大数据实训室建设方案范文 第1篇
（1）开放化管理的实训平台
大数据项目实训平台作为一个通用的项目实训管理系统，具有高度的灵活性和可扩展性，能够根据学校或机构的特定需求进行定制，内置大数据、云计算和人工智能等领域的实训实战课程资源。这些资源不仅包括传统的教案、教程、PPT和课件，还涵盖了微课、实训指导书和配套材料等多样化的教学内容。
（2）实训环境全覆盖
实训平台具备强大的镜像管理功能，支持多种格式的镜像文件上传，包括QCOW2、QCOW2C、VDI、VMDK、IMG、TAR等。这意味着无论教师或学生使用哪种虚拟化技术或工具创建的镜像，都可以方便地上传到平台进行管理和使用。此外，平台还兼容多种主流操作系统，如Windows 7、Windows 8、Windows 10、Windows 2008、Windows 2012，以及Linux发行版如CentOS、RedHat和Ubuntu等。
这种广泛的操作系统支持为学生提供了一个全面的实验环境，使他们能够在不同的操作系统上测试实训同一项目。这对于培养学生的实践能力、问题解决能力以及系统兼容性理解至关重要。通过在实际环境中测试项目的兼容性、稳定性和实用性，学生能够更好地理解不同操作系统之间的差异，以及如何在这些差异中优化和调整项目。
（3）部署简单，方便实用
可视化界面集群部署平台具备强大的集群管理能力、高可用特性、灵活的互通性、外网连接能力以及便捷的操作体验，是云计算领域的一款优秀产品。
具有一系列突出的特点：
1.集群管理：该平台可以在集群内管理云主机，这意味着用户可以轻松地部署、监控和维护大规模的云主机集群。
2.高可用特性：提供高可用性是云计算平台的重要特点之一。这意味着即使在硬件故障或网络中断的情况下，平台也能保证服务的连续性和数据的可靠性。
3.物理机与虚拟机互通：即使物理机和平台虚拟机位于不同的网段，它们之间也能实现互通。这种设计使得用户可以在不同的网络环境中灵活地部署和管理资源。
4.外网连接能力：当服务器可以连接到外网时，实验云主机同样可以连接外网。这为用户提供了更大的灵活性和便利性，可以在需要时轻松访问外部资源和服务。
5.拖拽式创建云主机和网段：平台提供拖拽式的操作界面，用户可以通过简单的拖拽动作来创建云主机和网段。这种直观、易用的操作方式大大降低了使用门槛，提高了工作效率。
（4）在线提交实验报告
该平台不仅提供了强大的实训环境管理和资源支持，还集成了完善的实训文档管理和成绩统计功能，以支持实训教学的全流程管理。学生以小组为单位在线提交实训报告，老师可在线评分和填写评语，平台可自动生成成绩统计报表。
（5）支持校外导师共同教育
该实训平台的设计非常先进，不仅考虑到了学校的教学需求，还充分结合了企业的实际经验，为实施学生培养双导师制或企业师资入校制度提供了全方位的支持。具体来说，该平台在以下方面为学校和企业合作提供了便利：
1.企业导师参与教学：平台支持邀请企业导师参与教学，特别是在大数据、云计算等专业技术实训课程方面。企业导师可以通过平台上传项目资料、维护学生名单和小组成员，确保学生能够接触到最新的行业知识和技术。
2.多导师协同管理：在双导师制下，平台允许多位导师同时管理同一个项目。每位导师都可以根据自己的职责和专长，上传项目资料、维护学生名单、管理项目实训虚拟机等，确保项目的顺利进行。
3.在线批阅实训报告：平台支持在线批阅实训报告，企业导师和学校导师都可以方便地在平台上对学生的实训报告进行批改、评分和写评语。这大大提高了批改效率，同时也使学生能够及时获得反馈。
