精华内容
下载资源
问答
  • 为配合国家大数据战略,加快产业人才培养,教育部增设了“数据科学与大数据技术”本科专业和“大数据技术与应用”高职专业,并得到各高校的积极响应。为协助高校推动大数据相关学科的深化发展,助力产业创新人才培养...

    2015年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,标志着大数据战略正式上升为国家战略。为配合国家大数据战略,加快产业人才培养,教育部增设了“数据科学与大数据技术”本科专业和“大数据技术与应用”高职专业,并得到各高校的积极响应。为协助高校推动大数据相关学科的深化发展,助力产业创新人才培养,教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、中国工程院下属中国工程科技知识中心、联合国教科文组织国际工程科技知识中心作为联合主办单位,复旦大学、同济大学、北京师范大学、西安电子科技大学、大连理工大学、郑州大学和华南师范大学作为承办单位,浪潮集团、百度、联创教育和清华大学出版社等单位或企业作为协办单位,联合发起“全国高校大数据应用创新大赛”(以下简称“竞赛”)。

    本竞赛是全国性的大数据学科竞赛,旨在为相关专业的学生提供一个应用创新设计竞技平台,促进学生技术技能、创新思维、实践能力和协作能力的培养,并围绕竞赛建立起专业研讨、师资研修和产学研融合创新体系,逐步推动大数据相关专业的建设,为产业发展提供人才支撑。

    首届竞赛将于2018年3月份启动,2018年8月份完成全国总决赛。中国工程科技知识中心、浪潮集团、百度和联创教育等单位为本届竞赛提供数据源、技术服务和平台支持。组委会力争将本竞赛办成高规格、高层次、高水平的学科竞赛。

    现将首届竞赛有关事项通知如下,欢迎各单位宣传并组织相关专业师生踊跃报名参加!

    一、 竞赛组织

    主办单位:教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会

    联合国教科文组织国际工程科技知识中心

    中国工程科技知识中心

    承办单位:复旦大学计算机学院

    分赛区承办单位:大连理工大学计算机学院

    北京师范大学信息科学与技术学院

    华南师范大学计算机学院

    同济大学电子与信息工程学院

    郑州大学信息工程学院

    西安电子科技大学人工智能学院

    协办单位:联创中控(北京)教育科技有限公司

    浪潮集团有限公司

    百度公司

    清华大学出版社

    二、 参赛对象

    本竞赛面向全国所有高校的高职高专、本科和研究生。以参赛队伍为基本单位报名参赛,同一所学校可以组织多支参赛队伍,来自不同学校的学生不能联合组队参赛。

    学校可根据竞赛要求,统一组织参赛工作。鼓励学校积极参加分赛区举办的赛事宣传、技术培训和赛事组织活动。

    三、报名方式

    1. 高校学生自行组队并邀请指导老师后,在报名截止日期前,登录竞赛官网www.bigdataedu.com完成网上报名工作。竞赛系统将为每支参赛队伍分配一个管理后台,用于资源下载、作品提交、队伍管理和成绩查询。

    2. 参赛队伍在完成网上报名后,从参赛队伍账号的管理后台下载《参赛队伍报名表》,按要求填写后由院系盖章,并将盖章后的扫描件上传至竞赛官网。

    3. 竞赛组委会秘书处对全国所有报名表进行统一审核,并将审核结果通知各参赛队伍的指导老师和队长,系统上的参赛队伍注册信息也将同步更新。

    四、竞赛内容

    (1) 竞赛时间

    1. 2018年3月31日

    赛事启动。

    2. 2018年4月-5月

    组委会举办全国巡回宣讲和技术培训会。

    3. 2018年5月15日

    预赛启动,参赛队伍可开始提交作品。

    4. 2018年6月30日

    报名截止,《参赛队伍报名表》停止接收。

    预赛作品提交截止。

    5. 2018年7月10日

    预赛作品评审结束,竞赛官网公布进入分赛区决赛的参赛队伍名单。

    6. 2018年7月-8月

    分赛区决赛暨颁奖典礼,各分赛区视情况安排时间,具体见分赛区通知。

    7. 2018年8月下旬

    在复旦大学召开全国总决赛暨颁奖典礼。

    (2) 竞赛项目

    本竞赛设有大数据技术技能赛、大数据与人工智能创意赛和企业命题赛3类赛项,分预赛、分赛区决赛和全国总决赛三个阶段。

    大数据技术技能赛(简称“技术赛”)重点考察参赛队伍的大数据相关技术掌握水平,参赛队伍根据赛题要求及组委会提供的数据源进行算法设计和调试,最终以报告、源码、运算结果文件等形式提交参赛资料。

