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大数据实训室解决方案

大数据实训室建设详情

     唯众大数据专业建设解决方案以大数据人才需求为导向,基于唯众大数据实训平台,从招生准备、人才培养、课程体系、师资建设、科研支撑、环境建设、持续改进的高校专业建设七大层面,为高校提供创新性实训室及新型人才培养模式。
   大数据实训平台主要包括底层资源平台、大数据教学实训平台、大数据应用管理平台三部分,教师可以利用大数据教学平台进行理论教学,同时可发布与学习内容紧密结合的教学实验,并提供指导手册、实验步骤、实验数据源、实验作业等;学生在系统中学习理论知识,根据实验指导手册中的实验步骤完成实验,并且提交实验报告、记录实验成绩;最后教师可以对学生的实验操作指出存在的问题,并且给出改进的意见,以及批阅学生的实验报告书。通过这种理论与动手相结合的方式,能让学生掌握必要的大数据理论基础知识的同时,又能将大数据技能应用于实际工作,解决教学过程中实验环节非常薄弱,造成学生缺少数据挖掘实践经验、缺乏实践应用能力等问题。
    除了大数据技术的培训,还可以利用先进 Hadoop 技术进行科研和实际项目的相关工作。可为学校各学院教师提供一个科学研究、大数据试验和项目生产的基础环境。

大数据实训室建设的特点

1、交互式学习模式

    大数据实训室提供真实环境、师生互动式的在线教学课堂,支持基于 SPOC 的课程体系建设、支持线上线下教学互动、问题答疑、随堂测试、实验报告的撰写与提交、在线考试及各类实验教学数据指标输出,可定制的实验环境,无需重复实验环境搭建。

2、多层次性教学体系

    大数据实训室按照大数据基础教学、大数据实训应用教学、大数据测评应用三个层次来搭建,实现理论,实训,考评的层层推进、相互融合。再结合典型的算法展示、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,从而实现专业实验教学的由点及面、理论到应用、涵盖原理验证/综合应用/自主设计及创新的多层次实验体系。

3、先进、可靠教学平台

    大数据作为一个新兴行业,其涉及到的技术那是当前前沿技术,大数据实训室在建设时将技术先进性与技术适用性充分体现,实验平台技术先进、可靠性高、满足教学需求,实验过程模拟企业真实流程,能够充分发挥实训室与企业流程长密结合的能力,与当前从新研究基本保持同步;并于实际应用紧密结合,培养扎实的大数据应用技能型人才。

4、创新、可开发创新平台

    大数据实验平台是集教学管理, Hadoop 大数据平台,大数据挖掘分析软件和大数据完整课程的大数据教学科研管理辅助软件。利用大数据主流软件框架,搭建符合本校师生需求的实验与科研环境,将理论课程中学到的大数据技术运用到实际的工作与学习中,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。

人才培养方案

1、主流大数据人才需求

    唯众收集了市场上企业需求最热的大数据相关岗位的技能需求,针对每类岗位制定不同的培养方案, 提供模块化课程灵活应对 20+培养方向, 能够紧跟市场需求进行人才培养,更好地通过专业申报。同时基于目前市场热门的六大岗位:大数据采集工程师、大数据实施工程师、大数据运维工程师、大数据开发/测试工程师、大数据算法工程师、大数据分析师, 整理出针对应届学生的岗位能力要求,并且提供专业的针对性培养方案。

2、基于市场需求定制人才培养方案      

    通过对目前市场招聘信息,人才需求报告,行业年报等信息来源分析,唯众科技总结出目前大数据行业 6 大热门岗位,对每个岗位的能力要求做了归纳,并基于市场需求,定制人才培养方案。学校也可基于学校人才培养方向,选择相应的人才培养方案,或者调整相应的人才培养方案。

3、课程体系建设

    唯众提供大数据专业基础课程和专业核心课程,辅以专业选修课程和实践课程,涵盖当前市场主流人才需求。

科研支撑

    为了提高科研学术层次,学校的实训室不应只能做验证性实验,而应该更多得进行综合性和设计性的实验, 不应只满足数据挖掘和大数据分析教学的需要,而应该作为一个开放性、综合性的实验平台,满足学校专业科研的需要。 同时使学生在掌握本专业的基本技能的同时,了解行业的前瞻性技术的应用。
    
开放数据、开放平台、开放算法,可对接各管道数据源,开放数据,用于学校科研项目等研究。
    教学与实验平台开放,学生可以在出实训室以外的其他有互联网基础的场合随时进行实验。开放唯众算法库,学生和老师可以根据需要调用相应的算法。
    通过上述的资源支持,学生和老师可以通过竞赛、科研项目等进行技术的实践和创新应用,通过良好的科研环境和氛围,学校在科研成果方面也将越来越好。此外,实训室不仅可以服务于本校,同时与周边共享,又能面向社会承担培训和技能鉴定任务,起到较好的社会效应与经济效应。

环境建设

    唯众提供实训室学习环境建设方案,混合式教学环境建设方案,教学过程及结果评估能力方案,各专业数据整合能力,机器学习环境建设方案人工智能训练环境建设方案,教学诊断数据输出环境方案。让学校省心、省力打造特色专业实训室,融合各专业实验数据,建设实验数据自成长生态,提升教师及学生的自我学习成长能力。

1、教学控制环境建设

    唯众为实训室提供了灵活的可定制的教学空间环境设计,可以满足不同的教学任务需求,在个性化教学模式与传统教学模式之间进行切换,支持多种教学模式,将最新的IT、ET、DT、IOT 技术应用到我们的教学场景中来与我们的教育、教学全面深度的融合,为教学服务,实现智能的控制、智慧的调节等。

