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据调查，网络金融制造行业优秀人才空缺超出三百万，大数据金融优秀人才均值月工资达两万，大数据金融优秀人才“一将难求”
更为欠缺的是大数据风控优秀人才和剖析优秀人才，包含从初中级到高級的各种大数据挖掘、统计分析模型优秀人才等
流行招聘平台数据信息显示信息，17年金融业风险控制职位招骋需要量较2017年同期增长超出20%
?可以信赖的试验自然环境
1)根据Docker容器技术，可一瞬间建立随时随地运作的试验自然环境
2)使用多台设备就可以虚似出很多试验群集，便捷几百客户另外使用
3)选用Kubernates器皿编辑构架管理方法群集，客户试验群集防护、互相影响
4)客户可按需自身配备包括Hadoop、HBase/Hive、Spark、Storm等部件的群集，或运用服务平台出示的一键构建群集作用迅速构建
5)内嵌大数据挖掘等实验教学数据信息，可导进高等院校各科数据信息开展课堂教学、科学研究，校外培训组织一样可用
?对于金融业运用的互联网大数据试验
在互联网大数据试验服务平台2.1版本号的基本上，互联网大数据试验服务平台（金融版）进一步丰富多彩了试验內容。除开具有多节点的Spark群集试验以外，还具有大数据挖掘和数据统计分析的R语言和Python的金融业实例试验，包含新浪股票数据信息、股票数据的预备处理和剖析、时间序列分析剖析、对美国房子价钱模型并预测分析、航空燃油的交叉式对冲交易、多元化线性回归科学研究在我国经济发展、信贷风险管理方法、夏普比率与最大回撤和最大回撤時间、最佳风险资产组成、预测分析股市行情等。实际试验以下：
1.R语言试验：剖析新浪股票数据信息
2.R语言试验：个股网页爬虫与剖析 （一）
3.R语言试验：个股网页爬虫与剖析 （二）
4.R语言试验：时间序列分析剖析-ARIMA实体模型（一）
5.R语言试验：时间序列分析剖析-指数值光滑实体模型（二）
6.R语言试验：对美国房子价钱模型并预测分析
7.R语言试验：航空燃油的交叉式对冲交易
8.R语言试验：多元化线性回归科学研究在我国经济发展
9.R语言试验：信贷风险管理方法：VaR 和 ES
10.R语言试验：信贷风险管理方法：Delta-normal方式 测算 VaR 和 ES
11.R语言试验：信贷风险管理方法：历史时间模拟法、蒙特卡罗模拟法测算 VaR 和 ES
12.R语言试验：信贷风险管理方法：分位数回归法测算 VaR
13.R语言试验：剖析股票大盘指数的GARCH效用
14.R语言试验：创建VAR实体模型剖析协同内生变量的动态性关联（一）
15.R语言试验：创建VAR实体模型剖析协同内生变量的动态性关联（二）
16.Python试验：夏普比率与最大回撤和最大回撤時间
17.Python试验：最佳风险资产组成(一)
18.Python试验：最佳风险资产组成(二)
19.Python试验：预测分析股市行情
20.Python试验：根据CAPM实体模型的预期收益率与具体回报率
21.Python试验：国际航空公司顾客价值评估
22.Python试验：走电窃电客户行为分析与恶性事件鉴别（一）
23.Python试验：走电窃电客户行为分析与恶性事件鉴别（二）
24.Python试验：电子商务商品评价数据信息情感分析
25.Python试验：即时中国与美国货币转换
26.Python试验：运用层级聚类算法开展根据定位数据信息的商铺投资前景
27.Python试验：软件系统负荷剖析与硬盘容积预测分析（上）
28.Python试验：软件系统负荷剖析与硬盘容积预测分析（下）
29.Hadoop综合性实战演练：推荐算法
30.Hadoop综合性实战演练：信贷风险评定
试验包含大数据金融实战演练、大数据挖掘等基本原理认证、综合性运用、独立设计方案及自主创新的多层面试验內容，每一个试验展现详尽的试验目地、试验內容、实验原理和试验步骤具体指导，参考指南就可以轻轻松松进行每一个试验。
互联网大数据试验服务平台（金融版）试验明细
编号
试验名字
试验指南
试验编码
试验
数据信息
课堂教学
视頻
金1
R语言试验：剖析新浪股票数据信息
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金2
R语言试验：个股网页爬虫与剖析 （一）
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金3
R语言试验：个股网页爬虫与剖析 （二）
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金4
R语言试验：时间序列分析剖析-ARIMA实体模型（一）
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金5
R语言试验：时间序列分析剖析-指数值光滑实体模型（二）
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金6
R语言试验：对美国房子价钱模型并预测分析
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金7
R语言试验：航空燃油的交叉式对冲交易
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金8
R语言试验：多元化线性回归科学研究在我国经济发展
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金9
R语言试验：信贷风险管理方法：VaR 和 ES
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金10
R语言试验：信贷风险管理方法：Delta-normal方式 测算 VaR 和 ES
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金11
R语言试验：信贷风险管理方法：历史时间模拟法、蒙特卡罗模拟法测算 VaR 和 ES
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金12
R语言试验：信贷风险管理方法：分位数回归法测算 VaR
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金13
R语言试验：剖析股票大盘指数的GARCH效用
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金14
R语言试验：创建VAR实体模型剖析协同内生变量的动态性关联（一）
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金15
R语言试验：创建VAR实体模型剖析协同内生变量的动态性关联（二）
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金16
Python试验：夏普比率与最大回撤和最大回撤時间
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金17
Python试验：最佳风险资产组成(一)
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金18
Python试验：最佳风险资产组成(二)
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金19
Python试验：预测分析股市行情
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金20
Python试验：根据CAPM实体模型的预期收益率与具体回报率
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金21
Python试验：国际航空公司顾客价值评估
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金22
Python试验：走电窃电客户行为分析与恶性事件鉴别（一）
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金23
Python试验：走电窃电客户行为分析与恶性事件鉴别（二）
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金24
Python试验：电子商务商品评价数据信息情感分析
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金25
Python试验：即时中国与美国货币转换
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金26
Python试验：运用层级聚类算法开展根据定位数据信息的商铺投资前景
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金27
Python试验：软件系统负荷剖析与硬盘容积预测分析（上）
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金28
Python试验：软件系统负荷剖析与硬盘容积预测分析（下）
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金29
Hadoop综合性实战演练：推荐算法
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金30
Hadoop综合性实战演练：信贷风险评定
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1
互联网大数据操作过程
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2
