金審學(xué)院2025年數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)實驗室建設(shè)項目更正公告

發(fā)布時間:2025-07-19瀏覽次數(shù):10文章來源:南京審計大學(xué)金審學(xué)院

各投標(biāo)人、潛在供應(yīng)商,金審學(xué)院2025年數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)實驗室建設(shè)項目經(jīng)研究作如下更正:

一、更正內(nèi)容:

1、原“第四章采購項目需求 二、技術(shù)要求 2、教學(xué)平臺(1)大數(shù)據(jù)技術(shù)教學(xué)平臺功能指標(biāo)”

序號

課程/實訓(xùn)名稱

主要實驗項目

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理實訓(xùn)

數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)可視化

Flume采集與傳輸

Sqoop轉(zhuǎn)換與處理

【現(xiàn)場演示】

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

MySQL數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)操作

HBase分布式數(shù)據(jù)庫實驗,包括:

HBase安裝配置

HBase Shell基本操作

用戶表設(shè)計

HBase Java API創(chuàng)建學(xué)生表

HBase Java API創(chuàng)建課程表

數(shù)據(jù)分析與挖掘

分類歸納-決策樹

分類歸納-隨機森林

分類歸納-貝葉斯

分類歸納-KNN

分類歸納-支持向量機

分類歸納-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

聚類分析-KMeans

聚類分析-層次聚類

聚類分析-基于密度

關(guān)聯(lián)分析-Apriori

關(guān)聯(lián)分析-FPGrowth

數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)

支持開展實戰(zhàn)項目,例如:

P2P網(wǎng)絡(luò)信貸風(fēng)險評估(GBM模型)

Python爬蟲助力疫情數(shù)據(jù)追蹤(Requests)

電力竊漏電用戶識別(隨機森林)

根據(jù)刷卡經(jīng)緯度信息分析乘客上車站點(DBSCN聚類/OD矩陣)

廣電大數(shù)據(jù)營銷推薦(協(xié)同過濾)

航空公司客戶價值分析(K-Means聚類)

基于數(shù)據(jù)挖掘的上市公司高送轉(zhuǎn)預(yù)測(Lasso回歸/隨機森林)

家用熱水器用戶行為分析(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))

交通事故成因分析(K-Means聚類/邏輯回歸)

競賽網(wǎng)站智能推薦服務(wù)(K-Means聚類)

鐵路客流量預(yù)測(ARIMA模型)

游客目的地印象分析(LDA/TF-IDF)

自然語言理解實訓(xùn)

【現(xiàn)場演示】

大數(shù)據(jù)開發(fā)與應(yīng)用

Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)實驗

Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實驗(搭建Spark環(huán)境、搭建開發(fā)環(huán)境、編程)

實時數(shù)據(jù)處理技術(shù)

實時數(shù)據(jù)處理技術(shù)實訓(xùn)

Streaming大數(shù)據(jù)處理實驗

Flink 大數(shù)據(jù)實時處理實驗

Kafka數(shù)據(jù)流處理實驗

【現(xiàn)場演示】

數(shù)據(jù)倉庫原理與技術(shù)

Hive安裝配置實驗

Hive數(shù)據(jù)倉庫操作實驗

Hive內(nèi)外部表創(chuàng)建實驗

Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出實驗

HQL查詢語句實驗

深度學(xué)習(xí)

例如:

Hadoop電影用戶性別預(yù)測(Hadoop)

Hadoop使用KNN實現(xiàn)鳶尾花分類(Hadoop)

餐飲大數(shù)據(jù)智能推薦(Spark/協(xié)同過濾)

廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像(Spark/SVM)

廣電用戶標(biāo)簽計算(Hadoop/Spark/Hive)

廣告流量作弊識別(Spark/隨機森林)

航空客戶乘機數(shù)據(jù)預(yù)處理(Hive)

信用貸款風(fēng)險分析(PySpark/Hive/SparkSQL/SparkMLlib)

競賽網(wǎng)站目標(biāo)用戶智能識別(SparkMllib)

熱門博文實時推薦(Spark Streaming)

網(wǎng)絡(luò)入侵用戶自動識別(Hadoop/Hive/Spark)

