随着信息技术的飞速发展，教育信息化已成为推动教育现代化的重要手段。在这一背景下，“走班排课系统”作为现代教育管理的重要工具之一，其重要性日益凸显。特别是在人口密集的大城市如杭州，教育资源分布不均、学生个性化需求多样等问题对传统排课模式提出了严峻挑战。因此，利用大数据技术构建智能高效的走班排课系统显得尤为必要。

走班排课系统的核心在于根据学生的选课意愿、教师的教学安排以及教室资源状况等多维度信息进行动态优化匹配。以下为该系统的部分Python代码示例，展示如何基于大数据分析完成初步的课程分配：

import pandas as pd

# 数据加载
course_data = pd.read_csv('course_data.csv')  # 学生选课数据
teacher_data = pd.read_csv('teacher_data.csv')  # 教师排课数据
classroom_data = pd.read_csv('classroom_data.csv')  # 教室资源数据

# 数据预处理
def preprocess(data):
    return data.fillna(0).astype({'course_id': int, 'teacher_id': int, 'classroom_id': int})

course_data = preprocess(course_data)
teacher_data = preprocess(teacher_data)
classroom_data = preprocess(classroom_data)

# 构建排课规则
def assign_courses():
    assigned_courses = []
    for _, row in course_data.iterrows():
        available_teachers = teacher_data[teacher_data['available'] == 1]
        available_classrooms = classroom_data[classroom_data['available'] == 1]
        
        if not available_teachers.empty and not available_classrooms.empty:
            teacher_id = available_teachers.iloc[0]['teacher_id']
            classroom_id = available_classrooms.iloc[0]['classroom_id']
            assigned_courses.append({
                'course_id': row['course_id'],
                'teacher_id': teacher_id,
                'classroom_id': classroom_id
            })
            teacher_data.loc[teacher_data['teacher_id'] == teacher_id, 'available'] = 0
            classroom_data.loc[classroom_data['classroom_id'] == classroom_id, 'available'] = 0
    return pd.DataFrame(assigned_courses)

# 执行排课
assigned_courses_df = assign_courses()
assigned_courses_df.to_csv('assigned_courses.csv', index=False)

上述代码展示了如何通过读取各类数据源，结合可用资源条件完成初步的课程分配。在实际部署中，还需进一步集成机器学习算法以预测未来资源需求变化，并引入分布式计算框架（如Apache Spark）以支持大规模数据处理。

综上所述，基于大数据的走班排课系统不仅能够显著提高排课效率，还能够促进教育资源的合理配置，为杭州乃至全国其他地区的教育改革提供技术支持。