大数据技术教学科研实验室建设方案(DOC 111页)

一、数据科学与大数据专业人才定位与培养目标.......1
1.1数据科学及大数据人才定位.......1
1.2数据科学及大数据人才培养目标.......3
1.2.1大数据即服务架构设置.......4
1.2.2大数据基础关键技术.......5
1.2.3大数据存储和管理技术.......5
1.2.4大数据分析及挖掘技术.......5
1.2.5多媒体及非结构化数据管理与分析.......6
二、数据科学与大数据专业支撑平台.......6
2.1企业级大数据工程实践系统环境.......6
2.2开放的商用及开源组件共享平台.......10
2.3基于智慧教育云的实践教学平台.......11
2.3.1总体架构.......11
2.3.2虚拟桌面云.......14
2.3.3教学云平台.......19
2.4中国高校大数据课程公共服务平台.......23
三、数据科学与大数据专业教学资源.......25
3.1教学计划支撑.......25
3.2核心课程设计及实验.......30
3.2.1《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》.......30
3.2.2《大数据即服务：云计算与数据引擎管理》.......33
3.2.3《大数据基础及实战课程》.......35
3.2.4《基于数据挖掘工作流的分析与预测》.......43
3.2.5《R语言企业版》.......44
3.2.6《大数据可视化及图像分析》.......45
四、贯穿教学全过程的大数据项目案例.......48
4.1在线视频点播网站用户行为预测：MoviePlex.......49
4.1.1客户需求概述.......49
4.1.2技术架构及目标描述.......50
4.1.3视频网站门户.......51
4.1.4登录后用户个性化界面.......51
4.1.5用户Profile查询及管理.......52
4.1.6电影详细信息.......54
4.1.7数据采集：FLUME.......55
4.1.8数据组织：HUE-HIVEEDITOR-QUREY.......58
4.1.9数据集成：OracleDataIntegrator.......60
4.1.10数据分析：R-Studio.......61
4.1.11用户推送：WEB呈现.......62
4.2“健康医疗大数据”：流行性感冒数据分析及趋势预测.......62
4.2.1美国疾病控制中心数据集.......63
4.2.2世界卫生组织数据集.......63
4.2.3美国卫生及公共服务部地区分布数据集.......64
4.2.4世界动物健康组织流感数据集.......65
4.2.5世界银行经济发展指标数据集.......66
4.2.6数据科学概述.......66
4.2.7通过公众数据源加载各种科研数据.......67
4.2.8分析及可视化数据.......67
4.2.9使用ApacheSpark分析数据.......69
五、科研、师资培训与增值服务.......73
5.1为教学与科研提供“全数据”支撑平台.......73
5.1.1数据组织.......73
5.1.2数据类型.......74
5.1.3数据采集.......76
5.2面向教学与科研的增值服务.......76
5.2.1合作开发高校自主版权的教育资源及科研成果.......77
5.2.2领先的行业软件与企业级仿真工程实践环境.......77
5.2.3提供技术讲座及认证优惠资源.......78
5.3校企合作的师资培训与人才培养.......78
5.3.1企业师资支持.......78
5.3.2双证型人才培养计划.......78
六、方案总结与公司简介.......80
6.1方案总结.......80
6.2公司简介.......80
七、大数据实验室配置清单.......82
八、大数据实验室平面图效果图（参考）.......106
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