    大数据与人工智能创意赛(简称“创意赛”)重点考察参赛队伍的应用创新设计能力,参赛队伍围绕大数据和人工智能相关技术和应用场景进行自由创作,以最终实现的作品和商业策划书参加比赛。

    企业命题赛将由产业领军企业以大数据常见应用场景为出发点,设计场景问题作为赛题,赛事流程根据具体赛项规则单独制定。

    预赛将在线上完成评审,分赛区决赛和全国总决赛将在承办院校举行,由作品展示、作品演示和答辩等环节构成,评审组现场打分。

    五、  奖项设置

    1. 竞赛将设置参赛队伍奖、优秀指导教师奖和优秀学校组织奖。

    2. 竞赛按照大数据技术技能赛、大数据与人工智能创意赛、企业命题赛三个赛项单独设奖。

    3. 在分赛区,每个赛项设特等奖、一等奖和二等奖若干名,特等奖和一等奖进入全国总决赛。设优秀指导教师奖、优秀学校组织奖若干名。分赛区组委会为上述奖项颁发获奖证书。

    4. 在全国总决赛,各个赛项设特等奖一名,颁发奖杯和奖金;设一等奖、二等奖若干名,颁发获奖证书和奖金;设优胜奖若干名,颁发获奖证书。特等奖奖金10000元,一等奖奖金6000元,二等奖奖金4000元。

    5. 全国总决赛设优秀指导教师奖和优秀学校组织奖若干名,颁发获奖证书。

    6. 竞赛的获奖结果由竞赛组委会审定,并在竞赛官网公示,获奖证书和奖杯由主办单位统一制作和颁发。

    六、  竞赛管理

    (1) 分赛区设置

    赛区

    包含省份

    东北赛区

    黑龙江、吉林、辽宁

    华北赛区

    北京、天津、河北、山西、内蒙古

    华东赛区

    上海、江苏、浙江、山东、安徽

    华中赛区

    湖北、湖南、河南、江西

    华南赛区

    福建、广东、广西、海南

    西北赛区

    陕西、甘肃、新疆、青海、宁夏

    西南赛区

    四川、重庆、贵州、云南、西藏

    (2) 联系方式

    竞赛官方网站:www.bigdataedu.com

    竞赛官方邮箱:bdc2018@bigdataedu.com

    秘书处单位:联创中控(北京)教育科技有限公司

    赛事报名联系人:凌潇 13426213688

    赛事合作联系人:刘芳 13681424390

    秘书处邮寄地址:北京市海淀区上地中关村软件园一期立思辰大厦(邮政编码 100193)

    展开全文
  • 一、所属领域大数据应用开发工具,可用于企业信息化应用开发、企业数字化转型等。二、项目介绍1. 痛点问题当前,很多创新型的应用无法购买到可用的系统,如果在项目周期很紧急的情况下希望快速交付一...

    4941a02dfe505e0c11ac52ab3782fd69.png

    一、所属领域

    大数据应用开发工具,可用于企业信息化应用开发、企业数字化转型等。

    二、项目介绍

    1. 痛点问题

    当前,很多创新型的应用无法购买到可用的系统,如果在项目周期很紧急的情况下希望快速交付一个可以使用的原型系统,往往会遇到如下问题:不同客户系统之间存在巨大差异,大量需求要定制开发;市面上没有现成的应用程序可以直接购买;解决方案过于复杂和/或过于昂贵;难以低成本控制未来数字化的发展。

    此外,很多软件公司人力成本达到65%,且无法满足企业业务快速变化的需求,交付周期无法保证,后续系统维护成本很高,已经影响到企业的发展。因此,很多企业都希望能有业务人员或参与配合少量开发即可快速构建原型系统的工具,满足企业的创新应用。

    2. 解决方案

    本成果”大数据应用软件建模系统-DWF“(清华数为DWF)支持应用开发人员快速实现中小规模协作型应用,是一款基于模型驱动的代码开发工具,可以构建复杂的数据模型,可以实现数据模型、表单模型、功能模型、组织模型、权限模型、模型包管理功能,通过前、后端的脚本可以提供业务系统的扩展功能。DWF还提供对异构数据的集成能力,方便企业快速进行模型迁移和部署。

    DWF具有如下特点:

    一站式:DWF自身追求尽可能简单的结构,可在普通PC上部署启动,也可以在云计算或者容器环境下部署,又可以并入容器管理器中成为微服务。

    可配置:采用模型驱动的设计理念,通过组织建模、数据建模、表单建模、功能操作和权限控制直接建模产生系统本。

    低码量:基于模型开展有针对性的扩展编码工作,减少编码总量,降低开发难度。配合敏捷定制功能,大幅度减少了代码量和系统缺陷产生的可能。

    组件化:允许在线将全部或者部分模型从系统中导出独立的模型包,组合到其他DWF系统中,从而方便即时交付系统,即改即用,快速响应变更需求。

    a9d81cde5dbacc7320211f49590775bc.png

    图1. DWF提供的核心功能

    b569b60b428fe0da61857d449b477453.png

    图2. DWF主要特点

    3. 竞争优势分析

    清华数为DWF是第四代快速开发工具,国外的对标产品有Mendix、OutSystems、Appain,国内对标产品有搭搭云和阿里公司的宜搭产品。DWF是一个开放的低代码开发工具,其开放性优于对标产品:

