大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训

多学科交叉融合的数据科学与大数据技术专业课程教学改革与实践作者：戴志锋，李春艳，靳洪来源：《湖北经济学院学报·人文社科版》2022年第07期摘要：大数据专业以互联网和工业智能为核心，具有典型的跨学科特性，多学科交叉融合共同建设大数据专业已成为学科发展的必然趋势。

文章以大数据专业建设为核心，结合学校大数据专业的发展实际，叙述在大数据应用型人才培养方面的探索成果，探讨体现专业课程特色和行业企业切实需求的人才培养模式，旨在培养拥有多学科领域知识的复合型人才，实现与大数据相关企业需求的无缝对接，满足社会日益增长的大数据人才需求，更好地服务地方经济，推动大数据产业发展。

关键词：多学科交叉融合;大数据应用型人才;培养模式;课程体系一、引言近年来，随着数字信息技术的高速发展，学术界、企业界、政府部门等各种组织对大数据技术空前关注。

信息科技变革要求所有信息技术类专业人才必须具备“大数据与智能化创新能力”的基础素养[1]。

大数据技术为推动相关行业进步和企业经济发展提供多种技术支持，大数据产业领域迸发的新业态、新模式和新机会，对学校大数据专业培养模式和教学方式提出挑战。

在从“互联网+”到“大数据+”思维框架下，如何以多学科交叉融合的知识体系培养为重点，了解大数据产业链融合发展的理念，实现智能数据科学技术与现代大学教育的深度融合升华;如何以大数据应用能力培养为核心，实现理论与应用、实践与研究、高校与企业、专业与跨专业融合;如何以创新创业培养为核心，实现实践技术与前沿科学、继承与创新、通识与专业、交叉与融合、教学与科研、协调与共享的多维融合;如何进一步重构专业课程教学，优化教学体系，改进教学手段，规范教学模式，完善教学内容，提高大数据人才培养质量，迎接大数据产业应用带来的机遇和挑战，已成为高校相关专业教学改革研究亟待解决的重要内容和热点问题。

二、大数据相关专业发展现状数据科学与大数据技术专业近几年来发展较快，高校人才培养也取得了显著成效，但是如何创新培养具有项目实践应用能力的交叉复合型大数据人才，培养学生掌握相关专业的基本理论、基本方法和基本技能，特别是经济管理领域基本知识，还处于建设探索阶段。

大数据技术及应用培训一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的数据处理方式，正逐渐改变着我们的生活和工作。

大数据技术以其独特的优势，如海量数据存储、快速数据处理和分析等，被广泛应用于金融、医疗、教育、零售等领域。

为了更好地应对大数据时代的挑战，提升我国大数据技术及应用水平，开展大数据技术及应用培训显得尤为重要。

二、培训目标1.提升大数据技术理论水平：使学员掌握大数据的基本概念、特点、发展历程及应用领域，了解大数据技术体系及关键技术。

2.增强大数据技术应用能力：使学员熟练掌握大数据处理、存储、分析和可视化等技能，具备实际操作能力。

3.培养大数据思维和创新意识：使学员具备大数据思维，能够运用大数据技术解决实际问题，推动创新发展。

4.促进跨领域交流与合作：搭建大数据技术交流平台，加强各行业间的合作与交流，推动大数据产业发展。

三、培训内容1.大数据概述：介绍大数据的基本概念、特点、发展历程及应用领域，使学员对大数据有一个全面的认识。

2.大数据技术体系：讲解大数据技术体系结构，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面，使学员了解大数据技术全貌。

3.关键技术解析：深入剖析大数据关键技术，如分布式计算、数据挖掘、机器学习、自然语言处理等，使学员掌握核心技术。

4.大数据平台与应用：介绍主流大数据平台，如Hadoop、Spark、Flink等，以及在各行业中的应用案例，使学员了解实际应用场景。

5.大数据安全与隐私保护：讲解大数据安全与隐私保护的重要性，分析相关法律法规和技术手段，提高学员的安全意识。

6.大数据产业发展趋势：分析大数据产业的发展现状及未来趋势，探讨我国大数据产业发展策略。

7.实践操作与案例分析：组织学员进行实际操作，结合典型案例进行分析，提高学员的实际应用能力。

四、培训对象1.企事业单位信息部门相关人员：提升大数据技术应用能力，为企事业单位提供技术支持。

2.从事大数据相关工作的专业人士：深化专业知识，提高实际操作能力。

《大数据》课程教学大纲课程编号：04224课程名称：大数据英文名称：Big Data课程类型：学科选修课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数据分析过程的内容。

