1、“智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)中級(jí)課程大綱、課程概要課程名稱中文：智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)(中級(jí))英義：IntelligentComputingPlatformApplicationDevelopment(IntermediateLevel)課程代碼課程學(xué)分4課程學(xué)時(shí)共96學(xué)時(shí),理論64學(xué)時(shí),實(shí)踐32學(xué)時(shí)課程類別通識(shí)教育：根底課程核心課程一般課程拓展專業(yè)課程專業(yè)教育：根底課程核心課程拓展課程課程性質(zhì)必修選修適用專業(yè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算機(jī)信息治理、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與維護(hù)、軟件技術(shù)、軟件與信息效勞、智能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、人工智能技術(shù)服務(wù)等先修課程操作系統(tǒng)原理與技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)原理與技術(shù)、ETL數(shù)據(jù)整合與處理、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、大

2、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、軟件測(cè)試技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)后續(xù)課程綜合實(shí)訓(xùn)、頂崗實(shí)習(xí)開(kāi)設(shè)學(xué)期第一學(xué)期第二學(xué)期第三學(xué)期第四學(xué)期第五學(xué)期第六學(xué)期教學(xué)方式面授實(shí)驗(yàn)實(shí)踐網(wǎng)絡(luò)研討其他二、課程定位本課程是人工智能技術(shù)效勞等專業(yè)的專業(yè)核心課程,主要目標(biāo)是培養(yǎng)人工智能技術(shù)效勞等專業(yè)學(xué)生的智能計(jì)算開(kāi)發(fā)軟件系統(tǒng)的安裝部署、系統(tǒng)治理、系統(tǒng)調(diào)測(cè)、數(shù)據(jù)處理和人工智能根底算法及中級(jí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)測(cè)試等水平.通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)能完成軟件開(kāi)發(fā)系統(tǒng)的軟件安裝部署、計(jì)算資源調(diào)測(cè)、人工智能根底算法產(chǎn)品的應(yīng)用開(kāi)發(fā)測(cè)試等工作任務(wù).本課程以企業(yè)需求為導(dǎo)向,通過(guò)與華為等世界級(jí)主流企業(yè)建立密切合作關(guān)系,將企業(yè)的教育資源融入到教學(xué)體系中,保證學(xué)生學(xué)習(xí)到最

3、先進(jìn)和實(shí)用的人工智能技術(shù).學(xué)完本課程后,學(xué)生可以參加智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)1+X認(rèn)證測(cè)試,為將來(lái)走向工作崗位奠定堅(jiān)實(shí)的根底.三、教學(xué)目標(biāo)一知識(shí)目標(biāo)1 .掌握人工智能軟件庫(kù)、IDE的安裝配置的主要工作內(nèi)容；2 .掌握智能計(jì)算平臺(tái)的存儲(chǔ)資源擴(kuò)容和升級(jí)改造原理；3 .掌握人工智能專用型效勞器系統(tǒng)治理的主要工作內(nèi)容；4 .掌握智能計(jì)算平臺(tái)系統(tǒng)調(diào)測(cè)的主要工作內(nèi)容；5 .掌握大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的根本組成和搭建知識(shí)；6 .掌握ETL的根本操作和流程；7 .掌握數(shù)據(jù)標(biāo)注的方法；8 .掌握數(shù)據(jù)庫(kù)治理相關(guān)的知識(shí)；9 .掌握數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)的概念、工具和流程；10 .掌握機(jī)器學(xué)習(xí)根底算法；11 .掌握人工智能根底應(yīng)用軟件開(kāi)

4、發(fā)測(cè)試的流程和方法；二水平目標(biāo)1 .具備人工智能軟件庫(kù)、IDE的安裝配置水平；2 .具備智能計(jì)算平臺(tái)的存儲(chǔ)資源擴(kuò)容和升級(jí)水平；3 .具備人工智能專用型效勞器系統(tǒng)治理水平；4 .具備智能計(jì)算平臺(tái)系統(tǒng)的調(diào)測(cè)水平；5 .能夠搭建和使用大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；6 .能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的ETL;7 .能夠標(biāo)注數(shù)據(jù)；8 .能夠治理數(shù)據(jù)庫(kù)；9 .能夠執(zhí)行日常數(shù)據(jù)的備份與恢復(fù)；10 .能夠運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)與測(cè)試人工智能應(yīng)用軟件.三素質(zhì)目標(biāo)1 .培養(yǎng)學(xué)生掌握智能計(jì)算平臺(tái)軟件的安裝、配置和使用方法；2 .培養(yǎng)學(xué)生團(tuán)隊(duì)意識(shí)、協(xié)作意識(shí)、表達(dá)水平和文檔水平；3 .培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)真負(fù)責(zé)、嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致的工作態(tài)度和工作作風(fēng)；4 .培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新