2、数据交换环境建设

    唯众通过融合各专业实验数据,建设实验数据自成长生态,为高校提供各类型业务系统数据接入的接口,实现数据交换平台和各信息系统的有机结合,以统一的数据模型、数据质量标准和接口规范,实现数据自动提取、数据转换、数据发送、数据校验、数据审核等,同时支持数据同步、历史数据迁移等。以统一界面、统一调度、统一管理、统一开放的方式,为不同业务系统、不同数据库、不同数据格式之间进行数据交换提供支撑,并通过数据的不断累积,形成数据自成长生态,为实训室的教学及科研做数据的储备。

3、平台虚拟化环境建设

    唯众实训室中的终端将以云桌面的形式提供,给每个学生一个专属桌面,能够随时随地进行实验等操作,也支持移动终端设备登录,数据终端不落地,保障实训室的运行安全。

实训室持续改进

    唯众科技根据教学诊改体系理论框架设计产品,创新模式 OBE+双轨制,接轨国际教育理念,提供在专业建设的初期、中期、后期依据客观数据提出改善计划及措施,保持专业的良性发展。基于专业建设及教学的相关数据按照专业、课程、教师、学生的维度向教学诊断平台输出教学诊断数据,形成专业画像、课程画像、教室画像、学生画像,整体展示实训室的情况,辅助学校做相关的改进决策。

          大数据综合教学平台          

    唯众大数据综合教学平台以少量硬件设备完成大量实训集群的构建,可提供大量学生进行大数据行业相关实训。每个学生的实训环境互相隔离、实训过程互不干扰,即使某些实训环境破坏,对于其他学生也没有影响,一键操作即可创建一套全新的集群继续完成实训,方便学生高效的完成实训操作的同时,大幅节省了硬件成本和人力成本的投入。
    大数据综合教学平台是为承载高校教学、实训实验和科研环境而开发的平台,结合唯众十余年来在教育领域的深耕沉淀,和行业中的先进技术,基于虚拟化技术开发上层资源服务管理层,为全校师生提供了一个理论学习、实验实训和应用科研的平台,通过API 接口可连接大数据创新实训系统、大数据科研与应用系统以及附加模块。特色之一,实训与应用系统在上课时间可进行授课教学,在非上课时间,可以通过闲时管控系统快速配置资源,起到大数据平台的作用,比如可以将闲置资源根据老师的需要进行分配用于计算,根据学校的需求用于校园数据分析,也可以出租提供给小公司的数据分析实验,作为生产功能,增加整个系统的利用率。特点之二为附加模块的添加,平台上可集成其他基于案例驱动的教学系统,比如云计算配置实验、操作系统实验等,可大大降低学校教学成本,做到一个平台多种使用。大数据综合教学平台可整体搭建成为校园的云管理平台使用,不仅可用于教学、实训、科研,也可用于校园数据分析和工业生产,可谓一举多得。

1、大数据实训平台架构设计

    唯众采用简洁、易用的大数据教学管理平台为师生提供课程管理、作业提交与批阅等服务,可有效提升教学服务质量,利用高性能的服务器及网络设备建设稳定、高效、可实现集中管控的大数据实训平台,为科研、教学活动提供稳定、高效的大数据教学及科研相关服务;整体建设网络结构示意图如下图所示:
    大数据综合教学平台从技术架构上分为硬件基础设施层、虚拟化内核层、虚拟化管理服务、云资源服务管理层和业务平台层, 使用软件的方法重新定义划分 IT 资源,可以实现 IT资源的动态分配、灵活调度、跨域共享,提高 IT 资源利用率,使 IT 资源能够服务于平台灵活多变的应用需求。
硬件基础设施层:硬件设施包括服务器、存储、网络等基础硬件设备,提供硬件支撑。
虚拟化内核层:基于不同的虚拟化技术,例如 KVM、Qemu、Xen 等,实现硬件基础设备即计算资源、存储资源和网络资源的虚拟化。
    虚拟化管理服务:使用虚拟化后的资源统筹管理。计算服务对虚拟机整个生命周期进行管理,网络服务提供虚拟机的网络分配,及负责对外网络与内网络之大数据综合教学平台解决方案间的通信,存储服务负责对虚拟机的存储资源进行分配管理。
    云资源服务管理层:与虚拟化管理服务层对接,以平台化方式整合计算、网络、存储服务,以直观的方式展现,简化操作项目,并提供API接口连接业务平台层,实现对大数据、云计算等多种实验平台的管理。
业务应用层:本层业务包括大数据创新实训、大数据科研与应用及其他案例驱动的多种系统提供教学、实训、科研环境,后续在实训模块中将会对实训系统功能和实训形式等进行。

2、大数据专业课程资源

    专业课程的设置贯穿学生的学习生涯,经过多维市场调研及研究,深度挖掘了目前大数据相关岗位中需要具备的技术知识,并协同大数据专家进行多次探讨,针对大数据技术学习不同时期推荐相关的课程斟酌修改,输出更加贴合高校人才培养的专业课程体系。大数据课程中每一门课程均设置专业的课程教材,包括《大数据技术概论》、《软件工程项目实践教程(第二版)》、《Linux 操作系统基础教程(第二版)》、《Java 基础教程》、《Java Web 程序设计》、《Hadoop 海量数据处理 技术详解与项目实战(第 2 版)》、《Scala 开发快速入门》、《Spark 快速大数据分析》、《利用 Python 进行数据分析》和《Python 机器学习》等基础核心课,希望培养出能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才,和能胜任数据清洗、数据存储、数据分析与挖掘、大数据系统开发与构建等工作的专业应用型人才。


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