用戶社交網(wǎng)絡(luò)分析(Spark GraphX)

芝加哥交通違反記錄分析(Hadoop/MongoDB)

【現(xiàn)場演示】

9

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

基本圖形(折線圖、散點圖、餅圖、條狀圖)繪制

關(guān)系圖(特征關(guān)系圖、矩陣圖)繪制

分析圖(分布圖、回歸圖、網(wǎng)格圖、地理圖等)繪制

實訓(xùn):分析1996-2015年人口數(shù)據(jù)特征間的關(guān)系

實訓(xùn):分析1996-2015年人口數(shù)據(jù)各個特征的分布與分散狀況

10

非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理綜合實訓(xùn)

數(shù)據(jù)導(dǎo)入與轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)探索

數(shù)據(jù)預(yù)處理與建模

制作詞云圖

【現(xiàn)場演示】

 

現(xiàn)改為:

序號

課程/實訓(xùn)名稱

主要實驗項目

1

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理實訓(xùn)

數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)可視化

Flume采集與傳輸

Sqoop轉(zhuǎn)換與處理

【現(xiàn)場演示】

2

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

MySQL數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)操作

HBase分布式數(shù)據(jù)庫實驗,包括:

HBase安裝配置

HBase Shell基本操作

用戶表設(shè)計

HBase Java API創(chuàng)建學(xué)生表

HBase Java API創(chuàng)建課程表

3

數(shù)據(jù)分析與挖掘

分類歸納-決策樹

分類歸納-隨機森林

分類歸納-貝葉斯

分類歸納-KNN

分類歸納-支持向量機

分類歸納-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

聚類分析-KMeans

聚類分析-層次聚類

聚類分析-基于密度

關(guān)聯(lián)分析-Apriori

關(guān)聯(lián)分析-FPGrowth

4

數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)

包括15項以上實戰(zhàn)項目,技術(shù)上應(yīng)覆蓋以下類別:

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取

文本處理和統(tǒng)計

文本情感分析

文本LDA

序列推薦(協(xié)同過濾或其他算法)

特征工程(變換、選擇、降維)

聚類分析(KMeans及其他算法)

關(guān)聯(lián)分析

分類分析(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))

回歸分析(線性及Logistic)

集成學(xué)習(xí)模型

時間序列分析(AR*模型)

【現(xiàn)場演示】

5

大數(shù)據(jù)開發(fā)與應(yīng)用

Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)實驗

Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實驗(搭建Spark環(huán)境、搭建開發(fā)環(huán)境、編程)

6

實時數(shù)據(jù)處理技術(shù)

實時數(shù)據(jù)處理技術(shù)實訓(xùn)

Streaming大數(shù)據(jù)處理實驗

Flink 大數(shù)據(jù)實時處理實驗

Kafka數(shù)據(jù)流處理實驗

【現(xiàn)場演示】

7

數(shù)據(jù)倉庫原理與技術(shù)

Hive安裝配置實驗

Hive數(shù)據(jù)倉庫操作實驗

Hive內(nèi)外部表創(chuàng)建實驗

Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出實驗

HQL查詢語句實驗

8

深度學(xué)習(xí)

包括8項以上實戰(zhàn)項目,應(yīng)在以下平臺或架構(gòu)上完成,涉及到對相應(yīng)技術(shù)的應(yīng)用:

Hadoop

Spark

PySpark

Spark GraphX

Hive

MongoDB

Streaming

Spark Mllib

【現(xiàn)場演示】

9

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

基本圖形(折線圖、散點圖、餅圖、條狀圖)繪制

關(guān)系圖(特征關(guān)系圖、矩陣圖)繪制

分析圖(分布圖、回歸圖、網(wǎng)格圖、地理圖等)繪制

實訓(xùn)4項:覆蓋10種以上不同繪圖類型。

10

非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理綜合實訓(xùn)

數(shù)據(jù)導(dǎo)入與轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)探索

數(shù)據(jù)預(yù)處理與建模

【現(xiàn)場演示】

 

二、 其余內(nèi)容不變

三、 凡對本次更正內(nèi)容提出詢問,請按以下方式聯(lián)系。

項目聯(lián)系人:張老師

電子郵件:zbb_naujsc@163.com


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