    可配置性:采用模型驱动的设计理念,以配置的方式实现系统开发,降低后续测试、维护的成本;维护成本是传统方法工具的20%。

    低代码量:基于模型开展有针对性的扩展编码工作,减少编码总量,降低开发难度,可节省开发成本约80%。

    敏捷性:及时交付系统,及时修改系统,快速响应变更需求。

    DWF已经在航天、工程机械、复杂装备等行业企业得到应用;DWF是中国高等教育学会举办的全国高校教师教学创新大赛赛事“工业物联网和大数据应用创新大赛”的指定平台,清华应邀参加了2021全球数字经济大会-北京数字经济体验周-清华数为低代码大赛活动。

    bc50db7be046551c1944363dd5b61790.png

    图3. 用DWF开发的遥感数据管理系统示例

    4. 市场应用前景

    近几年低代码领域发展迅速,使用低代码开发工具已成为一种发展趋势,低代码平台市场规模巨大。AWS、Google、Microsoft、Oracle、西门子等巨头纷纷使用低代码开发平台或布局低代码市场,可见低代码开发已经成为大公司和资本布局的热点。

    本成果作为低代码开发平台,可广泛应用于软件开发、企业信息化应用开发、企业数字化转型、高职院校实训平台等,市场前景广阔。

    5. 发展规划

    未来将根据新的应用需求,不断发展完善大数据应用软件建模系统,并进一步提高交付效率,减少更改和运维成本,为软件厂商提供更好的开发工具。

    6. 知识产权情况

    围绕DWF已申请8项软件著作权。

    三、合作需求

    寻找应用场景,寻求资源对接,如软件公司、大型制造业企业IT部门、有意为大数据/物联网等专业建立实训平台的高等和高职院校等。

    四、团队介绍

    大数据系统软件国家工程实验室以创新驱动发展和自主安全可控为使命,以国家“十四五”规划为指导,面向重点领域和重大工程需求,建设大数据系统软件技术创新研发、技术转化和应用示范平台,支撑大规模多源异构数据一体化管理、交互式异构数据分析框架、数据可视化与智能数据工程、领域大数据应用开发运行环境、大数据混源软件可信验证等技术的研发和工程化。

    团队主要负责人:

    孙家广,中国工程院院士,清华大学教授、博士生导师,软件及其应用领域专家。孙家广长期从事计算机图形学、计算机辅助设计、软件系统建模与验证及软件工程与系统的教学、研究、开发,负责研制了具有我国自主知识产权的二维CAD系统、三维产品造型核心平台、产品数据全生命周期管理系统及企业信息化集成系统(EIS)等大型软件,并在数百家大中型企业中得到应用。

    王建民,清华大学教授、博士生导师,清华大学软件学院院长、国家杰出青年科学基金获得者。研究领域为大数据与知识工程,大规模并行计算模型,过程与行为数据分析与度量理论,非结构化数据管理技术与系统,产品生命周期管理技术与系统。

    五、联系方式

    E-mail:datapithu@mail.tsinghua.edu.cn

    来源:清华大学技术转移

    fff3dbcdc957d79691413aebd8bf516e.png

    展开全文
  • 文章目录2020大数据应用赛试题任务一、Spark技术栈有哪些组件?简述其功能,及应用场景。任务二、本题目使用spark进行数据分析数据说明题目题目一题目二题目三题目四 2020大数据应用赛试题 任务一、Spark技术栈有...

    2020大数据应用赛试题

    任务一、Spark技术栈有哪些组件?简述其功能,及应用场景。

    1、其它组件的基础,spark的内核,主要包含:有向无环图、RDD 、Lingage、Cache、broadcast等,并封装了底层通讯框架、是spark的基础。

    2、Spark Streaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统,可以对多种数据源(如Kafka、Flume、Twitter、Zero和TCP套接字)进行类似Map、Reduce和join等复杂操作、将流式计算分解成一系列短小的批处理作业

    3、Spark sql:Shark是SparkSQL的前身,Spark SQL 的一个中重要特点是其能够统一处理关系表和RDD ,使得开发人员可以轻松的使用SQL 命令进行外部查询,同时进行更复杂的数据分析。