4.项目通知与沟通：平台提供项目通知发布功能，企业导师和学校导师可以通过平台发布项目相关的通知和公告，确保学生及时获取项目信息。同时，平台还支持师生之间的在线沟通和交流，促进师生之间的互动和合作。
5虚拟机管理：针对大数据和云计算等需要特殊环境的实训课程，平台提供了虚拟机管理功能。每位导师都可以根据项目需求为学生分配和管理虚拟机资源，确保学生在一个安全、稳定的环境中进行实训操作。
大数据实训室建设方案范文 第2篇
1.功能要求
此设备主要用于嵌入式单片机、深度学习及神经网络综合训练，以主流深度学习框架为基础，配备惯性导航、摄像头等多种传感器，可实现模型导航、路径规划、 红绿灯、限速标志等交通标识识别等功能。
运动组件
(1)移动方式：四轮驱动结构｡
(2)导航方式：视觉导航｡
(3)供电方式：锂电池供电，系统层 ｡
(4)控制方式：远程控制与本机 7 寸显示控制｡
机体组件
(1)车身尺寸：350*270*300mm(长宽高)､净重约 ；
(2)电机：4 路直流带霍尔编码器电机；
(3)底盘：全铝合金车体，RCFE 车轮 2 组；
控制组件
(1)主处理器：主处理器 Intel i5 4G SSD 64G ；
(2)主控 muc：AVR ATmega2560，辅助 mcu：AVR ATmega48P；
(3)显示：7 寸 LCD 显示屏｡
(4)通信接口：3 路串口､1 路 IIC 通信､1 路 USB 转串口､7 路超声波传感器控制接口；
(5)20P 专用接口，5V､12V 电源输出，1 路串口，1 路 IIC 接口，5 路 ADC 采样，3 路 PWM 输出，4 路双向 IO 口，方便扩展外部器件；
传感组件
(1)1 路蜂鸣器､4 路 12V 直流电机驱动､4 路 LED 输出､蓝牙通信､电子罗盘､6 轴角加速度传感器､8 路 D/A 信号转换；
(2)双摄像头配置､像素 720P､对角 70 度､水平 55 度､YUY2/10-15 帧/S；
(3)8 路红外循迹传感器；
(4)7 组 16mm 超声波收､发探头；
软件平台
(1)软件系统： ；
(2)软件编程语言：Python；
(3)深度学习框架：paddlepaddle､pytorch｡
教学实践配套：提供教学资料｡
配套赛道
（1）材质：保利布
（2）尺寸大小：4*4 米
（3）包含元素：人行道、限速标志、转弯标志、直行标志等交通标识。
大数据实训室建设方案范文 第3篇
实训大纲 1 份
项目指导手册 1 份
实训环境 1 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容
项目指导手册不少于 100 页
实训项目详细步骤说明：
(1) 环境搭建：配置 hosts IP 映射；配置 ssh 免密登录；安装 JDK；安装､配置､启动 Zookeeper 集群；安装､配置､启动 Hadoop 集群；安装､配置､启动 HBase 集群；安装､配置 Hive；安装､配置 Sqoop；安装､配置､启动 Spark 集群｡
(2)配置 IDEA：创建项目；创建模块；刷新 maven 依赖；建包｡
(3) 通用模块 common：模块介绍；静态通用常量类；可复用工具类 CommonUtils｡
(4)加载数据模块 dataload：模块介绍；导入开发测试数据；加载数据；
初步过滤脏数据；进一步过滤脏数据(关联聚合后，关联不上产生空值).