本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。

本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。

（本课程可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）二、课程与其他课程的联系本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。

通过对人工智能基础的学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。

这些先修课程为本课程的讲授打下了基础。

本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。

通过本课程可为后续课程提供理论与方法实践基础。

三、课程教学目标1.考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；2.能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；3.将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。

使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。

4.有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）5.了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的意识和文献检索基本技能。

（支撑毕业要求中的10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）大作业：1.对数据挖掘的认识。

搭建“PMRT”在线培训新模式提升西部地区教师在线培训效能作者：杨馥宁沈善良英卫峰来源：《陕西教育·高教版》2023年第11期[摘要]教师培训是教师发展的重要途径。

为推进教师培训模式的改革创新，充分利用互联网、大数据等信息技术，创新培训模式和管理机制，提升培训质量，探索标准化、制度化、体系化的教师在线培训管理机制，西北大学教师发展中心立足西部地区教师培训工作现状，对标新时代教师发展需求，灵活安排，有效开展教师线上培训，在实践中搭建了“PMRT”在线培训新模式，聚焦“三位一体”教师培训学习共同体效能的提升，有力支持参训教师立足教育教学岗位。

[关键词]国培工作“PMRT”在线培训新模式“三位一体”学共体在教育信息化建设日新月异的今天，线上教师培训已经成为传统教师培训工作的有力补充，尤其在西部地区，在线培训可以借助网络平台，有效调配多地区的优质师资资源，为本地教师培训工作增效赋能。

2019年，教育部发布了《中国教育现代化2035》，该文件明确指出要优先发展教育，大力推进教育理念、体系、制度、内容、方法和治理现代化。

在信息技术平台上进行线上培训是面对后疫情时代的应时之举，更是实现教育制度现代化的有力举措。

“PMRT”在线培训模式是基于网络平台基础之上，贴合培训对象的实际需求和培训对象的长期发展目标，将施训者、受训者、管理者三方融入一个共同的学习体中的全新在线培训方式，它包括训前调研预测（Prediction）、训中多元融入式线上培训（Multiple integration online training ）、训后的管理者和专家团队的研究（Research）和学员跟踪指导（Track）三大板块四个部分的创新培训模式。

“PMRT”在线培训模式的搭建提升了教师在线教学能力的提升，也提升了学校线上培训工作的效能，有力推动了教师在线培训方式的改革。

“PMRT”在线培训模式提出的背景线下集中面授是目前使用最为普遍的一种培训方式，具有不可替代的现场优势，施训者、管理者、受训者三方通过走进一个共同空间建构起一个学习共同体，在共同体中彼此影响、相互学习，促进三方尤其是受训者的快速成长。

大数据课程培训内容
以下是 8 条大数据课程培训内容：
1. 啥是大数据？嘿，这就像是一个超级大的宝藏库！比如说吧，淘宝知道你喜欢啥商品，不就是因为大数据嘛！咱这课程就教你怎么去挖掘这个宝藏库，学会了，那可不得了哦！
2. 数据采集，就好像是去收集宝贝的过程！你想想，把各种有用的数据像宝贝一样收集起来，多有意思！课程里会详细教你咋采集，像抖音收集用户喜好数据那样厉害！
3. 数据处理呀，就如同把杂乱的房间整理干净！比如一个混乱的数据集，咱得把它变得整齐有序，这样才能更好用呀！来学这个课程，让你成为数据整理大师！
4. 数据分析那可太重要啦！就跟侦探破案似的，从各种线索中找出真相。

