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李晶莹:售前咨询
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翁乐芳:大数据教育
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邢杰:政务大数据
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朱鹏菲:智能制造
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大数据实验室 大数据培训 数据中心 认证服务
实验室介绍
教学实训
科研创新
建设目标
1、高校量身定制
大数据实验室是为高校量身定制的大数据教学科研平台,全面落实“产、学、研、用”一体化的思路和模式,从教学、实践、科研多方面注重专业人才和特色人才的培养。
2、企业无缝对接
实验室将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体,由难到易、循序渐进,逐步提升学生的学习技能和实践水平,使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接。
3、构建大数据特色专业
通过专业的大数据分析计算资源搭建的大数据云分析平台,可以充分的融合教师的科研需求,教师可以在开放的云平台环境下开展大数据科研工作,提升教师的科研创新能力。学校能够从大数据需求和发展的角度规划和建设大数据实验室,真正在产业、学校、科研及实践项目中相互配合,发展优势,形成生产、学习、科学研究、实践运用的系统运作模式,从而建设大数据特色专业。
教学实训
1、实训平台
阿里云大数据实验室作为一站式大数据实践和科研创新平台,提供创业创新大赛平台,为各行业用户提供简单易用的大数据真实环境,让数据价值触手可及。从数据采集、数据加工、数据分析、机器学习以及创新应用等多个方面,用户可以进行全方位的大数据操作,方便用户进行各类大数据实践、科研创新、大数据比赛等。
2、课件研发
将行业最新技术、经验等资源引入学校,教授学生。结合学校自身特色和优势专业,支持学校研发相关行业大数据的课件和教案。通过替换学校传统教学课件,将新兴或热门大数据行业技术以实际案例的课件形式展现给学生。实践案例是基于阿里云大数据实验室这个平台的行业大数据实战,案例规模庞大,内容囊括各行各业。通过我司跟校方共同研发的专属课件的学习,开阔学生的视野,增长学生的实践经验,提升自身的竞争实力。一对一的教学模式,真实的行业大数据环境,让学生零距离感受大数据。
科研创新
1、科研创新
提供大数据科研创新新平台,包括科研课题合作和互联网大数据产学创新。大数据实验室是科研创新新平台的主体,面向全校师生,提供强大高效的计算能力;大数据实验室是云计算和大数据时代的杰出产物,实现了方法论的革新。“全知即全能”的理念和螺旋式上升模式的新方法可以获得更准确的结果。
2、科研课题合作
云计算、大数据实验室平台以其强大、高效的计算能力促进科研课题合作研究的发展,提升科研的能力。
3、互联网大数据产学创新
实现“校企合作、产学双赢”。以举行互联网大数据竞赛的方式落地产学联动,把科研内容作为竞赛主题,参赛者使用平台提供的大数据处理工具,搭建算法模型进行运算和分析。
师资培训
职业培训
师资培训
为培育大数据教育的师资力量,提高教学资源,我司会联合教育合作伙伴定期举行公开课。通过在线学习、技术培训、交流研讨、参观体验等形式,提供一系列的大数据平台基础培训、大数据实验室培训和各种实践课程培训,对受训教师进行线上+线下全面培训。
培训概况如下
1、线下培训
定期由我司及业内行业大数据专家进行线下培训和交流。
2、配套教材
为教师提供实训教学的配套教材和大数据实训室的使用方法,使其迅速掌握授课内容。受训教师在完成培训课程后,将对大数据的技术有全面的理解,掌握常见的大数据产品使用技巧,可以承担本单位的大数据各种实践课程教授任务。
3、开展培训项目
联合阿里云、华为等知名公司的在线认证平台及区域教育培训中心开展师资培训项目。
4、培训基地设立
联合高校设立青年骨干教师培养基地,用来开展师资培训以及教学展示与研讨项目,了解最新的技术及应用,掌握利用新型工具改善教学形式及效果的方法,提高工程实践能力及教学水平。
职业培训
为满足当今社会对大数据的需要,企业对大数据岗位的要求,帮助社会人士获得大数据方面的技术业务知识和实际操作能力,提升自身在社会和单位的实际竞争力,我司将开展大数据职业培训
培训具体内容如下
1、大数据全栈工程师
通过学习数据挖掘、机器学习等大数据课程,掌握大数据项目开发的必备技术,具备项目设计、数据采集、清洗、建模、挖掘分析、技术实现的能力,成为具有实战经验的大数据全栈工程师。
2、大数据分析师
通过学习数据可视化、报表制作等大数据课程,掌握大数据分析的必备技术,具备数据管理、运营报表、洞察分析、算法模型的能力,成为符合市场需求的大数据分析师。
功能概况
行业特征数据库
功能概况
数据中心集聚学校的数据资源,承载学校的大数据科研工作,包括数据池功能、分布式架构及组件功能和安全防护功能。
具体功能如下
1、整合资源
资源池功能整合资源,对计算、存储、网络进行虚拟化管理,形成统一的数据中心。包括计算资源池、存储资源池、网络资源和资源池管理功能等。
2、分布式架构
分布式架构及组件功能基于Apache Hadoop的开源组件,针对支撑平台的实际需求,实现数据中心的分布式架构,提供全面的数据存储和处理引擎。它包括了:分布式数据存储(HDFS)、分布式数据库(HBase)、统一资源管理和调度平台(YARN)、分布式处理引擎(MapReduce)、数据仓库组件(Hive)。
3、安全防护
安全防护功能数据中心安全防护平台需要提供多层次的纵深安全防护功能,包括安全框架、网络安全、虚拟化安全、防病毒安全、入侵检测与防护、数据安全、管理安全等。
行业特征数据库
行业特征数据库是建立在数据中心之上一个或一组常用的特征,是数据中心的升华和其深层次的应用,创建它们以后,就可以将它们保存到数据库中,以方便日后使用。通过提供建立专题数据库所需的各类工具,协助学校建立行业特征专题数据库,实现对专题库中的表和数据的自主管理,包括数据ETL工具、元数据管理平台、数据目录管理工具、数据共享平台、数据质量管理平台等组件。
阿里认证
华为认证
阿里认证
1、阿里云大数据基础认证(ACA)
面向使用阿里云数据产品的专业技术认证,主要涉及阿里云的大数据计算、存储、开发平台,数据应用类的基础产品。通过考核者能够根据企业的业务需求,基于阿里云的数据类产品设计基础的解决方案,能够开通、使用数据类的产品,包括云数据库RDS、分布式关系型数据库DRDS、表格存储Table Store等。
2、阿里云大数据专业认证(ACP)
面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证,主要涉及阿里云大数据类的几款核心产品,包括大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)、Data IDE(原BASE)、数据集成(原CDP云道)等。通过考核者能够熟练的使用阿里云的大数据计算服务、Data IDE以及数据集成等产品,能够诊断基于阿里云大数据产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案等。
华为认证
1、华为大数据基础认证(HCNA)
定位于大数据技术普及,FusionInsight HD 的规划设计、部署实施、运维管理能力的构建、考核和认证。通过考核者将证明您系统理解大数据架构、技术原理,掌握华为大数据FusionInsight HD方案,具备大数据平台的规划设计、部署和运维管理能力,胜任大数据平台管理员工作岗位。
2、华为大数据专业认证(HCNP)
定位于对大数据平台和核心组件开发应用的场景理解,流程和开发方法等能力构建,考核和认证。通过考核者将证明您深入理解大数据平台与技术及应用,掌握大数据平台和关键组件的开发流程、接口,掌握典型场景的开发方法,胜任大数据开发者工作岗位。
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