(5)推荐结果存储模块 storage：模块介绍；模块实现｡
(6) 数据探索模块 dataexplore：模块介绍；优质类别优质电影统计方法；电影平均得分统计方法；最近热门电影统计方法；历史热门电影统计方法；统计推荐结果存储到 mysql 中；添加 main 方法，存储统计推荐结果｡
(7) 协同过滤推荐系统模块 recommend：模块介绍；模块实现｡
(8)Spark On Yarn 运行：需求说明；初始化脱敏数据；打包，以 Spark On Yarn的方式运行｡
大数据实训室建设方案范文 第4篇
大数据与移动应用开发技术综合作为新一代信息技术的重点和促进信息消费的核心产业，已成为我国转变信息服务业的发展新热点：成为信息通信领域发展最快、市场潜力最大的业务领域。互联网尤其是移动互联网，以其巨大的信息交换能力和快速渗透能力，通过定向整合生产要素，来扩展新的创造空间，从而改造甚至兼并传统产业的发展模式。国家出台“互联网+”行动计划，实施“中国制造2025”等政策引领国内互联网+产业发展，移动互联网用户规模发展迅猛，带动软件、存储和显示等产业发展，借助政策和发展东风，互联网+背景下，移动互联网大有可为。
大数据与移动应用开发技术综合，就是将移动通信和互联网二者结合起来，成为一体。是指互联网的技术、平台、商业模式和应用与移动通信技术结合并实践的活动的总称。
大数据与移动应用开发技术综合主要研究移动应用软件开发与测试等方面基本知识和技能，进行移动应用软件编程、测试、维护与销售等。例如：抖音、美图、天气等APP软件的开发与测试，软件的功能设计、界面设计及测试优化等。
大数据与移动应用开发技术综合也称为手机应用开发，或叫做移动互联网应用开发，移动开发等。是指以手机、PDA、UMPC等便携终端为基础，进行相应的开发工作，由于这些随身设备基本都采用无线上网的方式，因此，业内也称作为无线开发。移动应用包括早期的WM掌上助理设备，Web os设备、java设备、塞班设备，以及现在现在火热的安卓和苹果设备等移动应用的开发。移动应用的形成对移动设备的功能有了长足的拓展。设备可以不单单只靠自带的简陋功能，而是可以像计算机一样通过安装应用程序、游戏程序等进行扩展，使移动设备成为更能帮助人们解决事物的个人智能终端。大数据与移动应用开发技术综合是为小型、无线计算设备编写软件的流程和程序的集合，像智能手机或者平板电脑。大数据与移动应用开发技术综合类似于Web应用开发，起源于更为传统的软件开发。但关键的不同在于移动应用通常利用一个具体移动设备提供的独特性能编写软件。例如，利用iPhone的加速器编写游戏应用。
随着智能手机的大力推广和普及，推动着移动互联网市场规模的进一步扩张，用户规模不断攀升。截至2022年3月，中国手机网民规模达亿，较2020年底增长7992万。移动互联网月活跃用户规模同比增长率下降。与此同时，2021年我国移动互联网接入流量消费达1220亿GB，同比2018年增长；月户均流量（DOU）达户/月，是上年的倍；短视频应用更成为流量增长的主要拉动力，移动用户2019年使用抖音、快手等短视频应用消耗的流量占比超过了30%。
大数据实训室建设方案范文 第5篇
人工智能及机器人概论与常用算法归类
Ubuntu 下 Linux 操作实验
Ubuntu 下 Python 编程开发实验
机器人操作系统 ROS 简介
ROS 基本架构分析与节点创建
ROS 通信架构分析与节点通信
ROS-Launch 文件功能与创建
地图构建及导航算法简介
智能服务机器人地图构建实验
智能服务机器人自主导航实验
智能服务机器人多点导航实验
Lora 物联网技术原理解析
ROS 下几种摄像头的标定
ROS 结合 OpenCV 示例——人脸识别
ROS 结合 OpenCV 示例——物体跟踪
ROS 下二维码的识别
ROS 与机器学习概述
ROS 下通过 TensorFlow 实现动态物体识别
ROS 下实现语音的识别
ROS 中语音控制节点——实现语音控制小乌龟移动
大数据实训室建设方案范文 第6篇
近年来，我国对人工智能技术的发展给予了高度关注，并将其视为推动国家科技进步和产业升级的关键力量。为此，国家层面相继发布了一系列重要政策文件，包括《新一代人工智能发展规划的通知》和《高等学校人工智能创新行动计划》等，旨在加速人工智能科技创新基地与实训基地的建设。这些举措表明，国家正积极构建一个有利于人工智能技术研发和应用的良好生态体系。
