T BBDA 001—2003 大数据实训实验室建设与实施标准.pdfVIP

ICS35.020

L01

团体标准

T/BBDA001—2023

大数据实训实验室建设与实施标准

Constructionandimplementationguidelinesforbig

datatraininglaboratory

2023-08-25发布2023-09-01实施

目录

前言2

引言3

大数据实训实验室建设与实施标准4

1范围4

2规范性引用文件4

3术语与定义4

4课程建设与开发5

5讲课与实验7

6实训与案例建设8

7科研13

8考核15

9.管理18

10安全规范19

11物理空间21

12硬件条件21

13软件资源23

14数据来源24

15实验室维护与运营25

1

大数据实训实验室建设与实施标准

1范围

本《标准》确立了大数据实训实验室建设和实施的总体原则和规范，并规定

了实验室教学、实训、科研、考核、管理、软硬件资源、安全等的实施要求。

本《标准》适用于数据科学、大数据、人工智能、数字经济等相关专业。

本《标准》适用于大数据实训实验室的建设与运维，为课程资源建设、案例

库建设、人才培养、实施规范等提供指导。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其

中，著日期的引用文件仅该日期对应的版本适用于本文件。不著日期的引用文件，

其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T13745-2009学科分类与代码

GB/T5271.1-2000信息技术词汇第1部分：基本术语

GB/T35295-2017信息技术大数据术语

GB/T41867-2022信息技术人工智能术语

GB/T27245-2020科研实验室良好规范（规范实验室的管理）

JGJ91-2019科研建筑设计标准（包含实验建筑，环境，水电等）

3术语与定义

GB/T35295-2017界定的以及下列术语和定义适用于本文。为了便于使用，

以下重复列出GB/T35295-2017中的某些术语和定义。

3.1

大数据bigdata

具有体量巨大、来源多样、生成极快、且多变等特征，并且难以使用传统数

据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。

注：国际上，大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用

volume、variety、velocity和variability予以表述，并分别赋予了它们在

大数据语境下的定义：

a)体量volume:构成大数据的数据集的规模。

4

b)多样性variety:数据可能来自多个数据仓库、数据领域或多种数据类

型。

c)速度velocity:单位时间的数据流量。

d)多变性variability:大数据其他特征，即体量、速度和多样性等特征

都处于多变状态。

[GB/T35295-2017,定义2.1.1]

3.2

实训

在真实工作环境或模拟真实工作环境，采用来自真实工作项目的实际案例进

行的教学活动，教学内容针对真实应用需求设置，使受训者在专业职能、实践经

验、团队工作