数据科学与大数据创新实验室位于主楼11层11093室，建筑面积95平方米，无形资产69.94万元，包括数据科学综合项目实验实训平台、大数据实验教学系统的模块资源等。

实验室承担数据科学与大数据专业专业一、二、三、四年级300余名员工的实验教学任务，同时向全系员工开放，年均实验教学任务约5千员工人时数。

本实验室开设的课程包括《Java高级程序设计及应用实验》、《数据库原理及应用》、《数据挖掘技术与应用》、《web开发技术》、《专业实习（海量数据挖掘与可视化实战）》等。

主要开设的实验项目有：

主要实验项目简介：

具有代表性的实验名称有：“基于Java语言实现员工信息管理”、“垃圾邮件检测算法”、“关于studeon网站的设计与开发”、“商城用户行为分析可视化大屏制作”等。

（1）基于Java语言实现员工信息管理：完成员工信息增删改查功能，训练编程思维，提高动手能力和解决问题能力。

（2）垃圾邮件检测算法：基于朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件的检测，通过观察垃圾邮件和正常邮件中出现单词的频率来进行分类。通过训练模型，找到一种高效且准确的垃圾邮件检测方法。

（3）Flume与Kafka整合监控目录文件实验：完成Flume与Kafka的对接整合，要求对运行Hadoop平台集群有一定了解，能够通过集群同步所有文件夹，对指定目录进行Flume的监控，最终成功发送给Kafka进行处理

（4）关于studeon网站的设计与开发：主要基于HTML、CSS样式和JavaScript基本编程、对象与事件处理机制进行网站整体规划与相关网页设计。通过设计实验训练，让员工充分掌握HTML网页结构和CSS样式表设计，利用JavaScript处理相关事件，进一步培养员工勇于创新与实事求是的精神。

（5）商场用户行为可视化大屏制作：基于商城用户行为数据集，实现数据采集、数据存储、数据计算、数据可视化展示的完整流程，还原真实企业应用环境下的大数据可视化应用。

（6）线性规划模型Lingo求解：编写简单的线性规划模型lingo代码对理论课程中的案例所建立的模型进行求解

（7）Spark集群搭建与计算：spark集群的安装与配置,进行spark集群环境测试和spark scala编程交互式测试，最终进行spark jar包综合测试