高校大数据专业建设方案
大数据专业建设方案
大数据专业建设方案1. 引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，数据量的快速增长已经成为现实。
在这个信息爆炸的时代，如何高效地管理、分析和利用海量数据已经成为企业和组织的重要课题。
大数据技术就是应对这一挑战的有效工具，它能够帮助企业从庞杂的数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。
本文档将针对大数据专业的建设方案进行详细的阐述，从人才培养、技术建设和数据治理等方面入手，为企业构建一套完整的大数据体系。
2. 人才培养在大数据时代，拥有专业的人才至关重要。
为了建设一支高素质的大数据团队，企业应该采取以下措施：2.1 人才招聘与选拔招聘时应注重人才的综合素质，包括技术能力、创新能力和团队协作能力。
除了专业技能，还应注重人才的专业背景和经验。
2.2 培训与发展为了提高团队成员的专业水平，企业应该提供定期的培训和学习机会，加强对大数据相关技术和工具的培训。
此外，根据团队成员的个人发展需求，还应提供相关的职业发展计划和晋升机会。
2.3 知识分享与交流建立知识分享和交流平台，鼓励团队成员之间的积极沟通和学习分享。
可以组织技术分享会、内部培训和团队建设活动，提高团队的凝聚力和创造力。
3. 技术建设技术建设是大数据专业建设的核心。
根据企业的需求和资源状况，可以选择以下方案：3.1 基础设施建设建设稳定可靠的数据存储和计算基础设施，包括硬件设备、网络设备和操作系统等。
应根据需求选择合适的服务器和存储设备，并确保其拥有足够的计算能力和存储空间。
3.2 数据采集与清洗建立完善的数据采集和清洗机制，确保数据的准确性和完整性。
可以使用各种技术手段进行数据采集，如爬虫技术、API接口调用等。
同时，还要建立规范的数据清洗流程和质量管理标准，清洗掉无效和重复的数据。
3.3 数据存储与管理选择合适的数据存储和管理方案，根据数据量和性质选择存储技术和工具。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
3.4 数据分析与挖掘建立数据分析和挖掘的技术平台，提供数据处理、分析和挖掘的工具和算法。
高校大数据专业教学科研平台建设方案
提高高校科研水平，增强竞争力
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促进产学研合作，推动技术创新
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推动大数据技术在各行业的应用
促进科研创新：通 过大数据技术，提 高科研效率和创新 能力
推动学科发展：大数 据专业教学科研平台 建设有助于学科的交 叉融合与发展
培养高素质人才：通过 大数据专业教学科研平 台，培养具备大数据分 析能力的高素质人才
平台架构与功能：介绍高校大数据专 业教学科研平台的数据挖掘与可视化 功能模块的架构和功能，包括数据预 处理、数据挖掘和可视化等环节
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可视化技术：介绍数据可视化的基本 概念、方法和工具，包括图表、图形、 图像等可视化形式，以及可视化在数 据分析中的作用
实际应用案例：介绍数据挖掘和可视化 技术在高校大数据专业教学科研平台中 的实际应用案例，包括数据挖掘在学科 发展、教学质量评价等方面的应用
实施步骤：明确目标、制定方案、组织资源、实施计划 时间表：短期计划、中期计划、长期计划 资源保障：人力、物力、财力等方面的保障措施 风险评估与应对策略：对可能出现的问题和风险进行预测和评估，并制定相应的应对策略
汇报人：小无名
平台架构：确保平台的稳定性和安全性 平台功能：提供数据采集、存储、处理和分析等功能 平台管理与维护：对平台进行定期检查、维护和升级 平台安全性：采用多种安全措施，确保数据的安全性和隐私性
课程设置：根 据大数据行业 需求，设置核 心课程、选修 课程和实践课
程
教学方法：采 用案例教学、 项目实践、翻 转课堂等多种 教学方法，提
高教学效果
实践教学：加 强实验室建设， 提供实践机会，
提高学生的实 践能力和创新
大数据专业群 建设方案
大数据专业群建设方案一、引言随着信息技术的快速发展，大数据技术已经成为社会发展和企业经营管理中的重要组成部分。
为进一步促进大数据技术的应用和推广，我们计划建设一个专业化的大数据专业群，旨在整合行业资源，为相关企业和从业人员提供专业化培训、技术支持和交流平台，推动大数据技术的应用和创新，促进行业发展。
