09月22日, 2014 84次
四、人才培养目标本专业主要面向大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据系统运维等岗位方向培养合格人才，重点培养具有大数据应用、大数据分析以及大数据系统管理与运维方向的，应用型高技能人才。本专业方向重点培养能够为企事业单位提供大数据系统搭建、管理、和运维技术和能力的人才。通过计算机基础课程、算法语言、系统管理等专业基础知识学习，接受大数据系统和应用知识的培养，进行各种计算机系统，大数据平台系统，大数据应用系统搭建、配置、管理、及运维实训。通过大量的案例与实践操作，熟练掌握大数据系统管理所需的各种专业知识和能力，具备一定的职业素养，为从事大数据行业系统管理工作奠定坚实基础。五、实践教学环境新开普完美校园大数据实验室的软硬件系统配置主次分明，考虑到学生从基础理论到工程实践的各个环节，符合学生递进式的认知规律，有利于学生由浅入深的全面掌握大数据相关知识和应用。大数据实验实训室将搭建理论与实践的桥梁，为学生提供大数据技术的实验及实训平台，深化学生对大数据技术理论的理解，提高学生的操作能力，同时，利用所学知识对大数据技术进行创新性研究。具体建设内容包括：1）物理层---硬件资源：基于高性能计算与海量存储节点构建的运算资源池，作为云计算各项实验学习环境的主要承载平台，采用云服务器集群+虚拟主机+物理机的解决方案2）资源池：包含计算资源池、存储资源池、网络资源池。提供教学活动中必不可少学习资源、实验资源、项目案例。3）业务平台层：面向教学活动中的实验课程与项目实训业务提供流程化支撑。完美校园大数据实验室的业务平台层包含大数据教学管理平台和大数据科研平台。4）统一管理层：基于完美校园大数据实验室统一资源调度引擎，为用户使用业务平台层与资源平台提供便捷入口。 六、实验室功能系统模块大数据实验室各个功能模块介绍如下：1）云计算管理系统 完美校园大数据实验室采用云服务提供的虚机系统，云计算管理系统通过对硬件设施进行虚拟化处理，形成虚拟层面的资源池系统，该资源池系统可按需为每一套应用系统提供基础硬件资源——计算能力、存储能力和网络功能，快速适应不断变化的业务需求，实现“弹性”资源分配能力。① 计算模块 计算模块主要提供云主机功能。而云主机提供了整个云平台中最基础的功能，即虚拟服务器从创建到销毁的全生命周期维护。此模块通过利用虚拟化技术，可将大批服务器硬件资源池化，用户仅需点击鼠标，选择期望的硬件配置、操作系统类型和网络配置等信息，即可在短时间内按需获得任意数量的云主机，模块支持云主机硬件配置在线升级、云主机热迁移、重启、暂停、创建快照等多种功能。② 镜像模块 镜像功能模块是一套虚拟机镜像查找及检索系统，支持多种虚拟机镜像格式（AKI、AMI、ARI、ISO、QCOW2、Raw、VDI、VHD、VMDK），有创建上传镜像、删除镜像、编辑镜像基本信息的功能。③块存储模块块存储模块为运行实例提供稳定的数据块存储服务，即云硬盘服务。它的插件驱动架构有利于块设备的创建和管理，如创建卷、删除卷，在实例上挂载和卸载卷。它们独立于云主机的生命周期而存在，可挂载到任意运行中的云主机上，确保单台云主机故障时，数据不丢失，并具备基于云硬盘的快照创建、备份和快照回滚等功能。④网络模块网络模块提供云计算的网络虚拟化技术，为云平台其他服务提供网络连接服务。为用户提供接口，可以定义 Network、Subnet、Router，配置 DHCP、DNS、负载均衡、L3 服务，网络支持，GRE、VLAN。插件架构支持许多主流的网络厂家和技术，如 OpenvSwitch。⑤安全模块安全模块通过在计算模块中添加扩展实现，基于传统的包过滤型防火墙技术，可为用户的云主机提供细颗粒度的安全防护策略，支持 TCP/UDP/ICMP 等多种协议，支持自定义来源IP和端口范围等规则，支持用户针对不同类型云主机加载不同级别安全策略的功能。2）大数据教学管理系统 大数据教学管理系统旨在提供统一的平台管理所有的课程教学资料、视频、讲义、实验指导手册、实验数据集、实验练习、实验报告书、实验成绩管理、用户管理（学生花名册管理、教师信息管理）。大数据教学系统提供了5大功能模块，分别是：在线基础课程包、在线学习平台、在线练习平台、在线测试平台、在线讨论平台、数据分析平台。① 在线基础课程包 根据岗位人才发展路径图，提供相应的学习课程资源部内容，客户根据实际情况选择适合自己的课程内容，完美校园大数据中心存储了大量教学资源。包含以下资源：1.存储辅助性的讲解+PPT配套的视频课程，准确全面的给学生讲解相应的知识点或项目案例；2.存储了通过CMMI4规范的真实的项目文档和案例，可以让学生在学校就能够接触到大规模科技公司的真实项目和研发流程；3.针对不同的小练习，配合PPT视频教材，提供了详细的描述文档共学员选择不同的方式对知识点进行接纳和
一.数据科学与大数据专业方向教学计划（参考）核心专业课程教学计划大数据技术基础Java语言 Linux操作系统与程序设计 计算机网络（复杂网络、SDN） 数据仓库与数据挖掘 JavaEE 实训和毕业设计 计算机组成原理 软件工程 信息安全 机器学习 Python语言（网络爬虫、数据分析） 云计算OpenStack R语言数据分析、展现于实例 Tableau数据可视化 大数据存储（Hbase、Hive、Sqoop） 大数据采集与清洗（Kafka、Flume、ET） Spark技术开发 大数据分析应用案例 （2）数据科学与大数据教学资源简介（部分）数据挖掘与高级分析R语言企业版Spark语言开发与应用数据挖掘概述数据挖掘工作流程深入了解数据挖掘平台算法模型：分类算法算法模型：回归算法算法模型：购物篮分析算法算法模型：聚类算法算法模型：异常检测算法批量部署数据挖掘结果 企业级R语言概述使用企业级R语言进行开发深入了解R语言开发环境R语言图形化生产环境企业级R语言透明度企业级R语言嵌入式执行层——R语言接口企业级R语言嵌入式执行层——SQL语言接口使用企业级R语言执行预测分析使用企业级R语言之间访问数据库 Spark简介Spark开发与环境配置RDD编程键值对操作Spark运行模式及原理数据读取与保存在集群上运行SparkSpark调优与调试Spark监控管理Spark SQlSpark StreamingGraphX计算框架
