3月21日，教育部公布了2017年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知，作為第三批新增高校，此次共有247所高校獲批“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)。

 

　　至此，全國已有278所高校獲批“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)，未來幾年還會有越來越多的高校進行專業(yè)備案。對于各大高校而言，在專業(yè)獲批之后，如何開展下一步課程與教學(xué)體系建設(shè)，成為了重中之重。

 

　　數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)(專業(yè)代碼：080910T)是一個軟硬件結(jié)合，以計算技術(shù)為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)為特色的寬口徑專業(yè)，專業(yè)建設(shè)面臨挑戰(zhàn)。對此，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)早早地在專業(yè)課程體系、實驗平臺建設(shè)、師資培訓(xùn)等方面布局發(fā)力，目前可為高校提供成套的教材資源、大數(shù)據(jù)綜合實訓(xùn)平臺以及師資培訓(xùn)等專業(yè)建設(shè)支持。

 

　　大數(shù)據(jù)課程體系

 

　　在大數(shù)據(jù)教學(xué)中，本科院校的實踐教學(xué)注重系統(tǒng)性，偏向新技術(shù)的應(yīng)用，且對工程實踐能力要求更高。為此，清華大學(xué)博士、南京大數(shù)據(jù)研究院院長劉鵬教授聯(lián)合國內(nèi)多所高校從事一線教學(xué)科研任務(wù)的專業(yè)師資耗時1年時間，編寫了《云計算》、《大數(shù)據(jù)》、《大數(shù)據(jù)庫》、《數(shù)據(jù)挖掘》、《深度學(xué)習(xí)》、《大數(shù)據(jù)可視化》、《虛擬化與容器》、《大數(shù)據(jù)實驗手冊》等本科系列教材，可為大數(shù)據(jù)教學(xué)提供系統(tǒng)的教材支撐。

 

　　1.《云計算》

 

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　　本書是被國內(nèi)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(shù)，相比第二版更新了60%以上的內(nèi)容，包括大數(shù)據(jù)與云計算、Google云計算、Amazon云計算、微軟云計算、Hadoop 2.0及其生態(tài)圈、虛擬化技術(shù)、OpenStack開源云計算、云計算數(shù)據(jù)中心、云計算核心算法和中國云計算技術(shù)等。中國云計算(chinacloud.cn)、中國大數(shù)據(jù)(thebigdata.cn)網(wǎng)站等專業(yè)網(wǎng)站為本書學(xué)習(xí)提供技術(shù)支撐。

 

　　2.《大數(shù)據(jù)》

 

 

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　　本書是國內(nèi)大多數(shù)高校采用的知名教材《云計算》(1～3版)的姊妹篇。本書系統(tǒng)地介紹了大數(shù)據(jù)的理論知識和實戰(zhàn)應(yīng)用，包括大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法與工具、深度學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)可視化等，并深度剖析了大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、商業(yè)和典型行業(yè)的應(yīng)用。本書實驗可以在大數(shù)據(jù)實驗平臺(https://bd.cstor.cn)上遠程開展，也可在高校部署的BDRack大數(shù)據(jù)實驗一體機上本地開展。

 

　　3.《大數(shù)據(jù)庫》

 

 

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　　本書緊跟大數(shù)據(jù)的發(fā)展前沿，系統(tǒng)地介紹了大數(shù)據(jù)庫的理論知識和實戰(zhàn)應(yīng)用，包括大數(shù)據(jù)庫概述、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、數(shù)據(jù)倉庫工具Hive、大數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)Impala、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Spark、SparkSQL、鍵值數(shù)據(jù)庫、流式數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)應(yīng)用托管平臺Docker等，既有理論深度，也有實踐價值。中國大數(shù)據(jù)(thebigdata.cn)、中國云計算(chinacloud.cn)等專業(yè)網(wǎng)站將免費提供PPT和其他資料，為本書的學(xué)習(xí)提供技術(shù)支撐。

 

　　4.《數(shù)據(jù)挖掘》

 