二、目标与定位1. 目标：建设一个专业化、规模化的大数据专业群，整合行业资源，提供广泛的服务和支持，推动大数据技术的应用和发展。
2. 定位：专业化、专业性、服务性，为大数据领域从业者提供技术培训、经验交流、项目合作等服务，成为大数据行业的专业平台和交流中心。
三、建设内容和工作方向1. 建设大数据专业培训中心- 设立大数据技术专业课程，开设各类培训班，包括大数据分析、大数据应用开发、大数据架构设计等方向的培训课程。
引进业内专家和资深从业人员，为学员提供系统的专业培训。
- 推广大数据技术认证体系，为培训学员提供相关认证资格，提升他们在大数据领域的竞争力。
2. 建设大数据技术交流平台- 开展大数据技术论坛和研讨会，邀请业内专家和学者进行学术交流和技术分享，促进大数据技术的创新和应用。
- 创办大数据技术期刊或专业网站，定期发布行业动态、技术文献、案例分析等，为行业从业者提供学习和交流平台。
3. 建设大数据项目合作基地- 搭建大数据项目合作平台，为企业和科研机构提供项目对接、合作洽谈的机会，推动大数据技术的应用和产业化。
- 支持优秀大数据项目的孵化和推广，为创业团队提供技术、资金、政策等多方面支持，促进创新创业。
四、组织架构与运作模式1. 组织架构- 大数据专业群设立理事会，理事会下设办公室、培训中心、技术交流部、项目合作部等职能部门，各部门协同合作，共同推动专业群的建设和运作。
2. 运作模式- 建立会员制度，吸引大数据领域的企业、从业人员和机构加入，形成覆盖广泛的会员网络。
- 设立专业群工作委员会，负责制定专业群的发展规划和年度工作计划，组织实施各项工作。
高校大数据中心建设规划方案
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数据中心安全保障体系建设方案
网络安全防护
防火墙与入侵检测系统
配置高性能的防火墙和入侵检测系统，对外部攻击和非法访 问进行实时检测和防御。
安全审计与监控
建立安全审计和监控机制，实现对系统操作的实时监控和审 计，及时发现和处理潜在的安全风险。
目标
建设具有高校特色、国内领先的大数据中 心，实现数据共享、信息交互、应用集成 和智能分析，推动高校数字化转型和升级 ，提高教育信息化水平和综合实力。
原则
以需求为导向，注重实用性和可扩展性， 遵循标准化、可靠性、安全性、合规性等 原则，同时注重绿色环保和可持续发展。
建设内容与架构
建设内容
主要包括数据存储、数据处理、数据安全、数据管理、数据应用等方面，涵 盖高校教育、管理、服务等多方面的需求。
架构设计
采用分布式、模块化、云计算等先进技术，以中心机房为核心，搭建高效、 可扩展的大数据中心架构，满足高校数字化转型和升级的需求。
建设步骤与时间表
建设步骤
需求调研、方案设计、建设实施、测试验收、上线运行等阶段。
时间表
预计建设周期为一年，第一阶段开展需求调研和方案设计，第二阶段进行基础设施建设，第三阶段进 行应用系统开发与测试，第四阶段进行上线运行和推广应用。
数据备份与恢复策略
数据备份计划
制定完善的数据备份计划，定期对重要数据进行备份，并确保备份数据存储 在安全可靠的数据中心。
数据恢复策略
制定数据恢复策略，确保在发生数据丢失时能够迅速恢复数据，减少损失。
系统与应用安全控制
系统安全配置
对操作系统、数据库等系统进行安全配置， 例如设置复杂密码、禁用不必要的服务等。
高校大数据方案
高校大数据方案高校大数据方案导言随着信息技术的迅猛发展，传统的高校管理模式面临着巨大的挑战。
如何更好地利用数据进行高效的管理和决策已经成为当前高校管理者面临的重要问题之一。
本文将讨论高校大数据方案，探讨如何利用大数据技术来提升高校的管理效能和教学质量。
1. 高校大数据的概念高校大数据是指通过收集、存储和分析高校各类数据，以获取对高校管理和决策具有指导意义的信息。
2. 高校大数据的应用领域- 2.1 人力资源管理高校大数据可以通过统计和分析教师的教学成绩、科研成果、学术活动等数据，为高校在教师考核和选拔方面提供科学依据。
同时，通过分析学生的学习成绩、思想动态等数据，可以帮助高校更好地了解学生的学习情况，有针对性地进行教育教学管理。
- 2.2 学生学习管理高校大数据可以通过分析学生的学习行为、学习态度以及学习成绩等数据，提供学生学习的个性化指导和辅助。
通过对学生学习数据的分析，可以帮助高校更好地了解学生的学习习惯和问题，并提供相应的解决方案。
- 2.3 教学质量评估高校大数据可以通过收集学生的评教反馈、课程成绩等数据，对教学质量进行全面评估。
