一、引言

當下，數實融合已成為推動經濟社會發展的核心力量。數字技術與實體經濟的深度交融，正以非常重要的態勢重塑著各行業的發展格局，成為創新驅動發展的新引擎 。從智能制造車間里自動化設備與數據分析系統協同作業，精準控制生產流程，提升產品質量與生產效率；到智慧農業中傳感器收集土壤、氣候數據，助力精準灌溉施肥，實現農作物增產提質；再到金融領域利用大數據分析評估風險，優化投資策略，數實融合的應用場景日益廣泛，不斷挖掘出傳統產業新的增長潛力。

大數據技術作為數實融合的關鍵支撐，在這場變革中扮演著重要的角色。它能夠從海量、復雜的數據中提取有價值的信息，為企業和機構的決策提供精準依據 。通過對消費者行為數據的分析，企業可以深入了解市場需求，實現精準營銷與產品創新；在城市管理中，大數據助力交通流量優化、能源合理分配，提升城市運行效率與居民生活質量。

然而，要充分釋放大數據技術在數實融合中的能量，專業人才的培養至關重要。大數據技術應用實訓室正是順應這一時代需求而誕生的關鍵平臺，它肩負著為社會輸送大數據專業人才、推動大數據技術創新與應用的重任。在實訓室內，學生和從業者能夠接觸到前沿的大數據技術與真實行業案例，通過實踐操作提升數據處理、分析與應用能力，實現從理論知識到實際技能的轉化 。對于行業而言，實訓室搭建起產學研用溝通的橋梁，促進科研成果向生產力的快速轉化，加速大數據技術在各領域的落地應用，推動產業數字化轉型與升級。可以說，大數據技術應用實訓室是數實融合時代人才培養的搖籃、技術創新的策源地，對經濟社會的可持續發展具有深遠意義 。

二、實訓室建設的必要性

隨著數實融合的加速推進，對既懂數字技術又熟悉實體經濟的專業人才的需求日益迫切。然而，目前相關領域的人才培養面臨著諸多挑戰，傳統的教學模式難以滿足實際應用的需求。建設數實融合大數據技術應用實訓室具有重要的現實意義：

理論與實踐相結合：傳統的課堂教學主要側重于理論知識的傳授，學生難以將所學知識應用到實際問題中。實訓室建設可以為學生提供一個實踐平臺，讓他們在真實的環境中進行大數據技術的應用開發和項目實踐，將理論知識與實際操作相結合，加深對知識的理解和掌握。

培養創新能力和團隊協作精神：數實融合領域的發展需要具備創新能力和團隊協作精神的人才。實訓室建設可以為學生提供一個創新實踐的環境，鼓勵他們開展項目創新和技術創新。同時，實訓室的項目實踐通常需要多個學生共同協作完成，通過團隊合作，學生可以學會如何與他人溝通協作，培養團隊協作精神和溝通能力。

滿足企業人才需求：企業對數實融合大數據技術應用人才的需求旺盛，但目前市場上相關人才的供給不足。實訓室建設可以為企業輸送具有實際操作能力和項目經驗的專業人才，滿足企業的人才需求，促進產學研合作。

三、實訓室建設目標

3.1 培養目標

數實融合大數據技術應用實訓室的核心培養目標是打造適應數字經濟與實體經濟深度融合需求的復合型人才。這些人才不僅要掌握扎實的大數據技術知識，包括數據采集、存儲、處理、分析和可視化的全流程技能，還要熟悉實體經濟各行業的業務流程和應用場景，能夠將大數據技術靈活應用于實際問題解決中。例如，在工業領域，學生應能夠利用大數據技術優化生產流程、提升設備運維效率；在農業領域，能夠通過數據分析實現精準種植和資源高效利用；在服務業，能夠基于大數據驅動的商業模式創新，提升服務質量和用戶體驗。通過實訓室的系統培養，學生應具備解決復雜實際問題的能力，成為推動數實融合發展的中堅力量。

4.2 技能培養方向

實訓室的技能培養方向圍繞大數據技術的關鍵環節展開，涵蓋以下幾個核心領域：

數據采集與預處理：培養學生掌握多種數據采集工具和技術，如物聯網傳感器數據采集、網絡爬蟲技術等，能夠高效獲取多源異構數據。同時，學生需要學會數據清洗、去噪、格式轉換等預處理技能，確保數據的質量和可用性。

數據分析與挖掘：重點培養學生的數據分析能力和數據挖掘技能，包括統計分析、機器學習算法應用、深度學習模型構建等。學生應能夠運用這些技術從海量數據中提取有價值的信息，如消費者行為模式、設備故障預測等。

數據可視化與呈現：培養學生將復雜數據以直觀、易理解的方式進行可視化的技能，包括使用數據可視化工具（如 Tableau、PowerBI 等）和編程語言（如 Python 的 Matplotlib、Seaborn 等）進行數據可視化設計。學生需要學會如何根據不同的受眾和應用場景，選擇合適的可視化方式，如柱狀圖、折線圖、熱力圖等，清晰地展示數據分析結果。

大數據平臺與工具應用：使學生熟悉主流的大數據平臺（如 Hadoop、Spark 等）和相關工具的使用，能夠搭建和管理大數據環境，進行大規模數據的存儲、計算和分析。通過實踐操作，學生可以掌握如何在 Hadoop 集群上進行數據存儲和分布式計算，以及如何利用 Spark 的高效計算能力處理實時數據流。

