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大數據解決方案

大數據解決方案


1、系統架構

針對高校大數據專業建設亟待解決的難題,育信科技以工程教育專業認證為標準,圍繞新工科體系建設,為各大高校量身定制了大數據信息一體化的教學科研平臺——智能云教育大數據服務平臺

大數據專業建設為核心,成功推出“大數據分析與應用教學實驗系統”,引入最新技術和數據流程理念,轉換大數據項目案例作為課堂實踐實習實訓內容,包括完善的課程體系、教學環節和支撐平臺,提供集專業方向、實戰演練、職業規劃、工程認證、教學體系、課程體系及師資培訓于一體的建設思路,配備完整的大數據軟、硬件環境和配套資源,理實結合,循序漸進全面培養大數據科學與工程領域的復合型技術人才

數據的視角,多維度客觀評估教學的主體對象,開展學情管理,實時監控整個教學過程,有效推進完善持續改進,促進高校教學的質量保障


2、教學體系

教學目標

?人才類型:技能型、應用型、科研型

?多元化教學:理論、實踐教學與大數據分析實戰融為一體,基礎學習、能力提升到強化訓練,逐步提高“學”的質量

?兼顧科研工作:細化知識網絡,引用真實數據源進行大數據科研工作,培養大數據專業復雜工程知識學習和解決能力,充分提升“研”的成效

?全數據采集:為專業認證提供數據支撐、為專業建設提供專項分析、為持續改進提供有效依據

?畢業去向:各行業大數據分析、處理、服務、開發、系統集成與管理維護、研究、咨詢、教育培訓等工作

能力要求

?大數據應用系統設計與開發能力

?一定的科研能力

?知識自我更新和不斷創新能力

?解決復雜大數據工程問題的能力

系統基礎操作——編程語言開發——數據庫操作運維——大數據基礎架構——云環境搭建——數據采集存儲——數據挖掘分析——Python開發設計——機器學習——團隊合作、各司其職——有效溝通、合理解說——方案設計、項目管理——不斷創新、終身學習

3、課程體系

?以輸出結果為導向,通過前置檢索和優選,全面覆蓋實踐教學環節,精選優選案例完成大數據分析與應用教學實驗系統的建設

?通過基礎學習-能力提升-強化訓練等階段以循序漸進的方式完成大數據專業人才的培養,最終實現大數據教學與其它專業、產業、企業的無縫對接

?微課慕課、圖文并茂學習理論知識,項目訓練、科研訓練、多人組隊進行實踐操作,著力培養學生學習、創新和解決復雜工程問題等綜合能力

?課程體系構建了理論章節98個,涵蓋知識點約600+,微課視頻130+,共202學時教學容量;同時配套實驗420個,練習720個(涉及驗證型516個、推論型146個、設計型58個),教學容量共計341學時

涉及課程資源


階段 

課程名

課程種類

基礎

學習

系統基礎

Linux系統管理

理論+實驗




Windows系統使用

理論+實驗

編程基礎

C編程語言

理論+實驗

C++語言教學實驗系統

理論+實驗

JAVA編程語言教學實驗系統

理論+實驗

Python編程語言教學實驗系統

理論+實驗

數據庫基礎

MySQL基礎課程

理論+實驗

Oracle基礎及應用

理論+實驗

大數據基礎

Excel應用

理論+實驗

Hadoop部署及管理

理論+實驗

Hadoop-HA部署與使用

理論+實驗

云計算

IaaS_CloudStack平臺搭建及使用

理論+實驗

IaaS_OpenStack安裝部署

理論+實驗

PaaS_Cloudify平臺搭建及使用

理論+實驗

SaaS_SugarCRM平臺搭建及使用

理論+實驗

能力提升階段

Hive教程

理論+實驗

HBase教程

理論+實驗

Sqoop部署與使用

理論+實驗

Azkaban的部署及管理

理論+實驗

SPSS數據分析與挖掘

理論+實驗

R語言

理論+實驗

SAS數據分析

理論+實驗

zookeeper基礎教程

理論+實驗

數據可視化

理論+實驗

Python訓練系統

實驗

Python網絡爬蟲教學實驗系統

理論+實驗

大數據綜合應用

實驗

強化訓練階段

Flume部署及管理

理論+實驗

Storm基礎教程

理論+實驗

Kafka基礎教程

理論+實驗

Scala語言

理論+實驗

Spark技術教程

理論+實驗

MATLAB數據分析與挖掘實戰

理論+實驗

Python數據分析與挖掘實戰

實驗

機器學習

理論+實驗

第四階段

科研

大數據科研

實驗

數據源

數據源


4、大數據科研

?針對不同專業,推出“大數據分析與應用科研平臺”,靈活創建切換應用環境

?輕松完成配置平臺與初始化工作,靈活多變提供實訓教學、科技訓練等教學活動

?提供專用硬件設備、多種算法和真實數據源,完成整個大數據科研教學的工程性支撐

u算法列表

序號

算法類

算法

1

分類算法

邏輯回歸

貝葉斯

支持向量機

感知器算法

神經網絡

隨機森林

有限波爾茲曼機

2

聚類算法

Canopy聚類(重點)

K均值算法(重點)

模糊K均值(重點)

EM聚類(期望最大化聚類)

均值漂移聚類

層次聚類(重點)

狄里克雷過程聚類

LDA聚類(重點)

譜聚類

3

關聯規則挖掘

并行FP Growth算法

4

回歸

局部加權線性回歸

5

降維/維約簡

奇異值分解

主成分分析

獨立成分分析

高斯判別分析

6

進化算法

并行化了Watchmaker框架

7

推薦/協同過濾

Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne)

ItemCF

8

向量相似度計算

計算列間相似度

計算向量間距離

9

非Map-Reduce算法

隱馬爾科夫模型


u數據源

提供包括金融、教育、醫療、商業、交通等21個行業總計400多個數據源

序號

行業

數據源名稱

1

金融

美國勞工部官方統計數據

世界銀行 World Develop,Ment Indicators 數據

……

2

人力

就業和失業(勞動力調查)-歐盟統計局

歐盟統計的人工成本年度數據

……

3

教育

美國教育部大學積分卡數據

多重性研究的電子探測器數據

……

4

醫療

癌癥CT影像數據

軟組織肉瘤CT圖像數據

……

5

電力

美國電力信息_2018年

全球電廠數據庫

……

6

人文

All-A,Ge-Faces數據集

耶魯人臉數據庫

……

7

電子商務

某社交網站上采集到網絡輿情信息和分析對象數據

京東產品用戶評論數據

……

8

物流

公路貨物運輸數據-歐盟統計

NUTS-2地區高速公路網絡

……

9

商業

用戶對美國航空公司的Twitter評論情緒數據

archive-2018-美國消費檔案

……

10

文體娛樂

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