    4、BlinkDB:是一个用于在海量数据上运行交互式 SQL查询的大规模并行查询引擎,它允许用户通过权衡数据精度来提升查询响应时间,其数据的精度被控制在允许的误差范围内。

    5、MLBase是 Spark生态圈的一部分专注于机器学习,让机器学习的门槛更低,让一些可能并不了解学习的用户也能方便的使用MLBase。MLBase分为四部分:MLlib、MLI、ML Optimizer和 MLRuntime。

    6、Graphx使用 Spark中图和图并进行计算。

    返回顶部


    任务二、本题目使用spark进行数据分析

    image-20210419110500307

    数据说明

    字段字段说明
    positionName职位名称
    salary薪水
    workYear工作年限
    city城市
    companyShortName公司简称
    companySize公司规模
    district所在区
    financeStage融资阶段
    industryField所在领域
    thirdType职位类型
    resumeProcessDay简历日处理
    resumeProcessRate简历处理率

    题目

    题目一

    1.拆分字段 salary -> min_salary,max_salry,并且取薪资的整数

    • *如果salary字段是否包含类似’10k-20k*15薪’的值 如果存在 则把 15这样的类似数据给去掉,保留10K-20K; 然后拆分为 min_salary,max_salry 分别是 10,20

    • 如果salary字段 类似10-20K 则拆分为 min_salary,max_salry 分别是 10,20

    • 如果 salay字段为空值或者 面议,则拆分为 min_salary,max_salry 分别是 -1,-1

    拆分后字段表结构为:

    字段
    positionName
    salary
    min_salary
    max_salry
    workYear
    city
    companyShortName
    companySize
    district
    financeStage
    industryField
    thirdType
    resumeProcessDay
    resumeProcessRate
    package 大数据应用赛_2020
    
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    import org.apache.spark.sql.expressions.Window
    import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
    
    object Exam1_1 {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       // 创建环境
       val spark = SparkSession.builder().appName("exam_1").master("local[6]").getOrCreate()
       import org.apache.spark.sql.functions._
       import spark.implicits._
       // 指定数据结构信息去读取数据
       val schema = StructType(
         List(
           StructField("职位名称",StringType),
           StructField("薪水",StringType),
           StructField("工作年限",StringType),
           StructField("城市",StringType),
           StructField("公司简介",StringType),
           StructField("公司规模",StringType),
           StructField("所在区",StringType),
           StructField("融资阶段",StringType),
           StructField("所在领域",StringType),
           StructField("职位类型",StringType),
           StructField("简历日处理",IntegerType),
           StructField("简历处理率",IntegerType)
         )
       )
       // 读取数据
       val df = spark.read
         .schema(schema)                        // 使用指定的schema
         .option("header",value = true)         //
         .csv("G:\\Projects\\IdeaProjects\\Spark_Competition\\src\\main\\scala\\大数据应用赛_2020\\zhaopin.txt")
       df.show()
    
       // 增加一列id
       val window = Window.orderBy("城市")
       val df_index = df.withColumn("index", row_number().over(window))
       df_index.show()
    
       // 取出薪水信息进行预处理
       val salary = df_index.select('薪水, 'index)
       salary.show()
       salary.foreach(println(_))
       // 信息过滤
       val filter = salary
         .map {
           item =>
             var line1 = item.toString().split('[')(1);
             var line2 = line1.toString().split("]")(0); //..k-..k,index
             var line3 = line2.toString().split(",")(1); // index
             var line4 = line2.toString().split(",")(0); // ..k-..k
    
             var sub_end2_0 = line4.toString().split("-")(0).toString.length - 1;
             var sub_end2_1 = line4.toString().split("-")(1).toString.length - 1;
             if (line4.toString.contains("*")) {
               var base = line4.split("\\*")(0);
               var sub_endb_0 = base.toString().split("-")(0).toString.length - 1;
               var sub_endb_1 = base.toString().split("-")(1).toString.length - 1;
               var min = base.toString().split("-")(0).substring(0,sub_endb_0).toInt;
               var max = base.toString().split("-")(1).substring(0,sub_endb_1 ).toInt;
               (min, max, line3)
             } else if (line4.toString().contains("-")) {
               var min = line4.toString().split("-")(0).substring(0, sub_end2_0).toInt;
               var max = line4.toString().split("-")(1).substring(0, sub_end2_1).toInt;
               (min, max, line3)
             } else
               (-1, -1, line3)
         }
         .toDF("min_salary", "max_salary", "index")
       filter.show(100)
    
       val full_data = df_index.join(filter, df_index.col("index") === filter.col("index"), "left_outer")
         .select('职位名称 as "positionName", '薪水 as "salary", 'min_salary, 'max_salary, '工作年限 as "workYear",
                 '城市 as "city", '公司简介 as "companyShortName", '公司规模 as "companySize", '所在区 as "district", 
                 '融资阶段 as "financeStage",'所在领域 as "industryField", '职位类型 as "thirdType", 
                 '简历日处理 as "resumeProcessDay", '简历处理率 as "resumeProcessRate")
       full_data.show(1000)
    
       full_data.write
           .option("header","true")
         .csv("G:\\Projects\\IdeaProjects\\Spark_Competition\\src\\main\\scala\\大数据应用赛_2020\\zhaopin.csv")
     }
    }
    

    image-20210419112656454

    返回顶部


    题目二

    2.分析不同城市 薪资概况(工资的最小平均值,最大平均值)