与此同时，随着大数据、云计算、物联网等前沿技术的迅速发展，人工智能技术的应用范围正在不断扩大。从智能交通到智能制造，再到智慧医疗等多个领域，人工智能技术的应用正在改变传统行业的面貌。这一发展趋势不仅催生了新的经济增长点，同时也对相关专业人才的需求产生了显著影响，尤其是那些能够将理论知识转化为实际应用的技术型人才更是炙手可热。
本实训室建设方案旨在通过构建高标准的人工智能实训室，提升学生的实践能力和创新能力，培养具备计算机编程技术、Python语言高级开发技术、人工智能数学基础、机器学习算法等知识和技能的高级技术应用型人才。毕业生将能够从事人工智能技术在多个领域中的系统开发和应用，并具备创新意识、团队意识、逻辑推理能力、综合分析能力、实践动手能力和自主学习能力。
大数据实训室建设方案范文 第7篇
课程标准 1 份
教学大纲 1 份
教学日志 1 份
课程教案 1 份
教材源码 1 套
PPT 56 个：认识 Python；安装 Python 运行环境；Python 编程规范和扩展库；
实训项目–姓名生成器；代码书写规范和命名规范；常量和变量；基础数据类型；运算符和表达式；项目实训–成绩单生产系统；Python 序列结构分类；字符串；元组；列表；集合；字典；项目实训–成绩排行榜生成系统；条件表达式；分支语句；循环结构；异常处理；项目实训–停车场自动收费系统；定义和调用函数；函数参数；基本函数；函数进阶；变量作用域；项目实训–绘制彩色螺旋图；正则表达式基础；re 模块；项目实训–用户名注册验证系统；定义和使用类；继承；类的属性与方法；项目实训–射击游戏；HTML 标签；CSS 属性；项目实训–WEB 查询静态界面；JavaScript 概述；使用 JavaScript；语法；关键保留字及变量；流程控制语句；函数；对象和数组；字符串的处理方式；元素操作； ECharts 数据可视化；项目实训–聊天对话框；爬虫的实现；浏览器开发者工具；XPath；Beautiful Soup4；项目实训–汽车图片资源下载；使用 TXT、JSON、CSV、Excel 存储爬取的数据；解析 JSON 数据；运用网页呈现数据、实训项目–音乐网站排行榜。
课件视频：视频 206 个
视频配套源码及软件
习题及答案
试卷：2 套
实训手册 11 份
实训环境 11 份
代码配套实训内容：姓名生成器、成绩单生成系统、成绩排行榜生成系统、
停车场自动收费系统、绘制彩色螺旋图、用户名注册验证系统、 射击游戏、WEB 查
询静态界面、聊天对话框、汽车图片资源下载、音乐网站排行榜。
3.配套教材《Python 程序开发》，教材章节须包括 Python 基础语言应用、程序控制结构、网络爬虫的页面结构分析、音乐网站排行榜的实训项目的内容。
大数据实训室建设方案范文 第8篇
1.携手企业，共创实训新生态主动与企业对接，共同设计并实施紧贴行业需求的实训项目。这些项目不仅涵盖了最新的技术趋势，还融入了企业的真实业务场景，确保学生在校期间就能接触到最前沿的工作内容。同时，双方还共同开发教学资源，包括教材、案例、软件工具等，实现教学资源的优化配置与共享，为学生提供更加丰富、多元的学习体验。
2.工学交替，打造职场预备役通过与企业的紧密合作，我们为学生安排了大量的实习实训机会，让他们能够在真实的工作环境中学习技能、积累经验。这种教学模式不仅增强了学生的实践能力，还让他们提前感受到了职场的氛围与压力，为未来的职业生涯奠定了坚实的基础。
3.教师科研，引领技术创新与应用积极鼓励教师参与科研工作，为他们提供充足的资源和支持。通过与企业合作开展科研项目，教师们能够深入了解行业动态和技术前沿，将最新的科研成果转化为教学资源，推动人工智能技术的创新与应用。同时，这种合作模式也为教师提供了更多的职业发展机会，促进了教师队伍的整体素质提升。
大数据实训室建设方案范文 第9篇
学院积极践行“1+X”职业等级证书制度试点,课程内容与证书标准相融通,不断升级专业课程、丰富教学内容、创新教学方式,显著增强人才培养的灵活性、自由性,促使学生积极结合自身擅长和兴趣,不断实现个性化成长和高质量就业,满足产业岗位实际需求。