5、意識(shí)和創(chuàng)新思維；5 .培養(yǎng)學(xué)生標(biāo)準(zhǔn)意識(shí)、操作標(biāo)準(zhǔn)意識(shí)、效勞質(zhì)量意識(shí)、尊重產(chǎn)權(quán)意識(shí)及環(huán)境保護(hù)意識(shí);6 .培養(yǎng)學(xué)生平臺(tái)治理、數(shù)據(jù)治理意識(shí),軟件工程思維.四、課程設(shè)計(jì)本課程立足人工智能和智能計(jì)算人才需求,以企業(yè)實(shí)際智能計(jì)算應(yīng)用案例為載體,以企業(yè)涉及的智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)為核心,以“職業(yè)崗位一學(xué)習(xí)領(lǐng)域一技能知識(shí)點(diǎn)-實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目為主線,以實(shí)際工作技能知識(shí)點(diǎn)為導(dǎo)向,以職業(yè)認(rèn)證為抓手,以企業(yè)需求為依據(jù),從宏觀到微觀,從易到難,從簡(jiǎn)單到復(fù)雜,遵循學(xué)生職業(yè)水平培養(yǎng)的根本規(guī)律,科學(xué)設(shè)計(jì)技能學(xué)習(xí)路線和實(shí)驗(yàn)工程.本課程設(shè)計(jì)了8個(gè)章節(jié)除第1章理論介紹,同時(shí)配套6個(gè)工程.課程的知識(shí)圖譜如圖1所示平臺(tái)喏建平臺(tái)治理w事際部他

6、1圖1?智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)中級(jí)?知識(shí)圖譜五、教學(xué)內(nèi)容安排一理論教學(xué)序號(hào)章節(jié)名稱主要內(nèi)容教學(xué)目標(biāo)學(xué)時(shí)1智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)中級(jí)概述1 .智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)這3個(gè)級(jí)別對(duì)應(yīng)的知識(shí)水平2 .智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)這3個(gè)級(jí)別對(duì)應(yīng)的工作崗位3 .智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)職業(yè)技能中級(jí)局部所需掌握的技能點(diǎn)1. 了解智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)這3個(gè)級(jí)別對(duì)應(yīng)的知識(shí)水平2. 了解智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)這3個(gè)級(jí)別對(duì)應(yīng)的工作崗位3. 熟悉智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)職業(yè)技能中級(jí)局部所需掌握的技能點(diǎn)22人工智能與平臺(tái)搭建1. 人工智能開(kāi)展,包括人工智能的概念、人工智能的次浪潮

7、與低谷,第二次浪潮與低谷,以及第三次浪潮2. 大數(shù)據(jù)與人工智能,包括數(shù)據(jù)的范圍、大數(shù)據(jù)的定義、大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系3. 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí),包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的概念,以及兩者與人工智能的關(guān)系4. Anaconda,包含Anaconda簡(jiǎn)介、特點(diǎn)、基礎(chǔ)配置5. PyCharm,包含PyCharm簡(jiǎn)介、智能編碼協(xié)助功能、Web開(kāi)發(fā)功能和根本配置等6. Eclipse,包含Eclipse簡(jiǎn)介、特點(diǎn)、窗口介紹、子符集修改、Python庫(kù)安裝、運(yùn)行配置等7. TensorFlow、PyTorch、Mxnet、Caffe、MindSpore這5個(gè)人工智能框架的開(kāi)展、功能、特點(diǎn)1 .了解人工智能的根底