    • 返回结果包含 城市名称,薪资最小平均值avg(min_salry),最大平均值avg(max_salry)
    package 大数据应用赛_2020
    
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    import org.apache.spark.sql.types.IntegerType
    
    object Exam2 {
    
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       // 创建环境
       val spark = SparkSession.builder().appName("exam_1").master("local[6]").getOrCreate()
       import org.apache.spark.sql.functions._
       import spark.implicits._
       // 读取数据
       val data = spark.read
         .option("header", "true")
         .csv("G:\\Projects\\IdeaProjects\\Spark_Competition\\src\\main\\scala\\大数据应用赛_2020\\zhaopin.csv\\part-00000-def725b7-564e-40f2-a8de-dc92875a7ea1-c000.csv")
       data.show(10)
    
       // 2、分析不同城市 薪资概况(工资的最小平均值,最大平均值)(2分)
       // 返回结果包含 城市名称,薪资最小平均值avg(min_salry),最大平均值avg(max_salry)
       // 转换数据类型 
       val data_use = data.select('city, 'min_salary cast (IntegerType), 'max_salary cast (IntegerType))
         .toDF()
       data_use.show(10)
       data_use.printSchema()
    
       // 选中所需字段,按照城市分组,聚合求均值  
       val result = data_use.select('city, 'min_salary, 'max_salary)
         .groupBy('city)
         .agg(avg('min_salary), avg('max_salary))
       result.show()
    
       result.coalesce(1) // 设置分区为1合并输出
         .write.mode("overwrite")
         .option("header","true")
         .csv("G:\\Projects\\IdeaProjects\\Spark_Competition\\src\\main\\scala\\大数据应用赛_2020\\exam02_1")
     }
    }
    

    image-20210419112724219

    返回顶部


    题目三

    3、分析不同城市 、不同工作年限公司的职位需求数量

    • 返回结果包含 城市名称,工作年限,需求数量
    package 大数据应用赛_2020
    
    import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
    
    object Exam3 {
    
     def main(args: Array[String]): Unit = {
    
       // 创建环境
       val spark = SparkSession.builder().appName("exam_1").master("local[6]").getOrCreate()
       import org.apache.spark.sql.functions._
       import spark.implicits._
       // 读取数据
       val data = spark.read
         .option("header", "true")
         .csv("G:\\Projects\\IdeaProjects\\Spark_Competition\\src\\main\\scala\\大数据应用赛_2020\\zhaopin.csv\\part-00000-def725b7-564e-40f2-a8de-dc92875a7ea1-c000.csv")
       data.show(10)
    
       // 3、分析不同城市  不同工作年限 公司职位需求数量(2分) 返回结果包含 城市名称,工作年限,需求数量,
       // 按照所需字段提取数据,按照城市、工作年限分组,聚合计数
       val data_use = data.select('city, 'workYear)
         .groupBy('city, 'workYear)
         .count()
         .orderBy('city)
       data_use.show(100)
    
       data_use.coalesce(1) // 设置分区为1
         .write.mode("overwrite")
         .option("header","true")
         .csv("G:\\Projects\\IdeaProjects\\Spark_Competition\\src\\main\\scala\\大数据应用赛_2020\\exam03_1")
    
         // 以下面的形式写出会按照分区执行!!!
    //    data_use.write
    //      .option("header","true")
    //      .mode(SaveMode.Overwrite)
    //      .csv("G:\\Projects\\IdeaProjects\\Spark_Competition\\src\\main\\scala\\大数据应用赛_2020\\exam03")
     }
    }
    

    image-20210419112755837

    返回顶部


    题目四

    4、 分析获得每个城市,在 职位名称中包含 “ 数据分析 “ 的职位需求、 公司名称 ,并按照需求数量倒序排列

    • 返回结果包含 城市,公司名称,需求数量,
    package 大数据应用赛_2020
    
    import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
    
    object Exam4 {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        // 创建环境
        val spark = SparkSession.builder().appName("exam_1").master("local[6]").getOrCreate()
        import org.apache.spark.sql.functions._
        import spark.implicits._
        // 读取数据
        val data = spark.read
          .option("header", "true")
          .csv("G:\\Projects\\IdeaProjects\\Spark_Competition\\src\\main\\scala\\大数据应用赛_2020\\zhaopin.csv\\part-00000-def725b7-564e-40f2-a8de-dc92875a7ea1-c000.csv")
        data.show(10)
    
