東軟交通大數據實訓室針對交通行業，面向大數據及大數據相關專業，提供以大數據應用開發技能培養為核心，以大數據實施與運維、大數據採集與處理、大數據分析與可視化等核心能力培養為目標，提供實踐項目內容資源、平台實踐環境以及針對線上和線下項目過程的全流程管理支持。
實訓室的實踐任務和內容設計基於交通領域大數據技術人才的典型工作任務和職業技術能力要求；實訓室平台可以為每個實踐任務定義知識技能點，並根據實踐任務的完成情況提供知識技能點、職業技術能力和崗位能力達成度等相關數據分析和可視化展現報告。
學生可以在交通大數據實訓室中體驗和學習交通大數據平台的整個實踐過程和全棧技術，掌握大數據採集與處理工程師、大數據分析與可視化工程師、大數據實施與運維工程師所需具備的核心專業技術，有助於學生對數智時代的智慧交通有更好的認識和理解。
實訓室配套項目
1級項目：交通大數據全棧技術綜合實踐
以東軟交通時空大數據統計分析平台的業務場景和數據為載體，引入大數據平台的整體實現過程、最新技術及主流工具的應用。項目包括以Flink技術為核心的大數據平台搭建、實時數據採集與處理、離線數據同步與處理、數據分析與挖掘、數據可視化五個實踐模塊。設計模擬交通監控設備所產生的數據，通過實時和離線的數據分析方法，提供有關交通流量、違法行為和交通安全等方面的信息及數據分析結果。
學生將熟練運用的技術和工具包括：JDK、Flink、FlinkCDC、Kafka、Hbase、Phoenix、ClickHouse、Hadoop、Superset、Redis、Mysql、SpringBoot、Vue、Miniconda、Python、TensorFlow、Nginx等，有助於提升學生對實際問題的解決能力和創新能力培養。
2級項目：交通大數據採集與處理實踐
交通大數據採集與處理實踐包括數據採集環境準備、實時業務數據採集、車流量數據預處理、交通事故數據同步五個實踐模塊，涉及大規模的時空數據採集、實時處理和離線分析，並使用適當的技術和工具對車輛流量、車速、車輛類型等數據進行數據處理和存儲。
通過本項目實踐，學生可以運用不同的技術和工具對實時數據和離線數據進行數據獲取，並對獲得的時空數據進行清洗、轉換和預處理，確保數據質量和一致性。學生將熟練運用的技術和工具包括Xshell、Xftp、Navicat、Mysql、Hadoop、Kafka、zookeeper、JDK、Flink、FlinkCDC、Hbase、Phoenix、ClickHouse、Superset、Redis、Python等，提升學生對實際問題的解決能力和實踐操作的熟練度。
2級項目：交通大數據分析與可視化實踐
交通大數據分析與可視化實踐包括車流量數據開發、實時車流量數據分析、交通事故數據分析、人群空間軌跡數據分析、數據源連接與數據集創建、MySQL數據圖表設計與渲染、clickhouseL數據圖表設計與渲染七個實踐模塊，涵蓋了數據整合與關聯、MySQL 數據關聯分析、Flink 實時流處理與窗口函數、ClickHouse 數據存儲、Python 數據分析和Superset 數據可視化展示等相關技術。
通過本項目實踐，學生將理解交通數據的業務含義，通過數據挖掘演算法，發現隱藏在數據背後的有價值信息和規律，並採用合適的圖表進行展現。學生將熟練運用Xshell、Xftp、Navicat、IDEA、Mysql、Hadoop、Kafka、zookeeper、JDK、Flink、 FlinkCDC、Hbase、Phoenix、ClickHouse、Superset、Redis、Python等技術和工具，提升對實際問題的解決能力和實踐操作的熟練度。
2級項目：交通大數據平台搭建和部署實踐
交通大數據平台搭建與部署實踐以掌握Flink+ClickHouse以及相關組件的安裝和配置為目標，包括分散式存儲系統 Hadoop 和 HDFS、實時流處理框架 Flink、分散式列存儲資料庫 HBase、基於 HBase 的關係型資料庫引擎 Phoenix、實時數據的傳輸和處理工具 Kafka、用於存儲實時分析結果資料庫ClickHouse 以及內存資料庫 Redis 等。
通過本項目實踐，學生將獲得實際操作的經驗，了解各個工具的安裝要求和步驟，熟悉配置文件的設置和調整。同時，還掌握了獲得解決問題和故障排查的能力，幫助學生體驗和掌握大數據應用實施與運維工作的基本任務和相關技術。學生將熟練運用Linux、JDK、Hadoop、HDFS、YARN、Kafka、Redis、HBase、Flink、Phoenix、ClickHouse等，提升學生對實際問題的解決能力和實踐操作的熟練度。
進階式實踐教學體系兼容高校大數據及大數據相關專業人才培養體系
實訓室實踐教學體系設計基於東軟TOPCARES教育方法論，可以兼容高校大數據及大數據相關專業人才培養體系，融入「新理論、新技術、新工具、新應用、新產品」元素，為高校數據科學與大數據技術專業、計算機科學與技術專業的大數據方向、大數據技術專業的實踐教學體系建設和改革提供實踐平台和產業項目資源支撐。
實訓室支撐平台：東軟雲實踐平台
支持混合式實踐教學流程
學生根據老師布置的實踐要求和任務步驟逐步完成實踐安排，也可根據項目提供的文檔進行學習與查看，幫助學生「學中做，做中學」。
提供多維度數據統計與成績統計
針對教學過程中的過程埋點記錄、結果數據分析、學習行為數據、實訓過程數據、成績數據等數據，進行實時統計，並通過實訓分層分數統計更細緻化展現學生對技能點的掌握情況，從而更全面得呈現課程教學效果。
提供精準的崗位能力匹配管理
根據目標崗位能力模型和核心能力要求，構建實踐技能點與人才和崗位自適應匹配，使得學生能力模型化、學習智能化、成果可視化、過程可監控、人才可評測、崗位可匹配。