8、知識(shí)2 .掌握Anaconda的根底配置3 .掌握PyCharm的根底配置4 .掌握Eclipse的根底配置5 .了解常用的人工智能框架43平臺(tái)治理1 .集群治理介紹,包括伸縮性、可用性、管理性3個(gè)集群治理的主要特性,應(yīng)用集中、部署簡(jiǎn)便、系統(tǒng)監(jiān)控、治理方便4個(gè)集群管理的開(kāi)展趨勢(shì)2 .集群治理工具簡(jiǎn)介,包括AIMax、華為eSightServer、浪潮BCP和SmartKit這4個(gè)集群治理的工具3 .存儲(chǔ)資源治理介紹,包括供給、限制資源、性能監(jiān)視和治理、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)保護(hù)、報(bào)告和本錢(qián)確定5個(gè)存儲(chǔ)資源治理主要任務(wù),存儲(chǔ)虛擬化、統(tǒng)一治理、自動(dòng)化、智能化4個(gè)開(kāi)展趨勢(shì),CABrightStorSRM、E

9、MCControlCenter>富士通SoftekStorageManager、HPOpenViewSAM、IBMTivoliStorageResourceManager和華為FusionStorage這6款存儲(chǔ)資源治理工具簡(jiǎn)介4.存儲(chǔ)資源治理工具FusionStorage,包括公存儲(chǔ)介紹,FusionStorage的系統(tǒng)架構(gòu),擴(kuò)容、升級(jí)改造等存儲(chǔ)資源治理的應(yīng)用5 .系統(tǒng)治理介紹,包括系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控與巡檢、性能分析與優(yōu)化、平安加固、系統(tǒng)故障調(diào)測(cè)4個(gè)系統(tǒng)治理的主要任務(wù)6 .系統(tǒng)治理開(kāi)展趨勢(shì),包括智能化、自動(dòng)化、平安與穩(wěn)定3方面7 .系統(tǒng)治理工具,包:舌IBMSystemsDirector

10、>FusionDirector兩個(gè)系統(tǒng)治理工具簡(jiǎn)介8 .系統(tǒng)治理工具FusionDirector,包括軟件架構(gòu)、智能版本治理、智能部署治理、智能資產(chǎn)治理、智能能效治理、智能故障治理、安全治理9 .文檔治理,包括文檔治理介紹、運(yùn)維報(bào)告定義及其內(nèi)容、技術(shù)支持文檔的內(nèi)容1 .了解集群治理的特性、發(fā)展趨勢(shì)2 .熟悉常用的集群治理工具3 .了解存儲(chǔ)資源治理的主要任務(wù)、開(kāi)展趨勢(shì)4 .熟悉存儲(chǔ)資源治理工具5 .了解系統(tǒng)治理的主要任務(wù)、開(kāi)展趨勢(shì)6 .熟悉常用的系統(tǒng)治理工具7 .了解文檔治理的根本概念8 .掌握運(yùn)維報(bào)告文檔的書(shū)寫(xiě)標(biāo)準(zhǔn)9 .掌握技術(shù)支持文檔的書(shū)寫(xiě)標(biāo)準(zhǔn)64數(shù)據(jù)采集1 .大數(shù)據(jù)米集與處理,包括線

11、下米集、線上采集兩種大數(shù)據(jù)采集技術(shù),批處理、流處理兩種大數(shù)據(jù)處理技術(shù)2 .大數(shù)據(jù)根底組件介紹,包才Flume、Loader、Kafka、MapReduce>Spark、Storm、Flink3 .數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu),包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)4 .數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)與配置,包括離線數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)實(shí)例、在線數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)實(shí)例5 .數(shù)據(jù)采集流程優(yōu)化,包括Flume采集流程優(yōu)化、Kafka性能優(yōu)化,SparkStreaming性能優(yōu)化、Storm性能優(yōu)化、Flink性能優(yōu)化6 .數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)維護(hù),包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、增量數(shù)據(jù)維護(hù)、完整性約束、性能、數(shù)據(jù)采集資源占用率等維護(hù)要素1. 了解大數(shù)

12、據(jù)采集與處理的概念2. 了解大數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)處理的常用組件3. 熟悉數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的架構(gòu)和根底配置4. 了解數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)維護(hù)與流程優(yōu)化方法105數(shù)據(jù)存儲(chǔ)1 .存儲(chǔ)系統(tǒng)維護(hù)和治理,包才HDFS、HBase、Hive2 .存儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化,包括負(fù)載均衡技術(shù)的概述、分類,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的平安性,數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)及復(fù)制策略3 .數(shù)據(jù)庫(kù)日常監(jiān)控,包括SolarWindsDatabasePerformanceAnalyzer、PaesslerPRTG、IderaDiagnosticManager、SQLPowerTools這4種數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控工具的特點(diǎn)4 .數(shù)據(jù)庫(kù)日常運(yùn)維,包括環(huán)境部署、故障處理、性能優(yōu)化、升級(jí)與遷移4種日

