为积极响应国家关于深化产教融合的号召，紧跟人工智能与大数据技术的前沿发展，提升教师的工程实践能力与教学水平，信息与智能工程学院教师贾东霖充分利用假期时间，参加了传智教育为期五天的AI大数据专题培训。此次“充电”之行旨在将产业一线的最新技术、真实案例带回课堂，实现教学内容与行业需求的精准对接。
本次培训课程体系严密，内容由浅入深，涵盖了从大数据平台搭建到AI大模型应用的全流程。在为期五天的学习中，贾东霖老师系统掌握了多项关键技术。
夯实基础，筑牢大数据技术底座
培训伊始，课程聚焦于大数据基础环境的构建。贾老师深入学习了数据采集、存储与配置的完整流程（Day01）。通过实际操作 Mobaxterm等工具，他熟练掌握了Linux环境下的大数据集群搭建与调试。课程重点梳理了 Spark这一核心计算引擎的运行机制、框架特点及应用场景，并通过 PyCharm的安装与配置，为后续的代码开发打下了坚实基础。
深入内核，掌握Spark核心计算与AI模型调用
在夯实基础后，培训进入核心计算与AI应用阶段（Day02）。贾老师重点攻克了 SparkCore与 SparkSQL的核心算子与编程模型，通过逻辑统计等实战案例，深刻理解了分布式计算的精髓。尤为值得一提的是，课程紧跟AI时代步伐，专门设置了 大模型API调用 的实操环节。他亲身实践了讯飞星火认知大模型、阿里通义千问的调用方法，并学习了使用 Ollama进行本地大模型的部署，这为未来将生成式AI引入教学打开了全新思路。
对接产业，实战真实数据采集与处理
为了让技术落地到真实产业场景，培训后三天（Day03-Day05）完全基于企业级案例展开。贾东霖老师以“陌陌”社交平台的用户行为数据为模拟对象，完整地体验了大数据处理的经典流水线。
1.消息中间件：深入理解了 Kafka的架构与核心机制，并熟练掌握了Topic管理、生产者与消费者模式的Shell操作。
2.实时数据采集：学习了使用 Flume进行数据采集的核心配置。流式数据处理：重点掌握了 Structured Streaming的“流式计算五步法”，实现了对Kafka中实时数据的消费、统计与分析，解决了消息丢失、字段拆分等实战难题。
3.数据可视化：最后，贾老师学习了Fine BI工具，将处理好的数据制作成销售额TOP10、毛利润环比、地图分布等可视化仪表板，完成了从数据到决策洞察的最后一公里。
学有所悟，赋能未来教学创新
为期五天的集训，让贾东霖老师收获颇丰。他表示：“这次培训不仅是技术上的提升，更是教学理念的一次革新。传智教育的课程设计紧贴企业实际需求，从环境搭建、代码开发到流式处理、BI可视化，环环相扣。特别是将真实的‘陌陌’案例和最新的大模型API调用引入学习过程，让我对如何培养符合产业需求的学生有了更清晰的认知。”
新学期伊始，贾东霖老师计划将此次培训的所学所思融入课堂教学。他将把 Kafka+Spark Streaming实时处理的案例、Fine BI的可视化实战以及 大模型API调用 的前沿内容，转化为课程项目与实验环节，让学生在校内就能接触到行业一线的技术栈，真正实现“所学即所用”。贾东霖老师的假期“充电”行动，是我校持续推动“双师型”教师队伍建设、深化产教融合的一个缩影。未来，信智学院将持续鼓励教师走进企业、紧跟前沿，通过“教师先行”，不断提升应用型人才培养质量，为服务地方经济发展输送更多高素质的AI与大数据人才。
一审一校 |贾东霖
二审二校 |刘小飞 闫吉府
三审三校 |李成名 尹 娜