通过对教学数据的分析，高校可以以数据为依据，对教师和课程进行量化评估，提供科学的教学质量管理和改进方案。
- 2.4 科研管理高校大数据可以通过统计和分析科研项目的申报情况、经费使用情况、科研成果等数据，对科研管理进行优化和改进。
通过数据分析，高校可以发现科研过程中的薄弱环节和问题，并提供相应的解决方案。
3. 高校大数据方案的实施步骤- 3.1 数据收集与整理首先，需要确定需要收集的数据类型和范围。
通过建立数据采集系统，收集各类数据，包括学生学习数据、教师教学数据、科研数据等。
然后，对收集到的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
- 3.2 数据存储与管理将整理清洗后的数据存储到数据库中，同时建立相应的数据管理系统，确保数据的安全性和可靠性。
可以利用现有的大数据平台，如Hadoop、Spark等来存储和管理数据。
数据科学与大数据技术专业建设规划方案
数据科学与大数据技术专业建设规划方案一、背景随着数字化时代的到来，数据已经成为各行各业的核心资源。
数据科学与大数据技术作为新兴学科，旨在培养掌握数据处理、数据分析和数据应用技术的专业人才，满足社会对于数据科学和大数据技术人才的需求。
二、目标1.培养具备扎实的计算机科学和数据科学知识，掌握大数据技术和数据分析方法的专业人才；2.培养具备数据处理、数据分析和数据应用能力的数据科学与大数据技术人才；3.培养具有创新意识和团队合作精神的数据科学与大数据技术人才。
三、专业设置与课程设置1.专业设置（1）数据科学与大数据技术专业（本科）（2）数据科学与大数据技术专业（硕士）（3）数据科学与大数据技术专业（博士）2.课程设置（1）基础课程：数据结构与算法、计算机网络、操作系统、数据库原理、大数据原理等。
（2）专业课程：数据挖掘、机器学习、统计学、自然语言处理、数据可视化等。
（3）选修课程：云计算、分布式系统、深度学习、大数据安全等。
四、教学团队建设1.招聘高水平教师，具备较强的学术背景和研究实力；2.进行定期培训，提高教师的教学水平和科研能力；3.建立与企业的合作，邀请业界专家参与教学和实践指导。
五、实践教学环节1.开设实验课程，提供相关软件使用和数据处理实践；2.组织学生进行项目实训，与企业合作，了解实际应用需求；3.举办学术研讨会和讲座，邀请业界专家分享经验和最新技术发展。
六、实习与就业1.与企业建立合作关系，提供实习机会；2.提供就业指导和招聘服务，帮助学生就业；3.组织校企对接活动，促进学生就业。
七、硬件设施建设1.建立实验室，配备先进的大数据处理平台和软件工具；2.提供高性能计算机设备，满足学生的实验和项目需求；3.完善图书馆资源，收集相关领域的学术期刊和书籍。
八、国际交流与合作1.建立与国内外高校的合作关系，开展学生交流和合作研究项目；2.鼓励学生参加国际会议和学术竞赛，提升专业素养和国际视野；3.邀请国际知名学者来校讲学和指导研究工作。
智慧高校大数据云平台建设和运营方案
2. 加强数据安全保障： 建立健全数据安全管理 制度，加强数据加密、 访问控制等安全措施， 确保数据安全。
3. 深化数据分析：引入 更先进的数据分析技术 和算法，深化数据分析 ，为高校决策提供更有 价值的支持。
未来发展趋势与展望
• 未来发展趋势：随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，智慧高校大数据云平台建设和运营方案将迎来更多的 发展机遇和挑战。未来，平台将更加注重数据的开放共享和智能化应用，推动高校信息化向更高水平发展。
数据存储层
该层负责将处理后的数据存储在分布式文 件系统中，以便后续的数据分析和查询操 作。
数据应用层
该层包括各种数据应用模块，如数据可视 化、数据挖掘、数据分析等，以便为高校 提供全面的数据支持和服务。
数据管理层
该层负责对整个大数据云平台进行管理和 维护，包括数据安全、数据备份、数据监 控等方面。
硬件设备选型与部署
开发语言和工具
采用Java、Python、Scala等编 程语言，使用Hadoop、Spark等
大数据框架进行开发，以提高系 统的可扩展性和性能。
系统模块
将系统划分为多个模块，包括数据 采集模块、数据处理模块、数据存 储模块、数据应用模块和数据管理 模块等。
集成方式
采用API接口和消息队列等方式实现 各个模块之间的通信和集成。
1 2
提高高校的管理水平
通过大数据云平台的建设，可以提高高校的管理 水平和管理效率，实现精细化管理。
推动数字化校园建设
大数据云平台是数字化校园建设的重要组成部分 ，可以促进数字化校园的全面建设和发展。
3
