大数据分析与应用教学实训系统的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。本系统设计融合大数据挖掘与大数据分析相关专业教学、实训、实战等各层次实践教学经验，能够从面向大数据分析行业需求和促进学生职业发展的角度规划来建设符合高校教学的数据挖掘与大数据分析实训室，真正在产业、学校、科研及实际项目中相互配合，发挥优势，形成生产、学习、科学研究、实践运用的系统运作模式，从而建设大数据分析特色专业。利用虚拟化教学资源，搭建实训平台和实战平台，将理论学习、实践教学和大数据分析实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实训与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 本团队开发的大数据分析与应用教学实训系统课程有12部分，一共30个实训，主要从最基础的Java语法、Mysql数据库、Linux系统等实训操作讲起，以Hadoop集群配置和使用为主题的教学内容，目标是帮扶学生理解HDFS、MapReduce实现原理，深入学习Hadoop大数据技术，例如海量数据的存储HDFS、分布式资源管理和任务调度YARN及分布式计算框架MapReduce等；设计并使用Hadoop生态圈中所有常用组件，包括Hbase、Hive、Zookeeper；掌握Hadoop2.0架构、部署以及Yarn、MapReduce和sqoop、Flume、Mahout等Hadoop重要子项目及相关项目实战。