        // 4、分析获得每个城市,在 职位名称中包含 “数据分析“” 职位需求 公司名称 按照需求数量倒序排列(4分)
        // 按照所需字段提取信息,按照城市、职位需求分组聚合计数,再按照新的count列降序desc排序
        val data_use = data.select('city,'companyShortName,'positionName)
          .where('positionName contains("数据分析"))
          .groupBy('city,'companyShortName)
          .count()
          .orderBy('count desc)
          data_use.show()
    
        data_use.coalesce(1) // 设置分区为1
          .write.mode("overwrite")
          .option("header","true")
          .csv("G:\\Projects\\IdeaProjects\\Spark_Competition\\src\\main\\scala\\大数据应用赛_2020\\exam04_1")
      }
    }
    

    image-20210419112833800

    返回顶部


    展开全文
  • 大数据应用部署与调优职业技能等级证书”分初、中、高三个等级,定位于在分布式计算环境中安装部署以及调试优化大数据应用的职业能力,主要面向从事大数据应用系统规划、部署、配置、实施、维护、优化升级以及...

    2020年12月31日,教育部职业技术教育中心研究所发文“关于受权发布参与1+X证书制度试点的第四批职业教育培训评价组织及职业技能等级证书名单的通知”。经过专家遴选、公示、核查企业信用和涉税信息、复核等程序后,提请国务院职业教育工作部际联席会议审议,云创大数据顺利入选“第四批职业教育培训评价组织”名单,并获“大数据应用部署与调优”职业技能等级证书认证资质

    作为大数据和人工智能教育市场的代表品牌,云创大数据凭借雄厚的资质、强大的讲师团队、强劲的大赛助力、权威的教材体系、科学的实训平台、丰富的培训案例,以及精彩的校企合作等行业优势,广受业内专家和师生的好评。值得关注的是,全国技能大赛和多个省赛相继采用云创云计算实训平台或大数据实验平台作为比赛平台,并对该平台的特性和功能给予高度好评!

    目前,云创大数据已经启动教育部“1+X”大数据应用部署与调优职业技能等级证书试点工作,院校相关负责人可点击欢迎预登记教育部“1+X”大数据应用部署与调优职业技能等级证书试点工作进行快速登记!

    一、什么是“1+X”职业技能等级证书?

    为大幅提升新时代职业教育现代化水平,促进经济社会发展和提高国家竞争力提供优质人才资源支撑。2019年2月,国务院印发《国家职业教育改革实施方案》,明确提出从2019年开始,在职业院校、应用型本科高校启动“学历证书+若干职业技能等级证书”(简称“1+X证书”)制度试点工作。

    其中,“1”为学历证书,“X”为若干职业技能等级证书。学历证书全面反映学校教育的人才培养质量。职业技能等级证书是毕业生、社会成员职业技能水平的凭证,反映职业活动和个人职业生涯发展所需要的综合能力。“1”是基础,“X”是“1”的补充、强化和拓展,书证相互衔接融通正是“1+X证书”制度的精髓所在。

    二、什么是1+X大数据应用部署与调优职业技能等级证书?

    “大数据应用部署与调优职业技能等级证书”分初、中、高三个等级,定位于在分布式计算环境中安装部署以及调试优化大数据应用的职业能力,主要面向从事大数据应用系统规划、部署、配置、实施、维护、优化升级以及大数据应用系统监控、管理、资源协调等相关工作的人员

    该证书的核心技能点是大数据应用系统的安装配置、日常管理、故障排除、性能提升、安全防护、高可用性管理、应用变更管理、升级管理、服务资源管理等。证书的重要价值在于引领企业证书融通,整合企业证书与“1+X”证书,减少学生成本负担,减轻老师教学负担,降低学生就业门槛其考核内容如下:

    ● 初级证书

    1. 数据应用业务流程(数据采集、数据预处理ETL等)

    2. 配置管理(配置管理内容/方法/管理工具)

    3. 系统管理及日常巡检(系统管理对象、系统管理内容、系统管理工具、制度规范、日常巡检等)

    4. 故障管理(故障描述及记录、故障处理、故障后期管理等)

    ● 中级证书

    1. 应用开发(开发环境、Python编程基础)

    2. 性能管理(性能分析、性能监控工具、性能优化方式及手段) 

    3. 安全管理(资产安全管理、应用安全管理、安全威胁、安全措施)

    4. 高可用性管理(高可用性技术、业务连续性管理)

    ● 高级证书

    1. 高级应用开发(数据分析与可视化编程、开发测试)

    2. 应用变更管理(变更管理流程/概述、变更配置管理)

    3. 升级管理(Hadoop/Spark/Hive SQL/ZooKeeper升级管理)

    4. 服务资源管理(业务能力管理、服务能力管理、服务资源整合)

    三、“1+X证书实施主体是谁?

