1. 有哪些好的數據來源或者大數據平台

基於相關產業市場運行實時數據，監測實際市場運行中實物商品、數字商品、數字化服務的實時交易狀況、全國各省市相關產業交易額實時排名，反映產業和經濟運行現狀——產業經濟監測、預測與政策模擬平台。

2. 大數據教學科研實訓平台如何幫助高校搭建大數據專業教學體系

芝諾大數據教學科研平台以校企聯合培養模式為手段，通過校企合作聯合培養機制，讓企業、行業深度參與人才培養過程，逐步實現校企共同制定培養目標、共同建設課程體系和教學內容、共同實施培養過程、共同把控培養質量，全面提升學生的應用實踐能力。該平台以應用型人才培養為目標定位，在以解決現實問題為目的的前提下，使培養的學生有更寬廣和跨學科的知識視野，注重知識的實用性，有創新精神和綜合運用知識的能力。注重培養學生具有在創新中應用、在應用中創新的能力，讓學生真正學會大數據行業各個崗位真正的職業技能。
芝諾大數據教學科研平台構建總體分為三大部分，一是平台硬體，二是教學與實驗支撐系統（包括：芝諾數據綜合分析ZDM平台、芝諾數據教學實訓平台），三是產品服務。

教學與實驗支撐系統由芝諾數據綜合分析ZDM平台和芝諾數據教學實訓平台構成，教學與實驗支撐系統部署在大數據教學科研一體機中。
1）平台的建設能讓高校大數據專業與實際應用相結合，提高學生的學習、實踐和創新創業能力，能夠培養實用性人才所需的專業能力，提升教學效果與就業率，為「大數據時代」的創新人才培養做出貢獻。
2）平台的建設將支撐大數據去冗降噪、大數據融合、大數據可視化等關鍵技術研究，能夠服務於學校的教學和科研，有助於大數據方向發展和自主創新，有利於創新團隊培育和高水平研究成果積累，有利於提升教師的教學和科研水平，推動教學和科研團隊建設。
3）平台的建設搭建可以發揮學校的行業優勢，體現學校辦學特色，推進
與國內外高校、科研機構和企業間的產學研合作，開展項目合作研究和人才培養，促進科研成果轉化，促進產學研協同創新。
4）平台的建設有利於促進學科交叉與融合。
本項目通過對芝諾數據教學實訓平台和芝諾數據綜合分析ZDM平台的建設，支撐大數據去冗降噪、大數據融合、大數據安全與隱私保護等關鍵技術研究，形成以工程實訓和創新拓展為主的實踐教學體系，培養學生良好的科學素養和實踐創新能力。同時，提升高校承擔重大科研項目和實現自主創新的能力。適應國民經濟和社會發展的信息化進程、信息化與工業化「兩化」融合和新興戰略性產業迅速發展，完善科研平台和教學實驗平台體系建設，提升科技創新能力，推進產學研合作。預期達到以下效果：
（1）建立健全實驗教學環境，為相關專業學生提供與產業界接軌的、良好的實驗條件；
（2）模擬企業環境，引入以實際項目為藍本的實訓項目，構建實訓基地；
（3）為開設大數據類公共選修課提供實驗環境；
（4）支撐高校科研項目的實施及科研論文的發表；
（5）為學生在數學、統計、計算機類學科競賽獲獎提供教學實驗環境支持。

3. 有誰用過中科院北京國家技術轉移中心科創大數據平台

平台由中科院北京國家技術轉移中心統籌，中科智匯工場運營。
需要找中科院項目、專家、科研設備的人可以去看看

4. 大數據分析平台那家好，有給推薦個比較好的平台。

最權威的當屬NLPIR了。
NLPIR由專注於大數據科學研究與工程應用融合領域的十多名博士碩士，傾力15年，持續創新而構建，該平台分別獲得了2010年錢偉長中文信息處理科學技術獎一等獎，國際與國內公開第三方的獨立評測綜合第一名。綜合平衡了效果與效率，實現了 「又好又快」的技術追求。

普適優勢
NLPIR提供雲服務，更多的是提供第三方二次開發介面，你無需訪問我們的伺服器，確保自身信息內容的安全性，開發平台兼容當前所有主流的操作系統與開發語言。

經驗優勢
十餘年中，NLPIR先後服務了全球30萬家機構。其中涵蓋了中央網信辦、中國證監會、中國人民銀行、國家統計局、國家氣象局等國家機構，中信信託、華為、人民網、中國移動、中國郵政等大型商業機構，以及中國科學院、清華大學、中國科技信息情報研究所等科研機構。

5. 國家基因庫生命大數據平台是什麼能提供哪些服務

生物信息資料庫主要建設儲存基因信息的高性能數據管理系統，構建個人健康管理和支持生命科學研究的可運營大數據平台和全社會廣泛參與的大數據系統。目前已構建四十多個資料庫，總訪問量達1.18億；千萬級民生項目資料庫，涵蓋HPV、地貧、耳聾等等；科學雜志GigaScience在綜合性期刊類別中排名全球第六。基於大數據共享理念開發的生物大數據時代的搜索引擎國家基因庫信息庫統一檢索系統，已經整合了超過8千個物種/品種、27個人種、1千萬個基因、5億條序列數據、3億條變異信息和關聯1Pb原始數據量，實現總可檢索條目數8.8億條。 生物信息資料庫致力於存儲人類健康及生物多樣性相關的數字化遺傳資源，構建生物資料庫及數據分析平台，實現數據存儲、分析的貫穿,為後續科研及產業提供大數據源頭保障,支撐國家精準醫學和精準農業發展，促進大數據分析、構建健康雲服務，引領互聯網+健康的合作，成為大數據生物學時代研究生物生長發育、衰老、死亡以及向產業化推廣的有利工具。

6. 大數據有哪些常用的平台

大數據平台：是指以處理海量數據存儲、計算和不間斷流數據實時計算等場景為主的一套基礎設施。
典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

7. 大數據計算平台那個好

阿里雲有吧。