南京农业大学大数据实验室
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云计算大数据实验室建设解决方案&#x2d;
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云计算大数据实验室建设解决方案-
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3秒自动关闭窗口H3CData大数据实训室产品
H3CData大数据实训室产品
根据H3C实训实验室理念架构，按照模块化的设计思想，整个实训实验室结构规划如下：在60人规模的实训室建设中，H3C大数据实训室使用先进的多租户技术将实验室分为15个实验组（每组4人），并为授课教师提供独立实验环境，除管理学生实验内容外，可同时进行科研项目开发。大数据实验室依据业务属性，共分为3个功能区：实验区：学生学习大数据实验室课程内容和实际操作实验课程的区域，根据每组学生数量配置终端（PC）；实验设备区：放置大数据实验室实验设备的区域，包括服务器、网络设备和大数据平台软件及虚拟化软件，所有的实验内容均运行在该实验设备区内；实验管理区：老师管理区和演示区，负责演示实验课程内容并对所有实验组的实验设备做监控和管理。大数据实训室课程规划H3C全系列实训室产品H3C实训室解决方案内容覆盖了网络、SDN、大数据、无线、安全、云计算六大类产品，由浅入深且包含大量与实践相关的内容。H3C已具备了丰富的实训室解决方案及建设经验，致力于为用户提供专业的实训室建设服务，同时提供丰富的人才培养生态圈资源，最终帮助学校完成全能IT人才的培养。
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适用对象本科、高职、中职院校，计算机相关专业的学生方案特点当下，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过程中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。本科及高职院校已陆续计划开设大数据相关专业，对学生的动手能力培养成为新的关注焦点。H3C为高等院校及高职类院校定制了可落地、实用性强的大数据实训室解决方案，并与国家权威机构共同建立大数据人才认证体系。H3C采用Hadoop和MPP分布式数据库融合的计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，包括完善的理论+实验教材、定制化大数据软硬件一体机、领先的实训室建设理念。 H3C大数据实训室教材内容聚焦于集群安装部署、数据采集转换、计算存储、分析挖掘、BI展示、机器学习等热门方向，助力学校培养全能综合型数据人才。大数据部署中所需要掌握的知识和技能，通过模拟部分行业的应用场景使学生具备基本大数据基础组件使用、数据挖掘算法编写、大数据集群规划等方面的能力。
H3C将响应国家号召，全力配合本科、高职类校开展大数据人才培养工作。H3C大数据实训室方案已就绪，将支持校方植入完整的H3C课程体系，辅助高校全力培养“零距离”上岗，综合素质达到企业要求的优秀毕业生。H3C大数据实训室为学生制定了循序渐进的能力提升计划，理论与实验紧密结合，培养学生思考、动手能力，助力各个学校进行全流程、全方位、可持续的创新型大数据人才培养。H3C大数据人才培养能力图谱：
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最爱舍得12
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擅长：暂未定制
四、人才培养目标本专业主要面向大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据系统运维等岗位方向培养合格人才，重点培养具有大数据应用、大数据分析以及大数据系统管理与运维方向的，应用型高技能人才。本专业方向重点培养能够为企事业单位提供大数据系统搭建、管理、和运维技术和能力的人才。通过计算机基础课程、算法语言、系统管理等专业基础知识学习，接受大数据系统和应用知识的培养，进行各种计算机系统，大数据平台系统，大数据应用系统搭建、配置、管理、及运维实训。通过大量的案例与实践操作，熟练掌握大数据系统管理所需的各种专业知识和能力，具备一定的职业素养，为从事大数据行业系统管理工作奠定坚实基础。五、实践教学环境新开普完美校园大数据实验室的软硬件系统配置主次分明，考虑到学生从基础理论到工程实践的各个环节，符合学生递进式的认知规律，有利于学生由浅入深的全面掌握大数据相关知识和应用。大数据实验实训室将搭建理论与实践的桥梁，为学生提供大数据技术的实验及实训平台，深化学生对大数据技术理论的理解，提高学生的操作能力，同时，利用所学知识对大数据技术进行创新性研究。具体建设内容包括：1）物理层---硬件资源：基于高性能计算与海量存储节点构建的运算资源池，作为云计算各项实验学习环境的主要承载平台，采用云服务器集群+虚拟主机+物理机的解决方案2）资源池：包含计算资源池、存储资源池、网络资源池。提供教学活动中必不可少学习资源、实验资源、项目案例。3）业务平台层：面向教学活动中的实验课程与项目实训业务提供流程化支撑。