随着教育信息化的发展，排课系统的智能化需求日益增强。本文结合大数据技术，提出一种适用于兰州地区的排课系统设计方案。该系统通过分析历史课程数据、教师资源和学生选课行为，优化课程安排，提高教学效率。

在系统架构方面，采用分布式计算框架，如Hadoop或Spark，以处理大规模数据。前端使用React进行交互设计，后端则采用Python Flask框架，提供RESTful API接口。数据库部分使用MySQL存储结构化数据，同时引入Redis缓存高频访问的数据，提升响应速度。

下面是排课系统中一个核心模块的示例代码：

    import pandas as pd
    from sklearn.cluster import KMeans

    # 加载课程数据
    data = pd.read_csv('courses.csv')

    # 特征提取
    features = data[['teacher_id', 'classroom_id', 'time_slot']]

    # 使用K-Means聚类算法进行课程分组
    kmeans = KMeans(n_clusters=5)
    data['cluster'] = kmeans.fit_predict(features)

    # 输出排课结果
    print(data[['course_id', 'cluster']])
    

该代码展示了如何利用大数据分析方法对课程进行智能分组，从而辅助排课决策。在兰州地区，该系统可根据各学校的具体情况进行定制化部署，有效缓解排课冲突问题，提升教育资源利用率。

总体而言，结合大数据技术的排课系统不仅提高了排课效率，也为教育管理提供了更加科学的决策依据。