大數(shù)據(jù)教育實訓平臺技術(shù)要求序號貨物名稱技術(shù)要求1大數(shù)據(jù)教育實訓平臺1.1系統(tǒng)可實現(xiàn)管理員、教師、學生三級管理權(quán)限；1.2支持管理員建立班級，管理班級信息和人員；1.3支持管理員批量導入用戶，對用戶進行權(quán)限分配；1.4支持管理員創(chuàng)建課程信息，創(chuàng)建課程計劃；1.5支持生成用戶后賦予用戶統(tǒng)一初始密碼，用戶使用初始密碼登錄后修改密碼。支持用戶忘記密碼時通過管理員重置密碼；1.6支持上傳圖片替換學生教師端首頁Banner；1.7支持添加自定義功能；1.8支持查閱多種形式課件文檔的功能，包含但不限于課程簡介、視頻文檔、課件；1.9支持用戶在觀看課件時繼續(xù)上次的觀看進度；1.10支持用戶在課件學習過程中記錄筆記，并可在個人中心中查看所有記錄；1.11支持學生查看課程中的實驗完成狀態(tài)，顯示實驗學習進度；1.12支持教師對課件進行授課標記，記錄授課進度，并快速定位最近一次授課記錄；1.13支持教師對實驗指導書設(shè)置復制權(quán)限，設(shè)置后學生無法拷貝指導書內(nèi)容；1.14支持用戶查看自己的提問、回答、筆記記錄；1.15支持教師查看所在班級的學生信息，查看學生的實驗報告；1.16支持管理員按照平臺規(guī)則上傳自有的課程資源到資源庫，在資源庫可調(diào)取平臺教學資源，自定義組合課程；1.17支持管理員在線錄入實驗指導書，并按照實驗步驟分節(jié)錄入；1.18支持用戶參與考試、自動評分、查看考試結(jié)果、查看答案解析；1.19支持教師查看學生的考試結(jié)果、支持管理員批量導入試題、發(fā)布考試、查看考試結(jié)果；1.20配置考試防切屏、防F12、防復制、分頁顯示、斷點重連、限制答題時間功能；1.21支持教師和學生用戶瀏覽平臺的公開數(shù)據(jù)，并根據(jù)行業(yè)分類篩選查看數(shù)據(jù)；1.22支持用戶上傳自有數(shù)據(jù)到平臺，可設(shè)置數(shù)據(jù)的開放權(quán)限1.23支持管理員對平臺的所有數(shù)據(jù)進行管理；1.24配置數(shù)據(jù)審核功能，按照規(guī)則對平臺所有數(shù)據(jù)資源進行自動審核，以保證平臺的安全性；1.25配置學生學習記錄的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，包含但不限于實驗時長、互動統(tǒng)計和實驗次數(shù)，以及與其它學生的數(shù)據(jù)比對功能；1.26支持教師查看學生用戶的學習時長、平均分數(shù)、合格分布、互動次數(shù)等，可按照班級和課程查看數(shù)據(jù)列表；1.27使用CentOS7以上系統(tǒng)開發(fā)，以WEB形式展現(xiàn)；1.28支持私有化部署；1.29應(yīng)用層使用Java開發(fā)語言，微服務(wù)架構(gòu)；1.30充分利用linux多用戶，多任務(wù)特性，實現(xiàn)高并發(fā)、輕量級；1.31支持用戶查看實驗指導書，指導書按照實驗步驟進行拆分，可點擊步驟目錄進行跳轉(zhuǎn)。用戶跟隨實驗指導書完成實驗；1.32支持用戶觀看實驗視頻，跟隨實驗視頻完成實驗；1.33支持用戶在實驗環(huán)境內(nèi)進行多次重復實驗；1.34支持用戶在實驗過程中上傳文件到平臺，并在實驗環(huán)境內(nèi)讀取操作文件；1.35支持用戶脫離實驗指導書，在自主實驗?zāi)K選擇實驗環(huán)境后進行自主練習；1.36支持用戶在實驗過程中提問或回答他人的提問，進行互動交流；1.37支持用戶在實驗過程中填寫實驗報告中的實驗反饋和實驗心得；1.38配置平臺上課程的實驗所需的大數(shù)據(jù)實驗操作環(huán)境，包括但不限于Python、Scala、HDFS、MapReduce、Hive、HBase、Kafka、Flume、Sqoop、Spark、Storm；1.39支持用戶保存并提交實驗報告，并可查看報告及下載日志；1.40支持實驗報告自動評分功能，學生在實驗完成后提交報告，系統(tǒng)自動按照規(guī)則進行計分，計算成績；1.41支持教師查看和下載學生用戶的實驗報告詳情，查看學生實驗報告的得分并可以查看班級學生的實驗報告概況，班級實驗的完成率等；1.42支持實驗報告按照實驗過程、實驗反饋、實驗時間、實驗心得的計分比例進行評分。