一、大数据课程体系
1.1 大数据实验实训课程体系设计依据
大数据实验实训课程体系的设计依据主要围绕培养目标、培养方案和课程体系建设三个方面来展开。
1、培养目标
大数据实验实训课程的设计旨在培养具备大数据理论知识和实践技能的专业人才。具体而言，这些人才应该能够熟练掌握大数据处理和分析的核心技术，具备独立设计和实施大数据应用的能力。同时，他们还应具备创新思维和团队协作精神，能够适应大数据行业的快速发展和变化。通过实训课程的训练，学生能够熟悉主流的大数据平台和工具，了解大数据应用的最新趋势和场景，为未来的职业发展打下坚实的基础。
2、培养方案
为实现上述培养目标，大数据实验实训课程的培养方案应注重理论与实践的有机结合。在理论方面，课程应涵盖大数据的基本概念、原理和技术架构，使学生全面了解大数据的知识体系。在实践方面，课程应设置丰富的实验和实训项目，让学生在实际操作中掌握大数据的采集、存储、处理和分析技能。此外，培养方案还应注重培养学生的创新思维和团队协作能力，通过项目驱动、团队合作等方式，提升学生的综合素质和竞争力。
3、课程体系建设
在明确培养目标和培养方案的基础上，需要进行课程体系建设。本例中的课程体系建设以岗位矩阵为基础，依据能力素质模型和培养路线图，结合学院优势资源设计专业课程体系。这意味着课程体系需要围绕大数据相关岗位的技能需求进行构建，确保学生能够全面掌握所需的知识和技能。同时，还需要结合学院的优势资源，如师资力量、实验设施等，来设计符合学院特色的课程体系。
（1）产业需求、岗位矩阵、能力素质模型
（2）大数据岗位能力素质模型
（3）课程体系建设
1.2 唯众教育课程资源
唯众教育所构建的课程体系充分体现了以行业需求为导向、以工程实践为背景、以教学规范为标准、以能力培养为主线的设计理念。这样的课程体系旨在为学生提供全面的学习体验，使他们能够掌握行业所需的知识和技能，并具备解决实际问题的能力。共计有40门课程，其中基础课程10门、核心课程20门、实训实战课程10门，PPT 200个，视频100个，实验300个，其中实训实战课程配备不低于1000万条数据。
1.3 课程内容
唯众教育的课程体系设计，无疑体现了其深厚的行业洞察力和对教育的深刻理解。这种以行业需求为导向，以岗位素质培养为主线的课程设计，不仅确保了教育内容与职业需求的紧密对接，也为学生提供了明确的学习目标和职业发展路径。
匹配院校教学规范，唯众教育为每门课程都精心准备了丰富的教学资源，包括教程、PPT、代码、视频和实验虚拟机等。这些资源不仅丰富多样，而且具有高度的实用性和针对性，能够充分满足学生的学习需求。老师可以轻松地利用这些资源完成备课和教学，提高教学效率和质量。
对于学生而言，这样的课程体系为他们提供了极大的便利。通过平台，学生可以实现不受空间和时间制约的自主学习，随时随地都可以进行学习，极大地提高了学习的灵活性和效率。同时，丰富的教学资源也有助于学生更深入地理解和掌握课程内容，提升学习效果。
1.4 实战课程
唯众教育的大数据实战课程设计理念体现了其深厚的行业经验和对学生实际需求的高度关注。通过以实际大数据应用系统为基础，以行业实际应用案例为原型，唯众教育成功地将理论与实践相结合，为学生提供了一个真实且富有挑战性的学习环境。
这样的课程设计不仅帮助学生深入理解行业级大数据平台的核心技术细节，还通过逐步指导学生实现行业级应用系统设计，培养了学生的实际操作能力和解决问题的能力。这种“让所学即为所用”的教学方式，极大地提高了学生的学习积极性和实用性，使他们在学习过程中能够不断积累实际经验，为未来的职业生涯做好充分准备。
此外，唯众教育的大数据实战课程还注重剖析讲解行业级大数据平台的核心技术细节。通过深入剖析这些技术细节，学生能够更加全面地了解大数据平台的运作机制和技术原理，为他们在未来的学习和工作中更好地应用这些技术打下了坚实的基础。
1.4.1 真实原型来源
这些企业都在用大数据技术分析用户需求处理解决方案