像分析市场趋势，不就是靠这嘛！快来课程里练就火眼金睛！
5. 数据可视化，哇哦，这可太神奇了！把复杂的数据变成漂亮的图表，让你一眼就能看懂！就像医生看 X 光片一样直观，这课程能教会你哦！
6. 大数据的应用那简直无处不在！电商推荐商品、交通智能调度，不都靠它嘛！不学这个课程，你不觉得错过了好多好玩的东西吗？
7. 机器学习在大数据里的作用可大了去了！好比给数据装上了大脑，让它们自己学习和进步！课程会带你领略这个神奇的领域！
8. 学了大数据，你就像掌握了一把万能钥匙！能打开无数机会的大门！难道你不想拥有这样的能力，在未来大显身手吗？
我的观点结论：大数据课程培训内容丰富多彩，非常值得去学习和探索，能够让人掌握开启数据世界大门的钥匙，获得很多的机会和发展。

大数据教学大纲
一、前言
随着互联网的快速发展和信息化时代的到来，大数据作为一项新的
技术革新，引起了越来越多的关注。

为了更好地推进大数据教学工作，完善大数据人才培养的体系，本文编写了大数据教学大纲，以期能够
为广大师生提供指导和帮助。

二、大数据教学的概述
1.1 大数据概念
1.2 大数据技术特征
1.3 大数据的应用领域
1.4 大数据行业趋势
三、大数据教学的目标和任务
2.1 培养学生大数据思维方式
2.2 提高学生的大数据技能
2.3 培养学生的团队协作能力
四、大数据教学的课程设置与教学方法
3.1 大数据课程设置
3.2 大数据教学方法
3.3 大数据实验室建设
五、大数据教学的评估与质量保证
4.1 大数据教学评估
4.2 大数据教学质量保证
六、大数据教学的实践与应用
5.1 大数据竞赛与实践
5.2 大数据与企业合作
七、结语
综上所述，大数据教学大纲旨在通过制定更为系统的教学目标、教学内容、教学方法和质量监控制度，来促进大学生的大数据技能与实际应用能力的提升，培养大规模数据处理和分析方面的专业人才，满足现代互联网+时代对高级人才的需求。

光环大数据的教育质量怎样_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据作为国内知名的大数据培训、数据分析培训的机构，拥有强大的课程研发团队，一流的讲师，宽敞明亮的教室，良好的学习氛围，坚强的就业团队，让学员在学习课程以及就业方面都能享受到好的服务，在行业内获得非常好的口碑！随着社会的进步，现在的信息量也是越来越大，随着信息量的增加大数据技术的运用也是越来越广，对于现在火爆的大数据来说都是人们向往的对象。

人们在追捧大数据的时候知道自己的能力与企业技术有所差别，这时就会想要选择机构来培训进而加强自己的能力，在他们要进行大数据技术方面的加强的时候他们选择了光环大数据培训来调高大数据技术。

那么，光环大数据的教育质量怎么样呢?从光环大数据的师资来看1. 光环大数据的讲师都是拥有七年以上数据开发经验的资深大数据技术人才2. 光环大数据的讲师之前都是某名企的高管都是职场老手为学生亲临授教3. 光环大数据的讲师对学生认真负责用自己多年的大数据经验来为学生指路4. 在讲师身上我们看到的是他们对学生的严苛但其实他们是为了学生更好的明天5. 讲师们以身作则在他们，学生们都是以讲师为榜样严格要求自己从光环大数据的教育安排上i. 光环大数据根据学生不同的基础情况为他们制定不同课程安排最主要的是对于基础不好的学生加强他们的基础能力ii. 光环大数据产学研三位一体的教学模式是所有机构中最有实力来培养学生能力的全方位高质量的iii. 光环大数据为学生安排阶段式的教学，这样能够对知识由浅到深让学生能够在掌握知识是循序渐进的过程iv. 阶段式的授课就会有阶段式的考核，这样学生能够在阶段考核中发现自己的问题所在能得到及时的解决v. 我们会根据学生每天学习的知识安排和知识相关的课后实践这样能够更好的巩固学生上课内容vi. 在课程的最后我们会为学生准备大型的线上项目让学生实践，这样的项目能够将之前所有知识进行整合vii. 学生通过项目的实践能够发现自己知识的欠缺之处，能够在项目过程中加以巩固和复习viii. 项目中不仅考验的学生的技术实践能力更是学生之间的团队协作能力，这样学生在工作时能够更好的融入到集体中光环大数据好的教学质量就是从这些小的细节所在，这也是光环大数据自身实力的体现。