完美校园大数据实验室的业务平台层包含大数据教学管理平台和大数据科研平台。4）统一管理层：基于完美校园大数据实验室统一资源调度引擎，为用户使用业务平台层与资源平台提供便捷入口。&#160;六、实验室功能系统模块大数据实验室各个功能模块介绍如下：1）云计算管理系统 完美校园大数据实验室采用云服务提供的虚机系统，云计算管理系统通过对硬件设施进行虚拟化处理，形成虚拟层面的资源池系统，该资源池系统可按需为每一套应用系统提供基础硬件资源——计算能力、存储能力和网络功能，快速适应不断变化的业务需求，实现“弹性”资源分配能力。①&#160;&#160; 计算模块 计算模块主要提供云主机功能。而云主机提供了整个云平台中最基础的功能，即虚拟服务器从创建到销毁的全生命周期维护。此模块通过利用虚拟化技术，可将大批服务器硬件资源池化，用户仅需点击鼠标，选择期望的硬件配置、操作系统类型和网络配置等信息，即可在短时间内按需获得任意数量的云主机，模块支持云主机硬件配置在线升级、云主机热迁移、重启、暂停、创建快照等多种功能。②&#160;&#160; 镜像模块 镜像功能模块是一套虚拟机镜像查找及检索系统，支持多种虚拟机镜像格式（AKI、AMI、ARI、ISO、QCOW2、Raw、VDI、VHD、VMDK），有创建上传镜像、删除镜像、编辑镜像基本信息的功能。③块存储模块块存储模块为运行实例提供稳定的数据块存储服务，即云硬盘服务。它的插件驱动架构有利于块设备的创建和管理，如创建卷、删除卷，在实例上挂载和卸载卷。它们独立于云主机的生命周期而存在，可挂载到任意运行中的云主机上，确保单台云主机故障时，数据不丢失，并具备基于云硬盘的快照创建、备份和快照回滚等功能。④网络模块网络模块提供云计算的网络虚拟化技术，为云平台其他服务提供网络连接服务。为用户提供接口，可以定义 Network、Subnet、Router，配置 DHCP、DNS、负载均衡、L3 服务，网络支持，GRE、VLAN。插件架构支持许多主流的网络厂家和技术，如 OpenvSwitch。⑤安全模块安全模块通过在计算模块中添加扩展实现，基于传统的包过滤型防火墙技术，可为用户的云主机提供细颗粒度的安全防护策略，支持 TCP/UDP/ICMP 等多种协议，支持自定义来源IP和端口范围等规则，支持用户针对不同类型云主机加载不同级别安全策略的功能。2）大数据教学管理系统 大数据教学管理系统旨在提供统一的平台管理所有的课程教学资料、视频、讲义、实验指导手册、实验数据集、实验练习、实验报告书、实验成绩管理、用户管理（学生花名册管理、教师信息管理）。大数据教学系统提供了5大功能模块，分别是：在线基础课程包、在线学习平台、在线练习平台、在线测试平台、在线讨论平台、数据分析平台。①&#160;&#160; 在线基础课程包 根据岗位人才发展路径图，提供相应的学习课程资源部内容，客户根据实际情况选择适合自己的课程内容，完美校园大数据中心存储了大量教学资源。包含以下资源：1.存储辅助性的讲解+PPT配套的视频课程，准确全面的给学生讲解相应的知识点或项目案例；2.存储了通过CMMI4规范的真实的项目文档和案例，可以让学生在学校就能够接触到大规模科技公司的真实项目和研发流程；3.针对不同的小练习，配合PPT视频教材，提供了详细的描述文档共学员选择不同的方式对知识点进行接纳和
以道承诺未就业全额退款
以道教育作为专业的IT培训教育公司，目前主要进行java大数据、云计算、人工智能、web全栈培训服务,提出“就业是检验真理的唯一标准”的教育理念，以道承诺未就业全额退还学费。
一.数据科学与大数据专业方向教学计划（参考）核心专业课程教学计划大数据技术基础Java语言
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R语言数据分析、展现于实例
Tableau数据可视化
大数据存储（Hbase、Hive、Sqoop）
大数据采集与清洗（Kafka、Flume、ET）
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大数据分析应用案例
（2）数据科学与大数据教学资源简介（部分）数据挖掘与高级分析R语言企业版Spark语言开发与应用数据挖掘概述数据挖掘工作流程深入了解数据挖掘平台算法模型：分类算法算法模型：回归算法算法模型：购物篮分析算法算法模型：聚类算法算法模型：异常检测算法批量部署数据挖掘结果
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色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。已有35所高校获批大数据专业，下一批估计有几百所，再不申报就太晚了！
稿源：用户投稿
