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解决方案

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大数据实验教学系统
项目背景

结合多年来在教育行业的经验,自主研发了大数据实验教学系统,以大数据核心技术实验教学为主,旨在为高校提供大数据人才培养的实验实训环境,提升学生的实际动手能力,结合高校的大数据理论教学,培养出具有扎实理论基础的实操性人才,提升学生的综合市场竞争力。

大数据实验教学系统以云平台架构为基础,为用户提供大数据实验环境,十分贴合高校的实验教学需求。从实验内容上涵盖Hadoop、Hive、HDFS、Spark等专业基础内容,同时包含数据采集及日志分析应用、数据迁移、数据统计分析、数据挖掘及数据可视化等数据处理应用相关技术实验操作,为学生提供了从大数据环境搭建到数据处理的整个核心技术实验教学过程,能够支撑大数据专业人才培养的各个阶段课程的实验内容的开展。

方案介绍

大数据实验教学系统是一款贴合高校大数据专业特点,产品融合多年的行业积累,集成业界最前沿的大数据平台技术,提供简单易用的运维和管理功能,并针对教学实训的场景量身定制了实验开发调试环境、实验运行管理以及教学管理等功能,同时提供包含专业核心课、项目实训实践课、大数据开发课程等丰富的大数据实验实训资源,侧重大数据应用技术与实践技能培养的教学、实验、实训并用的综合系统。

大数据实验教学系统的产品设计由下而上分为5个层级,即:硬件集群基础平台、虚拟化支撑云平台、业务应用管理平台、教学实训配套资源、用户接口。

方案解析

大数据实验教学系统由六大模块组成:系统管理模块、课程教学模块、实训教学模块、成绩管理模块、考试管理模块、学习经历模块。包含40多门大数据课程,900多个实验,十余个大数据综合行业应用案例。实验内容设计以大数据平台构建到大数据挖掘可视化为轴心,涵盖大数据分析处理各个阶段的核心技术内容教学。

方案优势
  • 教学支持与助力

    编写专业课程规划、实训教学大纲等课程方案支持;校企合作,共同研发教学资源与特色教材,联合教材出版;提供学生在企业顶岗实习机会。

  • 课程资源丰富

    内容设计贴合高校教学需求,系统中包括40多门大数据课程以及30多门大数据综合实训课,课程内容的设计更加符合高校学生学习场景。

  • 混合虚拟化云平台

    满足多场景架构需求,采用Docker与KVM混合虚拟化云平台技术,SimpleBDT可以支持不同场景下的信息安全、云计算、大数据、人工智能等实验镜像,实现“一平台,多用处”。

  • 多种实验模式

    包含jupyter、VNC、webssh、webIDE四种实验形式,同时支持单人模式、团队模式、连续实验模式、全开启/全关闭答案模式、半关闭监测未掌握率模式。

  • 可视化教学数据中心

    将教师授课信息与学生学习信息可视化展示,教师可根据学生的学习情况调整的教学计划,更有针对性展开教学安排。

  • 资源预约+课堂互动

    教师可预约上课所需资源,系统提前为学生预留上课资源;老师可手动释放自由学习学生线上环境,节约资源,提高教学实践的流畅性。


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