现在好多高校都建立大数据实验室，北邮、北石油化工、黔南民族啊，听说云创的死贵死贵的，普开数据的听说性价比高，真实情况就不清楚了，只能自己体会吧
大数据(数据挖掘)是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业，现在本科数学类下辖子专业有[信息与计算科学]，[数学与用用数学]，[统计学]等。[统计学]是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。当今的”大数据“潮流使得我们获得了海量的数据，但掌握这些海量的数据本身并无意义。真正的意义体现在对于含有信息的数据进行专业化的处理。要对大数据进行处理，在实际的运用中，统计学能够以较低的成本，较少的数据，对数据进行精确度相对较高的的分析，这是大数据分析所无法替代的。[信息与计算科学]专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。所以你只需要查查有哪些大学开设了[统计学]、[信息与计算科学]这两个专业就行。</ol> 本回答被提问者采纳
南京大学 南京航空航天大学都有，好像都用的DataMatrix大数据实验平台。
有很多高校都建立了大数据实验室，浙大、清华、北大、厦大啊等等都在决明数据的帮助下合作建立了大数据实验室。大数据在2016年还是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。但如今全国60多个高校都开设了这个课程。
芝诺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。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。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。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。本项目通过对芝诺数据教学实训平台和芝诺数据综合分析ZDM平台的建设，支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据安全与隐私保护等关键技术研究，形成以工程实训和创新拓展为主的实践教学体系，培养学生良好的科学素养和实践创新能力。同时，提升高校承担重大科研项目和实现自主创新的能力。适应国民经济和社会发展的信息化进程、信息化与工业化“两化”融合和新兴战略性产业迅速发展，完善科研平台和教学实验平台体系建设，提升科技创新能力，推进产学研合作。预期达到以下效果：（1）建立健全实验教学环境，为相关专业学生提供与产业界接轨的、良好的实验条件；（2）模拟企业环境，引入以实际项目为蓝本的实训项目，构建实训基地；（3）为开设大数据类公共选修课提供实验环境；（4）支撑高校科研项目的实施及科研论文的发表；（5）为学生在数学、统计、计算机类学科竞赛获奖提供教学实验环境支持。 本回答由提问者推荐
大数据技术与应用专业，属于前沿科技专业。目前已经有不少学校开设了这个专业，但大都采用的是校企合作的方式学，优势在于能够利用企业和高校的双师资为学生提供理论与实践相结合的教学指导，企业师资的加入弥补了高校教师对行业动态了解不及时、不全面的不足。该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合，同时引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的"高层次、实用型、国际化"的复合型大数据专业人才。目前，北京航空航天大学、贵州大学、对外经济贸易大学、华南理工大学、广东开放大学、宜春学院等都相继开设了大数据技术与应用专业，而这些学校也都是目前为止全国高校中大数据技术与应用专业比较牛的几所高校。
华中师范大学的教育大数据应用技术国家工程实验室，不错哈。相关信息，具体可询问学校办公室、教务处。你若喜欢，便是晴天。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。所以是数学一类的专业，现在本科数学类下辖子专业有（信息与计算科学），（数学与用用数学），（统计学）等。所以你只需要查查有哪些大学开设了（统计学）、（信息与计算科学）这两个专业就可以知道哪些高校有大数据分析实验室。
对传统实验室建设方案进行的前所未有的革新，将实验室功能模块化，集成化，智能化，在行业标准尚未完善的情形下率先提供一个高标准的解决方案，寻求建立更安全、更集约、更高效、更智能的实验室建设行业标准，以期在发挥实验室应有功能的同时使实验室设备安装更合理，使用更人性，管理更高效。在现有CIT智能控制系统的基础上，依托于现阶段已有的物联网技术和大数据处理方案建造智慧实验室。 本回答由提问者推荐
推出的智慧实验室收费方面，非常的合理。
智慧实验室解决方案，才是最大的亮点，做得非常的出色。