13、常運(yùn)維事項(xiàng)1 .了解存儲(chǔ)系統(tǒng)的維護(hù)和管理2 .了解存儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化的根本策略3 .熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)日常監(jiān)控工具4 .掌握數(shù)據(jù)庫(kù)的日常運(yùn)維86數(shù)據(jù)處理1 .ETL常用工具,包括DataPipeline、Kettle、OracleGoldengate和Informatica的特點(diǎn)2 .ETL數(shù)據(jù)整合操作,包括數(shù)據(jù)整合的過(guò)程,建立轉(zhuǎn)換工程、轉(zhuǎn)換、建立任務(wù)這3個(gè)數(shù)據(jù)整合的根本操作3 .ETL任務(wù)流程監(jiān)控、維護(hù)和優(yōu)化,包括任務(wù)和調(diào)度、前后流程的依賴、合理的調(diào)度算法、日志與警告4 .圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注,包括圖像標(biāo)注的任務(wù)類型、常用圖像標(biāo)注工具,圖像標(biāo)注質(zhì)量評(píng)估算法5 .文本數(shù)據(jù)標(biāo)注,包括文本數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)類型、常用文本標(biāo)注

14、工具、文本標(biāo)注質(zhì)量評(píng)估算法及其優(yōu)缺點(diǎn)6 .語(yǔ)音數(shù)據(jù)標(biāo)注,包括語(yǔ)音數(shù)據(jù)標(biāo)注常用方法、語(yǔ)音數(shù)據(jù)標(biāo)注工具,語(yǔ)音標(biāo)注質(zhì)量評(píng)估算法1 .了解ETL的概念和常用工具2 .熟悉ETL數(shù)據(jù)整合的過(guò)程和操作3 .熟悉ETL任務(wù)的監(jiān)控和優(yōu)化4 .了解圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注的根底知識(shí)5 .了解文本數(shù)據(jù)標(biāo)注的根底知識(shí)6 .了解語(yǔ)音數(shù)據(jù)標(biāo)注的根底知識(shí)67數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)1 .數(shù)據(jù)備份的概念,包括了數(shù)據(jù)備份的作用、原因2 .備份組網(wǎng)介紹,包括LAN-Base、LAN-Free、Server-Free、Server-Less這4種備份組網(wǎng)方式3 .備份介質(zhì),包括磁盤(pán)陣列、磁帶庫(kù)、虛擬磁帶庫(kù)、光盤(pán)塔、光盤(pán)庫(kù)、云備份等4 .備份的分類,包

15、括完全備份、累積增量式備份、差異增量式備份5 .高級(jí)備份技術(shù),包括本地快照備份、快照副本保護(hù)兩種快照技術(shù),源端重刪、目標(biāo)端重刪、全局重刪、并行重刪、基于重刪的合成全備5種重刪技術(shù)6 .華為OceanStor應(yīng)用實(shí)例,包括某人學(xué)圖書(shū)館備份、某工作單位備份7 .常規(guī)備份解決方案的組網(wǎng)設(shè)計(jì),包櫛-體化備份方案、集中備份方案8 .OceanStor備份解決方案,包括備份解決方案設(shè)計(jì)流程、備份解決方案設(shè)計(jì)方法論、項(xiàng)目背景、需求提煉、現(xiàn)網(wǎng)環(huán)境收集、兼容性設(shè)計(jì)、策略制定原那么、策略制定、備份容量、重刪策略、帶寬計(jì)算、組網(wǎng)設(shè)計(jì)等步驟9 .Linux文件系統(tǒng)備份與恢復(fù),包括備份內(nèi)容的選擇、系統(tǒng)備份策略、Linu

16、x備份恢復(fù)工具介紹10 .OceanStor備份與恢復(fù),包括OceanStor備份方某硬件部者、OceanStor備份方某軟件安裝與配置1 .了解數(shù)據(jù)備份的根本概念2 .了解數(shù)據(jù)備份的組網(wǎng)、介質(zhì)和分類3 .了解快照技術(shù)和重刪技術(shù)兩種高級(jí)備份技術(shù)4 .掌握常規(guī)備份解決方案組網(wǎng)設(shè)計(jì)方法5 .熟悉OceanStor備份解決力殺6 .掌握Linux文件系統(tǒng)、OceanStor的備份與恢復(fù)68機(jī)器學(xué)習(xí)根底算法建模1 .機(jī)器學(xué)習(xí)的的相關(guān)名詞解釋,包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、其他名詞2 .機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域,包括垃圾郵件檢測(cè)、識(shí)別惡意軟件、識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別、產(chǎn)品推薦、醫(yī)學(xué)分析、

