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全國一下多了247所大學開設大數據專業,該怎么教學?

[日期:2018-03-27] 來源:  作者: [字體: ]

  3月21日,教育部公布了2017年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知,作為第三批新增高校,此次共有247所高校獲批“數據科學與大數據技術”專業。

 

  至此,全國已有278所高校獲批“數據科學與大數據技術”專業,未來幾年還會有越來越多的高校進行專業備案。對于各大高校而言,在專業獲批之后,如何開展下一步課程與教學體系建設,成為了重中之重。

 

  數據科學與大數據技術專業(專業代碼:080910T)是一個軟硬件結合,以計算技術為基礎,以數據科學與大數據技術為特色的寬口徑專業,專業建設面臨挑戰。對此,云創大數據早早地在專業課程體系、實驗平臺建設、師資培訓等方面布局發力,目前可為高校提供成套的教材資源、大數據綜合實訓平臺以及師資培訓等專業建設支持。

 

  大數據課程體系

 

  在大數據教學中,本科院校的實踐教學注重系統性,偏向新技術的應用,且對工程實踐能力要求更高。為此,清華大學博士、南京大數據研究院院長劉鵬教授聯合國內多所高校從事一線教學科研任務的專業師資耗時1年時間,編寫了《云計算》、《大數據》、《大數據庫》、《數據挖掘》、《深度學習》、《大數據可視化》、《虛擬化與容器》、《大數據實驗手冊》等本科系列教材,可為大數據教學提供系統的教材支撐。

 

  1.《云計算》

 

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  本書是被國內眾多高校采用的教材《云計算》(名列中國計算機類圖書被引用量第一名)的第三版。本書追蹤前沿的云計算技術,相比第二版更新了60%以上的內容,包括大數據與云計算、Google云計算、Amazon云計算、微軟云計算、Hadoop 2.0及其生態圈、虛擬化技術、OpenStack開源云計算、云計算數據中心、云計算核心算法和中國云計算技術等。中國云計算(chinacloud.cn)、中國大數據(thebigdata.cn)網站等專業網站為本書學習提供技術支撐。

 

  2.《大數據》

 

 

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  本書是國內大多數高校采用的知名教材《云計算》(1~3版)的姊妹篇。本書系統地介紹了大數據的理論知識和實戰應用,包括大數據采集與預處理、數據挖掘算法與工具、深度學習以及大數據可視化等,并深度剖析了大數據在互聯網、商業和典型行業的應用。本書實驗可以在大數據實驗平臺(https://bd.cstor.cn)上遠程開展,也可在高校部署的BDRack大數據實驗一體機上本地開展。

 

  3.《大數據庫》

 

 

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  本書緊跟大數據的發展前沿,系統地介紹了大數據庫的理論知識和實戰應用,包括大數據庫概述、分布式數據庫HBase、數據倉庫工具Hive、大數據查詢系統Impala、內存數據庫Spark、SparkSQL、鍵值數據庫、流式數據庫和大數據應用托管平臺Docker等,既有理論深度,也有實踐價值。中國大數據(thebigdata.cn)、中國云計算(chinacloud.cn)等專業網站將免費提供PPT和其他資料,為本書的學習提供技術支撐。

 

  4.《數據挖掘》

 

 

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  本書作為大數據人才培養叢書之一,定位于大數據挖掘技術與應用。本書系統地介紹了數據挖掘算法理論與方法、工具和應用,包括經典數據挖掘算法,大數據環境下常用數據挖掘算法的優化,大數據新常態下催生的數據分析方法(如推薦系統、鏈接分析與網頁排序、互聯網信息抽取、日志挖掘與查詢分析)、工具與應用。

 

  5.《深度學習》

 

 

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  本書從深度學習的發展歷史入手,系統地介紹了深度學習的基本概念、數學基礎和主流模型,夯實讀者理論基礎。同時,針對當前流行的主流框架,循序漸進,一步一步引導讀者了解深度學習的使用過程,增強動手能力。在此基礎上,通過具體例子介紹深度學習在圖像、語音、文本中的應用,還簡要介紹了增強學習、遷移學習,深度學習硬件實現等前沿方面,擴展深度學習的內容。每章都附有相應的習題和參考文獻,以便感興趣的讀者進一步深入思考。“讓學習變得輕松”是本書的基本編寫理念。

 

  6.《大數據可視化》

 

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  本書是針對當前大數據應用、可視化分析研究和應用的新形勢,專門為大數據專業本科生編寫的大數據可視化教材。本書詮釋了大數據可視化的內涵與外延,詳細介紹了大數據可視化概述、可視化的類型與模型、數據可視化基礎、數據可視化的常用方法、大數據可視化的關鍵技術、可視化交互、大數據可視化工具、大數據可視化系統及大數據可視化的行業案例等內容。為了便于學習,每章都附有習題,題型設計也充分考慮到大數據可視化課程教學的需要。

 

  7.《虛擬化與容器》

 

