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Oracle Confidential – Internal/Restricted/Highly Restricted 1

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产教融合，实践为王

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当前


企业

历史

必备技术，但不够充分

公共数据

供应商提供

客户生成

新数据越来越多存储在数据湖中

全数据

现代商业成功要求组织能高效地使用所有数据



大数据生态

组织

实验

操作化

处理治理存储管理

机器学习

图

空间

公共

流数据

企业数据

数据服务

业务分析

企业应用

准备分析数据供应商

数据消费者

数据基础设施

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高校大数据专业要培养行业专才而不是一个科研项目

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Oracle大数据市场发展状况


Public Stories我们经过授权可以将这些成功的案例与大家分享，有些涉及私密的信息会进行一些屏蔽（比如空中客车的厂商Logo等）


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使用Oracle大数据解决方案提升用户体验

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使用大数据分析大幅增加销量

CUSTOMER PERSPECTIVEThe implementation of this Big Data solution will help CaixaBank remain at the forefront of innovation in the financial sector.Juan-Maria Nin, CEO

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加速产品测试周期，A320机型快速投放市场

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大数据价值体现

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根植于产业融合

大数据价值体现


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大数据流

数据资本

业务调整业务运营


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大数据架构


大数据管理

大数据分析大数据应用程序

大数据聚合

数据资本

连接和治理所需数据

简化对所有数据的访问

快速的发现和预测

数据驱动的行动



大数据专业建设误区解读

• 大数据是传统数据仓库技术、数据挖掘和商业智能的扩展和延伸，各有优势

• 全数据收集、分析、决策形成新的产业模型和社会分工

• 关于大数据的四大误区：• 大数据学习是技术驱动• 任何大数据人才培养都从基础架构

学起，要培养完整的大数据人才• 数据科学 OR 数据工程• 为互联网公司培养 OR 为所有相关

企业培养


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• ETL、爬虫技术

• 物联网技术

• 传输

• 实时数据流

应用数据

社交媒体

传感器

数据供应商

聚合



• 分析的前提是整合为统一格式

• 绝大多数大数据聚合多为传统关系型数据库

• 技术成熟• 难度较小

• 关系型数据库人才需求增长



• 关系型, Hadoop, NoSQL

• 分布式系统

• 无缝, 安全, 授权的访问

• 快速，可靠

管理

安全

性能

访问

管理



• 深度学习

• 数据挖掘

• 业务分析师和数据科学家

可视化叙述

数据服务

应用程序

辅助决策

分析分析

管理

聚合

挖掘分析

发现预测

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* Bundled with other Cloud Services

应用程序分析管理聚合

Big Data PreparationGoldenGateIoT Stream Explorer*

Big DataBig Data SQLNoSQL DatabaseOracle Database

Data VisualizationBusiness IntelligenceSpatial and Graph*Advanced Analytics*R on Hadoop*

Big Data DiscoveryR on Hadoop*Stream Explorer*



大数据运维工程师数据科学家业务分析师大数据开发

工程师

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能力画像

• 熟练掌握Linux

• 深入理解分布式系统Hadoop、Spark

• 硬件维护技能：网络、存储、搭建大数据服务技能

• 硬件配置经验：根据业务需求和上层应用参考配置参数

• 低风险操作最佳实践


快速部署大数据产品

确保安全的管理所有的数据

多平台协同操作

现场、云端、移动端


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能力画像

• 熟练掌握Linux操作系统

• 分布式多线程应用程序开发能力

• Java泛型、Scala、Python、R、SQL

• 理解Hadoop或spark等分布式系统

理解多数据类型，能够进行数据准备

理解数据分析师需求，并且能够开发相应应用

预测和提供硬件需求参数，为硬件工程师提供参考

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深入理解业务模型

赋予大量用户的自服务能力

使用数据实验室完成实验

能力画像

• 熟练使用分析工具

• 熟练掌握至少一种脚本语言 Python、SQL…

• 获得新的可视化和洞察模型

• 具备和LOB用户沟通和共享分析结果的能力

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具有基于MapReduce/Spark

开发大数据应用的能力

理解行业需求，能够将之转化为数学模型

专注于数据分析而非数据维护

能力画像

• 具有一定使用数据挖掘算法进行数据分析的能力

• 了解大数据系统的基本搭建和调优方法

• 了解大数据的发展趋势和应用领域



大数据专业建设首要问题：务实的培养目标

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培养全才是大多数高校制定培养计划的误区，行业内务实的大数据人才是专才


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IT技术：具备完善的大数据构建和维护技能，从而搭建大数据计算平台

数学、统计学知识：具备数学科学的思想、熟练掌握统计学方法、建立数学模型的初步能力

行业知识：金融、电子商务、健康医疗等专业知识，明白可以获取哪些数据，需要解决什么问题

大数据专业建设的核心问题：内容设计-交叉学科中的专业设计

Big Data

数学与应用数学统计学

计算机科学与技术软件工程信息工程

金融学工商管理电子商务医学统计学…



大数据专业建设要避免的问题：避免孤岛建设-综合建设

设备利用率

教材适配理论课教案

课题案例嵌入项目案例

兼顾其他院系基础课和专业课

软件正版化

作业

专业理论课

操作指南

论文

• 轻架构设计，重产品功能• 轻软件资源，重硬件设备• 轻师资培养，重内容获取

信息中心/教务处学生课程内容老师实验室

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建设目标

完整包括实验课、理论课和教师科研等使用场景，交付所需的全部内容

根据高校的申报专业或者专业课的课时和难度需求进行定制

所有知识点基于项目需求反向拆解得来

所有交付内容数字化，可用于MOOC或校内的教学平台

案例由Oracle与企业完成的商业案例为背景，保证真实性

项目驱动

定制化

数字化

行业最佳实践



大数据专业建设目标：非虚而全，是实且专


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关注本专业在大数据生态中

最有价值的部分

(Don’t assemble information, take advantage of it)Oracle Confidential – Internal/Restricted/Highly Restricted 36

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