其中實驗時間與實驗反饋的計分比例可由管理員進行設(shè)置；1.43課程資源須部署在大數(shù)據(jù)實驗平臺上，配置課程大綱、理論課程資料、實驗指導書和實驗指導視頻；1.44至少配置一門國際認證大數(shù)據(jù)課程的教學材料，該認證須在國際認證考試中心Prometric或VUE可查；1.45Hadoop技術(shù)原理課程：配置課程大綱、課件PPT、實驗指導書、實驗錄屏資源，包含但不限于以下知識點及實驗：Hadoop與大數(shù)據(jù)概述、HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式批處理和Yarn資源調(diào)度系統(tǒng)、HBase分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫、Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫、Flume海量日志聚合、Sqoop數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；1.46大數(shù)據(jù)流式計算引擎課程：配置課程大綱、課件PPT、實驗指導書、實驗錄屏資源，包含但不限于以下知識點及實驗：流式計算引擎概述、Storm技術(shù)概述、SparkStreaming技術(shù)概述、Flink技術(shù)概述、Storm計算引擎架構(gòu)、Storm策略機制、Storm操作基礎(chǔ)、Storm高層應(yīng)用Trident、Flink常用API、Flink時間處理、Flink狀態(tài)管理、Spark架構(gòu)、Spark工作流程、RDD、DataSet/DataFrame、SparkStreaming、StructedStreaming；1.47數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)：配置課程大綱、課件PPT、實驗指導書、實驗錄屏資源，包含但不限于以下知識點及實驗：數(shù)據(jù)挖掘介紹，數(shù)據(jù)預處理與特征提取、數(shù)據(jù)挖掘算法模型、模型優(yōu)化與評估及相關(guān)實驗；1.48Scala程序設(shè)計：配置課程大綱、課件PPT、實驗指導書、實驗錄屏資源，包含但不限于以下知識點及實驗：Scala基礎(chǔ)語法、Scala函數(shù)式編程、Scala面向?qū)ο缶幊獭㈦[式轉(zhuǎn)換和隱式參數(shù)、模塊化編程；1.49Python程序設(shè)計：配置課程大綱、課件PPT、實驗指導書、實驗錄屏資源，包含但不限于以下知識點及實驗：Python語言環(huán)境介紹、Python語言基礎(chǔ)、Python面向?qū)ο蠛喗椤ython數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法；1.50數(shù)據(jù)采集與ETL：配置課程大綱、課件PPT、實驗指導書、實驗錄屏資源，包含但不限于以下知識點及實驗：ETL簡介、Flume技術(shù)原理、Sqoop技術(shù)原理、Flume流數(shù)據(jù)采集、Sqoop數(shù)據(jù)遷移實驗；1.51運營商分析挖掘?qū)崙?zhàn)：配置課程大綱、課件PPT、實驗指導書、實驗錄屏資源，包含但不限于以下知識點及實驗：大數(shù)據(jù)分析與挖掘概覽、數(shù)據(jù)分析思維與挖掘流程、運營商精準營銷、數(shù)據(jù)分析Python編程實驗以及運營商精準營銷實驗；1.52金融風控違約預測實戰(zhàn)：配置課程大綱、課件PPT、實驗指導書、實驗錄屏資源，包含但不限于以下知識點及實驗：金融風控違約檢測概述、金融數(shù)據(jù)預處理、金融風控Python數(shù)據(jù)預處理基礎(chǔ)、金融風控大數(shù)據(jù)存儲、金融風控大數(shù)據(jù)分析框架、金融分類技術(shù)及應(yīng)用、PCA降維以及金融風控違約檢測實戰(zhàn)實驗；2AI教育實訓平臺-公共模塊2.1支持理論教學與實驗教學；2.2創(chuàng)建課程：支持創(chuàng)建導讀，MP4視頻，以及PDF、Markdown文檔多種類型的課程；2.3導讀課件：支持查看HTML格式的學習資源；2.4視頻課件：支持視頻拖動、倍速播放、全屏；2.5文檔課件：支持頁碼定位、縮放、全屏；2.6支持目錄視圖、腦圖視圖、進度視圖三種視圖便捷查看課程內(nèi)容；2.7列表形式：支持顯示課程章節(jié)，支持課件學習跳轉(zhuǎn)入口和實驗操作跳轉(zhuǎn)入口；2.8腦圖形式：支持以思維導圖形式顯示課程章節(jié)，鼠標懸停于章節(jié)可顯示關(guān)聯(lián)課件，支持點擊課件跳轉(zhuǎn)至課程學習頁；2.9進度形式：支持顯示課程章節(jié)與課件、課件統(tǒng)計、累計學習時長、課件學習進度；2.10支持開啟授課模式，該模式下，學生可跟隨進入授課中的課件；2.11支持學生和老師在瀏覽課件文檔時繼續(xù)上次的瀏覽進度；2.12支持從課程封面圖跳轉(zhuǎn)至課程詳情頁，從進入課程處跳轉(zhuǎn)至課程學習頁；2.13支持顯示課程名稱、課程封面圖、課件學習完成率、實驗完成率、授課時間；2.14支持邊欄固定懸浮班級導航，快速定位至班級課程；2.15支持一個學生學習6個班級的課程；2.16支持后臺自定義課程內(nèi)容并發(fā)布課程；2.17課程自定義屬性包括：基本信息、課程目錄、課程資源關(guān)聯(lián)、視頻學習小測驗；2.18支持視頻學習小測驗：在指定的視頻時間點插入考題，一個視頻可在1-5個時間點插入考題。學生學習至該時間點需要答題，答完題目后可選擇從該時間點繼續(xù)觀看學習；2.19課程基本信息支持自定義：課程封面圖、課程名稱、課程編號、課程時長、課程簡介；2.20課程目錄支持自定義章節(jié)標題和章節(jié)上下級結(jié)構(gòu)，支持同級目錄上下移動；2.21支持批量上傳pdf、MP4格式的課程資源；2.22支持在線學習報告、實驗報告、考試報告三種報告；2.23支持學生查看自己的學習報告，學習記錄包括：課程名稱、課程狀態(tài)、學習時長、學習進度；2.24支持老師查看各班級匯總學習報告；2.25支持老師查看單一班級中的學習報告；2.26支持老師查看班級中各學員學習報告；2.27支持老師查看學員的課件詳情學習報告；2.28支持老師按照時間段篩選學習報告；2.29支持老師導出學習報告；2.30支持學生查看自己的實驗報告，實驗記錄包括：實驗名稱、課程名稱、通過情況、報告詳情；2.31支持實驗報告按照實驗時間、實驗步驟測驗進行評分。其中實驗時間與實驗測驗的計分可由老師自由配置；2.32支持自動生成用戶實驗報告，支持實驗報告自動評分，即學生在實驗完成后，系統(tǒng)自動按照規(guī)則進行計分；2.33支持老師查看各班級匯總實驗報告；2.34支持老師查看單一班級中的實驗報告；2.35支持老師查看班級中各學員實驗報告；2.36支持老師查看學員的匯總實驗報告；2.37支持老師查看學員單個實驗詳情報告；2.38支持老師按照時間段篩選實驗報告；2.39支持老師導出實驗報告；2.40支持學生查看自己的考試報告，考試記錄包括：試卷名稱、最高得分、及格分數(shù)、考試結(jié)果、考試結(jié)果詳情；2.41支持老師查看各班級匯總考試報告；2.42支持老師查看單一班級中的考試報告；2.43支持老師查看班級中各學員考試報告；2.44支持老師查看學員最后一次考試詳情；2.45支持老師查看試卷錯題率；2.46支持老師查看學生的考試結(jié)果；2.47支持每周刷新顯示1個優(yōu)秀班級，1位學習尖兵；2.48支持每天刷新顯示班級學習完成率、班級實驗通過率、班級課程數(shù)量、班級人數(shù)；2.49支持顯示老師最近授課的3個課程；2.50支持為老師顯示授課老師展示最近授課的課件名稱、最近授課時間、班級學習完成率、授課老師；【提供截圖證明掃描件】2.51支持顯示學生最近學習的3個課程；2.52支持為學生展示最近學習的課件名稱、最近授課時間、班級學習成率、授課老師；2.52支持為學生顯示最近操作實驗