17、股票分析、天氣預(yù)報(bào)、客戶細(xì)分等3 .邏輯回歸、KNN、樸素貝葉斯、SVM、決策樹(shù)、多層感知機(jī)6種算法的簡(jiǎn)單介紹、實(shí)現(xiàn)步驟、算法優(yōu)缺點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)4 .線性回歸、KNN回歸、Lasso回歸3種算法的簡(jiǎn)單介紹、實(shí)現(xiàn)步驟、算法優(yōu)缺點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)5 .AdaBoost、GBDT這2種Boosting算法簡(jiǎn)單介紹、實(shí)現(xiàn)步驟、算法優(yōu)缺點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)；6 .Bagging算法簡(jiǎn)單介紹、實(shí)現(xiàn)步驟、算法優(yōu)缺點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)7 .原型聚類、層次聚類、密度聚類3種算法的簡(jiǎn)單介紹、實(shí)現(xiàn)步驟、算法優(yōu)缺點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)8 .Apriori、FP-growth這2種算法的簡(jiǎn)單介紹、實(shí)現(xiàn)步驟、算法優(yōu)

18、缺點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)9 .協(xié)同過(guò)濾算法的簡(jiǎn)單介紹、實(shí)現(xiàn)步驟、算法優(yōu)缺點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)函數(shù)及其參數(shù)1. 了解機(jī)器學(xué)習(xí)的概念2. 了解分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)那么、智能推薦等算法的概念3. 了解不向類型算法的使用條件與場(chǎng)景4. 熟悉各算法的實(shí)現(xiàn)步驟5. 掌握各算法的實(shí)現(xiàn)函數(shù)149人工智能模型開(kāi)發(fā)測(cè)試1 .商業(yè)理解,包括確定商業(yè)目標(biāo)、評(píng)析環(huán)境、確定工程目標(biāo)、制定工程方案4個(gè)步驟2 .數(shù)據(jù)理解,包括收集原始數(shù)據(jù)、描述數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量4個(gè)步驟3 .數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,包括選擇數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、構(gòu)造數(shù)據(jù)、整合數(shù)據(jù)、格式化數(shù)據(jù)5個(gè)步驟4 .數(shù)據(jù)建模,包括選擇建模技術(shù)、生成測(cè)試設(shè)計(jì)、建立模型、評(píng)估模型4個(gè)步驟5 .

19、模型評(píng)價(jià),包括評(píng)價(jià)結(jié)果、重審過(guò)程、確定卜一步3個(gè)步驟6 .模型部署,包括規(guī)劃部署、規(guī)劃監(jiān)控和維護(hù)、生成最終報(bào)告、回憶工程4個(gè)步驟7 .測(cè)試用例,包括測(cè)試用例的概念、作用和分類8 .測(cè)試方法,包括分類算法測(cè)試、回歸算法測(cè)試、聚類算法測(cè)試9 .測(cè)試方案,包括測(cè)試方案的概念、目的、內(nèi)容10 .測(cè)試報(bào)告,包括測(cè)試報(bào)告的概念、版本測(cè)試報(bào)告的內(nèi)容、總結(jié)測(cè)試報(bào)告的內(nèi)容1 .熟悉人工智能模型開(kāi)發(fā)的6個(gè)階段2 .熟悉人工智能模型的測(cè)試過(guò)程8學(xué)時(shí)合計(jì)64(二)實(shí)驗(yàn)教學(xué)序號(hào)實(shí)驗(yàn)名稱實(shí)驗(yàn)要求學(xué)時(shí)1計(jì)算平臺(tái)治理運(yùn)維實(shí)踐1 .能完成效勞器的日常運(yùn)維與故障處理2 .能完成存儲(chǔ)設(shè)備的日常運(yùn)維與故障處理3 .能進(jìn)行數(shù)據(jù)中央的日常運(yùn)維操作42構(gòu)建博客數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)1 .能夠掌握數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法2 .能夠掌握HBaseAPI的使用方法3 .能夠通過(guò)HBaseAPI實(shí)現(xiàn)