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。
高校大数据实验室建设方案
高校大数据实验室建设方案随着信息技术日新月异的发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
为了充分利用大数据的价值和应用，越来越多的高校纷纷设立大数据实验室。
本文将介绍高校大数据实验室的建设方案，以提供参考和指导。
一、实验室的定位和目标高校大数据实验室应当明确自身的定位和目标。
首先，实验室可以作为学生实践教学的场所，为学生提供实际操作和应用案例的机会，培养他们的数据分析能力和解决实际问题的能力。
其次，实验室也可以成为教师科研和项目合作的平台，促进学术交流和合作，提高高校科研水平。
最后，实验室还可以与行业企业合作，为其提供数据分析和解决方案的服务，促进产学研结合。
二、实验室设备和软件配置高校大数据实验室的建设需要充分考虑实验室所需的设备和软件配置。
首先，需要投入一定数量的计算机和服务器，以满足实验室多个用户同时进行大数据处理的需求。
其次，实验室应当安装必要的数据存储设备，以确保数据的安全性和可用性。
同时，实验室还需要配备数据采集和清洗设备，以确保数据的质量和准确性。
此外，为了提升实验效率，实验室应当配置专业的数据分析软件和开发工具，如Hadoop、Spark、Python等。
三、实验室的组织结构和人员配备高校大数据实验室的建设还需要考虑实验室的组织结构和人员配备。
实验室应当设立实验室主任或负责人，负责协调实验室的日常管理和工作推进。
同时，实验室还应当配备一定数量的技术人员，包括数据分析师、软件开发工程师等，以满足实验室的日常运作和项目需求。
另外，实验室还可以聘请一些专家和学者作为顾问，为实验室的发展提供指导和支持。
四、实验室的研究与应用方向高校大数据实验室的建设应当明确实验室的研究与应用方向。
可以根据实验室所在高校的特色和研究重点确定方向，如金融数据分析、医疗大数据等。
同时，实验室应当积极与行业企业合作，开展与实际应用相关的研究项目，促进理论研究与实践应用的结合。
五、实验室的成果和评估机制高校大数据实验室的建设还需要建立相应的成果和评估机制。
高校大数据处理平台的设计与实现
高校大数据处理平台的设计与实现摘要：随着高校信息化建设的不断推进，大量的数据积累与产生，对高校的教学、科研、管理等方面带来了许多挑战和机遇。
为了更好地处理和利用这些数据，高校需要设计和实现一种大数据处理平台。
本文将介绍高校大数据处理平台的设计与实现，包括平台的架构、功能模块以及相关技术，以期对高校大数据处理的实践提供一些参考和借鉴。
1. 引言随着高校信息化建设的深入推进，各类数据在高校中不断产生和积累。
这些数据包括学生信息、教学资源、科研成果、人员管理等方面的数据，以及来自各种传感器和设备的实时数据等。
如何有效处理和利用这些数据已成为高校发展和决策的重要课题。
因此，设计和实现一种高校大数据处理平台具有重要意义。
2. 需求分析在设计和实现高校大数据处理平台之前，首先需要进行需求分析。
高校大数据处理平台的需求主要分为以下四个方面：2.1 数据采集和存储高校需要采集、存储各类数据。
这些数据可以来源于学生信息系统、教务系统、科研管理系统等，也可以通过传感器和设备获取。
因此，平台需要具备数据接口和数据存储功能，以实时、准确地采集和存储各类数据。
2.2 数据清洗和处理采集到的数据通常存在质量问题，包括噪声数据、缺失数据等。
因此，平台需要提供数据清洗和处理功能，对数据进行校验、去重、补充等，确保数据的有效性和一致性。
2.3 数据分析和挖掘高校大数据处理平台需要具备强大的数据分析和挖掘能力，以发现数据中隐藏的规律和价值。
通过数据分析和挖掘，高校可以优化教学、深化科研以及改善管理决策等。
2.4 数据可视化和呈现高校大数据处理平台需要将处理后的数据以可视化的方式呈现给用户，提供直观、易懂的数据展示效果。
这有助于用户更好地理解数据，并从中获取有用的信息。
3. 平台设计基于以上需求，高校大数据处理平台的设计应遵循以下原则：3.1 模块化设计平台应采用模块化的架构，将不同功能划分为独立的模块。
这样可以提高平台的可扩展性和可维护性，同时也便于进行功能模块的调试和更新。
基于“大实践”观的多层次一体化实践教学平台的构建
基于“大实践”观的多层次一体化实践教学平台的构建摘要：文章围绕卓越软件工程人才培养目标，着眼于夯实基础实验教学，加强工程实践能力培养，强化校企合作的实训教学，启迪科研创新思维，突出创新创业能力培养等方面，构建了“基础性实验-专业性实验-综合实训-创新创业”的多层次化、多模块化的“大实践”实践教学平台，从多方面和多角度培养学生的工程实践能力，效果显著。
关键词：卓越工程师；实践教学；大实践；校企联合；软件工程2010年，教育部实施“卓越工程师教育培养计划”，着力培养学生的工程实践能力、工程设计能力和工程创新能力。
而实践教学是培养学生掌握科学方法和提高动手能力的重要平台。