的3個課程名稱，以及相應(yīng)課程下最近操作的實驗名稱，支持展示實驗通過率；2.54支持直接跳轉(zhuǎn)至學生上次操作的實驗；2.55支持新增與發(fā)布試卷；2.56試卷自定義信息包括：基本信息、答題規(guī)則、防作弊規(guī)則；2.57支持試卷支持自定義基本信息：試卷封面圖、試卷名稱、試卷編號、試卷總分、及格分數(shù)、考試時長、最短交卷時間；2.58支持自定義答題規(guī)則：試卷有效時間、可考次數(shù)，支持設(shè)置考試過程不反饋結(jié)果、實時反饋結(jié)果、實時反饋結(jié)果與解析三種方式；支持設(shè)置考試提交后、有效時間結(jié)束后、不可查看等三種查看答案方式，支持設(shè)置查看考試通過情況、分數(shù)、答案、解析、錯題等考試結(jié)果內(nèi)容。支持編輯考試須知；2.59支持自定義防作弊規(guī)則：支持設(shè)置試卷數(shù)量；支持設(shè)置多次考試試卷隨機、題目亂序、選擇題選項亂序；支持內(nèi)容不可復制、禁止使用F12，支持防切屏，支持設(shè)置最多允許切屏次數(shù)；2.60創(chuàng)建試卷時，支持按照考點組織考題；2.61支持使用模板批量上傳考題；2.62支持反饋考題上傳進度、上傳結(jié)果、上傳失敗清單與失敗原因；2.63支持導出全部考題，支持導出所選部分考題；2.64支持顯示考試結(jié)果信息，包括：考試名稱、考試得分、滿分分值、及格分數(shù)、作答題數(shù)、耗時、可考次數(shù)、已考次數(shù)；2.65支持顯示考試進行狀態(tài)、答題卡、題目信息；2.66支持分頁顯示和逐題顯示，支持單選題、多選題、判斷題；2.67考試進行狀態(tài)包括已答、未答題目，考試進行倒計時；2.68答題卡包括：題目類型、題目數(shù)量、每題作答狀態(tài)；2.69題目信息包括：題干、選項；2.70強制答題模式下，支持斷點重連；2.71支持計時結(jié)束后自動交卷；2.72支持添加自定義功能；2.73系統(tǒng)可實現(xiàn)管理員、老師、學生三類角色授權(quán)；2.74支持管理員批量上傳學生用戶；2.75支持反饋用戶上傳失敗清單與失敗原因；2.76支持管理員建立班級，管理班級信息和人員；2.77支持用戶忘記密碼時通過管理員重置密碼；2.78使用Centos7.5系統(tǒng)（內(nèi)核版本3.10.0-862.el7.x86_64）開發(fā)，B/S架構(gòu)，支持瀏覽器訪問；2.79支持采用私有化部署，支持用戶設(shè)備合理利舊，實現(xiàn)資源高效利用；2.80容器化部署，可維護性好；2.81應(yīng)用層使用Java開發(fā)語言，微服務(wù)架構(gòu)，保障系統(tǒng)的可靠性與穩(wěn)定性；2.82充分利用linux多用戶，多任務(wù)特性，實現(xiàn)高并發(fā)、輕量級；2.83提供AI實驗平臺軟件著作證書掃描件，原件備查；3AI教育實訓平臺-實驗?zāi)K3.1滿足人工智能實驗操作環(huán)境：（1）shell環(huán)境：支持基本的shell命令，如vim、tar、unzip、ssh、scp、mv等等，還支持代碼管理工具命令git、多版本python管理工具pyenv、軟件包管理和環(huán)境管理工具conda、python包安裝工具pip；（2）python環(huán)境：支持python3.6.9；（3）開源機器學習相關(guān)包：numpy、sklearn、pandas、seaborn、missingno、mkl-fft、mkl-random、scipy、statsmodels、xgboost等；（4）開源深度學習框架：Keras、TensorFlow（支持1.13.1和2.0兩個版本的TensorFlow環(huán)境，對應(yīng)到j(luò)upyter上的kernel分別是conda-py3.6.9-tf1.13.1和conda-py3.6.9-tf2.0，在命令行模式下切換環(huán)境：首先激活anaconda3-5.3.1，此時默認使用的是conda-py3.6.9-tf2.0的環(huán)境，使用condaactivatepy3.6.9-tf1.13.1使用的是conda-py3.6.9-tf1.13.1的環(huán)境，其中兩個版本都支持tensorflow-datasets、tensorflow-estimator、tensorflow-metadata等包）。