1. 有哪些好的数据来源或者大数据平台

基于相关产业市场运行实时数据,监测实际市场运行中实物商品、数字商品、数字化服务的实时交易状况、全国各省市相关产业交易额实时排名,反映产业和经济运行现状——产业经济监测、预测与政策模拟平台。

2. 大数据教学科研实训平台如何帮助高校搭建大数据专业教学体系

芝诺大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段,通过校企合作联合培养机制,让企业、行业深度参与人才培养过程,逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量,全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位,在以解决现实问题为目的的前提下,使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野,注重知识的实用性,有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力,让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。
芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分,一是平台硬件,二是教学与实验支撑系统(包括:芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台),三是产品服务。

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成,教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。
1)平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合,提高学生的学习、实践和创新创业能力,能够培养实用性人才所需的专业能力,提升教学效果与就业率,为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。
2)平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究,能够服务于学校的教学和科研,有助于大数据方向发展和自主创新,有利于创新团队培育和高水平研究成果积累,有利于提升教师的教学和科研水平,推动教学和科研团队建设。
3)平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势,体现学校办学特色,推进
与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作,开展项目合作研究和人才培养,促进科研成果转化,促进产学研协同创新。
4)平台的建设有利于促进学科交叉与融合。
本项目通过对芝诺数据教学实训平台和芝诺数据综合分析ZDM平台的建设,支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据安全与隐私保护等关键技术研究,形成以工程实训和创新拓展为主的实践教学体系,培养学生良好的科学素养和实践创新能力。同时,提升高校承担重大科研项目和实现自主创新的能力。适应国民经济和社会发展的信息化进程、信息化与工业化“两化”融合和新兴战略性产业迅速发展,完善科研平台和教学实验平台体系建设,提升科技创新能力,推进产学研合作。预期达到以下效果:
(1)建立健全实验教学环境,为相关专业学生提供与产业界接轨的、良好的实验条件;
(2)模拟企业环境,引入以实际项目为蓝本的实训项目,构建实训基地;
(3)为开设大数据类公共选修课提供实验环境;
(4)支撑高校科研项目的实施及科研论文的发表;
(5)为学生在数学、统计、计算机类学科竞赛获奖提供教学实验环境支持。

3. 有谁用过中科院北京国家技术转移中心科创大数据平台

平台由中科院北京国家技术转移中心统筹,中科智汇工场运营
需要找中科院项目、专家、科研设备的人可以去看看

4. 大数据分析平台那家好,有给推荐个比较好的平台。

最权威的当属NLPIR了。
NLPIR由专注于大数据科学研究与工程应用融合领域的十多名博士硕士,倾力15年,持续创新而构建,该平台分别获得了2010年钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖,国际与国内公开第三方的独立评测综合第一名。综合平衡了效果与效率,实现了 “又好又快”的技术追求。

普适优势
NLPIR提供云服务,更多的是提供第三方二次开发接口,你无需访问我们的服务器,确保自身信息内容的安全性,开发平台兼容当前所有主流的操作系统与开发语言。

经验优势
十余年中,NLPIR先后服务了全球30万家机构。其中涵盖了中央网信办、中国证监会、中国人民银行、国家统计局、国家气象局等国家机构,中信信托、华为、人民网、中国移动、中国邮政等大型商业机构,以及中国科学院、清华大学、中国科技信息情报研究所等科研机构。

5. 国家基因库生命大数据平台是什么能提供哪些服务

生物信息数据库主要建设储存基因信息的高性能数据管理系统,构建个人健康管理和支持生命科学研究的可运营大数据平台和全社会广泛参与的大数据系统。目前已构建四十多个数据库,总访问量达1.18亿;千万级民生项目数据库,涵盖HPV、地贫、耳聋等等;科学杂志GigaScience在综合性期刊类别中排名全球第六。基于大数据共享理念开发的生物大数据时代的搜索引擎国家基因库信息库统一检索系统,已经整合了超过8千个物种/品种、27个人种、1千万个基因、5亿条序列数据、3亿条变异信息和关联1Pb原始数据量,实现总可检索条目数8.8亿条。 生物信息数据库致力于存储人类健康及生物多样性相关的数字化遗传资源,构建生物数据库及数据分析平台,实现数据存储、分析的贯穿,为后续科研及产业提供大数据源头保障,支撑国家精准医学和精准农业发展,促进大数据分析、构建健康云服务,引领互联网+健康的合作,成为大数据生物学时代研究生物生长发育、衰老、死亡以及向产业化推广的有利工具。

6. 大数据有哪些常用的平台

大数据平台:是指以处理海量数据存储、计算和不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。
典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

7. 大数据计算平台那个好

阿里云有吧。