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高校大数据 课程体系和实验室
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项目背景


随着大数据产业的快速发展,站在互联网“风口”上的大数据直接催热了大学里的大数据专业。国务院曾印发《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,明确鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业,重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。


  • 从0到248,开设三年遍地开花
  • 2016年2月,北京大学、对外经济贸易大学、中南大学首次成功申请到“数据科学与大数据技术”本科新专业。
  • 教育部最新公布的高校新增专业名单中,有248所学校获批,是过去两次审批通过额度近8倍。

项目背景


在此大背景下,为了满足人才需求,各大高校纷纷新建大数据专业。然而面对这样一个新的应用型专业,大数据的人才培养体系尚未得到完善,配套设施尚不齐全,还需要深入的探讨研究与体系的全面建设。

大数据技术入门槛极高

1、原生Hadoop缺统一标准规范; 2、错误漏洞及后门多; 3、学习和科研应用门槛高; 4、难以体系化; 5、传统培训方式不奏效。

硬件设施要求高,运维环境专业

1、开发运行环境复杂;
2、需要专业服务器做支撑;
3、对高校技术是巨大挑战

高校缺乏成熟的课程体系

1、是一门新兴专业课程;2、高校专业教学“零经验” 3、讲师专业技能储备不足, 课 程体系不成熟; 4、所授知识均为理论知识。

数据资源及项目案例不足

1、大数据专业教学和研究 工作需要海量数据资源;

2、高校在资源获取中存在 滞后和受限性

高校大数据课程体系与实验室建设目标

大快经过高校需求调研,同时结合一线实战经验,为高校提供从底层的硬件设备、云计算服务、大数据基础软件、教学课程体系、师资培训等一系列完整的大数据教育生态体系。

高校大数据课程体系与实验室方案

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