（5）計算機視覺相關(guān)：OpenCV、Pillow、scikit-image等；（6）自然語言處理相關(guān)：jieba、gensim、spacy、scikit-crfsuite、nltk、pyaudio、pyltp等；（7）網(wǎng)絡(luò)相關(guān)：requests、urllib3、tornado、flask、beautifulsoup4等；（8）可視化相關(guān)：matplotlib、graphviz、mglearn、tensorboard等；（9）數(shù)據(jù)庫相關(guān)：pymysql、sqlalchemy等；（10）其他：certifi、chardet、Cython、future、gevent、h5py、ipython、ipywidgets、json5、jupyter、lxml、Markdown、networkx、pycurl、pydot、pyyaml、six、qtpy、zhconv等；（11）支持R語言；（12）支持用戶實驗記錄數(shù)據(jù)持久化；（13）支持在線交互式編程；3.2支持實驗指導與實驗操作區(qū)同屏顯示；3.3支持跟隨步驟化實驗指導書，實驗視頻練習；3.4支持跟隨實驗指導書校對實驗結(jié)果；3.5支持脫離實驗指導書自主練習；3.6支持用戶在實驗過程中提問或回答他人的提問，進行互動交流；3.7支持用戶在實驗過程中按步驟作答提交，系統(tǒng)實時反饋；3.8支持用戶在實驗環(huán)境內(nèi)進行多次重復實驗；3.9支持實時在線實驗人數(shù)統(tǒng)計與強制下線功能：資源緊張時，可按照實際排課，篩選出當前沒有實驗課，但是卻在占用資源進行實驗的班級學生，選中用戶強制下線，從而為當下課堂實驗教學預留充分的環(huán)境資源。4AI教育實訓平臺-課程模塊4.1配置至少一門人工智能國際認證課程，該認證須在國際認證考試中心Prometric或VUE可查；4.2課程資源須部署在AI實驗平臺上，配置課程大綱、理論課程資料、實驗指導書和實驗指導視頻；4.3配置《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用》課程：配置《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用》課程課程大綱、理論課程資料、實驗指導書及實驗運行環(huán)境，包含但不限于以下知識點及實驗：數(shù)據(jù)挖掘前置知識：數(shù)據(jù)挖掘流程、Python編程基礎(chǔ)；數(shù)據(jù)挖掘算法基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)預處理方法、特征工程方法、模型優(yōu)化與評估方法；數(shù)據(jù)挖掘算法分類：回歸算法、分類算法、聚類技術(shù)及其應(yīng)用；4.4配置《機器學習技術(shù)》課程：配置《機器學習技術(shù)》課程課程大綱、理論課程資料、實驗指導書及實驗運行環(huán)境，包含但不限于以下知識點及實驗：機器學習簡介及數(shù)學基礎(chǔ)：機器學習簡介、機器學習預備知識、機器學習算法、機器學習數(shù)學基礎(chǔ)；機器學習算法詳解：回歸算法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、KNN算法、決策樹算法、支持向量機算法、集成算法、聚類算法、降維相關(guān)算法、關(guān)聯(lián)算法；4.5配置《計算機視覺技術(shù)與應(yīng)用》課程：配置《計算機視覺技術(shù)與應(yīng)用》課程課程大綱、理論課程資料、實驗指導書及實驗運行環(huán)境，包含但不限于以下知識點及實驗：計算機視覺：計算機視覺概覽、數(shù)字圖像基礎(chǔ)；圖像預處理：圖像的灰度變換、圖像的幾何變換、形態(tài)學處理方法、圖像濾波方法；圖像特征提取：SIFT尺度不變特征變換、HOG方