具体措施：
通过“岗课赛证“融通将岗位、竞赛和证书进行深层次融合,实现了“人人进团队,课课有负责”的全覆盖课程管理体系,开展职业技能大赛和“1+X”技能等级证书改革,显著增强人才实际培养质量,有助于贯彻国家引领方针和战略目标,强化教育创新和改革目标。
大数据实训室建设方案范文 第10篇
开放化管理的实训平台
云计算教学平台作为一个通用的项目实训管理系统，不仅为学生和教师提供了一个高度灵活和全面的学习环境，同时也为教育机构提供了一种高效的实训教学资源管理和教学模式。除了内置的实训课程资源外，该平台还允许教师根据自己的教学需求和课程内容，将个人的Word、PPT、PDF、视频等实训方案或课程资源上传到平台上。这一功能极大地增强了平台的灵活性和个性化，使每位教师都能根据自己的教学风格和学生的实际情况，提供最适合的学习材料。
实训环境全覆盖
实训平台具备强大的自定义镜像上传和管理功能，这一特性使得它能够满足不同用户和系统需求，提供更加灵活和全面的实训环境。以下是关于这一功能的详细描述：
1. 多种格式镜像支持
实训平台支持上传多种格式的镜像文件，包括 QCOW2、QCOW2C、VDI、VMDK、IMG、TAR 等。这些格式都是在虚拟化技术中广泛使用的镜像文件格式，能够满足不同虚拟化平台和工具的需求。用户可以根据自己的实际情况选择合适的镜像格式进行上传。
2. 主流操作系统支持
实训平台支持 Windows 7、Windows 8、Windows 10、Windows 2008、Windows 2012、CentOS、RedHat、Ubuntu 等主流操作系统。这意味着用户可以在平台上创建和部署各种操作系统环境，以满足不同的实训需求。无论是进行软件开发、系统管理还是网络安全等方面的实训，用户都能找到适合自己的操作系统环境。
3. 跨系统实训能力
通过支持多种操作系统和镜像格式，实训平台为学生提供了在不同系统上进行实训的机会。学生可以在同一项目中，测试其在不同操作系统上的兼容性、稳定性和实用性。这种跨系统的实训能力有助于培养学生的系统思维能力和解决问题的能力，使他们能够更好地适应未来多变的工作环境。
4. 灵活的镜像管理
大数据实训室建设方案范文 第11篇
采用集成显示器的X86架构一体机,铝合金一体成型底座,显示器尺寸≥英寸,分辨率≥1920*1080。处理器为双核心,内存≥3GB,存储≥18GB。接口包含≥6个USB、1个千兆网口、1个HDMI和1组音频输入输出。
支持首次启动终端配置向导,无需管理员账号即可完成配置。
支持多种模式切换,包括个性化模式、还原模式、无账号公用模式等。
网络中断时仍可离线使用虚拟云桌面,保证业务连续性。
支持U盘传输镜像,可将终端转为镜像分发服务器。
提供双屏扩展显示,支持异显和同显。
提供配套的运维部署工具,可自动检测常见问题,包括设备发现、虚拟化版本、网络部署等。
支持嵌套虚拟化,可在云桌面正常运行虚拟机软件。
大数据实训室建设方案范文 第12篇
为了满足大数据研究实训的需求，实训室应具备以下设施要求：
1．计算机硬件：实训室应配备高性能的服务器和计算机集群，以支持大规模数据处理和分析。服务器应具备高计算能力、大内存和充足的存储空间。
2．数据存储：实训室应建立稳定可靠的数据存储系统，包括分布式文件系统（如HDFS）、数据仓库（如Hive）等，以支持海量数据的存储和管理。
3．软件工具：实训室应安装和配置常用的大数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark、Kafka等，以及数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等。
4．网络环境：实训室应拥有高速稳定的网络环境，以确保数据传输的效率和安全性。
5．显示设备：实训室应配备足够数量的显示器和投影仪，方便学生进行数据展示和报告分享。
大数据实训室建设方案范文 第13篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库:章节配套课后作业
试卷:2 套
课件 PPT 10 章,15 份