    试点院校是1+X证书制度试点的实施主体。根据教育部文件规定,试点院校以高等职业院校、中等职业院校为主,本科层次职业教育试点院校、应用型本科高校及国家开放大学等积极参与,省级及以上示范(骨干、优质)高等职业院校和“中国特色高水平高职学校和专业建设计划”入选学校要发挥带头作用。

    四、哪些人可以参加证书的培训和考核?

    参加教育部“1+X”大数据应用部署与调优职业技能等级证书培训和考核的主要人群是试点院校的在校学生,社会人员也可参与。具体参与方式请关注后续通知。

    五、意向院校如何预登记?

    意向参加教育部“1+X”大数据应用部署与调优职业技能等级证书试点工作的院校请尽快进行信息预登记,院校参加证书试点的申请将在后续按照教育部规定流程办理。

    请点击下方小程序卡片进入预登记页面按要求填写信息:

    六、云创大数据有哪些优势和案例?

    云创大数据成立于2011年3月,聚焦于大数据存储与智能处理业务,是集人工智能、大数据、云计算、云存储技术于一体的高新技术企业。公司在新三板挂牌,位居创新层,股票简称:云创数据,股票代码:835305。

    ● 雄厚的资质

    入选“教育部第四批职业教育培训评价组织”名单,并获“大数据应用部署与调优”职业技能等级证书认证资质

    工信部教育与考试中心授权的“工业和信息化人才培养工程培训基地”

    教育部学校规划建设发展中心认定的“大数据与人工智能智慧学习工场(2020)”,编码D-9999-YCC001

    ● 强大的讲师团队

    清华大学博士、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任、云创大数据总裁刘鹏教授与罗圣美副总经理带领具有丰富实战经验的研发团队授课,以实战求真知,帮助学员切实提高动手能力与实战技能。

     强劲大赛助力

    第一届全国技能大赛云计算赛项,第46届世界技能大赛安徽省/江西省/吉林省/贵州省/海南省等多个省市选拔赛,以及国赛甘肃省/河北省云计算选拔赛等多项赛事中,均有云创大数据的助力。云创不仅为相关比赛提供了云计算实训平台,还为比赛的顺利进行提供了全程技术支持。

    ● 权威的教材体系

    覆盖大数据、人工智能的教材体系,以产业需求和学生就业为导向

    ● 科学的实训平台

    建立了包括大数据、人工智能等在内的平台体系

    ● 丰富的培训案例

    几十场培训班,2000多所高校师生参加,反响强烈

    2020年全国大学生暑期大数据与人工智能实训,报名超20000人

    ● 精彩的校企合作

    获批185个“教育部产学合作协同育人项目”

    与50余所院校开展合作

    联合培养应届毕业生平均薪资10000+

    七、联系方式

    咨询电话:13914108307(朱红明)

    或扫描下方二维码添加微信进行咨询:

    展开全文
  • 测试大数据应用程序更多的是验证其数据处理,而不是测试软件产品的个别功能。当涉及到大数据测试时,性能和功能测试是关键。在大数据测试中,QA工程师使用集群和其他组件来验证对TB级数据的成功处理。因为处理非常快...
  • 上期简单介绍了大数据,了解了大数据应用的可行性与必然性,事实上也的确如此,大数据在公共管理(某省的最多跑一次),教育行业(某省交通厅大数据建设),税务行业(某省税务大数据平台应用建设),信息管理(某省人口库...
  • 大数据应用技术-Hadoop

