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近日，云创大数据为金融院校和金融专业的学生推出了一款专门设计的大数据实验平台（金融版）。此平台提供了真实实验环境、详细实验手册、配套数据和代码等一站式服务，旨在更好地满足课程设计、实验操作、实习实训和科研训练的需求，并在一定程度上缓解金融大数据师资不足的问题。

金融大数据在多个行业中应用日益广泛，包括银行业、证券业、保险业、支付清算业和互联网金融行业。然而，金融大数据行业面临严重的人才短缺问题。据统计，互联网金融行业人才缺口超过300万，金融大数据人才平均月薪高达2万元。其中，尤其缺乏的是大数据风控人才和分析人才，包括从初级到高级的各种数据挖掘、统计建模人才等。根据主流招聘网站的数据，2017年金融行业风控岗位招聘需求量较2016年同期增长超过20%。

目前，全国283所本科高校和208所职业院校已开设大数据专业，许多金融院校也在积极打造大数据人才高地。然而，实用型金融大数据人才培养仍面临诸多挑战： - 学生实验需要大量集群，一次性部署基础设施成本高昂； - 生态体系庞大且复杂，技术发展迅速，实验设计耗时长； - 实验考核、试题设计、考试组织管理、试卷批阅费时费力，评分存在主观性； - 缺乏贴近实际应用的实训项目； - 教师中精通金融大数据技术的人才较少等。

为了应对这些问题，云创大数据推出了大数据实验平台（金融版）。此平台能够有效解决上述问题，帮助学生掌握金融大数据应用技能。具体来说，该平台具有以下优势：

安全可靠的实验环境

1. 基于Docker容器技术，可瞬间创建随时运行的实验环境。
2. 通过几台机器即可虚拟出大量实验集群，方便上百用户同时使用。
3. 采用Kubernetes容器编排架构管理集群，确保用户实验集群隔离、互不干扰。
4. 用户可按需配置包括Hadoop、HBase/Hive、Spark、Storm等组件的集群，或利用平台提供的一键搭建集群功能快速搭建。
5. 内置数据挖掘等教学实验数据，可供高校各学科使用，并适用于校外培训机构。

针对金融应用的大数据实验

在原有大数据实验平台基础上，金融版进一步丰富了实验内容，涵盖了R语言和Python分析各种金融方面的问题，例如： - 新浪股票数据的分析 - 股票数据的抓取与分析 - 时间序列分析（ARIMA模型） - 英国房屋价格建模与预测 - 航空燃油的交叉对冲 - 多元线性回归研究经济增长 - 金融风险管理（VaR 和 ES） - 夏普比率与最大回撤 - 最优风险资产组合 - 预测股票走势等

每个实验都有详细的实验目的、内容、原理和流程指导，用户只需参考手册即可轻松完成每个实验。

多元的大数据资源

平台还提供了由清华大学博士、南京大数据研究院院长、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任刘鹏教授领衔的专业团队出版的《云计算》、《大数据》、《大数据实验手册》等教材，为平台课程内容增色不少。此外，国内专业领域排名靠前的网站如大数据世界（thebigdata.cn）、云计算世界（chinacloud.cn）等也提供了配套PPT与前沿资源，帮助学生更轻松地学习金融大数据。

丰富的功能应用

平台集成了考试系统和数据挖掘及可视化工具，具体包括： - 海量题库：提供分类标准题库，题库可自定义分类，可扩展试题。 - 试卷生成：可按照设计难度目标自动生成试卷，包括单选题、简答题等。 - 在线考试：提供在线考试功能。 - 辅助评分：部分题型试题（如单选题）可自动评分。

此外，平台还支持数据上传、数据挖掘、数据展示等功能，帮助用户高效地进行数据分析和展示。

优化的实验流程

实验流程经过优化，主要包括以下几个步骤： - 创建环境：系统按照学生实验内容自动创建所需实验环境。 - 实验操作：学生参照实验手册完成实验，并记录实验流程，生成实验报告。 - 提交报告：学生提交报告，教师可根据实验报告提交情况，管理掌控实验进度。 - 教师评分：教师根据学生实验报告内容的正确性、完整性和及时性打分。

自2016年末以来，南京多次举办的大数据师资培训班，借助《大数据》、《大数据实验手册》以及云创大数据提供的大数据实验平台，帮助到场老师跑通了Hadoop、Spark等大数据实验，使他们跨越了“从理论到实践、从知道到用过”的门槛，广受学员好评。

目前，郑州大学、成都理工大学、西北工业大学、金陵科技学院、重庆师范大学、西南大学、重庆文理学院、天津农学院、信阳师范学院、西京学院、郑州升达经贸管理学院、镇江高等职业技术学校、新疆电信、软通动力等多家单位已经成功应用云创大数据提供的大数据实验平台，完成了大数据教学科研实验室的建设工作。

如果您所在的单位也需要使用大数据实验平台（金融版）开展相关教学和科研，欢迎联系我们！

联系电话：400-8855-360

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