无论是人工智能，机器学习还是深度学习，其发展与壮大均得益于大数据产业的不断成熟。只有在海量数据，多来源数据，多格式数据分析框架的支撑下，机器学习与深度学习的各种算法模型，才能经过不断的训练，重复验证循环，最终得到理想的结果，而形成机器智能认知。大数据已成为人工智能的基础设施，如何实现大数据与人工智能的有机结合，已成为现今高科技互联网企业的重点探索方向。
2018 年，跨象乘云™ 与华中科技大学软件学院合作，面向数据科学与大数据技术专业，编写《数据科学与大数据技术专业系列规划教材》，经专家评审，确定列入人民邮电出版社教育出版的重点规划。同时，跨象乘云™ 配套企业级仿真工程实践系统环境，专业教育资源，贯穿教学综合案例，科研与教学数据集。为高等院校开设数据科学与大数据技术专业，大数据技术与应用专业，深度学习与新一代人工智能科研及相关学科建设，部署校内新一代人工智能开放创新平台提供强有力的支撑。
《大数据基础与实战》课程，基于合作教材开发，是真正面向企业大数据业务的实践性课程，旨在帮助学生了解：各种大数据技术如何运作，这些技术应何时用于较大规模的大数据项目中，它们如何同时发挥作用，为企业提供最高的投资回报率。该课程旨在阐述大数据项目的五个阶段战略，使客户如何使用并充分利用大数据。这五个阶段包括：
- 数据处理底层架构（阶段 1）
- 数据采集和存储（阶段 2）
- 数据访问和处理（阶段 3）
- 数据统一和分析（阶段 4）
- 数据安全/可视化/性能优化（阶段 5）
每个阶段均包括 Hadoop 核心组件和生态系统技术以及大数据技术或产品。学生将学习信息管理系统如何采用一种全面的方法将大数据（非结构化和半结构化）与关系数据（结构化）进行整合，从而发现更多嵌入大数据池中的价值。同时，通过：电子商务，金融，健康医疗等真实的商业级项目实训案例，完整的『端到端』业务流程演示与上机操作训练，让学生真正了解大数据行业背景以及企业实施技术需求，通过直观而具备针对性的训练使学生在最短时间内得到应用技术技能的提升，更进一步满足职业岗位对工作技能的需求。从而使学生能够学习到：
- 大数据整体业务流程及系统组件部署模式；
- 数据源捕获与多格式数据集成，实现『全』数据分析与挖掘；
- 应用多种分析算法获得最佳预测计算模型；
- 利用数据可视化分析系统展现最佳商业智能视图；
- 通过参与商业项目研发流程，有效掌握岗位所需技能，实现精确匹配；