是培养具有创新意识的高素质工程技术人才的重要环节，是培养学生掌握科学方法和提高动手能力的重要平台。
经过多年的实践，我国相关高校在实践教学环节有所加强，但还存在一些问题：如对能力培养与实践教学环节的关系把握不够准确，用实验形式培养技能的认识依然存在；认识到校企合作、产学研结合的重要性，但校企合作缺少国家政策和制度保障，校企互利的市场机制有待建立；大学生科技创新与创业意识不够，也没有较为完善的制度保证等。
这些都制约了卓越人才培养的效果。
为提高学生实践动手能力，大连理工大学软件学院自成立以来，先后建立了软件工程实验中心、科研平台、校企联合实训基地、校外大学生实践基地、大学生创新中心、大学生创业孵化基地等教学部门，然而这些实验实践教学单位分散建设，分散管理，教学层次不够清晰，环节不够流畅，体系不够完善，教学资源不能有效利用。
如何有效利用现有资源，整合不同实验实践教学单位的教学体系，使实践环节有章可循，使实践的每一过程都落到实处，是目前我校实施“卓越计划”，培养具有创新能力的卓越工程师所需解决的关键问题。
一、软件工程实践教学平台的构建按“重组资源，优化配置，实现集约化管理”的原则，通过对实验实践相关教学单位的全面调查和多次教学研讨，达成了打破原有分散实验室建制，建立一个多层次一体化的实践教学大平台的思路。
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1. 引言1.1 研究背景在当今信息化、数字化的社会环境下，大数据技术的快速发展给各行各业带来了巨大的变革和机遇。
在高校实验教学中心这一具有重要意义的教学和科研机构中，利用大数据技术进行智能化建设与管理已成为当前的发展趋势。
随着实验教学中心实验设备的不断更新和扩展，实验数据的积累量越来越大，如何高效地管理和分析这些海量数据成为当前亟待解决的问题。
传统的手工管理方式已经无法满足实验教学中心的管理需求，智能化建设与管理势在必行。
随着各类智能化技术的不断发展和应用，如人工智能、大数据分析等，智能化建设将在高校实验教学中心中发挥更为重要的作用。
通过实验设备的信息化和智能化改造，实验数据的自动采集、存储和分析处理将大大提高实验教学中心的工作效率和质量。
因此，探讨并研究在大数据环境下高校实验教学中心的智能化建设与管理，具有重要的现实意义和实践价值。
通过本研究，可以为高校实验教学中心的智能化建设与管理提供有益的借鉴和启示，推动高校实验教学中心迈向更加智能化、高效化的发展道路。
1.2 研究意义高校实验教学中心是学生实验教学和科学研究的重要场所，其智能化建设与管理对于提升实验教学质量、促进科学研究成果转化具有重要意义。
智能化建设可以提高实验教学效率，提升学生实践能力。
通过数字化、智能化技术的应用，可以实现实验数据的快速采集、分析和共享，提高实验教学的效率和质量；智能化建设还可以促进高校实验教学中心与科研单位、产业界的合作交流。
通过数据共享和开放平台构建，可以加快科研成果的转化和产业化进程，提升实验教学中心的综合竞争力；智能化建设还可以提升高校实验教学中心的管理水平和服务能力。
通过信息化、智能化技术的应用，可以实现对实验设备、实验材料、人员安全等方面的实时监控和管理，提供更加高效优质的实验教学服务。
智能化建设与管理对高校实验教学中心具有重要意义，有着广阔的应用前景和深远的影响力。
高校大数据专业教学科研平台建设方案
高校大数据专业教学科研平台建设方案一、项目建设的意义及目的芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。
该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。
注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。
二、功能模块和建设思路芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。
具体如下：教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。
二、项目建设的目标及内容1、项目建设目标1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。
2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。
3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。
4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。
2、项目建设内容1）模块一：平台相关硬件建设本模块主要包含：大数据教学科研一体机技术参数：作为一个可供大量学生完成大数据实训的集成环境，该平台同步提供了配套的培训服务，对于教学组件的安装、配置、教材、实验手册等具体应用提供一站式服务，有助于高校更好地满足课程设计、课程上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求，并在一定程度上缓解大数据师资不足的问题。