 

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　　本書作為大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)叢書之一，定位于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用。本書系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘算法理論與方法、工具和應(yīng)用，包括經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法，大數(shù)據(jù)環(huán)境下常用數(shù)據(jù)挖掘算法的優(yōu)化，大數(shù)據(jù)新常態(tài)下催生的數(shù)據(jù)分析方法(如推薦系統(tǒng)、鏈接分析與網(wǎng)頁排序、互聯(lián)網(wǎng)信息抽取、日志挖掘與查詢分析)、工具與應(yīng)用。

 

　　5.《深度學(xué)習(xí)》

 

 

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　　本書從深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史入手，系統(tǒng)地介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和主流模型，夯實讀者理論基礎(chǔ)。同時，針對當前流行的主流框架，循序漸進，一步一步引導(dǎo)讀者了解深度學(xué)習(xí)的使用過程，增強動手能力。在此基礎(chǔ)上，通過具體例子介紹深度學(xué)習(xí)在圖像、語音、文本中的應(yīng)用，還簡要介紹了增強學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)硬件實現(xiàn)等前沿方面，擴展深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。每章都附有相應(yīng)的習(xí)題和參考文獻，以便感興趣的讀者進一步深入思考。“讓學(xué)習(xí)變得輕松”是本書的基本編寫理念。

 

　　6.《大數(shù)據(jù)可視化》

 

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　　本書是針對當前大數(shù)據(jù)應(yīng)用、可視化分析研究和應(yīng)用的新形勢，專門為大數(shù)據(jù)專業(yè)本科生編寫的大數(shù)據(jù)可視化教材。本書詮釋了大數(shù)據(jù)可視化的內(nèi)涵與外延，詳細介紹了大數(shù)據(jù)可視化概述、可視化的類型與模型、數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化的常用方法、大數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵技術(shù)、可視化交互、大數(shù)據(jù)可視化工具、大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)可視化的行業(yè)案例等內(nèi)容。為了便于學(xué)習(xí)，每章都附有習(xí)題，題型設(shè)計也充分考慮到大數(shù)據(jù)可視化課程教學(xué)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(shù)到容器技術(shù)發(fā)展的歷史必然性及其發(fā)展趨勢。其中，針對虛擬化技術(shù)詳細闡述了包括計算、存儲及網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)的原理、架構(gòu)及相關(guān)案例;針對容器技術(shù)詳細闡述了容器技術(shù)內(nèi)核原理，以及Docker、LXC和Kubernetes容器技術(shù)核心原理及相關(guān)案例。

 

　　8.《大數(shù)據(jù)實驗手冊》

 

 

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　　本書針對高校大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)實踐教學(xué)以及個人提升大數(shù)據(jù)動手能力的需求，由劉鵬教授帶領(lǐng)大數(shù)據(jù)研發(fā)團隊，經(jīng)過反復(fù)實踐、提煉和驗證而成。本書主要內(nèi)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(zhàn)等。每個實驗呈現(xiàn)詳細的實驗?zāi)康摹嶒瀮?nèi)容、實驗原理和實驗流程。本書實驗均在大數(shù)據(jù)實驗平臺(https://bd.cstor.cn)和BDRack大數(shù)據(jù)實驗一體機上驗證通過。

 

　  9.《實戰(zhàn)Hadoop2.0——從云計算到大數(shù)據(jù)》

 

 

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　　本書是劉鵬教授主編的Hadoop編程書籍《實戰(zhàn)Hadoop》的第二版。Hadoop堪稱業(yè)界經(jīng)典的開源云計算和大數(shù)據(jù)平臺軟件。本書系統(tǒng)介紹了Hadoop2.0生態(tài)圈的核心和擴展組件，包括：管理工具Ambari、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式資源管理器YARN、分布式并行處理MapReduce、內(nèi)存型計算框架Spark、數(shù)據(jù)流實時處理系統(tǒng)Storm、分布式鎖服務(wù)ZooKeeper、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)系列教材已經(jīng)基本完成出版，而為高職院校“大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用”專業(yè)編寫的?？平滩囊矊⒃诮衲觋懤m(xù)出版。

 

 

 

　　大數(shù)據(jù)實驗平臺

 

　　大數(shù)據(jù)專業(yè)教學(xué)注重實操性，為此，在教材體系之外，云創(chuàng)團隊針對大數(shù)據(jù)教學(xué)實訓(xùn)中的實驗環(huán)境薄弱、師資力量不足以及缺少實驗數(shù)據(jù)等問題，自主研發(fā)了BDRack大數(shù)據(jù)實驗一體機及其在線服務(wù)版——大數(shù)據(jù)實驗平臺(http://bd.cstor.cn/)。

 

 

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

 

　　基于Docker容器技術(shù)，可瞬間創(chuàng)建隨時運行的實驗環(huán)境

　　使用幾臺機器即可虛擬出大量實驗集群，方便上百學(xué)生同時使用

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

　　實驗環(huán)境互不干擾，如果實驗環(huán)境破壞，一鍵重啟即可建立新集群

　　內(nèi)置數(shù)據(jù)挖掘等教學(xué)實驗數(shù)據(jù)，可導(dǎo)入高校各學(xué)科數(shù)據(jù)進行教學(xué)、科研

 

　　同時，平臺同步提供教學(xué)組件的安裝、配置以及教學(xué)PPT、實驗手冊、實驗數(shù)據(jù)、教學(xué)視頻等具體應(yīng)用與服務(wù)，為完成大數(shù)據(jù)與云計算實驗搭建一站式的集成環(huán)境。

 

       

　　針對各項實驗所需，大數(shù)據(jù)實驗平臺配套提供說明實驗?zāi)康摹嶒瀮?nèi)容、實驗代碼的實驗手冊(85個實驗)以及實驗數(shù)據(jù)與課程視頻，內(nèi)容涵蓋大數(shù)據(jù)集群環(huán)境與大數(shù)據(jù)核心組件等技術(shù)前沿，詳細的實驗操作流程大大降低了大數(shù)據(jù)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(chǔ)上于推出了2.0版本，不僅實驗數(shù)量增至85個，同時實驗平臺優(yōu)化了從創(chuàng)建環(huán)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(yīng)用的考試系統(tǒng)，集成了上傳數(shù)據(jù)-指定列表-選擇算法-數(shù)據(jù)展示的數(shù)據(jù)挖掘及可視化工具。

 

 

　　目前，通過大數(shù)據(jù)實驗平臺，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)與西北工業(yè)大學(xué)正合作共建大數(shù)據(jù)聯(lián)合實驗室。同時，大數(shù)據(jù)實驗平臺已經(jīng)在鄭州大學(xué)、成都理工大學(xué)、重慶師范大學(xué)、金陵科技學(xué)院、天津農(nóng)學(xué)院、鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院、信陽師范學(xué)院、西京學(xué)院、鎮(zhèn)江高等職業(yè)技術(shù)學(xué)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(shù)據(jù)教學(xué)科研實驗室的建設(shè)工作。

 

 

　　大數(shù)據(jù)師資培訓(xùn)

 

　　2016年末至今，在南京多次舉辦的大數(shù)據(jù)師資培訓(xùn)班，基于大數(shù)據(jù)實驗平臺提供的實驗環(huán)境以及《大數(shù)據(jù)》教材、《大數(shù)據(jù)實驗手冊》等指導(dǎo)，幫助老師們一步步跑通了Hadoop、Spark等多個大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)師資力量。

 

 

　　無論是課程體系、綜合實訓(xùn)平臺，還是師資培養(yǎng)方面，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)可以說節(jié)節(jié)開花，厚積薄發(fā)，擁有充足的經(jīng)驗和優(yōu)勢資源，在此誠摯歡迎廣大高校與云創(chuàng)開展多方面的交流和合作，共同探討與建設(shè)“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)。

 

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