HDFS试验：布署HDFS集 群
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3
HDFS试验：读写能力HDFS文档
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4
YARN试验：布署YARN群集
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5
MapReduce试验：英语单词记数
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6
MapReduce试验：二次排列
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7
MapReduce试验：电子计数器
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8
MapReduce试验：join实际操作
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9
MapReduce试验：分布式缓存
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10
Hive试验：布署Hive
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11
Hive试验：在建Hive表
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12
Hive试验：Hive系统分区
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13
Spark试验：布署Spark群集
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14
Spark试验：SparkWordCount
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15
Spark试验：RDD综合性试验
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16
Spark试验：Spark综例
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17
Spark试验：Spark-sql
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18
Spark试验：Spark Streaming
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19
Spark试验：GraphX
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20
Zookeeper试验：布署Zookeeper
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21
Zookeeper试验：过程合作
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22
HBase试验：布署HBase
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23
HBase试验：在建HBase表
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24
Storm试验：布署Storm
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25
Storm试验：即时WordCountTopology
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26
Flume试验：文档数据信息Flume至HDFS
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27
Kafka试验：Kafka定阅消息推送实例
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28
Pig实验：Pig版WordCount
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29
Redis试验：Redis布署与简易应用
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30
Redis试验：MapReduce与Spark读写能力Redis
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31
MongoDB试验：读写能力MongoDB
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32
LevelDB试验：读写能力LevelDB
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33
Mahout试验：K-Means
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34
聚类算法试验：应用Spark完成K-Means
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35
随机森林算法试验：应用Spark完成SVM
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36
关联规则优化算法试验：应用Spark完成FP-Growth
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37
综合性实战演练：车辆识别
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38
综合性实战演练：百度搜索引擎
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39
综合性实战演练：推荐算法
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40
综合性实战演练：自然环境互联网大数据
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41
综合性实战演练：智能产品互联网大数据代管
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42
综合性实战演练：信贷风险评定
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43
Python基本：步骤操纵
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44
Python基本：目录和元组
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45
Python基本：词典
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46
Python基本：文档实际操作
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47
Python MR：Python统计分析全国各省大城市总数遍布
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48
Python MR：Python统计分析上海市2017年每个月历史天气
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49
Python MR：Python统计分析上海市2017年每个月空气指数
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50
Python MR：Python统计分析上海与北京2017年平均平均气温比照
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51
Python MR：Python统计分析上海与北京2017年空气指数比照
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52
Python优化算法：决策树分类
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53
Python优化算法：随机森林归类
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54
Python优化算法：朴素贝叶斯归类
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55
Python优化算法：K近期邻归类
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56
Python优化算法：svm算法归类
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57
Python优化算法：K-means聚类算法
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58
Python优化算法：DBSCAN聚类算法
