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 |
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) | 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】 |
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) | 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








