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結合多年來在教育行業的經驗，自主研發了大數據實驗教學系統，以大數據核心技術實驗教學為主，旨在為高校提供大數據人才培養的實驗實訓環境，提升學生的實際動手能力，結合高校的大數據理論教學，培養出具有扎實理論基礎的實操性人才，提升學生的綜合市場競爭力。
大數據實驗教學系統以云平臺架構為基礎，為用戶提供大數據實驗環境，十分貼合高校的實驗教學需求。從實驗內容上涵蓋Hadoop、Hive、HDFS、Spark等專業基礎內容，同時包含數據采集及日志分析應用、數據遷移、數據統計分析、數據挖掘及數據可視化等數據處理應用相關技術實驗操作，為學生提供了從大數據環境搭建到數據處理的整個核心技術實驗教學過程，能夠支撐大數據專業人才培養的各個階段課程的實驗內容的開展。
大數據實驗教學系統是一款貼合高校大數據專業特點，產品融合多年的行業積累，集成業界最前沿的大數據平臺技術，提供簡單易用的運維和管理功能，并針對教學實訓的場景量身定制了實驗開發調試環境、實驗運行管理以及教學管理等功能，同時提供包含專業核心課、項目實訓實踐課、大數據開發課程等豐富的大數據實驗實訓資源，側重大數據應用技術與實踐技能培養的教學、實驗、實訓并用的綜合系統。
大數據實驗教學系統的產品設計由下而上分為5個層級，即：硬件集群基礎平臺、虛擬化支撐云平臺、業務應用管理平臺、教學實訓配套資源、用戶接口。
大數據實驗教學系統由六大模塊組成：系統管理模塊、課程教學模塊、實訓教學模塊、成績管理模塊、考試管理模塊、學習經歷模塊。包含40多門大數據課程，900多個實驗，十余個大數據綜合行業應用案例。實驗內容設計以大數據平臺構建到大數據挖掘可視化為軸心，涵蓋大數據分析處理各個階段的核心技術內容教學。
編寫專業課程規劃、實訓教學大綱等課程方案支持；校企合作，共同研發教學資源與特色教材，聯合教材出版；提供學生在企業頂崗實習機會。
內容設計貼合高校教學需求,系統中包括40多門大數據課程以及30多門大數據綜合實訓課，課程內容的設計更加符合高校學生學習場景。
滿足多場景架構需求,采用Docker與KVM混合虛擬化云平臺技術，SimpleBDT可以支持不同場景下的信息安全、云計算、大數據、人工智能等實驗鏡像，實現“一平臺，多用處”。
包含jupyter、VNC、webssh、webIDE四種實驗形式，同時支持單人模式、團隊模式、連續實驗模式、全開啟/全關閉答案模式、半關閉監測未掌握率模式。
將教師授課信息與學生學習信息可視化展示，教師可根據學生的學習情況調整的教學計劃，更有針對性展開教學安排。
教師可預約上課所需資源，系統提前為學生預留上課資源；老師可手動釋放自由學習學生線上環境，節約資源，提高教學實踐的流暢性。
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