实训平台介绍(27页)
支持120名学生同时登录平台学习教学视频、答题练习、完成老 师布置的实验任务；老师及学生可以应用实战平台进行科研、 毕业项目设计
北京信息科技大学计算机学院案例
一个班的学生利用平台进行为期4个月的实训，同学们可以在平台 上学习教学视频、答题练习、完成老师布置的实验任务，最得非常 好的学习效果。
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Agenda
联想大数据教学平台产品概念 联想大数据教学平台市场分析 联想大数据教学平台产品介绍
联想大数据教学平台案例
部分案例
齐鲁工业大学“大数据实训项目”：
为学校提供主流的技术路线和大数据平台，满足学生教学实训和 教师科研实战的需求，提供丰富的工业数据集真实模拟实战训练
Mapreduce实例——Chainmapper&Chainreducer Mapreduce实例——MapReduce自定义输入、输出格式 Hive安装 Hive基本操作 Hive查询 Hive 各种排序之间的区别 zookeeper安装
HBase安装 HBase JAVA API读写数据 HBase的过滤器 综合案例：MapReduce读HBase 综合案例：MapReduce写HBase
联想大数据实训平台功能
视频任务，包括：300小时的认知、通识课程，150小时的大数据
专业课程，450小时的实验、实践操作视频。
视频
习题与测验 在线编程 实验操作
大数据时代的高校实践教学改革——多源数据的整合与利用
2023年9月第26卷第17期中国管理信息化China Management InformationizationSep.,2023Vol.26,No.17大数据时代的高校实践教学改革——多源数据的整合与利用郑芳超（湖北国土资源职业学院，武汉 430090）［摘 要］本文主要介绍多源数据在高校实践教学改革中的应用，包括多源数据的整合和利用方法、多源数据在实践教学中的应用场景和实践方法等内容。
在大数据时代，多源数据的整合与利用已成为高校教学改革和高质量发展的核心问题之一。
本文深入探究了多源数据整合方法和技术，如数据挖掘、机器学习、文本挖掘、多源数据融合和数据可视化等技术，为多源数据在高校实践教学中的应用提供了重要支持和保障。
针对教育大数据分析这一应用场景，本文从多个方面介绍了多源数据的实践方法，包括数据来源、数据整合、数据挖掘和机器学习等方面，帮助读者更加全面深入地认识多源数据在高校实践教学中的应用。
［关键词］大数据时代；高校实践教学；教学改革；多源数据；整合与利用doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2023.17.065［中图分类号］G642 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）17-0229-04［收稿日期］2023-01-241 相关理论概述1.1 高校教育实践的界定高校教育实践是指高校为了促进学生全面成长和4 结 论数字化时代基于SPOC的混合式教学模式的构建与应用还在实践中，特别是在线学习资源的建设方面还有以下几点需要进一步思索、完善和研究。
①教师对在线教学知识点的选择，哪些知识点和辅助的资料适合放在在线教学平台中让学生进行在线学习，哪些知识点和资料仅适合在线下为学生进行讲解。
②由于连锁企业经营与管理和工商管理专业其他课程，如企业管理概论等有一部分知识点是相互关联的，学生提前在线上查阅学习资料时如果发现该知识点已经在其他课程中学过，势必会影响学生在课堂学习的积极性，对于这部分问题该如何解决。
大数据学校实践研究报告(2篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的重要战略资源。
大数据技术在学校教育领域的应用，有助于提高教育教学质量，促进学生个性化发展。
本报告旨在通过大数据在学校实践中的应用，分析其优势与挑战，为我国大数据教育的发展提供参考。
二、大数据在学校实践中的应用现状1. 数据采集与分析（1）学生数据采集：学校通过教务系统、校园卡、在线学习平台等渠道，收集学生的学籍、成绩、出勤、行为等数据。
（2）教师数据采集：学校通过教学平台、在线教研系统等渠道，收集教师的教学计划、教学进度、教学质量、科研成果等数据。
（3）课程数据采集：学校通过课程资源库、在线课程平台等渠道，收集课程的教学大纲、教学视频、习题、作业等数据。
2. 数据分析与应用（1）学生个性化教学：通过分析学生的学籍、成绩、出勤等数据，为教师提供个性化教学建议，提高教学效果。
（2）教学质量评估：通过分析教师的教学进度、教学质量、科研成果等数据，对教师的教学能力进行评估。
（3）课程资源优化：通过分析课程的教学大纲、教学视频、习题、作业等数据，对课程资源进行优化，提高教学质量。
（4）校园安全管理：通过分析学生的行为数据，及时发现安全隐患，保障校园安全。