2016 年 2 月，教育部公布新增的“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首家获批高校。时隔一年， 2017 年 3 月，教育部公布第二批“数据科学与大数据技术”专业获批的 32 所高校。到此为止，我国已有 35 所高校获批该专业。第二批 32 所获批高校名单如下：1 中国人民大学2 北京邮电大学3 复旦大学4 华东师范大学5 电子科技大学6 北京信息科技大学7 中北大学8 晋中学院9 长春理工大学10 上海工程技术大学11 上海纽约大学12 浙江财经大学13 宿州学院14 福建工程学院15 黄河科技学院16 湖北经济学院17 佛山科学技术学院18 广东白云学院19 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院20 广西科技大学21 重庆理工大学22 成都东软学院23 电子科技大学成都学院24 贵州大学25 贵州师范大学26 安顺学院27 贵州商学院28 贵州理工学院29 昆明理工大学30 云南师范大学31 云南财经大学32 宁夏理工学院第一批 3 所，第二批 32 所，全国高校纷纷响应，都在积极申报，而且这完全符合国家推动大数据发展的政策，下一批估计会有几百所获批。那么，各大高校应该怎么建设大数据专业，才能不至于掉队呢?首先需要明确大数据专业需要培养什么样的人才。“数据科学与大数据技术”专业(专业代码080910T)强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业人才一般需要培养以下专业能力：一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用;二是实践性的，主要是处理实际数据的能力;三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。理论是基础，实践是工具，而应用则是目标与核心竞争力，一名合格的大数据专业毕业生应该具有让数据产生价值的能力。其中，理论素养的培养需要通过经典的数据数据课程，比如描述统计(含数据可视化)、回归分析、多元统计、机器学习(含深度学习)、时间序列、非结构化数据、运筹优化等，根据各学校的不同定位，以应用为导向，相应地开设基础课程、核心课程或者选修课程。实践方面，则需要以下几个方面的巩固提高。第一、要强化SQL的训练，这是在企业环境中，同数据库基本的交互。第二、要强化R和Python的训练。就R而言，几乎所有最新的统计方法，都能找到相应的package，是小样本学习训练的不二之选;而在实际的数据产业中，Python则是被用得最多的编程语言。第三、并行计算能力的提升，主要针对两种最常见的技术框架：Hadoop和Spark。最后，无论理论和实践功课做得多足，没有一个真实的应用场景，都无法产生价值，所以还需要产业实践。比如，大数据与金融学结合催生出金融科技方向，带来了征信、风控、自动化交易、机器人投资顾问等分支;数据挖掘与生物学结合产生了计算生物学方向……而这些大数据应用都需要深入企业真实项目和案例的实战。社会对大数据人才的需求是多层次的，大数据人才的培养也应该有区别有重点。如果说硕士层次注重职业发展的广度和综合运用能力，本科注重扎实的学科基础和工程实践能力，而专科侧重具体的岗位的技术运用能力。比如，高职高专学校怎么建设大数据专业呢?从事数据挖掘的人都知道，数据挖掘的80%工作量都在数据清洗准备。这个工作又繁琐，又消耗大量的人力，但是对技能水平要求并没有那么高，那么高职高专学校正好可以培养大量大数据准备人才。任何专业人才的培养，任何一个学科的发展壮大，都离不开完整的教学体系、贴合的教学内容、适用的实践应用平台以及过硬的师资水平，大数据专业亦是如此。所以对于大数据专业的申报而言，如果能统一整合以上各方面资源，那么专业建设将会变得事半功倍~现在，机会来了!全国千所高校大数据师资免费讲习班将于 4 月 22 日- 4 月 23 日在南京正式开班。届时，清华大学博士、中国信息协会大数据分会副会长、南京大数据研究院院长刘鹏教授将系统介绍大数据技术体系和人才培养体系，而金陵科技学院副校长张燕教授也将带来本科和高职大数据教材体系的分享。同时还有云创大数据系统介绍大数据实验建设体系和平台，从培养体系、教学内容直至实验平台，为迷茫的老师们拨云见日。(对于参会的各高校申报大数据专业，云创大数据将提供方案和技术支撑)在讲习期间，刘鹏教授将通过一个整天的时间，系统的讲解《大数据》教材，使得老师们可以完全吃透教材，迅速上手，方便其教学科研。其中，《大数据》是国内绝大多数高校采用的知名教材《云计算》的姊妹篇，而在CNKI公布的高被引图书名单中，《云计算》在中国计算机图书的引用量排名全国第一。(参加会议的老师，还能免费获得《大数据》教材的全套PPT以及《大数据》或《大数据实验室手册》)此外，本次大会也有幸邀请到《大数据》的原作者和一些行业知名专家，可以针对大数据教学中的一些重难点问题，为到会老师进行重点讲解。同时，已经在郑州大学、西京学院等院校实施落地的大数据实验体系也将在会上分享给老师们。在该体系中，BDRack大数据实验一体机搭建了一站式的大数据教学实验平台，不仅提供多样化的大数据组件，以Docker容器技术虚拟出足够的实验集群，同时同步提供配套教材、PPT、实验手册、教学视频以及培训服务等，帮助高校更好地满足课程设计、上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求，可为大数据专业提供有力的建设支持。有意向的老师们，可以点击下面链接报名哦：http://q.eqxiu.com/s/BEspDVWV?eqrcode=1&from=timeline&isappinstalled=0
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