伴随着互联网技术的迅猛发展，正在逐步改变传统的高校教育模式，以大数据、云计算、AI等等技术为核心的教育模式正在逐步发展。高校大数据实训平台有何作用呢？高校大数据实训平台实现的价值。
波若高校大数据实训教学平台之大数据挖掘建模平台
波若数据挖掘平台是一套基于Hadoop架构的大数据挖掘建模平台，能满足有大数据挖掘需求的师生利用图形化的界面进行大数据分析。
MLP主要主要包括：云数据挖掘引擎、调度系统、主机监控系统、云平台监控系统、云数据挖掘算法库等，具体如下：
1.云数据挖掘引擎
(1)挖掘引擎：云分类引擎、云聚类引擎、云关联规则引擎、云智能推荐引擎等等
(2)调度系统：包括作业调度、作业监控和作业管理
(3)主机监控系统：主要用来采集集群中主机的 cpu、memory、disk、proces、network等相关数据，并采用图形化的方式展示。
(4)云平台监控系统：主要用来监控云计算平台的运行指标，可以实时监控云平台的运行情况，子节点运行情况，用来为系统增加/删除/更新节点提供知道依据。它主要包括：1）分布式文件系统监控；2）作业监控；3）云平台管理等功能
2.云数据挖掘算法库
(1)分类算法：基于并行计算的分类算法，如：
a.朴素贝叶斯、贝叶斯网络
b.随机森林
c.神经网络
d.模糊神经网络
e.支持向量机
(2)聚类算法：基于并行计算的聚类算法，如：
a.K-Means 算法
b.Canopy 算法
c.Fuzzy K-Means 算法
d.Mean Shift 算法
(3)关联规则：基于并行计算的关联规则算法，如：
a.二项集关联规则
b.推荐器算法
(4)智能推荐:基于并行计算的智能推荐算法，如：
a.基于用户的协同过滤算法
b.基于内容的协同过滤算法
波若高校大数据实验平台提供超过100个课时的hadoop、spark等大数据主流课程，课程与大数据实验机完美结合，学员通过大数据教学管理系统在线学习，进行实验操作。课程内容包括大数据项目设计、数据采集、数据清洗、建模、数据可视化、技术实现等，快速提升实操技能，Zui终掌握大数据开发、数据分析与数据挖掘等大数据能力。