第一章 数据可视化简介 1-可视化概念:数据可视化简介、数据可视化分类、数据到视觉通道的映射、大数据可视化简介。
第一章 数据可视化简介 2-基本图表:图表设计过程、常用的基本图表、图表的选择、数据可视化 6 步法、数据可视化工具简介。
第二章 可视化色彩:色彩基础、合理配色、色彩配色技巧、可视化配色分享。
第三章 Excel 可视化模块: Excel 简介、Excel 绘图基础、Excel 绘制对比图、Excel 绘制分布图。
第四章 Numpy 科学计算模块:Numpy 简介、创建 NumPy 数组、NumPy 数组属性、NumPy 数组操作、 NumPy 常用函数。
第五章 Matplotlib 可视化模块:matplotlib 库简介、图表中的元素、绘制曲线、绘制柱状图、绘制其他类型的图表。
第六章 Pandas 数据分析模块 1-数据结构:Pandas 基础、Pandas Series、Pandas DataFrame。
第六章 Pandas 数据分析模块 2-数据处理:Pandas IO、Pandas 数据处理-缺失值、 Pandas 数据处理-重复值、Pandas 数据处理-数据替换、 Pandas 数据处理-数据合并。
第七章 Seaborn 可视化模块 1-seaborn 简介:Seaborn 简介、 Seaborn 风格选择、Seaborn 调色功能。
第七章 Seaborn 可视化模块 2-数据分布可视化:seaborn 内置数据集、数据分布可视化 、分类数据可视化。
第八章 Bokeh 可视化模块 1-基础属性设置:Bokeh 简介、基本设置、Toolbar 工具栏设置、布局设置、转换数据源。
第八章 Bokeh 可视化模块 2-绘制图表:绘制散点图、绘制折线图、绘制面积图、绘制单系列柱状图、绘制多系列柱状图。
第九章 Pygal 可视化模块:Pygal 简介、 Pygal 绘制折线图、 Pygal 绘制柱状图、 Pygal 绘制 XY 线图、Pygal 绘制饼图、Pygal 绘制雷达图。
第十章 Pyecharts 可视化模块 1-Pyecharts 基础:Pyecharts 简介、设置图表全局配置项、设置图表系列配置项。
第十章 Pyecharts 可视化模块 2-绘制常用图表:绘制 3D 柱状图、绘制折线图、绘制散点图、绘制饼图、绘制雷达图、绘制词云图、绘制地图。
实训手册 17 份
实训环境 17 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容:python 数据可视化环境搭建、数组对象的元素操作、使用 Matplotlib 绘制条形图、使用 Matplotlib 绘制其他类型图表、对 Pandas 库中的数据结构进行操作、使用 Pandas 库进行数据清洗、pandas 进行数据分析实战、Seaborn 库的主题及调色板应用、Seaborn 库数据分布可视化、使用 Seaborn 库可视化分类数据、Bokeh 库基本属性设置、Bokeh 库绘制数据源转换及常用图表绘制、Bokeh 库绘制柱状图、使用 Pygal 库绘制图表、Pyecharts 使用基础、使用 Pyecharts 绘制常用图表、学情统计可视化面板。
大数据实训室建设方案范文 第14篇
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
课程标准 1 份
作业库：章节配套课后作业
试卷：2 套
课件 PPT 8 章，16 份
第一章 大数据流式数据处理简介：流式计算与批量计算简介、流式计算的应
用场景举例、流式大数据的特征、大数据流式计算的关键技术、流式处理框架特征、
的流式数据处理框架。
第二章 Spark Streaming 的基本思想和整体架构：流式数据处理思想、Spark
Streaming 设计思想、Streaming 整体架构、Spark Streaming 架构优势。
第三章 Spark 编程基础：在线计数程序示例、编程模型的基本概念、离散化数据流、基本数据源、基本 DStream 转换操作、复杂 DStream 转换操作、DStream 输出操作。
第四章 Spark 编程进阶：滑动窗口的基本概念、基于滑动窗口的转换操作、 基于滑动窗口的转换操作实例、缓存与持久性、Checkpointing 。
