬盘 标配2块480G SSD 硬盘
集成1个高性能千兆以太网控制器（双口），支持虚拟化加速，网络加速，负载均 衡，冗余等高级功能
标配大功率高效白金级电源，1+1冗余 支持VMware vSphere、Docker、OpenStack等
硬件配置-终端设备
采用普通PC机作为大数据实训终端设备。
专业开展情况
获批大数据专业学校数量
100
90
80
70
60
50
40
30
20
3
10
0
2016年
100 32 2017年 2018年预计
学位授予门类统计
4 31
工学 理学
平台介绍
PART 1
建设目标
以大数据技能操作训练为主要目的
运用云计算和互联网+思想、结合线上 与线下手段，以基础知识学习、在线视 频教学、仿真操作、线上测试、评估等 为主线的一系列方法。
处理器 内存 磁盘 显卡 声卡 网络控制器 显示器 软件系统 键盘鼠标
第四代智能英特尔酷睿I3处理器 DDR3 4G内存 500GB SATA硬盘 集成显卡 集成声卡 集成1个高性能千兆以太网控制器 20英寸显示器 Windows 10 有线鼠标、有线键盘
软件平台- 教学管理
1、大数据教学管理系统
专业管理
班级管理
学习行 为报表
课程测验
学生管理 分级权限
大数据 实验实践教
学平台
实验机 学生中心
成绩管理
开课计划
学习记录
提问答疑
课程管理
软件平台- 学习平台
2、学习中心系统
功能实现包含可选实验课程列表、已选实验课程列表、已修实验课程列表，学生可以登录系统进行学习， 可以观看实验视屏、利用虚拟机操作实验内容，并且可以截取实验步骤截图，提交实验作业。
Spark集群
建立在HDFS之上的新一代计算框架，包括 Spark SQL、SparkStream、Spark ML等。
HBase集群
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库， 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于 非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的 而不是基于行的模式。
实战集群 数据案例
硬件配置-服务器
服务器采用高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设，采用 企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换。
处理器 高速缓存 QPI总线速率 内存
磁盘
网络控制器
电源 虚拟化技术
每节点支持2个英特尔® 至强® 处理器 E5-26XX CPU 15MB 7.2GT/s 提供24个内存插槽，标配192G内存， 支持高级内存纠错，内存镜像，内存热备等高级功能
真实企业的大数据应用场景与案例
提供超过十五个行业的业务数据和算法实 现，结合大数据分析的应用场景与案例对 学生进行数据分析方面的综合训练等。
系统说明
通过浏览器直接访问实验平台 客户端无需安装其它工具软件
平台架构
解决“开发环境搭建”的难题
解决“无数据、无案例”的难题
基于浏览器的教学、实验平台
大数据实战平台