一、课程背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今时代的热门话题。

为了培养具备大数据分析、处理和挖掘能力的人才，本培训方案旨在为学员提供全面、系统的大数据课程培训。

二、培训目标1. 使学员掌握大数据基本概念、技术架构和常用工具；2. 培养学员运用大数据技术解决实际问题的能力；3. 提升学员的数据分析、处理和挖掘水平；4. 增强学员在职场中的竞争力。

三、培训对象1. 计算机相关专业学生；2. 有志于从事大数据行业的在职人员；3. 对大数据感兴趣的各类人员。

四、培训内容第一阶段：大数据基础理论1. 大数据概述；2. 大数据技术架构；3. 大数据生态系统；4. 常用大数据工具介绍。

第二阶段：大数据技术栈1. Hadoop生态圈：- Hadoop分布式文件系统（HDFS）- Hadoop分布式计算框架（MapReduce）- YARN资源管理器- Hadoop重要子项目（Hive、Pig、HBase等）2. Spark生态圈：- Spark计算引擎- Spark SQL- Spark Streaming- Spark MLlib3. 大数据存储与处理：- NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra等）- 分布式数据库（HBase、Cassandra等）4. 大数据可视化：- ECharts- Tableau第三阶段：大数据应用与实践1. 数据采集与清洗；2. 数据存储与处理；3. 数据挖掘与分析；4. 大数据应用案例分析。

第四阶段：大数据项目实战1. 项目背景介绍；2. 项目需求分析；3. 项目方案设计；4. 项目实施与优化；5. 项目成果展示。

五、培训方式1. 讲师授课：邀请业界资深大数据专家进行授课，确保学员获得高质量的教学资源；2. 案例分析：结合实际案例，让学员深入理解大数据技术的应用；3. 项目实战：通过实际项目，锻炼学员的大数据应用能力；4. 互动交流：组织学员进行讨论、交流，提高学员的学习效果。

2024级大数据技术与应用专业人才培养方案一、培养目标1.掌握大数据基本理论和技术，具备较强的数据处理、分析和应用能力。

3.能够熟练运用大数据技术解决实际问题，具备一定的创新能力和团队协作精神。

二、课程设置1.基础课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库原理与应用等。

2.专业课程：大数据技术基础、大数据采集与处理、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据应用开发、云计算与大数据、与大数据等。

3.实践课程：大数据实验、大数据项目实训、企业实习等。

4.选修课程：数据安全与隐私保护、大数据法规与政策、大数据行业应用案例分析等。

三、教学方法1.理论教学：采用案例式、讨论式、启发式等教学方法，注重培养学生的实际应用能力。

2.实践教学：结合实验、实训、实习等环节，让学生在实践中掌握大数据技术与应用。

3.企业参与：邀请企业专家授课、举办企业讲座、开展企业项目合作等，增强学生的实战经验。

四、能力培养1.技术能力：培养学生掌握大数据技术的基本原理和方法，熟练使用大数据工具和平台。

2.分析能力：培养学生运用统计学、机器学习等方法对数据进行挖掘和分析。

3.应用能力：培养学生将大数据技术应用于实际场景，解决实际问题。

4.创新能力：鼓励学生参加大数据竞赛、创新创业项目等，培养学生的创新意识和能力。

五、就业方向1.数据工程师：负责大数据平台的搭建、维护和优化。

2.数据分析师：对海量数据进行挖掘和分析，为决策提供依据。

3.数据产品经理：设计、开发和推广大数据产品。

4.大数据解决方案工程师：为企业提供大数据技术解决方案。

5.数据安全工程师：保障数据安全，防止数据泄露。

六、合作与交流1.与国内外知名高校、研究机构开展学术交流与合作。

2.与企业合作，开展产学研项目，推动产业发展。

3.邀请行业专家、学者进行讲座和培训，提高人才培养质量。

4.鼓励学生参加国内外大数据竞赛，提升学生实践能力。

大数据的课程体系随着信息技术的不断发展和应用，大数据已经成为当今社会的热门话题。

作为一门重要的学科，大数据课程体系的建立和发展对于培养具备大数据分析能力的人才至关重要。

本文将从大数据的概念和特点入手，探讨大数据课程体系的构建和内容安排。

一、大数据的概念和特点大数据是指无法用传统的数据管理和处理技术来获取、存储、管理和分析的数据集合。

与传统数据相比，大数据具有以下特点：数据量大、数据类型多样、数据产生速度快、数据价值密度低、数据质量参差不齐等。

这些特点给数据的采集、存储、处理和分析带来了巨大的挑战，也催生了大数据领域的技术和方法。

二、大数据课程体系的构建大数据课程体系的构建应该以培养学生的实际应用能力为目标，紧跟大数据技术的发展趋势，注重理论与实践相结合，涵盖数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面的内容。