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59
Python优化算法：多元回归分析
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60
Python优化算法：Apriori关联规则
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61
Python实战演练：随机森林归类空气指数
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62
Python实战演练：地区地理坐标聚类算法
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63
Python实战演练：重归预测分析空气系数
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64
R语言基本：步骤操纵
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65
R语言基本：文档实际操作
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66
R语言基本：数据帧
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67
R语言基本：因素实际操作
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68
R语言优化算法：决策树分类
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69
R语言优化算法：随机森林归类
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70
R语言优化算法：贝叶斯分类
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71
R语言优化算法：KNN归类
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72
R语言优化算法：SVM归类
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73
R语言优化算法：K-means聚类算法
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74
R语言优化算法：DBSCAN聚类算法
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75
R语言优化算法：多元回归分析
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76
R语言优化算法：Apriori关联规则试验
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77
R语言优化算法：时间序列分析剖析
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78
R语言实战演练：重归预测分析空气系数
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79
R语言实战演练：按月开展时间序列分析预测分析溫度
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80
R语言实战演练：地区地理坐标聚类算法
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81
R语言实战演练：随机森林归类空气指数
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82
Linux基本：常见基础指令
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83
Linux基本：文档实际操作
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84
Linux基本：sed
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85
Linux基本：awk
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86
Python实战演练:抓取双色球开奖信息内容数据信息
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87
Python实战演练：抓取影片信息内容
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88
Python实战演练：抓取豆瓣图书信息内容
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89
Python实战演练：抓取网文（1）
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90
Python实战演练：抓取网文（2）
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91
Spark综合性实战演练：自然环境数据信息读写能力
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92
Spark综合性实战演练：GM11预测分析自然环境数据信息
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93
Spark综合性实战演练：词频统计
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94
Spark综合性实战演练：聚类算法学习培训
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95
Spark综合性实战演练：算法学习培训
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96
Spark综合性实战演练：svm算法
√
√
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97
Spark综合性实战演练：随机森林算法学习培训
√
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98
Spark综合性实战演练：日志分析系统
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99
Spark综合性实战演练：ALS优化算法强烈推荐
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100
Spark综合性实战演练：分词算法
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?多元化的大公共数据
服务平台同歩出示由清华博士研究生、南京市互联网大数据研究所校长、我国大数据的应用同盟人工智能技术权威专家联合会负责人刘鹏专家教授榜首的专业团队出版发行的《云计算》、《大数据》、《大数据实验手册》（《云计算》早已被全国高校选用，其被引入量稳居CNKI中国计算机类书籍被引入量前端），相互丰富多彩了互联网大数据试验服务平台（金融版）的教学资源。
另外，中国专业领域排行居前的网址——大数据世界（thebigdata.cn）、云计算技术全球（chinacloud.cn）等将出示配套设施PPT与最前沿資源，让大数据金融学习培训越来越更为轻轻松松。
?丰富多彩的作用运用
1)集成化培训系统
大量试题：出示归类规范试题，试题可自定归类，可拓展考题
考卷转化成：可依照设计方案难度系数总体目标自动生成考卷，包含单项选择题，简答
在线模拟考试：出示在线模拟考试作用
輔助得分：一部分题目考题（单项选择题）全自动得分
2)集成化大数据挖掘及数据分析工具
提交数据信息：客户提交数据文档至服务平台（csv格式文档）
特定目录：选中特定待发掘数据分析表列（选取）
挑选优化算法：选中可用的大数据挖掘优化算法（归类，聚类算法，决策树算法...）
数据展示：挑选适合的数据展示方法（饼状图，柱形图，散点图等）
?提升的试验步骤
建立自然环境：系统软件依照学员试验內容全自动建立所需试验自然环境
实验过程：学员参考试验指南进行试验，并纪录试验步骤，转化成实验数据
递交汇报：学员递交汇报，老师可依据实验数据递交状况，管理方法操控试验进展
老师得分：老师依据学员实验数据內容的准确性、一致性和时效性评分
2017年末迄今，南京数次举行的互联网大数据师资力量培训机构，根据《大数据》、《大数据实验手册》及其云创互联网大数据出示的互联网大数据试验服务平台，协助在场老师们跑能通Hadoop、Spark等好几个互联网大数据试验，使她们越过了“从基础理论到实践活动，从了解到使用过”的门坎，广受学生五星好评。
现阶段，郑大、成都市理工学院、西北工业大学、金陵科技学校、重庆市师范学校、西南大学、重庆市文理学院、天津农学院、信阳市师范大学、西京学院、郑州升达对外经济贸易经济学院、镇江市高职职业技术学校、新疆电信、软通动力等典型性客户企业早已取得成功运用云创出示的互联网大数据试验服务平台，完成了互联网大数据教学研究试验室的基本建设工作中。
本文地址：http://www.tjhuahai.cn/caopanbao/5284.html
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