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大数据实验室

高校应该如何建设大数据实验室?
发布时间:2021-11-25 浏览量:0

随着各个产业对于数字人才的需求不断增强,近些年大数据相关专业及其交叉学科的发展也逐渐成为了高校新的探索方向。在不断探索建设大数据相关学科教学体系的同时,高校教学团队也发现,针对于行业应用型人才的培养,不能只停留于专业理论的灌输,否则不但学生无法有效吃透知识点,教学上也难以和数学、计算机等基础学科加以区分。大数据的核心价值在于应用,不让学生上手实操,学到的知识就永远无法转换为实际能力,从这样的角度来看,大数据实验室的建设对于大数据相关专业的教学就有着非常重要的意义。

人工智能平台

问题是,高校应该如何建设大数据实验室,才能最符合学生的学习需求,真正帮助师生提高教学效率呢?这里美林数据就多年行业经验以及人才需求的基础上认为,一个优秀的高校大数据实验室,最好要能满足实操案例丰富、多种实验环境、科学实验管理三个方面的实际需求,才能真正让大数据专业的教学的专业度更上一层!

大数据实验实训需要与真实行业相结合

高校教学的根本目的还是要为产业建设培养合适的人才,国家也一直在倡导高校教学要和产业实际相结合,因此大数据相关专业课的教学是万万不能闭门造车的。相关实验实训项目的推进,最好还是要结合真实的行业案例和行业数据,才能让学生真正接触到行业前沿实操状态和项目落地的实践方法论。因此大数据实验室的组建过程中,一定要重视相关实验项目的选择,不要总是满足于教材上一些标准案例,才能让高校专业课教学真正跟上产业发展的速度。美林数据推出的TempoTalents大数据实训平台,结合美林数据在能源、电力、金融、政务等行业的项目进行定制化高校大数据项目实训,根据高校的方向开发与之对应的大数据人才培养体系。

大数据分析平台

同时,不管是从学生未来实际的就业竞争力的角度,还是从学生参与实验实训的便捷度与积极性的角度来考虑,在组建大数据实验室时,还需要综合考虑实验实训平台的易用性,可以参考市面上成熟的商业大数据分析工具来进行构建,让学生即使不经过实习,也能提前熟悉真实的工作场景,利用真实行业项目工具还原项目逻辑,学会使用大数据知识去找到问题解决方案的路径,真正提升工程化应用思维模式。

教学管理平台

配备多种实验环境才能充分满足教学需求

大数据作为一门刚刚兴起的学科,涉及的专业知识非常丰富,种类也很庞杂,每一个实验项目如果都要让学生从0到1完成,既浪费教学时间也无法突出教学重点。

考虑到这样的情况,大数据实验室就最好可以配备多种实验环境,比如在线编程、远程命令行、交互式编程等实验实训环境,以满足不同学科、不同经验的学生在不同情境下的学习需求。同样,在操作方式上也可以更加灵活多变,比如说可以不限于传统的编码形式而引入拖拽式的操作,使编程基础薄弱的交叉学科专业学生也可以进行实验实训。

科学的实验管理才能让实验实训真正发挥作用

大数据实验室如果最后只能成为某几个专业学生的作业完成提交平台,实际上却无法承担额外的科研任务,启发学生自主探索的热情,这样的实验室显然是名不副实的。因此高校在准备筹备大数据实验室时,也需要将未来科研的相关需求考虑在内。比如说大数据实验管理平台的基础架构是否符合学校现有科研团队的使用需求,系统是否具有高可靠、高灵活、高伸缩性,实践环境是否可以智能化管理等等。

数据资产管理平台

打个比方,当科研团队不断扩大时,有时会出现多地办公的情况,这时实验室的实验资源如何进行管理释放,实验室能否通过浏览器进行运行,都是需要考虑的问题,如果实验室设计时缺乏科学的实验管理机制,就会严重拖慢整体工作的进程。而如果实验室可以进行智能化的实践环境管理,就可以保证日常大数据实验科研结果的平稳输出,当科研团队有所变化时,也能快速适应变化。

大数据实验实训是近几年随着大数据相关专业的火爆才逐渐兴起的教学方式,缺乏历史经验,因此高校教学团队在考虑建设大数据实验室时,一定要充分考虑自身的教学、教研需求和专业设置特色,再进行投入,不能盲目复制他人案例,反倒造成对教学资源的浪费。

课程资源平台

Tempo Talents大数据&人工智能教学实训+科研平台是美林数据自主研发的面向高校大数据与人工智能领域“教学实践、集中实训与科研创新应用的一体化实验平台”。平台以专业课程教学实践、项目实训为核心,以创新产业应用孵化为目标,围绕大数据核心技术体系及应用,提供丰富元子化课程实践与实训案例资源。依托可视化分析与机器学习开发引擎,过程与结果兼顾的教学管理方式,闯关、考试、竞赛、数据游乐场等多种实验模式,为高校打造教与学充分互动的“大数据应用能力成长平台”。

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