1. 数据采集数据采集是大数据处理的第一步，也是最关键的一步。

大数据课程体系应该包括数据采集的原理、方法和技术，教授学生如何从各种数据源中获取数据，如何解决数据质量问题以及如何处理数据的实时性要求等。

2. 数据存储大数据的存储是一个重要的问题，因为传统的存储技术已经无法满足大数据的需求。

大数据课程体系应该介绍分布式存储系统的原理和架构，教授学生如何设计和管理大规模数据的存储系统，如何解决数据的可靠性和安全性问题。

3. 数据处理大数据的处理是大数据技术的核心，也是最具挑战性的一部分。

大数据课程体系应该涵盖并行计算、分布式计算、流式计算等方面的内容，教授学生如何利用各种计算框架和工具对大数据进行处理和分析。

4. 数据分析大数据的分析是大数据应用的重要环节，也是大数据课程体系的重点内容。

大数据课程体系应该包括数据挖掘、机器学习、深度学习等方面的内容，教授学生如何利用大数据进行模式识别、预测分析、决策支持等。

三、大数据课程体系的内容安排在大数据课程体系的内容安排上，可以分为基础课程和专业课程两个部分。

大数据相关的培训课程随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据成为了当下热门的话题之一。

随之而来的是对大数据分析人才的需求日益增长。

为了满足市场对大数据专业人才的需求，各种大数据相关的培训课程应运而生。

本文将介绍几个热门的大数据培训课程，帮助读者了解这些课程的内容和特点。

一、大数据基础课程大数据基础课程是大数据培训的入门课程，旨在帮助学员建立对大数据概念和基础技术的理解。

该课程通常包括以下内容：1. 大数据概述：介绍什么是大数据、大数据的特征和应用场景，帮助学员对大数据有一个整体的认识。

2. 大数据技术架构：介绍大数据的技术架构，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。

3. 大数据存储与管理：介绍大数据存储和管理的相关技术，包括分布式文件系统、NoSQL数据库和数据仓库等。

4. 大数据处理与分析：介绍大数据处理和分析的相关技术，包括分布式计算框架、MapReduce算法和机器学习等。

5. 大数据可视化：介绍大数据可视化的方法和工具，帮助学员将海量的数据以直观的方式展示出来。

二、大数据分析课程大数据分析课程是培养学员掌握大数据分析技术的专业课程。

该课程通常包括以下内容：1. 数据清洗与预处理：介绍数据清洗和预处理的方法和技术，包括数据去重、缺失值处理和异常值检测等。

2. 数据挖掘与机器学习：介绍数据挖掘和机器学习的基本概念和算法，包括聚类、分类、回归和关联规则等。

3. 文本挖掘与自然语言处理：介绍文本挖掘和自然语言处理的相关技术，包括情感分析、文本分类和信息抽取等。

4. 时间序列分析：介绍时间序列分析的基本方法和模型，包括ARIMA模型、ARCH模型和GARCH模型等。

5. 数据可视化与报告：介绍数据可视化和报告的技术和工具，帮助学员将分析结果以直观和易懂的方式呈现给他人。

三、大数据工程师课程大数据工程师课程是培养学员成为大数据工程师的专业课程。

该课程通常包括以下内容：1. 大数据平台搭建：介绍大数据平台的搭建和配置，包括Hadoop、Spark和Hive等常用的大数据框架和工具。

大数据培训实施方案一、背景分析。

随着大数据技术的不断发展，大数据分析已经成为各行各业的重要工具。

然而，由于大数据技术的复杂性和更新速度快，许多企业和机构在大数据方面存在人才短缺的问题。

因此，开展大数据培训已经成为许多企业和机构的迫切需求。

二、培训目标。

1. 帮助学员全面了解大数据的基本概念和技术特点；2. 提高学员对大数据分析工具的使用能力；3. 培养学员对大数据分析的实际操作能力；4. 培训学员具备大数据项目管理和实施能力。