1.4.2 大数据系统设计
体现支撑企业数据采集、清洗聚合、处理分析、运营决策所需的大数据系统设计大数据系统设计在支撑企业数据采集、清洗聚合、处理分析、运营决策等方面扮演着至关重要的角色。一个优秀的大数据系统设计需要能够高效地处理海量数据，提供稳定、可靠的数据支持，助力企业做出明智的运营决策。
1.4.3 系统构架
支撑PB级数据处理能力，覆盖大数据应用系统各个部分的系统架构
要支撑PB级数据处理能力并覆盖大数据应用系统各个部分，系统架构需要设计得既高效又灵活。
1.4.4 课程成果展示
一个真正的大数据系统，一个可支撑企业决策的大数据可视化分析系统
唯众教育的大数据实战课程最终成果展示的是一个真正的大数据系统，该系统不仅具备数据采集、清洗聚合、处理分析等核心功能，还包含一个可支撑企业决策的大数据可视化分析系统。这个系统旨在为企业提供直观、易用的数据分析工具，帮助企业从海量数据中获取有价值的洞察，并据此做出科学决策。
1.4.5 实战拟真系统
以行业优秀产品为原型，设计课程的业务模拟系统，场景还原度超高
实战拟真系统是一种高度模拟真实行业环境和业务流程的学习平台，它旨在为学生提供一种身临其境的学习体验，使其能够在实际操作中深入理解和掌握所学知识。唯众教育在设计大数据实战课程时，采用了以行业优秀产品为原型的方法，构建了一个业务模拟系统，这个系统的场景还原度超高，为学生提供了一个非常接近真实工作环境的学习场景。
1.4.6 课程目录
超大容量的篇幅，超多课时的实验，手把手带你玩转大数据系统应用设计
二、大数据实训室建设方案
2.1 中高职及本科在大数据专业建设所遇到的困难
大数据技术的快速更新与变革给专业建设带来了挑战。大数据领域的技术日新月异，新的平台、工具和服务不断涌现，这就要求教育者需要紧跟技术前沿，不断更新教学内容和方法。然而，由于技术更新速度快，教材编写、课程设置等方面往往难以与最新技术保持同步，这给学生学习和教师教学都带来了一定的困难。
缺乏具备大数据实践经验的专业师资队伍。大数据是一个实践性很强的领域，要求教师不仅具备扎实的理论知识，还需要有丰富的实践经验。实验实训条件不足。大数据专业的学生需要进行大量的实验和实训操作，以加深对理论知识的理解和掌握实践技能。然而，目前很多学校缺乏足够的大数据实训设备和环境，难以满足学生的实践需求。与行业企业的合作不够紧密也是专业建设面临的一个问题。大数据技术的应用广泛，涉及多个行业领域。与行业企业的紧密合作有助于学校了解行业需求、获取实践项目和资源，提高专业建设的针对性和实用性。
2.2 唯众大数据实验室建设方案
唯众推出的大数据实验实训教学整体解决方案，是一个全面、系统的解决方案，旨在解决大数据实验实训教学中的痛点问题。该方案涵盖了以下几个方面：
大数据服务器集群：为了提供真实的大数据环境，方案提供了高性能的大数据服务器集群。这些服务器集群具备处理海量数据的能力，能够模拟真实的大数据场景，为学生提供一个稳定、高效的学习环境。
大数据实验实训平台：该平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和可视化于一体的综合性平台。它提供了丰富的实验实训工具和功能，支持学生进行各种大数据实验和实训操作，帮助他们掌握大数据处理和分析的核心技能。
实验实训课程体系：唯众教育结合行业需求和实际应用场景，开发了一套完善的实验实训课程体系。该体系包括从基础到进阶的多门课程，内容涵盖大数据基础知识、数据处理和分析技术、数据可视化等多个方面，旨在培养学生的综合能力和实践能力。
行业实战课程系统：为了使学生更好地了解大数据在行业中的应用，方案提供了行业实战课程系统。该系统通过引入真实的行业案例和数据，模拟真实的业务场景，让学生在实践中学习和掌握大数据技术的应用，提升他们的职业素养和竞争力。
行业数据：为了增强学生的实践能力和对行业的了解，方案提供了丰富的行业数据资源。这些数据来自不同的行业和领域，具有真实性和代表性，能够帮助学生深入了解行业数据特点和应用场景，提升他们的数据分析和解决问题的能力。
