大數據教學平台

㈠ 網校搭建大數據+視頻直播在線教育平台重要嗎

答案肯定是重要的，網校必須要搭建大數據，這是任何一家互聯網公司都需要做的。
沒有大數版據你怎麼去分析了解權用戶？
不分析了解用戶怎麼能改進調整網校課程？
不改進調整網校課程怎麼會有用戶再來？
這都是一環套一環的，一環都不能缺。
至於視頻直播看情況而定了。畢竟搭建一個直播平台的資金投入跟精力投入都不小，量力而為。
個人建議：
如果是單類學科網校可以附帶直播平台(如：阿虎醫考-醫學類)
如果是全平台網校就不需要直播平台了(如：我要自學網-全平台，從編程到設計到其他)

㈡ 大數據教育軟體有哪些

僅通過常規軟體，沒辦法在短期內對該海量數據進行捕捉、統計、管理和分析。該類數據由於具有大量、高速、多樣性、低價值密度、真實性等五大特性，故需要使用新的處理模式才能使之具有更強的決策力，進而發展成強大的信息資產。
相較於2017年兩會上藏匿於「人工智慧」背後的幕後英雄大數據，在2018年政府工作報告中不時出現的大數據，是怒刷了一波存在感，被賦予無限期待。報告還特別指出，實施大數據發展行動，加強新一代人工智慧研發應用，在教育領域推進「互聯網+」，拓展智能生活。
在大數據、雲計算、人工智慧等新技術的應用下，教育行業迎來了前所未有的挑戰與機遇。傳統的教育行業正逐步向信息化邁進，各教學應用應運而生。但是，如何從各應用產生的大數據中提取有效信息並將其轉化為決策和行動的數據支持，還面臨著諸多問題。
教育行業大數據應用的起步
隨著社會信息化的發展與普及，各大高校、職校、大部分中小學、幼兒園、各地市級教育局已經實現教育課程和內務管理信息化。由於各教育機構信息化進程不一致，應用系統沒有統一從頂級設計上考慮一致性，故在應用與應用之間、校與校之間、地方與地方之間存在明顯的數據壁壘。以之形成的數據孤島現象無疑對推動大數據智能分析產生了不小的障礙。
針對這些數據孤島現象，鮮有企業對其整合設計，缺乏教育行業大數據應用平台。
推動教育行業技術變革
大數據智能分析在教育行業中能夠發揮不容小覷的影響力，特別是在智能風控預警、學生成長軌跡跟蹤等方面產生深刻影響。
平台通過搭建不同的數據模型，將大量用戶的海量信息歸類、整理，抽象出不同的用戶圖像，不僅可以針對個人推送最適合的優質教學資源，還能對教學資源做優化整理，促進教學資源更人性化、更優質化。針對用戶圖像，還可以設置預警線，對特定的學生進行特定的觀察，實時給予輔導工作，減少問題學生的出現，推動學生在成長過程中健康發展。

