高校大数据教学科研平台建设方案详解与功能模块

高校大数据专业教学科研平台建设方案设计着重于提升高等教育机构在大数据领域的教学质量和科研能力。该项目以芝诺数据自主研发的校企联合培养模式为核心，旨在打造一个深度融合企业实战经验的教学环境，确保学生能够获得行业所需的实用技能和创新能力。 一、项目建设意义及目的 1. 实践导向：平台的建设目标明确，以解决实际问题为导向，培养学生的应用实践能力和解决复杂问题的能力。它强调将理论学习与实际工作相结合，让学生在项目中学习大数据技术，如数据处理、存储、分析和可视化。 2. 校企合作：通过与企业的深度合作，平台不仅提供课程体系和教学内容，还涉及到人才培养的全程参与，包括目标设定、课程设计、实践操作和质量控制，从而确保毕业生具备行业竞争力。 3. 跨学科视野：平台注重培养学生的知识视野拓宽，鼓励他们具备跨学科的理解，以便适应大数据行业的多元化需求，提升创新精神和综合运用知识的能力。 二、功能模块与建设思路 1. 平台硬件：主要为大数据教学科研一体机，这是一种集成了数据存储、处理、展现等功能的高效一体化设备，每个一体机可支持40个用户的并发使用，能满足大规模数据分析的需求。 2. 教学与实验支撑系统： - 芝诺数据综合分析ZDM平台：基于Apache Hadoop和Apache Spark，提供一站式的大数据开发环境，支持数据采集、存储、处理、分析和可视化，包含真实项目数据包，超过20亿条的商业价值数据用于实战演练。 - 计算集群：由Master节点和多个Slave节点组成，配备高性能硬件，确保数据处理的效率和稳定性。 3. 产品服务体系：除了硬件和软件平台，还包括针对教学和实验的配套服务，如教学培训、技术支持和持续更新的数据资源，确保教学活动的顺利进行。 总结，高校大数据专业教学科研平台建设方案是一个系统性工程，旨在通过校企深度合作，构建一个实践性强、技术前沿、符合市场需求的教学环境，培养出具备创新精神和实际操作能力的大数据专业人才。