2.2.1 【硬件系统】大数据实验实训一体机
大数据实验教学一体机是一种专为大数据教育设计的软硬件融合产品，其基于华为机架服务器进行了调优设计，从而提供了卓越的性能和稳定性。这一产品将企业级虚拟化管理系统与实验实训教学信息化平台内置于一体，通过软硬件的紧密结合和调优，显著提升了处理能力。
这一体机的特点包括：
**快速、高效、稳定的虚拟集群交付：**能够满足大量学生的实验需求，为他们提供稳定、高效的虚拟集群环境。通过内置的虚拟化管理系统，可以快速部署和配置所需的虚拟集群，从而缩短实验准备时间，提高教学效率。
**支持TB级海量数据处理：**一体机具备处理TB级海量数据的能力，包括数据采集、存储、处理、分析和挖掘等各个环节。这使得学生能够在实际操作中接触到大规模数据处理的全过程，从而更好地理解和掌握大数据技术的实际应用。
**灵活的资源分配：**支持班级、小组或个人所需的计算和课程资源的按需分配。这意味着教师可以根据不同的教学需求和学生规模，灵活地调整资源分配，确保每个学生都能获得足够的实验资源，提高教学效果和学习体验。
**企业级虚拟化管理系统：**内置的虚拟化管理系统具备企业级特性，能够提供高可靠性、高可扩展性和高安全性的虚拟化环境。这有助于确保学生在进行实验实训时能够体验到真实的企业级大数据环境，从而更好地适应未来的职业需求。
**实验实训教学信息化平台：**一体机还集成了实验实训教学信息化平台，为教师提供了一套完整的实验教学管理工具。教师可以通过该平台轻松地管理实验课程、监控学生实验进度、评估实验效果等，从而提高教学质量和管理效率。
2.2.2 【软件系统】大数据实验教学平台
唯众大数据教学云平台是一个开放式的课程平台，除了唯众的课程体系之外，老师可自主开发在线课程，支持Word、PPT、PDF、视频等常见课件直接转换成在线课程，从而让老师很方便的将专业基础课程迁移到平台上，便于构建完整的大数据、云计算、人工智能专业课程体系。平台内置丰富的教学实训资源，将教学与实训完美集合，依托平台打造最前沿的综合一站式实践基地。
唯众大数据教学云平台确实为教育者和学习者提供了一个功能强大且灵活的环境。作为一个开放式的课程平台，它不仅支持唯众自身的课程体系，还鼓励老师自主开发在线课程，这一特点使得平台内容更加多样化和个性化。
以下是关于唯众大数据教学云平台的一些核心功能和优势：
1.自主开发在线课程：
平台允许教师根据自己的教学经验和专业知识，自主设计和开发在线课程。这不仅激发了教师的创新精神和教学热情，还使得课程内容更加贴近实际教学需求。
支持多种常见的课件格式，如Word、PPT、PDF和视频等，这意味着教师可以轻松地将已有的教学资源转化为在线课程，大大提高了内容迁移的效率和便捷性。
2.构建完整的专业课程体系：
通过将专业基础课程迁移到平台上，教师可以构建一个完整的大数据、云计算、人工智能等专业课程体系。这不仅有助于学生系统地学习相关知识，还为教师提供了一个统一的教学管理平台。
3.丰富的教学实训资源：
平台内置了大量的教学实训资源，包括实验案例、数据集、工具软件等，这些资源能够帮助学生将理论知识与实际操作相结合，提升他们的实践能力和解决问题的能力。
通过将教学与实训完美结合，平台为学生提供了一个真实、前沿的学习环境，使他们能够在实践中学习和掌握前沿技术。
4.打造综合一站式实践基地：
依托唯众大数据教学云平台，学校可以建立一个集教学、实训、科研于一体的综合实践基地。这样的基地不仅能够满足学生的日常学习需求，还能够支持教师的科研工作和对外技术服务。
5.先进的技术支持和服务：
平台通常配备有专业的技术支持团队和完善的客户服务体系，确保用户在使用过程中能够得到及时、有效的帮助和支持。
2.2.3 【软件系统】大数据项目实训平台