㈢ 重慶高校大數據專業教學體系如何搭建

芝諾大數據教學科研平台以校企聯合培養模式為手段，通過校企合作聯合培養機制，讓企業、行業深度參與人才培養過程，逐步實現校企共同制定培養目標、共同建設課程體系和教學內容、共同實施培養過程、共同把控培養質量，全面提升學生的應用實踐能力。該平台以應用型人才培養為目標定位，在以解決現實問題為目的的前提下，使培養的學生有更寬廣和跨學科的知識視野，注重知識的實用性，有創新精神和綜合運用知識的能力。注重培養學生具有在創新中應用、在應用中創新的能力，讓學生真正學會大數據行業各個崗位真正的職業技能。
芝諾大數據教學科研平台構建總體分為三大部分，一是平台硬體，二是教學與實驗支撐系統（包括：芝諾數據綜合分析ZDM平台、芝諾數據教學實訓平台），三是產品服務。
教學與實驗支撐系統由芝諾數據綜合分析ZDM平台和芝諾數據教學實訓平台構成，教學與實驗支撐系統部署在大數據教學科研一體機中。
1）平台的建設能讓高校大數據專業與實際應用相結合，提高學生的學習、實踐和創新創業能力，能夠培養實用性人才所需的專業能力，提升教學效果與就業率，為「大數據時代」的創新人才培養做出貢獻。
2）平台的建設將支撐大數據去冗降噪、大數據融合、大數據可視化等關鍵技術研究，能夠服務於學校的教學和科研，有助於大數據方向發展和自主創新，有利於創新團隊培育和高水平研究成果積累，有利於提升教師的教學和科研水平，推動教學和科研團隊建設。
3）平台的建設搭建可以發揮學校的行業優勢，體現學校辦學特色，推進
與國內外高校、科研機構和企業間的產學研合作，開展項目合作研究和人才培養，促進科研成果轉化，促進產學研協同創新。
4）平台的建設有利於促進學科交叉與融合。
本項目通過對芝諾數據教學實訓平台和芝諾數據綜合分析ZDM平台的建設，支撐大數據去冗降噪、大數據融合、大數據安全與隱私保護等關鍵技術研究，形成以工程實訓和創新拓展為主的實踐教學體系，培養學生良好的科學素養和實踐創新能力。同時，提升高校承擔重大科研項目和實現自主創新的能力。適應國民經濟和社會發展的信息化進程、信息化與工業化「兩化」融合和新興戰略性產業迅速發展，完善科研平台和教學實驗平台體系建設，提升科技創新能力，推進產學研合作。預期達到以下效果：
（1）建立健全實驗教學環境，為相關專業學生提供與產業界接軌的、良好的實驗條件；
（2）模擬企業環境，引入以實際項目為藍本的實訓項目，構建實訓基地；
（3）為開設大數據類公共選修課提供實驗環境；
（4）支撐高校科研項目的實施及科研論文的發表；
（5）為學生在數學、統計、計算機類學科競賽獲獎提供教學實驗環境支持。

㈣ 大數據有教學軟體嗎 都學什麼

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理專的數據集合，屬是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

㈤ 大數據初學者應該怎麼學

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

㈥ 高校大數據實訓室解決方案有么急求

四、人才培養目標
本專業主要面向大數據應用開發、大數據分析挖掘、大數據系統運維等崗位方向培養合格人才，重點培養具有大數據應用、大數據分析以及大數據系統管理與運維方向的，應用型高技能人才。
本專業方向重點培養能夠為企事業單位提供大數據系統搭建、管理、和運維技術和能力的人才。通過計算機基礎課程、演算法語言、系統管理等專業基礎知識學習，接受大數據系統和應用知識的培養，進行各種計算機系統，大數據平台系統，大數據應用系統搭建、配置、管理、及運維實訓。通過大量的案例與實踐操作，熟練掌握大數據系統管理所需的各種專業知識和能力，具備一定的職業素養，為從事大數據行業系統管理工作奠定堅實基礎。
五、實踐教學環境
新開普完美校園大數據實驗室的軟硬體系統配置主次分明，考慮到學生從基礎理論到工程實踐的各個環節，符合學生遞進式的認知規律，有利於學生由淺入深的全面掌握大數據相關知識和應用。大數據實驗實訓室將搭建理論與實踐的橋梁，為學生提供大數據技術的實驗及實訓平台，深化學生對大數據技術理論的理解，提高學生的操作能力，同時，利用所學知識對大數據技術進行創新性研究。具體建設內容包括：
1）物理層---硬體資源：
基於高性能計算與海量存儲節點構建的運算資源池，作為雲計算各項實驗學習環境的主要承載平台，採用雲伺服器集群+虛擬主機+物理機的解決方案
2）資源池：
包含計算資源池、存儲資源池、網路資源池。提供教學活動中必不可少學習資源、實驗資源、項目案例。
3）業務平台層：
面向教學活動中的實驗課程與項目實訓業務提供流程化支撐。完美校園大數據實驗室的業務平台層包含大數據教學管理平台和大數據科研平台。
4）統一管理層：
基於完美校園大數據實驗室統一資源調度引擎，為用戶使用業務平台層與資源平台提供便捷入口。
 