第五章 Kafka 编程：消息系统简介、Kafka 简介、Kafka 术语及架构、Kafka工作流程、生产者基本使用、发送消息的方式、生产者分区器、生产者拦截器、消费者基本使用、订阅主题与分区并消费消息。
第六章 Curator 框架使用：Curator 简介、使用 Curator 创建节点、使用 Curator 删除节点、Curator 其它常用操作。
第七章 整合 Kafka：基于 Receiver 的方式整合 Kafka、基于 Direct 的方式整合 Kafka、自动提交消费偏移量存在的问题、手动维护消费偏移量。
第八章 Spark Streaming 部署与调优:应用调优概述、性能调优、内存调优、 应用程序部署。
实训手册 16 份
实训环境 16 份
代码配套实训内容
数据集配套实训内容：实时单词计数、Spark Streaming 数据源综合实践、Transformation 算子综合实践、Action 算子综合实践、滑动窗口综合实践、热点搜索词实践、缓存与持久性综合实践、生产者综合实践、消费者综合实践、拦截器综合实践、Curator 综合实践、Receive 方式整合 Kafka 综合实践、Direct 方式整合 Kafka 综合实践、手动管理偏移量综合实践（上）、手动管理偏移量综合实践（中）、手动管理偏移量综合实践（下）。
大数据实训室建设方案范文 第15篇
课程标准 1 份
教学大纲 1 份
教学日历 1 份
教学 PPT 29 个：Java 概述､环境搭建与程序结构；Java 语言的基本符号；流程控制-选择结构；流程控制-选择结构实践；流程结构-循环结构；流程控制-跳转及多循环；流程控制-循环结构实践；数组的基础知识；数组实践；方法的定义与调用；方法的重载；方法实践；基础知识综合实践；类与对象； 构造方法；类和对象实践；构造方法重载､简单数据类型；变量的作用域､this 和 static 关键字的应用；可见性修饰符､访问器方法､包的应用；继承；属性隐藏和方法覆盖；继承中的构造方法；多态；abstract 和 final 修饰符；接口和内部类；面向对象设计实践；常用类；字符串；完成学生信息管理系统｡
PPT 配套教学案例 100 个
PPT 参考资料：56 份
教学视频 77 个(总时长>16 小时)： Java 概述；开发工具安装与配置； Java程序的结构；变量；数据类型；数据类型转换；运算符；单分支 if 语句； 多分支if 语句；switch；知识点复习；案例练习-购买轿车；案例练习-根据星期和温度确定当日活动；while 循环；do…while 循环和 for 循环；多循环语句；跳转语句；猜数字游戏；蒙特卡罗问题；购物结算；数组的定义及对象创建；数组的遍历与访问；多维数组；一维数组实践-逆序输出数据；一维数组实践-商品价格排序；二维数据实践-矩阵的最大值及转置；方法的定义与调用；方法的参数；方法的重载；可变长参数；求水仙花数及不同班级的平均成绩；数组复制；数据的存储操作；搜索指定数组的指定值；面向对象的概念；类的定义；对象的创建与使用；构造方法的定义；构造方法的使用；求长方形的周长和面积；显示学生信息；注册和修改会员信息；构造方法重载､简单数据类型.；变量的作用域；this 的应用；static 的应用；包的应用；可见性修饰符；访问器方法；继承的定义；属性的继承；方法的继承；属性隐藏；方法覆盖；Object 类；继承中的构造方法；super 的使用；父类型和子类型；多态的使用；final 修饰符；abstract 修饰符；接口；内部类及静态内部类；方法内部类及匿名内部类；农夫果园的需求分析及设计；农夫果园的代码实现；Java 类库及包装类；数学类；日期处理相关类；String 类常用方法；字符串比较与字符统计；StringBuffer 类；String 与基本类型之间的转换；项目功能介绍与类设计；创建学生类；创建学生业务类；创建测试类运行功能
平时作业；根据课程标准中课程考核评价设定数量，作业 10 次
题库 100 道
软件安装包及软件安装视频
2.配套教材《Java 程序设计基础》，