三、大数据在学校实践中的应用优势1. 提高教育教学质量大数据分析有助于教师了解学生的学习情况，为教师提供个性化教学建议，从而提高教育教学质量。
2. 促进学生个性化发展大数据分析有助于学校了解学生的兴趣、特长和需求，为学生提供个性化的教育服务，促进学生全面发展。
3. 优化资源配置大数据分析有助于学校合理配置教育资源，提高资源利用效率。
4. 保障校园安全通过分析学生的行为数据，及时发现安全隐患，保障校园安全。
四、大数据在学校实践中的应用挑战1. 数据安全问题大数据涉及大量敏感信息，如何确保数据安全，防止数据泄露，是学校需要面对的重要问题。
2. 数据分析能力不足学校在数据分析方面存在一定程度的不足，需要加强数据分析人才的培养。
大数据教研室活动亮点(3篇)
第1篇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。
为了紧跟时代步伐，提升教研室的学术水平和教学能力，大数据教研室积极开展了一系列丰富多彩的活动。
以下是大数据教研室活动的一些亮点：一、学术讲座与研讨会1. 邀请行业专家授课大数据教研室定期邀请国内外知名大数据领域的专家学者来校进行讲座，分享他们在大数据领域的最新研究成果和实践经验。
这些讲座涵盖了大数据技术、应用、政策等多个方面，为师生提供了广阔的学术视野。
2. 研讨会交流教研室定期举办学术研讨会，邀请校内外的专家学者、教师和学生共同探讨大数据领域的热点问题。
研讨会内容丰富，形式多样，包括专题报告、圆桌讨论、案例分享等，旨在激发师生的创新思维，推动学术交流。
二、实践教学与项目研究1. 实践教学基地建设大数据教研室积极与国内外知名企业合作，共建实践教学基地。
通过基地，学生可以接触到真实的大数据项目，提升实际操作能力。
同时，教师也可以在基地进行项目研究，提高自身教学水平。
2. 学生科研项目教研室鼓励学生参与科研项目，提供必要的指导和支持。
在教师的带领下，学生可以参与国家级、省级和校级科研项目，锻炼科研能力，培养创新精神。
三、学术竞赛与交流1. 参加国内外学术竞赛大数据教研室组织学生参加国内外大数据领域的学术竞赛，如“中国大学生程序设计竞赛”、“全国大学生数学建模竞赛”等。
通过竞赛，学生可以展示自己的才华，提升团队协作能力。
2. 举办校内学术交流活动教研室定期举办校内学术交流活动，如“大数据创新创业大赛”、“大数据应用研讨会”等。
这些活动为学生提供了一个展示自己研究成果的平台，同时也促进了校内学术氛围的营造。
四、师资队伍建设1. 教师培训与进修教研室高度重视师资队伍建设，定期组织教师参加国内外培训、研讨会和进修学习，提升教师的专业素养和教学能力。
2. 学术交流与合作教研室鼓励教师与国内外高校、研究机构开展学术交流与合作，共同开展科研项目，提升教研室的学术影响力。
实践教学平台推荐理由(3篇)
第1篇一、引言随着我国教育改革的不断深入，实践教学在高等教育中的地位日益凸显。
实践教学平台作为连接理论知识与实际应用的重要桥梁，对于培养学生的创新能力和实践能力具有重要意义。
本文将为您推荐一款优秀的实践教学平台，并从多个角度阐述其推荐理由。
二、实践教学平台简介所推荐的实践教学平台是一款集教学、科研、实践于一体，覆盖多个学科领域的综合性实践教学平台。
该平台以云计算、大数据、人工智能等技术为基础，为广大师生提供丰富的教学资源、实践项目和交流平台。
三、推荐理由1. 丰富的教学资源（1）课程资源：实践教学平台汇聚了国内外知名高校和企业的优质课程资源，涵盖数学、物理、化学、生物、工程、经济等多个学科领域。
学生可以根据自身需求，在线学习相关课程，提高自身综合素质。
（2）实验资源：实践教学平台提供了丰富的实验项目，涵盖基础实验、综合实验、创新实验等多个层次。
学生可以在线进行实验操作，提高实验技能。
（3）案例资源：实践教学平台收录了大量真实案例，涉及企业、行业、政府等多个领域。
学生可以通过案例分析，了解实际应用场景，提高解决实际问题的能力。
2. 实践项目丰富（1）项目类型：实践教学平台涵盖了各类实践项目，包括创新创业项目、科研项目、社会实践活动等。
学生可以根据自身兴趣和需求，选择合适的实践项目。
（2）项目来源：实践项目来源于国内外知名高校、企业、政府部门等，确保项目质量。
同时，平台还提供项目发布、项目申报、项目评审等功能，为学生提供全方位的实践支持。
3. 交流互动平台（1）在线论坛：实践教学平台设有在线论坛，学生可以在此交流学习心得、分享实践经验，拓宽人脉。
（2）专家讲座：平台定期邀请知名专家学者举办讲座，为学生提供学术前沿信息，激发创新思维。
（3）校企合作：实践教学平台积极与企业合作，为学生提供实习、就业机会，助力学生成长。
4. 技术支持（1）云计算技术：实践教学平台采用云计算技术，确保系统稳定、安全、高效运行。
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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