提高高校的科研水平
通过大数据云平台的建设，可以为科研人员提供 更加精准的数据支持，提高科研水平和效率。
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
高校智慧校园大数据建设整体解决方案xx年xx月xx日contents •引言•大数据建设方案概述•高校智慧校园大数据应用场景•大数据建设面临的挑战与对策•大数据建设实施步骤及规划•案例分析•总结与展望目录01引言背景与意义信息化建设的加速随着高校信息化的不断推进，各种业务数据和交互数据急速增长，给数据处理和存储带来了挑战。
数据驱动决策的需求高校需要利用大数据技术，进行数据分析和挖掘，为学校决策提供科学依据。
智慧校园的需求智慧校园是高校未来发展的重要方向，需要大数据支持进行智能化管理和服务。
大数据与智慧校园的关联数据采集与整合通过数据采集和整合，实现全校数据的一体化，为大数据分析提供基础。
要点一要点二数据分析与挖掘利用大数据分析技术，对全校数据进行深入分析和挖掘，为学校决策提供科学依据。
数据驱动服务与管理通过数据驱动的服务和管理，提升校园的智能化水平，提高师生满意度。
要点三大数据建设目标与价值增强学校的综合竞争力。
提升校园管理和服务水平。
提高学校决策的科学性和有效性。
建设目标：构建全校范围内的大数据平台，实现数据的集中存储、整合、共享和分析，为学校决策提供科学依据。
价值体现02大数据建设方案概述采用分布式存储架构，如Hadoop HDFS或Ceph等，可实现数据的集中管理和分布式存储，提高数据可靠性和访问效率。
分布式存储架构建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据安全可靠，可在灾难情况下快速恢复数据。
数据备份与恢复数据存储与管理数据清洗对数据进行清洗和预处理，去除重复、无效或错误的数据，保证数据质量。
数据整合通过ETL（抽取、转换、加载）等技术，将多源数据进行整合，实现数据的统一管理和访问。
数据整合与处理利用机器学习算法对数据进行分析，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
数据挖掘通过关联规则、聚类分析等方法，从大量数据中提取有价值的信息和知识。
机器学习算法数据挖掘与分析VS利用图表、图形等可视化手段，将数据以直观、易懂的方式呈现，便于理解和分析。
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大数据各职业人才需求量
2016年招聘人 数
2. 高校大数据专业建设
| 高校专业建设合作全景图
智慧教育云平台
教学资源库 专业课程群
资源下 发
专业实验库
资源库：PPT、习题、实训手 册、讲义、课外阅读、实验库
专业实验
专业项目 实训
泰克实验支撑平台
实践云平台 视频课程
教学管理平台 MOOC平台
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高校大数据专业建设方案
因云而变，让教育踏上筋斗云
目录
1. 大数据专业建设背景 2. 高校大数据专业建设 3. 教育实训业务与发展 4. 合作典型案例
常用Python扩展包
高级数据分析方法
网络爬虫剖析
机器学爬虫实战解析
数据爬取
Mysql数据库
《数据科学与大数据技术导论》
《Spark大数据编程技术》
Oozie完成自动数据处理
Zookeeper进行进程调度
拉链系统Flume 、Kafka、Sqoop Spark的框架
师资能力提升
6
大数据案例库
项目名称：基于用户消费行为的大数据分析和个性化推荐 行业领域：服务 项目介绍：在消费人群庞大的在线购物场景下，消费者分布复杂，精确把 控消费用户的购物需求,对用户进行商品精准推荐十分重要，如果推荐不当会 降低用户体验，导致用户流失。因此如何更好地利用购物数据进行“基于用户 消费行为的大数据分析和个性化推荐”成为了业务热点。针对以上背景，我们 采用云计算和大数据相结合的技术解决方案来帮助在线商家掌握用户购物情 况 ，并提升用户体验。 在用户购物流程中，在线商家及时收集用户消费数据，针对各种用户行 为，需要从关联的视角看待以及挖掘，并对其业务行为提供快速指引。 数据说明：实验用数据都是用程序代码跑出的大量数据，构建用户画像， 实验数据共包含36个字段，共计超过800千万条记录。数据文件大小 1700MB。
大数据课程资源库建设
课程讲义
作为校本教材提 供给学生课前课 后学习
讲师PPT
用于课内理论教 学， 翻转课堂使 用
MOOC课程
用于学生课前学 习， 探测重点、 难点
