美林數據基于數十年企業數字化轉型服務，9大行業、3000+大數據應用真實項目落地應用，自主研發Tempo Talents大數據實踐實訓平臺，為高校提供專業課程建設、創新教學管理模式，推動大數據應用能力人才培養。

Tempo Talents大數據實驗實訓平臺是美林數據自主研發的面向高校大數據與人工智能領域“教學實踐、集中實訓與科研創新應用的一體化實驗平臺”。平臺以專業課程教學實踐、項目實訓為核心，以創新產業應用孵化為目標，圍繞大數據核心技術體系及應用，提供豐富元子化課程實踐與實訓案例資源。

針對客戶不同需求以及構建實驗室的側重點不同，美林數據將產品進行細化為8大模塊化產品，具體服務根據高校的需求進行靈活組合，分別是大數據分析平臺、項目實訓平臺、大數據課程實踐平臺、人工智能平臺、大數據資源管理平臺、大數據課程資源平臺、數據游樂場、大數據實驗管理平臺、大數據教學管理平臺。

一、8大模塊化產品體系

1. 大數據實驗管理平臺

Docker集群化部署，支持實驗環境一鍵式訪問及智能化管理

• 高可用的容器化集群
• 基于容器及容器集群架構運行的大數據實驗基礎平臺，系統高可靠，高靈活，高伸縮性。
• 智能化實踐環境管理
• 預裝實驗需求的各類軟件運行環境，基于瀏覽器的B/S模式直接訪問，根據訪問自動啟停
• 一鍵式虛擬桌面實驗臺
• 支持基于瀏覽器B/S模式的 “一鍵式”訪問基于Linux的虛擬桌面環境，可提供 Linux 桌面和命令行操作，并可實現 Linux系統管理

2.大數據課程實踐平臺

不同難易度 不同實踐模式相結合，因材施教更進一步

• 多模式課程實踐
• 在線編碼式、命令行、云桌面等多種實驗模式
• 課程自動評測
• 學生在線提交代碼，一鍵自動評測打分，快速獲取學習成果反饋
• 趣味闖關寓教于樂
• 將課堂小測驗轉換為趣味闖關，激發自主學習熱情

3.大數據項目實訓平臺

編碼式與拖拽式雙環境，開發型與應用型兼顧

• 編碼式與拖拽式雙環境
• 交互式筆記和拖拽式平臺雙操作模式，滿足不同層次學生學習需求
• 完整實訓項目指導手冊
• 還原項目落地全過程，將業務分析方法論融入具體項目實訓中
• 實驗報告點評與優秀作業共享
• 實驗報告在線提交與點評，分享優秀作業，積累優秀成果

4.大數據&人工智能平臺

智能機器學習開發平臺，滿足人工智能教學科研需求

• 強大的建模算法引擎
• 9大算法類型、120余種分布式算法支持、15種文本算法
• 全面的分析洞察幫教
• 全方位觀察建模過程及結果，讓學生在掌握方法的同時也能洞悉建模原理
• 多模式擴展編程
• R\Python\Java\Scala\Tensorflow等多種編程語言，學生可自定義算法開發實踐

5.大數據分析平臺

拖拽式大數據分析平臺，培養學生數據創新探索能力

• 自助式大數據探索分析
• 低門檻拖拽式數據可視化分析，讓學生快速構建數據分析應用能力
• 靈活的可視化交互看板
• 40余種可視化圖形，鉆取、聯動、鏈接等多種交互模式
• 多樣的分析報告
• 可視化大屏、分析看板、word報告、數據報表等多種報告形式呈現

6.大數據課程資源平臺

真實項目經驗 名師課程資源，構建優質教學課程資源庫

• 多學科教學名師課程
• 引入國內一流高校教學團隊優質課程，貼合學科最新發展趨勢
• 創新原子課設計
• 將專業課程的知識點“原子化”，層層遞進融會貫通
• 豐富行業實訓案例
• 精選美林數據 200+能源、政府、高端制造等行業頭部客戶真實項目案例

7.大數據資源管理平臺

豐富數據資源與靈活數據資源管理，滿足教學科研多層次需求

• 多種數據源接入
• 滿足不同大數據平臺和SQL數據源、Excel文件數據庫、多維數據庫、分析型數據庫實時數據等不同類型數據源接入
• 數據管理與權限分配
• 支持后臺配置數據權限，多種數據資源自定義管理
• 開放數據超市
• 提供宏觀、中觀、微觀全維度數據體系，上億條數據，數據總容量超過500T

8.大數據教學管理平臺

創新教學管理模式，打造自驅型能力成長平臺

• 柔性化定制課堂
• 教師可以根據教學目標、學生情況，靈活搭配原子課、實訓項目及教材
• 教學考評管一體化

• 統一的審閱、評分入口，實時查看作業提交情況
• 全景學情分析
• 多維度圖表展示學生的學習進度、學習成績，直觀了解到課堂的學習情況；

二、 培養學生自主創新探索能力，融合美林數據真實項目案例

平臺融合了美林數據在上千個行業頭部客戶大數據建設項目經驗，將其分類轉化為可視化分析和機器學習兩種類型的經典數據分析案例，以示例的形式展示在數據游樂場中，學生可以基于現有的案例創建新的項目，自行學習探索實戰項目，使學生身臨其境，更加深刻地了解到大數據分析在實際項目中的應用，拓寬學生的專業面和知識面，逐步培養學生的創新探索精神。

三、 軟硬件環境部署架構（容器化+分布式）

平臺采用容器與容器集群技術，簡化部署流程，同時大大提升了實驗環境的運行效率。平臺部署服務器包括應用服務器、計算服務器，平臺參考物理部署架構如下圖：

應用服務器主要用于：部署平臺系統應用服務，支撐容器集群管理，存儲應用數據與系統運行數據。

計算服務器主要用于：支撐所有實踐、實訓所需實驗環境的運行。

四、美林數據介紹及教育服務

美林數據技術股份有限公司（簡稱：美林數據，NEEQ：831546）是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商，重點面向企業客戶提供數據資產管理、數據分析與挖掘、數據開發應用為主的大數據產品及增值解決方案。自1998年成立至今，在能源、制造、金融、政務等領域積累了豐富的項目經驗，自主研發的Tempodata系列大數據產品廣泛應用于上千家大型企業，為用戶提供從數據采集、數據資產管理、數據挖掘、數據分析應用等綜合解決方案。

當前，以信息技術和數據作為關鍵要素的數字經濟蓬勃發展，并成為推動我國經濟增長的重要力量。數字人才是數字經濟發展的核心要素，實踐出真知，美林數據基于數十年數據領域實踐經驗，結合產業發展的人才需求，為高校提供從教學、實踐、科研一體化的大數據應用能力解決方案——Tempo Talents大數據人才應用能力成長平臺。