    2020-12-20 15:03:43
    大数据应用技术-Hadoop期末大作业
  • Geomesa时空大数据应用

    2021-02-06 19:49:52
    Geomesa体系架构 Geomesa应用架构 业务技术选型 业务功能 实时监控定位 历史轨迹查询 时空大数据可视化 技术栈GeoMesa Lambda DataStore 数据存储在两个层:transient tier (Kafka)和 a persistent tier(HBase)...
  • 2021 大数据应用开发Java 1+x中级实操题答案汇总--含3篇
  • 中国气象报记者颜昕报道 记者近日获悉,应急管理部将牵头规划建设一体化全覆盖的全国应急管理大数据应用平台,依托国家数据共享交换平台体系,充分利用大数据、云计算、物联网等技术,实现重大风险和隐患在线监测、...
  • 【2021年第三届全国高校计算机能力挑战赛】大数据应用赛赛题:大数据应用赛一、赛题背景:二、时间安排:三、奖项设置:四、赛题和数据:五、评价标准:六、作品提交要求:七、解决方案: 赛题:大数据应用赛 组织...
  • 本文结合作者当前所对接过的政务热线信息化系统,以及了解到的不同地区信息化系统情况来分析当前政务热线中的大数据应用情况,指出当前政务热线信息化系统中大数据应用中的假象。然后,分析政务热线大数据的价值(即...
  • 老肥今天和大家分享的是“梧桐杯”中国移动大数据应用创新大赛的智慧金融赛道的Baseline方案(抱歉鸽了很久),线上成绩为0.9438,处于一个相对靠前的排名位置。赛题介绍背景在金融领域,...
  • 大数据应用的搜索引擎时代 大数据应用的数据仓库时代 大数据应用的数据挖掘时代 大数据应用的机器学习时代 小结 从最开始的 Google 在搜索引擎中开始使用大数据技术,到现在无处不在的各种人工智能应用,伴随着...
  • 大数据建模不是孤独寂寞的路,面对无数的数字,一定要有人作伴大数据建模不是望不到头的路,步履坚实的历程,要用成绩来证明大数据建模不是沉闷无声的路,凝结心血的方案,值得大声说出来路上的人或许在...
  • 大数据所面临的五大问题中最后一个是大数据应用,也是大数据问题的具象和最终展现形式。如果用更高度的概括来表述大数据的生命周期,可以归纳为:大数据来源+大数据技术+大数据应用。三者缺一不可、彼此相承,见下图...
  • 大数据技术及应用

    千次阅读 2021-01-06 00:01:02
    生活中的大数据 身边的大数据:沃尔玛消费观念(啤酒和尿布)、榨菜指数 医疗大数据:图像诊断(体内的胶囊相机)、预测冬季流感(2009年冬季流感的传播及特定的地区和州)、基因健康 教育大数据:Hiptype电子书阅读...
  • (1)大数据应用场景介绍

    千次阅读 2021-08-19 01:42:30
    1.大数据基本特征 (1)传统数据与大数据的区别: Volume :从数据量上来说,传统数据规模相对较小,最大维持在GB-TB,而大数据领域中我们需要处理的数据集规模基本都是在TB、乃至PB级别以上; Variety:速度...
  • 大数据导论——大数据应用

    千次阅读 2021-12-03 14:13:01
    什么是推荐系统 通过分析用户的历史记录来了解用户的喜好,从而主动为用户推荐其感兴趣的信息满足用户的个性化推荐需求;推荐系统研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算,帮助...协同过滤推荐:应用最早和最成功的推荐方
  • 为积极培育新时代大数据创新人才,推动大数据产学研用深度融合,中国移动信息技术中心主办了首届“梧桐杯”大数据应用创新大赛。 自2021年2月1日启动报名以来,共吸引国内外208所高校近1200支大学生队伍参赛。...
  • 大数据应用案例

    2020-12-29 00:12:59
    IBM利用其行业领先的大数据与分析技术,支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台,整合原有分散在多系统中的海量数据,实现各部门的信息共享;同时通过商业智能分析对集成数据进行深入...
  • 在新形势下,大数据开发和应用对汽车行业生态链,带来了机遇和挑战。 一、消费者行为洞察在汽车营销领域的应用 未来10年汽车产业将会真正进入大数据时代,首先是汽车本身的全面数据化智能化,再者在汽车营销...
  • 大数据概念及应用

    千次阅读 2021-01-13 14:30:55
    1.1 大数据的概念与意义 1.从“数据”到“大数据” 时至今日,“数据”变身“大数据”,“开启了一次重大的时代转型”。 “大数据”这一概念的形成,有三个标志性事件: 2008年9 月,美国《自然》(Nature)...
  • 襄阳日报讯(通讯员吴婕全媒体记者张嫚)4月29日,在我市举办的2019年“华为杯”大数据应用暨创新创业大赛初赛路演成绩出炉,涉及智慧医疗、智慧社区、智慧交通的15个项目脱颖而出,进入决赛。据悉,获得决赛第一名的...
  • 原标题:大数据来了,真的来了,电厂大数据应用示范日前,江苏省经济和信息化委员会公布了《关于2017年江苏大数据应用示范项目评选结果的通知》(苏经信软件〔2017〕571号),经过层层筛选和严苛的专家评审,科远股份...
  • 大数据应用技术-期末大作业
  • 大数据应用,选址,城市规划等 我们知道,数据分析需要有几个步骤:采集、统计、分析,而数据的总量直接和采集相关。在互联网兴起之前,人们采集数据的方式无外乎是人为观察和记录,当然,后期也有利用传感器来辅助...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 471,682
精华内容 188,672
关键字:

大数据应用

友情链接: 03-CANoe使用大全.rar