三、培训内容。

1. 大数据基础知识培训。

大数据概念及特点。

大数据技术架构。

大数据存储和处理技术。

2. 大数据分析工具使用培训。

Hadoop平台的使用。

Spark平台的使用。

Flink平台的使用。

3. 大数据分析实际操作培训。

数据清洗和预处理。

数据可视化和分析。

模型建立和评估。

4. 大数据项目管理和实施能力培训。

大数据项目规划和设计。

大数据项目实施和监控。

大数据项目验收和总结。

四、培训方式。

1. 线下授课。

针对较小规模的企业和机构，可以选择线下授课的方式，由专业的大数据培训讲师进行面对面的培训。

2. 在线课程。

针对较大规模的企业和机构，可以选择在线课程的方式，通过网络平台进行大数据培训，灵活安排学习时间。

3. 实操训练。

在培训过程中，可以安排学员进行大数据分析工具的实际操作训练，加深学员对大数据技术的理解和掌握。

五、培训评估。

1. 考试评估。

培训结束后，可以组织学员进行大数据知识和技能的考试评估，以检验学员的学习成果。

2. 项目实战评估。

可以安排学员进行大数据项目实战，评估学员在实际项目中的应用能力和解决问题的能力。

3. 毕业证书颁发。

根据学员的考试成绩和项目实战表现，颁发相应的大数据培训毕业证书。

六、培训效果。

1. 提高企业和机构的大数据分析能力，为业务决策提供更有力的支持；2. 培养大数据分析人才，缓解大数据人才短缺的问题；3. 提升员工的技能水平，增强企业的竞争力和创新能力。

大数据技术培训计划在当今数字化时代，大数据技术已成为推动企业发展和创新的关键力量。

为了满足市场对大数据专业人才的需求，提高个人在数据领域的竞争力，特制定以下大数据技术培训计划。

一、培训目标本次培训的主要目标是使学员掌握大数据技术的核心概念和实用技能，能够在实际工作中熟练运用大数据工具和技术解决问题，为企业创造价值。

具体包括：1、了解大数据的基本概念、特点和应用场景。

2、掌握 Hadoop 生态系统的核心组件，如 HDFS、MapReduce 等。

3、熟练使用 Spark 进行数据处理和分析。

4、掌握数据仓库和数据挖掘的基本原理和方法。

5、具备运用大数据技术进行数据可视化和报告撰写的能力。

二、培训对象本次培训面向以下人群：1、数据分析师、数据工程师等相关岗位的在职人员，希望提升大数据技术水平。

2、计算机相关专业的在校学生，为未来的职业发展打下基础。

3、对大数据技术感兴趣，有意转行从事大数据相关工作的人员。

三、培训内容1、大数据基础大数据的定义、特点和发展趋势。

大数据的应用场景和行业案例分析。

大数据处理架构和技术栈介绍。

2、 Hadoop 生态系统HDFS（Hadoop 分布式文件系统）的原理和操作。

MapReduce 编程模型及实战案例。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理框架。

3、 Spark 大数据处理Spark 核心概念和架构。

Spark SQL 数据处理和查询优化。

Spark Streaming 实时数据处理。

Spark MLlib 机器学习库的应用。

4、数据仓库与数据挖掘数据仓库的设计与构建。

ETL（Extract, Transform, Load）流程和工具。

数据挖掘算法和模型，如分类、聚类、关联规则等。

5、数据可视化与报告撰写常用的数据可视化工具和技巧，如 Tableau、PowerBI 等。

如何撰写有效的数据分析报告，包括数据解读、结论推导和建议提出。

大数据一体化教学实训平台简介大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。

本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python 数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。

以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。

大数据一体化教学实训平台架构（总）大数据一体化教学实训平台架构（理学方向）大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）大数据一体化教学实训平台特点•B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。

•模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。

•拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。

•单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。

•资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学PPT、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。

