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大数据分析系统
发布日期:2020-10-28 阅读次数: 字体大小:

在线大数据/人工智能教育解决方案
全面的大数据/人工智能实战课程、竞赛管理、研发体系,灵活集成各种新型工具,提供在线编程、研发、集成环境、满足企业、高校、科研教学业务需求。
 
行业现状
 
教学模式单一
在线PPT,白板,视频等教学模式,难以维持学习兴趣;而真实在线的终端式交互,使用即开即用的大数据环境,从一行行敲击命令中学习大数据技术,才能真正的从技术实战的角度一窥大数据技术的究竟。
 
系统缺乏可扩展性
传统在线教育平台受制于一次性软硬件投入,硬件贬值快,软件更新困难,难以跟上快速变化的技术变革。
 
系统使用率低
难以在不同课程,不同班级间共享资源;系统建设时间长,闲置时间长。
 
课堂效果难保障
使原本难以评估的课堂效果,通过在线实操的授课方式,实现自动化监测和数字评估,有效促进教学质量提升。
 
方案构成

 
应用场景
 

在线教育企业
快速部署在线教育互动平台,支持基础教育,通用教育,大数据,人工智能教育等等分级别,多场景梯次型场景,提供,学习,联系,追踪,互动,智能推荐的一站式服务。
 

教育科研机构
为教育科研机构提供易用的,环境稳定,持续升级的在线机器学习,人工智能实验教育环境,提供数据,实验同环境,研究成果易分析,实验数据全防护的完整服务。
 

高等教育及大专院校
为高校,大专院校平台提供专业的,即开即用的大数据课程在线体系,能够对接官方教育评分体系,能够对接官方教育评分体系,为学生提供立体的学习,评分,分析,追踪体系。
 
方案优势
 
完整的产品体系
可以提供计算机基础,数据库,储存,大数据,人工智能,机器学习以及大数据安全,所用课程所需的在线实验环境,并提供持续不断跟进技术革新,在线调整和升级课程设置。
 
大数据平台能力
提供了大数据收集,储存,分析,可视化的一站式平台,帮助教育行业客户快速提升对业务状况及用户学习行为的实时洞察力。
 
按需建设及使用
快速按需实施,轻松应对开学季、毕业季的教学需求以及突发的科研计算;同时在需求淡季能自动降容来确保资源使用不浪费。
 
优秀的性能
夯实的系统基础,提供高可用且性能优秀的平台;能够应对随时增长的应用容量,并且保证高效的资源使用率,完善的多用户管理,细粒度的资源共享,充分利用硬件资源。
 
灵活的横向扩展能力
依托BDOS通用性大数据平台的特性,能轻松扩展至TensorFlow、Pytorch、Zeppelin的学习和实验平台;同时对、新组件/系统的支持也非常的轻松,Presto、Cassandra、MongDB等等都能够轻易在原有的解决方案上进行扩展。
 
安全稳定
提供全程操作审计和监控;用户安全组配置;统一授权/验证,满足教育行业核心数据的安全诉求,避免数据资产泄露,保障教学的安全与可用性。
 

建站经验
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