3.3 與產業需求對接

實訓室建設緊密圍繞產業需求，確保培養的人才能夠無縫對接企業實際需求。通過與企業的深度合作，引入真實的企業項目案例和數據，讓學生在實訓過程中接觸到實際的業務場景和問題。同時，實訓室定期邀請企業專家進行講座和指導，分享行業新動態和技術應用經驗，讓學生及時了解產業發展的前沿趨勢。此外，建立校企聯合培養機制，學生在實訓室完成項目后，可以直接進入企業實習或就業，實現人才培養與企業需求的精準對接，為企業輸送即插即用的高素質人才，促進產學研深度融合，推動數實融合產業的快速發展。

四、實訓室功能設計

4.1 數據采集與預處理實訓

數據采集與預處理是大數據技術應用的基礎環節，實訓室在這一部分的設計旨在培養學生掌握高效、準確獲取和處理數據的能力。

數據采集實訓：實訓室配備多種數據采集設備和工具，如工業物聯網傳感器、網絡爬蟲軟件等，模擬不同場景下的數據采集過程。

數據預處理實訓：數據預處理環節包括數據清洗、去噪、格式轉換等操作。實訓室提供真實的企業數據集，讓學生在實際數據環境中進行預處理實踐。同時，實訓室配備專業的數據預處理軟件和工具，幫助學生提高預處理效率和準確性。通過這一實訓環節，學生能夠確保數據的質量和可用性，為后續的數據分析和挖掘打下堅實基礎。

4.2 數據存儲與管理實訓

數據存儲與管理是大數據技術應用的關鍵環節，實訓室在這一部分的設計旨在培養學生掌握高效、安全存儲和管理數據的能力。

數據存儲實訓：實訓室配備多種數據存儲設備和系統，讓學生了解不同類型數據存儲的特點和適用場景。通過實際操作，學生能夠掌握數據存儲的配置、優化和備份技巧，確保數據的完整性和安全性。

數據管理實訓：數據管理包括數據的組織、檢索、更新和維護等方面。實訓室提供數據管理工具和平臺，讓學生在實際環境中進行數據管理實踐。同時，實訓室還注重數據安全和隱私保護的教育，讓學生了解數據加密、訪問控制等技術在數據管理中的應用，確保數據在存儲和使用過程中的安全性和合規性。

4.3 數據分析與挖掘實訓

數據分析與挖掘是大數據技術應用的核心環節，實訓室在這一部分的設計旨在培養學生掌握從海量數據中提取有價值信息的能力。

數據分析實訓：實訓室提供豐富的數據分析工具和軟件，讓學生在實際數據環境中進行分析實踐。同時，實訓室配備真實的企業業務場景案例，如市場趨勢分析、客戶滿意度調查等，讓學生在實際問題的驅動下進行數據分析，提高解決實際問題的能力。

數據挖掘實訓：數據挖掘包括機器學習算法應用、深度學習模型構建等內容。實訓室配備專業的數據挖掘工具和平臺，讓學生在實際環境中進行數據挖掘實踐。

五、實訓課程體系

5.1 基礎課程設置

基礎課程為數實融合大數據技術應用實訓室課程體系的重要組成部分，旨在為學生奠定堅實的理論與實踐基礎，以順利過渡到專業課程和實戰項目訓練。主要包括：

大數據技術基礎：介紹大數據概念、特點及其發展歷程，覆蓋數據采集、存儲、處理、分析及可視化全流程。通過Hadoop、Spark等平臺的學習，使學生理解分布式計算和存儲。

編程語言基礎：涵蓋Python和Java等常用編程語言的教學。Python課程包括基本語法、數據結構、函數等，強調數據清洗、分析及可視化；Java課程則側重于面向對象編程及集合框架，為后續學習大數據平臺如Hadoop打下基礎。

數據庫基礎：教授關系型（如MySQL）和非關系型數據庫（如MongoDB）的基本原理和操作，包括數據庫設計、創建、查詢等，確保學生能夠處理不同類型的數據存儲需求。

5.2 專業課程設計

專業課程聚焦于大數據技術的關鍵環節和應用場景，培養學生的專業技能和綜合能力，核心領域包括：

數據采集與預處理技術：講解物聯網傳感器數據采集、網絡爬蟲技術等，以及數據清洗、去噪等預處理方法。學生將對采集的數據進行預處理，確保數據質量。

數據分析與挖掘技術：深入探討數據分析方法和工具，包括統計分析、機器學習算法及深度學習模型構建。

數據可視化技術：介紹Tableau、PowerBI等可視化工具，以及Python的Matplotlib、Seaborn等可視化庫。學生將學習如何選擇合適的可視化方式展示數據分析結果，制作美觀有效的圖表。

大數據平臺與工具應用：讓學生熟悉大數據平臺的架構設計、安裝部署及配置優化。課程目標是培養學生搭建和管理大數據環境的能力，進行大規模數據的存儲、計算和分析。

這些課程不僅幫助學生掌握大數據領域的核心技術，還通過實際案例和項目訓練提升他們的動手能力和解決實際問題的能力。此外，課程設置注重理論與實踐相結合，確保學生在畢業時具備進入職場所需的全面技能。