  《虛擬化與容器》介紹了從虛擬化技術到容器技術發展的歷史必然性及其發展趨勢。其中,針對虛擬化技術詳細闡述了包括計算、存儲及網絡虛擬化技術的原理、架構及相關案例;針對容器技術詳細闡述了容器技術內核原理,以及Docker、LXC和Kubernetes容器技術核心原理及相關案例。

 

  8.《大數據實驗手冊》

 

 

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  本書針對高校大數據相關專業實踐教學以及個人提升大數據動手能力的需求,由劉鵬教授帶領大數據研發團隊,經過反復實踐、提煉和驗證而成。本書主要內容包括HDFS實驗、YARN實驗、MapReduce實驗、Hive實驗、Spark實驗、ZooKeeper實驗、HBase實驗、Storm實驗、MongoDB實驗、LevelDB實驗、Mahout實驗和綜合實戰等。每個實驗呈現詳細的實驗目的、實驗內容、實驗原理和實驗流程。本書實驗均在大數據實驗平臺(https://bd.cstor.cn)和BDRack大數據實驗一體機上驗證通過。

 

   9.《實戰Hadoop2.0——從云計算到大數據》

 

 

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  本書是劉鵬教授主編的Hadoop編程書籍《實戰Hadoop》的第二版。Hadoop堪稱業界經典的開源云計算和大數據平臺軟件。本書系統介紹了Hadoop2.0生態圈的核心和擴展組件,包括:管理工具Ambari、分布式文件系統HDFS、分布式資源管理器YARN、分布式并行處理MapReduce、內存型計算框架Spark、數據流實時處理系統Storm、分布式鎖服務ZooKeeper、分布式數據庫HBase、數據倉庫工具Hive,以及Pig、Oozie、Flume、Mahout等。

 

  目前,上述針對本科編寫的大數據系列教材已經基本完成出版,而為高職院校“大數據技術與應用”專業編寫的專科教材也將在今年陸續出版。

 

 

  大數據實驗平臺

 

  大數據專業教學注重實操性,為此,在教材體系之外,云創團隊針對大數據教學實訓中的實驗環境薄弱、師資力量不足以及缺少實驗數據等問題,自主研發了BDRack大數據實驗一體機及其在線服務版——大數據實驗平臺(http://bd.cstor.cn/)。

 

  大數據實驗平臺采用Docker容器技術,通過少量機器虛擬出大量的實驗機器,可供學生同時擁有Hadoop、Spark、Python語言、R語言等多套集群進行基礎實驗。

 

  基于Docker容器技術,可瞬間創建隨時運行的實驗環境

  使用幾臺機器即可虛擬出大量實驗集群,方便上百學生同時使用

  采用Mesos+ZooKeeper+Mrathon架構管理集群,實驗集群相互隔離

  實驗環境互不干擾,如果實驗環境破壞,一鍵重啟即可建立新集群

  內置數據挖掘等教學實驗數據,可導入高校各學科數據進行教學、科研

 

  同時,平臺同步提供教學組件的安裝、配置以及教學PPT、實驗手冊、實驗數據、教學視頻等具體應用與服務,為完成大數據與云計算實驗搭建一站式的集成環境。

 

  針對各項實驗所需,大數據實驗平臺配套提供說明實驗目的、實驗內容、實驗代碼的實驗手冊(85個實驗)以及實驗數據與課程視頻,內容涵蓋大數據集群環境與大數據核心組件等技術前沿,詳細的實驗操作流程大大降低了大數據實驗門檻。具體實驗手冊大綱如下。

 

  2017年12月,平臺在1.0版本的基礎上于推出了2.0版本,不僅實驗數量增至85個,同時實驗平臺優化了從創建環境-實驗操作-提交報告-教師打分的實驗流程,新增了具有海量題庫、試卷生成、在線考試、輔助評分等應用的考試系統,集成了上傳數據-指定列表-選擇算法-數據展示的數據挖掘及可視化工具。

 

  目前,通過大數據實驗平臺,云創大數據與西北工業大學正合作共建大數據聯合實驗室。同時,大數據實驗平臺已經在鄭州大學、成都理工大學、重慶師范大學、金陵科技學院、天津農學院、鄭州升達經貿管理學院、信陽師范學院、西京學院、鎮江高等職業技術學校、新疆電信、軟通動力等典型用戶單位落地實施,助其完成了大數據教學科研實驗室的建設工作。

 

  大數據師資培訓

 

  2016年末至今,在南京多次舉辦的大數據師資培訓班,基于大數據實驗平臺提供的實驗環境以及《大數據》教材、《大數據實驗手冊》等指導,幫助老師們一步步跑通了Hadoop、Spark等多個大數據實驗,使他們跨過了“從理論到實踐,從知道到用過”的門檻,進一步充實了大數據師資力量。

 

  無論是課程體系、綜合實訓平臺,還是師資培養方面,云創大數據可以說節節開花,厚積薄發,擁有充足的經驗和優勢資源,在此誠摯歡迎廣大高校與云創開展多方面的交流和合作,共同探討與建設“數據科學與大數據技術”專業。

 

 

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