大數據工程教學實訓平臺又稱大數據挖掘實戰中心，將云存儲資源、服務器資源和網絡資源整合，然后通過Vmware等虛擬化搭建私有云平臺，在私有云平臺上搭建統一的數據挖掘平臺和基于Hadoop的大數據分析平臺。

大數據工程教學實訓平臺的建設能讓學生既掌握必要的理論基礎，又能將大數據分析理論和方法用于解決實際問題。該大數據教學平臺也能解決教學過程中實驗環節非常薄弱，造成學生缺少數據挖掘實踐經驗、缺乏實踐應用能力等問題。基于Hadoop實戰項目，在大數據實戰環境中，通過動手實操，讓學員在短時間內掌握使用平臺開發Hadoop程序，以完成高效的大數據存儲、清洗和分析。

大數據工程教學實訓平臺底層數據處理平臺采用云計算技術實現，基于云計算的基礎設施層能充分保障資源的有效利用率和資源的動態伸縮性，云基礎設施層上搭建了基于VMware、Hyper-v或KVM等的虛擬化層，該虛擬化層能充分保證業務的連續性和平臺運行的可靠性。

建立在虛擬化層上的統一數據挖掘平臺波若能滿足有大數據挖掘需求的師生利用圖形化的界面進行大數據分析，而基于Hadoop 的大數據開發平臺（波若）能為大數據算法分析和大數據處理提供基礎平臺。位于架構最上層的大數據工程教學實訓平臺為培養大數據時代的數據科學家提供實訓平臺。

產品優勢：

大數據實驗室，以大數據平臺和大數據挖掘為核心。

大數據技術涉及概率論與數理統計、數據挖掘、算法與數據結構、并行計算等多個專業，因此該學科對于實驗室具有較高的專業要求。

大數據教學不僅要提供基礎的開發環境，還要提供大數據的運算環境以及用于實驗的實戰大數據示例。

大數據分析平臺能讓學生既掌握必要的理論基礎，又能將大數據分析理論和方法用于解決實際問題。

大數據實訓通過動手實操，讓學員在短時間內掌握使用平臺開發Hadoop程序，以完成高效的大數據存儲、清洗和分析。

大數據平臺提供開放式大數據環境，可以充分的融合教師的科研需求，教師可以在開放的平臺環境下開展大數據科研工作，提升教師的科研創新能力，充分提高“研”的成效。

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總結

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