实验手册和实 验代码
分学生实验手册 和教师实验手册，
指导实验过程
习题库
用户课前、课后 的作业布置， 用 于阶段性测试
实训案例库
来自企业的真实 案例、可以用于 大数据实训和毕 业设计
Spark Scala基础 SparkSQL使用 Spark stream Spark Mllib
《应用统计分析与R语言建模》 R语言基础 数据处理 描述性统计 模型评估32 线性模型 聚类分析
《大数据可视化技术》 可视化工具介绍 可视化设计
不同类型数据的可视化方 法 可视化应用案例解析
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| 大数据专业建设服务
大数据企业基础画像指数
大数据企业技术研发指数
华为技术有限公司 阿里巴巴（中国）网络技术有限公司
海尔集团公司 腾讯科技（深圳）有限公司 苏宁云商集团股份有限公司
浙江蚂蚁小微金融服务集团股技有限公司 海信集团有限公司
携程旅游网络技术（上海）有限公司 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Linux操作系统
《分布式计算与Hadoop原理》 分布式文件系统
HDFS 分布式数据库
Hbase
YARN框架
MR框架和编程
Hive概念和使用
《Python和网络数据爬取》
Python环境与IDE配置
Python语法基础
Python程序结构
《数据分析与挖掘技术》
Python序列：元祖列表字典
初级数据分析方法
北京三块在线科技有限公司 同方股份有限公司
航天信息股份有限公司 神舟数码信息服务股份有限公司
字节跳动科技有限公司 南京南瑞集团
奇虎360科技有限公司 浪潮集团有限公司
49.83 48.36
48.24 43.09 41.62 40.31 37.39 32.32 29.32 27.93 27.28 25.98 24.33 19.65
| 大数据实践云平台
实验拓扑展示
大数据算法库 8
实验手册智能匹配 大数据开发环境
| 华为大数据的优势
在最新的2017年数据评估中，大数据企业基础画像评估因素为“资产总额”和“业务收入总额”两项，相比于 2016年，华为依旧居于榜首。且从大数据企业技术研发指数来看，华为在技术投入资金、研发人员数量、专利数 量上也是遥遥领先。
| 大数据人才紧缺 当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落 地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各 大企业对大数据高端人才的需求也越来越 紧迫。目前的大数据人才储备量已经无法 满足行业发展对人才的需求，据专业机构 的调查预测，中国未来3-5年内的大数据人 才需求总量将达到180万人。
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400000 350000 300000 250000 200000 150000 100000
| 实践云平台建设-教学资源
数据源 实验报告 算法代码库 大数据案例 作业/考试 精品视频 课件文档 学生用户主页
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讲义/教材 创建课程 学生管理 实验进度监控 作业/考试管理 课程/视频管理 实验室管理 教师用户主页 高校专属资源空间
课程管理 教师管理 学生管理 证书统计 就业薪资统计 就业区域分布 项目建设方案 院长用户主页
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就业对接 创新创业服务
企业授牌 科研协同 教学运营
服务
社会化服务
收益共享 面向社会招生 面向本校招生
师资协同 培训分部
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| 新工科大数据课程体系
专业基础课 专业核心课
Java程序设计 Java Web开发
1. 大数据专业建设背景
| 科技发展趋势与政策指导 2017年，随着国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》深入实施和工信部《大数据产业发展规划 （2016-2020年）》的发布，越来越多的行业意识到对数据和信息的合理利用是推动行业技术快速发展的 有效手段。在大数据核心产业不断进步的作用下，社会各领域对大数据服务需求进一步加强，大数据行业领 域应用进一步深化。