大数据项目实训平台通过集成虚拟化模版功能，为学生提供了一个高效、便捷的实验实训环境。该平台内置了Hadoop、Spark、TensorFlow、Caffe等主流的大数据、云计算和人工智能学习开发环境，这些环境都是经过优化和配置的，可以确保学生在进行实验实训时能够获得最佳的性能和稳定性。
大数据项目实训平台确实是一个功能强大的工具，它不仅能够满足学校各种形式的实训教学活动需求，如实训周、小学期、综合课程设计等，还能提供小组分工协作的支持，为每个项目小组分配一套虚拟服务器集群，确保实训的顺利进行。平台集成了Hadoop、HDFS、HBase、Hive、Spark等主流的大数据环境，这些环境都是经过优化和配置的，可以确保学生在实训过程中获得最佳的学习体验。
2.2.4 实训室空间设计及建成效果
三、典型案例
3.1 武汉软件工程职业学院华为ICT学院|华为·唯众大数据学院
3.2 武汉城市职业学院大数据实训室
3.3 湖北城市建设职业学院大数据实训室
四、大数据项目实训教学解决方案
4.1 【课程资源】大数据项目实训和课程设计课程体系
无论是中职、高职还是本科教育，实训教学的核心要素都是课程资源。这些资源不仅应该涵盖基础理论知识和核心技术，还应该结合实际应用案例，以便学生能够更好地理解和应用所学知识。唯众在大数据实训教学领域，通过深入研究和理解大数据产业的实际应用，以及与院校紧密合作，开发了一系列符合院校实训教学规范的课程资源。
4.2 方案特点
4.2.1 开放化管理的实训平台
大数据项目实训平台作为一个通用的项目实训管理系统，具有高度的灵活性和可扩展性，能够根据学校或机构的特定需求进行定制，内置大数据、云计算和人工智能等领域的实训实战课程资源。这些资源不仅包括传统的教案、教程、PPT和课件，还涵盖了微课、实训指导书和配套材料等多样化的教学内容。
4.2.2 实训环境全覆盖
实训平台具备强大的镜像管理功能，支持多种格式的镜像文件上传，包括QCOW2、QCOW2C、VDI、VMDK、IMG、TAR等。这意味着无论教师或学生使用哪种虚拟化技术或工具创建的镜像，都可以方便地上传到平台进行管理和使用。此外，平台还兼容多种主流操作系统，如Windows 7、Windows 8、Windows 10、Windows 2008、Windows 2012，以及Linux发行版如CentOS、RedHat和Ubuntu等。
这种广泛的操作系统支持为学生提供了一个全面的实验环境，使他们能够在不同的操作系统上测试实训同一项目。这对于培养学生的实践能力、问题解决能力以及系统兼容性理解至关重要。通过在实际环境中测试项目的兼容性、稳定性和实用性，学生能够更好地理解不同操作系统之间的差异，以及如何在这些差异中优化和调整项目。
4.2.3 部署简单，方便实用
可视化界面集群部署平台具备强大的集群管理能力、高可用特性、灵活的互通性、外网连接能力以及便捷的操作体验，是云计算领域的一款优秀产品。
具有一系列突出的特点：
**1.集群管理：**该平台可以在集群内管理云主机，这意味着用户可以轻松地部署、监控和维护大规模的云主机集群。
**2.高可用特性：**提供高可用性是云计算平台的重要特点之一。这意味着即使在硬件故障或网络中断的情况下，平台也能保证服务的连续性和数据的可靠性。
**3.物理机与虚拟机互通：**即使物理机和平台虚拟机位于不同的网段，它们之间也能实现互通。这种设计使得用户可以在不同的网络环境中灵活地部署和管理资源。
**4.外网连接能力：**当服务器可以连接到外网时，实验云主机同样可以连接外网。这为用户提供了更大的灵活性和便利性，可以在需要时轻松访问外部资源和服务。
**5.拖拽式创建云主机和网段：**平台提供拖拽式的操作界面，用户可以通过简单的拖拽动作来创建云主机和网段。这种直观、易用的操作方式大大降低了使用门槛，提高了工作效率。
4.2.4 在线提交实验报告
该平台不仅提供了强大的实训环境管理和资源支持，还集成了完善的实训文档管理和成绩统计功能，以支持实训教学的全流程管理。学生以小组为单位在线提交实训报告，老师可在线评分和填写评语，平台可自动生成成绩统计报表。