六、實驗室功能系統模塊
大數據實驗室各個功能模塊介紹如下：
1）雲計算管理系統
完美校園大數據實驗室採用雲服務提供的虛機系統，雲計算管理系統通過對硬體設施進行虛擬化處理，形成虛擬層面的資源池系統，該資源池系統可按需為每一套應用系統提供基礎硬體資源——計算能力、存儲能力和網路功能，快速適應不斷變化的業務需求，實現「彈性」資源分配能力。
①   計算模塊
計算模塊主要提供雲主機功能。而雲主機提供了整個雲平台中最基礎的功能，即虛擬伺服器從創建到銷毀的全生命周期維護。此模塊通過利用虛擬化技術，可將大批伺服器硬體資源池化，用戶僅需點擊滑鼠，選擇期望的硬體配置、操作系統類型和網路配置等信息，即可在短時間內按需獲得任意數量的雲主機，模塊支持雲主機硬體配置在線升級、雲主機熱遷移、重啟、暫停、創建快照等多種功能。
②   鏡像模塊
鏡像功能模塊是一套虛擬機鏡像查找及檢索系統，支持多種虛擬機鏡像格式（AKI、AMI、ARI、ISO、QCOW2、Raw、VDI、VHD、VMDK），有創建上傳鏡像、刪除鏡像、編輯鏡像基本信息的功能。
③塊存儲模塊
塊存儲模塊為運行實例提供穩定的數據塊存儲服務，即雲硬碟服務。它的插件驅動架構有利於塊設備的創建和管理，如創建卷、刪除卷，在實例上掛載和卸載卷。它們獨立於雲主機的生命周期而存在，可掛載到任意運行中的雲主機上，確保單台雲主機故障時，數據不丟失，並具備基於雲硬碟的快照創建、備份和快照回滾等功能。
④網路模塊
網路模塊提供雲計算的網路虛擬化技術，為雲平台其他服務提供網路連接服務。為用戶提供介面，可以定義 Network、Subnet、Router，配置 DHCP、DNS、負載均衡、L3 服務，網路支持，GRE、VLAN。插件架構支持許多主流的網路廠家和技術，如 OpenvSwitch。
⑤安全模塊
安全模塊通過在計算模塊中添加擴展實現，基於傳統的包過濾型防火牆技術，可為用戶的雲主機提供細顆粒度的安全防護策略，支持 TCP/UDP/ICMP 等多種協議，支持自定義來源IP和埠范圍等規則，支持用戶針對不同類型雲主機載入不同級別安全策略的功能。
2）大數據教學管理系統
大數據教學管理系統旨在提供統一的平台管理所有的課程教學資料、視頻、講義、實驗指導手冊、實驗數據集、實驗練習、實驗報告書、實驗成績管理、用戶管理（學生花名冊管理、教師信息管理）。
大數據教學系統提供了5大功能模塊，分別是：在線基礎課程包、在線學習平台、在線練習平台、在線測試平台、在線討論平台、數據分析平台。
①   在線基礎課程包
根據崗位人才發展路徑圖，提供相應的學習課程資源部內容，客戶根據實際情況選擇適合自己的課程內容，完美校園大數據中心存儲了大量教學資源。包含以下資源：
1.存儲輔助性的講解+PPT配套的視頻課程，准確全面的給學生講解相應的知識點或項目案例；
2.存儲了通過CMMI4規范的真實的項目文檔和案例，可以讓學生在學校就能夠接觸到大規模科技公司的真實項目和研發流程；
3.針對不同的小練習，配合PPT視頻教材，提供了詳細的描述文檔共學員選擇不同的方式對知識點進行接納和

㈦ 大數據都是學什麼軟體

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

大數據

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。