•教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。

•软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。

云资源管理平台简介云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。

147Internet Education互联网+教育一、引言近年来，国家推出了一系列落实创新驱动发展战略，拉动了以新技术、新业态、新产业为特点的新经济快速发展[1]。

经济结构的调整对高校人才培养质量提出了更高的要求。

与传统的工科人才相比，现在高校工科人才培养与企业需求有脱节的现象，社会需要的是具有较高工程实践能力、创新能力和工程素养的新型复合型工程人才。

因此，实现工科人才培养以满足社会经济发展的需要，已成为高校工科人才培养研究的热点问题[2]。

在当今大数据人工智能迅速发展的时代，算法发挥着非常重要的作用，“数据结构”就是一门如何利用算法思维解决实际问题的课程，同时也是计算机类专业的核心课程，在课程体系中占据非常重要的地位。

同时数据结构也作为新兴技术如大数据技术、人工智能、云计算的重要基础[3]。

由于该门课程具有很强的理论性和实践性，课程内容抽象，学生学起来感到吃力，缺乏积极性。

因此，在课程教学中，应如何提高教学效果，加强学生的实践能力，应如何培养学生解决问题的能力和创新能力，是教师在教学中需要去探讨的问题[1]。

本文根据《数据结构》在教学中出现的主要问题，并结合课程的性质和教学经验，从理论教学、实践教学和课程考核体系三个方面进行探讨。

将“知识、能力、素质三位一体”的理念引入教学改革中，突出知识、能力和素质的培养，全面提高人才培养质量。

二、“数据结构”课程教学现状与问题分析目前，很多高校“数据结构”课程还是以讲授知识点为主的教学模式，笔者通过多年的教学经历总结出数新工科背景下“数据结构”课程“三位一体”教学模式探究据结构课程教学过程中主要存下如下问题。

（一）教学方式单一目前，“数据结构”课程的教学方法仍采用传统的教学方法，即“老师讲，学生听”。

在这种传统模式下，教师可以有效地维护课堂纪律，监督学生的学习状况，教师也可以通过与学生面对面地交流及时发现学生的学习状况，及时调整教学进度和教学节奏，这是传统教学模式的优势所在。

大数据技术与应用培养方案一、引言随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当前社会和经济发展的重要驱动力。

大数据技术的应用范围广泛，从商业决策到科学研究，从社会管理到个人生活，无处不在。

因此，培养具备大数据技术与应用能力的专业人才已经成为当今教育领域的重要任务之一。

二、培养目标1.掌握大数据技术的基本概念和原理，了解大数据的特点和挑战；2.熟悉大数据处理工具和平台，包括Hadoop、Spark等；3.具备大数据分析的能力，能够利用大数据进行商业决策、科学研究等；4.具备大数据应用开发的能力，能够开发和维护大数据应用系统。

三、培养内容1.理论课程（1）大数据基础知识：包括大数据概念、特点和挑战等；（2）大数据处理技术：包括Hadoop、Spark等大数据处理工具和平台的原理和应用；（3）大数据分析方法：包括数据挖掘、机器学习等大数据分析方法的原理和应用；（4）大数据应用开发：包括大数据应用开发的基本框架和技术。

2.实践训练（1）大数据处理实验：通过实践操作Hadoop、Spark等大数据处理工具，掌握其基本使用方法；（2）大数据分析实验：通过实践运用数据挖掘、机器学习等方法，分析和挖掘大数据中的有价值信息；（3）大数据应用开发实验：通过实践开发大数据应用系统，掌握大数据应用开发的基本流程和技术。

3.项目实践（1）大数据应用项目：学生通过参与大数据应用项目，实际运用所学知识和技术解决实际问题；（2）行业合作项目：学生参与与企业合作的大数据项目，了解行业需求和实践经验。

四、培养方法1.理论与实践结合：理论课程与实践训练相结合，通过实践操作和实际项目实践，加深学生对大数据技术与应用的理解和掌握。

2.团队合作：鼓励学生参与团队合作项目，培养学生的团队合作能力和实际应用能力。

3.导师指导：为学生配备专业导师，指导学生的学习和实践，提供个性化的培养方案。

五、评价方法1.课堂考核：通过平时作业、课堂讨论、小组项目等方式进行课堂考核，评价学生对理论知识的掌握情况。