一、高校大数据的背景与困难
人才缺口高达150万,实用型大数据人才抢手
1) 在未来5-10年,我国大数据市场规模年均增速将超过30%
2) 大数据人才平均月薪达1.5万, 5年内国内大数据人才缺口将突破150万
3) 在BAT发布的招聘职位中,大数据人才需求超过60%
高校启动大数据人才培养计划,专业建设困难重重
1、课 程体系待完善,大数据教学科研入门难
1) 各 大高校的大数据专业处于起步阶段,人才培养课程体系缺乏系统性
2) 大数据教学科研资源匮乏,可 配置和指导实验环境的专业师资不足
2 、基础实验环境薄弱,大数据实训难开展
1) 面向大数据的分布式系统 ,高校无法为每个学生提供多机实验环境
2) 大数据分布式软件系统安装、配置难度大,实验环境容易被破坏
3) 实验数据、实验教案、实验手册不足,实验开展束手束脚
3、项目实训缺失,教学效果与就业率打折扣
1) 缺少大数据项目实训,难以培养实用型人才所需的专业项目能力
2) 高校大数据专业学习与实际应用脱轨,教学效果与就业率打折扣
二、搭建一站式的大数据教学科研平台
针对大数据专业建设的三大难题,我司为各大高校量身定制了大数据软硬件一体化的教学科研平台。大数据实验平台通过应用容器技术,以少量机器虚拟大量实验集群,可供大量学生同时拥有多套集群进行试验,而每个学生的实验环境不仅相互隔离,方便高效地完成实验,而且实验彼此不干扰,即使某个实验环境被破坏,对其他人也没有影响,一键重启就可以拥有一套新集群,大幅度节省了硬件和人员管理的投入成本。
此外,作为一个可供大量学生完成大数据与云计算实验的集成环境,该平台同步提供了配套的培训服务,对于教学组件的安装、配置,教材、实验手册等具体应用提供一站式服务,有助于高校更好地满足课程设计、课程上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求,并在一定程度上缓解大数据师资不足的问题。对于各大高校而言,即使没有任何大数据实验基础,该平台也能助其轻松开展大数据与云计算的教学、实验与科研。
具体而言,大数据实验平台从以下三个方面解决了高校大数据的教学科研难题:
1.完善的大数据课程体系及配套资源,一步解决入门难
内容充实的课程体系
在《实战Hadoop2.0——从云计算到大数据》和实验手册的指导之下,大数据实验平台解决方案涵盖大数据算法、接口、工具、平台等多方面内容,从大数据监测与收集、大数据存储与处理、大数据分析与挖掘直至大数据创新,帮助高校构建完善的大数据课程体系。
多元化的大数据资源包
1.国内早期的Hadoop编程书籍的升级版——《实战Hadoop2.0》及其配套PPT
2.综合42个大数据实验的实验手册及配套高清视频课程
1)涵盖原理验证、综合应用、自主设计及创新的多层次实验内容
2)每个实验呈现详细的实验目的、实验内容、实验原理和实验流程指导
3)配套相应的实验数据和高清视频课程,参照手册即可轻松完成每个实验
2. 真实可靠的实验环境,大幅度提升大数据技能
1) 基于Docker容器技术,大数据实验平台可瞬间创建随时运行的实验环境
2) 使用几台机器即可虚拟出大量实验集群,方便上百学生同时使用
3) 采用Mesos+ZooKeeper+Mrathon架构管理集群,实验集群完全隔离
4) 实验环境互不干扰,如果实验环境破坏,一键重启即可建立新集群
5) 内置数据挖掘等教学实验数据,可导入高校各学科数据进行教学、科研,校外培训机构同样适用
3. 热门实战项目贯穿始终,进一步提高教学效果与就业率
大数据实验平台解决方案采用理论与实践相结合的人才培养模式,帮助教师提高教学水平,促使学生完善大数据知识体系。
1) 基于真实的企业基地实训经验,提供丰富的项目实训案例
2) 结合高校各专业实际情况进行行业数据研究,培养实用型人才的专业项目能力
4. 更多潜在效益,同步增强高校的硬实力和影响力
1) 大数据上升为国家战略,大数据实验平台有助于高校大数据实验室建设以及高层次大数据人才的深度培育
2) 大数据实验平台解决方案将理论与实践双管齐下,帮助提升了高校信息化管理水平和实验项目研究水平
3) 大数据产业迎来发展黄金期,以大数据实验平台提高大数据专业就业率,可进一步增强高校的硬实力和影响力
2016年末至今,多次举办的大数据师资培训班,基于大数据实验平台提供的实验环境以及《大数据》教材、《大数据实验手册》指导,帮助老师们一步步跑通了Hadoop、Spark等多个大数据实验,使他们跨过了“从理论到实践,从知道到用过”的门槛,广受学员好评。
目前,郑州大学、西京学院、郑州升达经贸管理学院、镇江高等职业技术学校等院校已经成功应用大数据实验平台及相应的平台服务,完成了大数据教学科研实验室的建设工作。
三、详细的规格参数,助力高校选配个性化的私人定制方案
目前,大数据实验平台具有经济型、标准型与增强型三种规格,通过发挥实验设备、理论教材、实验手册等资源的合力,可满足数据存储、挖掘、管理、计算等多样化的教学科研需求。
软件配置方面,各大高校可根据具体应用,选择Hadoop、HBase、Ambari、HDFS、YARN、MapReduce、 ZooKeeper、Spark、Storm、Hive、Pig、Oozie、Mahout、R语言等不同的大数据应用组件。