教材章节须包括 Java 基本语法的流程控制､一维数组和多维数组､方法的定义与方法的调用，以及面向对象思想方面的继承､多态､接口和内部类，常用的字串类､日期类 Date 类和 SimpleDateFormate 类 的内容｡(投标文件提供教材封面和目录)
3.配套教材提供出版社开具的著作权归属证明，｡
大数据实训室建设方案范文 第16篇
某高职院校华为ICT学院|华为·唯众大数据学院
某职业本科院校大数据实训室
某中职院校大数据实训室
大数据实训室建设方案范文 第17篇
题库 300 道，其中单选题 180 道，多选题 60 道，判断题 60 道。
20 个案例（项目代码 和 版、案例指导书、案例源码、案例评分细则、
案例讲解视频）。
案例指导书：包含实验目标、实验任务、设计思路、实验步骤、运行测试、
案例实操、案例答案等，共 20 个基础操作指导书。
案例源码：包含项目源码（ 版）和练习代码（ 版）
项目分类：数据库系统设计（30%）Web 开发（35%）动态爬虫（35%）
评分细则：Python 程序开发中级实操考试、Python 程序开发中级实操考试
评分细则、实操素材
案例如下： MySQL 数据库操作。 MongoDB 数据库操作。Redis 数据库操作。selenium 京东爬虫。多线程豆瓣爬虫。Django 登录注册。Scrapy 爬取股票信息。成语填填乐。分布式爬取当当图书。个人存款计算器。护肤品首页。折扣服装商城。爬取诗词名句网。selenium 链家爬虫。基于 MySQL 的商品数据查询。基于 MongoDB的腾讯招聘数据存储。使用 Redis 实现任务队列。使用 Django 开发留言板。使用Django 开发明星库。使用 Django 开发个人博客。
教学视频：Python 中级教学实训资源视频，7 章节，视频总数量：166 个，
包括：关系型数据库（39 个）；非关系型数据库（20 个）； Django 框架（60 个）；
模拟用户操作（15 个）；爬虫框架（16 个）；分布式爬虫（11 个）；反爬虫（5
个）。
教学 PPT：Python 中级教学实训资源教学 PPT，总数量：43 个，包括：数据库基本概念；MySQL 数据库简介及安装；MySQL 数据库基础；MySQL 数据库管理；
MySQL 数据库操作；Python 与 MySQL 交互；项目实战-基于 MySQLdb 的学生信息管理；非关系型数据库；MongoDB 数据库；MongoDB 数据库操作；MongoDB 与 Python交互；项目实战-基于 pymongo 的学生信息管理系统；Redis 数据库；Redis 基本命令；Redis 数据结构；Redis 与 Python 交互；项目实战-Python redis 模拟用户注册登录；Django 基本知识；Django 框架准备；Django 模型；Django 模板；Django
表单；Django 视图；Django 路由；Django Admin 管理工具；Django 中间件；DjangoCookie 与 Session；RESTful 接口介绍；学生信息管理系统；爬虫与 Selenium；安装 Selenium；使用 Selenium 及操作元素；多线程爬虫；项目实战-用 Selenium 爬取电商网站数据；Scrapy 框架介绍；Scrapy 框架的使用；爬虫数据持久化；Scrapy中间件；项目实战-用 Scrapy 抓取股票信息；Scrapy-redis 框架介绍；Scrapy-redis
框架的使用；项目实战-分布式爬取当当图书；爬虫与反爬虫。
视频源码和软件 Python 中级教学实训资源视频源码，7 章节，软件数量 5个，源码数量： 43 个，软件安装包
（1）视频源码：关系型数据库 code（3 个）；非关系型数据库 code（5 个）；
Django 框架 code（4 个）；模拟用户操作 code（19 个）；爬虫框架 code（6 个）；
分布式爬虫 code（2 个）；反爬虫 code（4 个）
（2）软件安装包：
navicat150_premium_cs_x64
Chromedriver、
2．考务平台
Python 中级教学实训资源考务平台注册操作手册和操作视频 1 套。
考前练习中级题库权限使用期 3 年，学生练习账号 100。