4.2.5 支持校外导师共同教育
该实训平台的设计非常先进，不仅考虑到了学校的教学需求，还充分结合了企业的实际经验，为实施学生培养双导师制或企业师资入校制度提供了全方位的支持。具体来说，该平台在以下方面为学校和企业合作提供了便利：
**1.企业导师参与教学：**平台支持邀请企业导师参与教学，特别是在大数据、云计算等专业技术实训课程方面。企业导师可以通过平台上传项目资料、维护学生名单和小组成员，确保学生能够接触到最新的行业知识和技术。
**2.多导师协同管理：**在双导师制下，平台允许多位导师同时管理同一个项目。每位导师都可以根据自己的职责和专长，上传项目资料、维护学生名单、管理项目实训虚拟机等，确保项目的顺利进行。
**3.在线批阅实训报告：**平台支持在线批阅实训报告，企业导师和学校导师都可以方便地在平台上对学生的实训报告进行批改、评分和写评语。这大大提高了批改效率，同时也使学生能够及时获得反馈。
**4.项目通知与沟通：**平台提供项目通知发布功能，企业导师和学校导师可以通过平台发布项目相关的通知和公告，确保学生及时获取项目信息。同时，平台还支持师生之间的在线沟通和交流，促进师生之间的互动和合作。
**5虚拟机管理：**针对大数据和云计算等需要特殊环境的实训课程，平台提供了虚拟机管理功能。每位导师都可以根据项目需求为学生分配和管理虚拟机资源，确保学生在一个安全、稳定的环境中进行实训操作。
五、大数据创新科研平台建设方案
5.1 大数据科研条件需求
在大数据和高科技人才培养的背景下，高校需要面对传统计算机和服务器在科研项目管理、环境构建和成果展示等方面的挑战。为满足师资团队的科研和人才培养需求，科研平台需要具备以下关键要素：
5.2 大数据创新科研平台建设方案
大数据创新科研平台作为一个全环节、一体化的解决方案，确实为高校在大数据领域的教学和科研提供了强有力的支持。该平台不仅覆盖了数据存储、处理和展现的各个环节，还提供了PB级海量数据的存储、查询、分析和挖掘能力，满足了多种应用场景的需求。
5.3 系统架构
大数据创新科研平台在底层硬件资源管理和上层数据服务方面做了深度的整合与优化，通过虚拟化系统将硬件资源虚拟化为统一的资源池，可根据每个课题、每位老师的需求弹性分配虚拟集群。图形化网络爬虫系统为科研项目提供数据，之后用户可通过图形化数据分析及可视化系统实现数据的处理、分析、挖掘和可视化为用户提供了弹性、灵活且高效的数据科研环境。
5.4 科研项目开展流程
基于唯众大数据创新科研平台，科研团队可以按照以下八个步骤快速完成大数据科研环境准备到数据可视化和动态任务调度的全过程：
5.4.1 【硬件系统】大数据科研一体机
大数据科研一体机是一种专为大数据科研设计的软硬件融合产品，它将高性能的硬件与先进的大数据软件套件相结合，通过深度调优，实现数据处理能力的显著提升。这一体机的设计和优化都是为了确保大数据科研项目的快速、高效和稳定实施。
5.4.2 【软件系统】大数据创新科研系统
该科研平台提供了一站式、图形化的解决方案，全面覆盖数据分析过程中的各个环节，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、挖掘、展现、协作等，让老师可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务，极大降低了科研课题研究的成本，缩短课题周期。为数据分析的全流程提供了强有力的支持。同时，本科研平台是行业级高可靠性平台，可达到PB级数据秒级相应的数据处理能力。
5.4.3 【软件系统】行业数据源
为大数据科研提供门类齐全、安全可靠的行业数据资源是确保科研工作能够深入、广泛进行的关键。当涉及到多个领域的数据整合与分析时，一个综合性的数据资源平台显得尤为重要。该平台不仅提供了丰富的数据资源，还确保了数据的安全性和可靠性，为科研人员提供了坚实的数据支撑。
