江苏/南京-2025-07-19 00:00:00
金审学院****年数据科学与大数据技术专业实验室建设项目更正公告
各投标人、潜在供应商,金审学院****年数据科学与大数据技术专业实验室建设项目经研究作如下更正:
一、更正内容:
*、原“第四章采购项目需求 二、技术要求 *、教学平台(*)大数据技术教学平台功能指标”
序号 | 课程/实训名称 | 主要实验项目 |
* | 数据采集与预处理 数据采集与预处理实训 | 数据采集 数据预处理 数据可视化 *****采集与传输 *****转换与处理 【现场演示】 |
* | 数据库系统 | *****数据库基础操作 *****分布式数据库实验,包括: *****安装配置 ***** *****基本操作 用户表设计 ***** **** ***创建学生表 ***** **** ***创建课程表 |
* | 数据分析与挖掘 | 分类归纳*决策树 分类归纳*随机森林 分类归纳*贝叶斯 分类归纳**** 分类归纳*支持向量机 分类归纳*人工神经网络 聚类分析******* 聚类分析*层次聚类 聚类分析*基于密度 关联分析******** 关联分析********* |
* | 数据分析与挖掘实战 | 支持开展实战项目,例如: ***网络信贷风险评估(***模型) ******爬虫助力疫情数据追踪(********) 电力窃漏电用户识别(随机森林) 根据刷卡经纬度信息分析乘客上车站点(*****聚类/**矩阵) 广电大数据营销推荐(协同过滤) 航空公司客户价值分析(*******聚类) 基于数据挖掘的上市公司高送转预测(*****回归/随机森林) 家用热水器用户行为分析(**神经网络) 交通事故成因分析(*******聚类/逻辑回归) 竞赛网站智能推荐服务(*******聚类) 铁路客流量预测(*****模型) 游客目的地印象分析(***/******) 自然语言理解实训 【现场演示】 |
* | 大数据开发与应用 | ******大数据技术基础实验 *****大数据技术与应用实验(搭建*****环境、搭建开发环境、编程) |
* | 实时数据处理技术 实时数据处理技术实训 | *********大数据处理实验 ***** 大数据实时处理实验 *****数据流处理实验 【现场演示】 |
* | 数据仓库原理与技术 | ****安装配置实验 ****数据仓库操作实验 ****内外部表创建实验 ****数据导入导出实验 ***查询语句实验 |
* | 深度学习 | 例如: ******电影用户性别预测(******) ******使用***实现鸢尾花分类(******) 餐饮大数据智能推荐(*****/协同过滤) 广电大数据用户画像(*****/***) 广电用户标签计算(******/*****/****) 广告流量作弊识别(*****/随机森林) 航空客户乘机数据预处理(****) 信用贷款风险分析(*******/****/********/**********) 竞赛网站目标用户智能识别(**********) 热门博文实时推荐(***** *********) 网络入侵用户自动识别(******/****/*****) 用户社交网络分析(***** ******) 芝加哥交通违反记录分析(******/*******) 【现场演示】 |
* | 数据可视化技术 | 基本图形(折线图、散点图、饼图、条状图)绘制 关系图(特征关系图、矩阵图)绘制 分析图(分布图、回归图、网格图、地理图等)绘制 实训:分析*********年人口数据特征间的关系 实训:分析*********年人口数据各个特征的分布与分散状况 |
** | 非结构化大数据分析 非结构化数据处理综合实训 | 数据导入与转换 数据探索 数据预处理与建模 制作词云图 【现场演示】 |
现改为:
序号 | 课程/实训名称 | 主要实验项目 |
* | 数据采集与预处理 数据采集与预处理实训 | 数据采集 数据预处理 数据可视化 *****采集与传输 *****转换与处理 【现场演示】 |
* | 数据库系统 | *****数据库基础操作 *****分布式数据库实验,包括: *****安装配置 ***** *****基本操作 用户表设计 ***** **** ***创建学生表 ***** **** ***创建课程表 |
* | 数据分析与挖掘 | 分类归纳*决策树 分类归纳*随机森林 分类归纳*贝叶斯 分类归纳**** 分类归纳*支持向量机 分类归纳*人工神经网络 聚类分析******* 聚类分析*层次聚类 聚类分析*基于密度 关联分析******** 关联分析********* |
* | 数据分析与挖掘实战 | 包括**项以上实战项目,技术上应覆盖以下类别: 网络数据爬取; 文本处理和统计; 文本情感分析; 文本***; 序列推荐(协同过滤或其他算法); 特征工程(变换、选择、降维); 聚类分析(******及其他算法); 关联分析; 分类分析(人工神经网络); 回归分析(线性及********); 集成学习模型; 时间序列分析(***模型); 【现场演示】 |
* | 大数据开发与应用 | ******大数据技术基础实验 *****大数据技术与应用实验(搭建*****环境、搭建开发环境、编程) |
* | 实时数据处理技术 实时数据处理技术实训 | *********大数据处理实验 ***** 大数据实时处理实验 *****数据流处理实验 【现场演示】 |
* | 数据仓库原理与技术 | ****安装配置实验 ****数据仓库操作实验 ****内外部表创建实验 ****数据导入导出实验 ***查询语句实验 |
* | 深度学习 | 包括*项以上实战项目,应在以下平台或架构上完成,涉及到对相应技术的应用: ******; *****; *******; ***** ******; ****; *******; *********; ***** *****; 【现场演示】 |
* | 数据可视化技术 | 基本图形(折线图、散点图、饼图、条状图)绘制 关系图(特征关系图、矩阵图)绘制 分析图(分布图、回归图、网格图、地理图等)绘制 实训*项:覆盖**种以上不同绘图类型。 |
** | 非结构化大数据分析 非结构化数据处理综合实训 | 数据导入与转换 数据探索 数据预处理与建模 【现场演示】 |
二、其余内容不变
三、凡对本次更正内容提出询问,请按以下方式联系。
项目联系人:张老师
电子邮件:**********@***.***