解决方案 · 大数据
数据科学与大数据实验室建设方案
面向高校大数据专业全链路实验室
方案概述
解决大数据人才培养的培养方案、课程体系、实验教材、真实项目案例与实训平台等难题。
落地院校：安徽工程大学、合肥工业大学
平台功能模块
- 01
课程管理
课程浏览、新建课程、资料与数据管理、开课设置、实验报告与作业。
- 02
资源库管理
实验镜像、实验库、参考资料与题库的集中管理。
- 03
课堂实训管理
实验机管理、实验报告批阅、作业评分与运行实验资源释放。
- 04
教学统计分析
实验 / 镜像 / 师生总数展示，资源池负载与在线人数统计。
- 05
实验项目定制
按科研与创新需求自定义硬件配置和镜像创建实验项目。
- 06
系统平台管理
授权管理、人员管理、系统管理、服务器管理与操作日志。
课程与实验资源
| 序号 | 课程 / 实验名称 | 实验手册 | 实验环境 | 实验代码 | 实验习题 |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | 《Python 程序设计基础》 48 课时 · 大一上 | ||||
| 02 | 《大数据技术导论》 32 课时 · 大一上 | ||||
| 03 | 《大数据采集技术与应用》 48 课时 · 大一下 | ||||
| 04 | 《Python 数据分析与应用》 48 课时 · 大二上 | ||||
| 05 | 《Hadoop 系统组件运维》 32 课时 · 大二下 | ||||
| 06 | 《Python 数据清洗技术》 32 课时 · 大二下 | ||||
| 07 | 《数据可视化与应用》 48 课时 · 大三上 | ||||
| 08 | 《Hadoop 分布式计算与存储系统》 64 课时 · 大三上 | ||||
| 09 | 《数据挖掘与机器学习》 64 课时 · 大三上 | ||||
| 10 | 《商务智能与大数据可视化》 48 课时 · 大三上 | ||||
| 11 | 《Spark 大数据技术》 48 课时 · 大三下 | ||||
| 12 | 《数据挖掘理论与实践》 48 课时 · 大三下 | ||||
| 13 | 《大数据综合实践》 120 课时 · 大四上 |
共 13 门课程 / 实验，均可直接进入容器化实验环境。
硬件与算力
大数据实训管理设备 · 1 台
- 2U 标准机架式（带滑轨），1+1 冗余电源 800W 白金级
- 2× 英特尔至强金牌 6330（28 核 56 线程，2.0GHz）
- 64GB DDR4 RDIMM ECC × 4（合计 256GB）
- 960GB SSD × 2 ＋ 4TB 7.2K HDD × 4
- H3C P460-B4 RAID 卡（12G SAS，4GB 缓存），千兆网口 × 4；三年原厂质保
大数据资源计算设备 · 1 台
- 2U 标准机架式（带滑轨），1+1 冗余电源 800W 白金级
- 2× 英特尔至强金牌 6330（28 核 56 线程，2.0GHz）
- 64GB DDR4 RDIMM ECC × 4（合计 256GB）
- 960GB SSD × 2 ＋ 4TB 7.2K HDD × 4
- H3C P460-B4 RAID 卡（12G SAS，4GB 缓存），千兆网口 × 4；三年原厂质保
配套服务
师资培训服务
授课不少于 12 课时，理论 + 实操，发放全套课程资料与课件，覆盖数据分析与挖掘方向。
学生企业实训
组织优秀学生入企集中实习，参与企业数据挖掘项目子课题，积累实战经验。
7×24 小时技术支持
全天候热线电话、邮件与远程支撑，快速响应技术咨询与问题解决。
技术培训服务
交付前对最终用户培训；系统升级或按需提供不定期培训（操作用户 + 系统管理用户）。
落地案例
合肥工业大学
共建物流大数据平台，构建容纳 50 人的物流大数据实训场景。
滁州学院
2020 年共建人工智能实验室，覆盖机器学习、深度学习、视觉与语音识别实验。
安徽工业大学
2022 年共建大数据与 AI 实验室，承担 2 大专业超 10 门课程，每年近 100 名学生实习。
吕梁职业技术学院
2020 年共建云计算与大数据实训室，每年承担 6 门核心课程、超 400 课时。
方案要点
- 培养方案
- 课程与教材
- 真实项目案例
方案组成
开放型实验环境管理平台
模板化实验工具镜像与多窗口交互环境，预置 Hadoop 生态与 Python 数据开发工具。
蓝鲸智课平台
集教学管理、实验管理、技能培训、大赛辅导与科学研究于一体的教学管理平台。
实训课程资源
13 门大数据核心课程，每课时配套实验虚拟机模板或容器，环境自动加载。
高性能算力服务器
2U 机架式服务器，支撑 50 人并发的课程实践教学与实验环境运行。
核心能力
专业培养方案
对接大数据专业建设需求，梳理能力图谱与课程模块。
课程体系与实验教材
覆盖数据采集、存储、计算、分析与可视化的实验链路。
真实项目案例
引入可落地的行业案例，缩短课堂与岗位之间的距离。
大数据实训平台
统一实验环境与资源调度，支撑全链路动手实践。
实施步骤
需求调研与分析
梳理专业建设目标、现有课程与实验条件，明确建设范围。
方案设计与规划
输出平台、课程、实验与硬件配套的一体化实施方案。
环境部署与资源导入
完成平台部署、实验项目与课程资源导入。
师资培训与试运行
开展教师培训与小范围试运行，优化教学流程。
正式运行与持续优化
正式开课运行，并持续提供运维、竞赛与内容升级支持。
配套教材
《大数据技术导论》刘文博 / 王艳 / 李昊 / 张琳 等编著，清华大学出版社「高等学校大数据专业系列教材」
- 《Hadoop 分布式计算与存储系统实践》
拟名 · 对应 Hadoop 组件运维 / 分布式计算（32/64 课时）
- 《Spark 大数据技术》
拟名 · 对应同名课程（48 课时）
- 《Python 数据分析与应用》
拟名 · 对应数据分析 / 数据清洗（48/32 课时）
- 《数据挖掘与机器学习实践》
拟名 · 对应数据挖掘与机器学习（64 课时）