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        大學里的大數據專業,應該都教什么?

        2020-04-16 17:17:50  來源:大數據DT

        摘要:對于大數據相關本科專業的學生,教師首先應讓其系統掌握數據分析的相關理論,包括高等數學、線性代數、數據統計、應用統計、數據分析、自然語言處理以及編程這些理論知識。
        關鍵詞: 大數據
          大數據與人工智能已上升為國家戰略,而相關人才成為數字經濟發展的首要資源。因此,培養高素質、高技能應用型大數據人才,充分發揮學校與企業的優勢資源,加強校企合作,探索新時代下產教融合、協同育人的培養模式,成為目前各大高校亟待解決的問題。

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          目前,國內許多高校都開設了大數據相關專業,甚至某些高校的經管學院、統計學院、會計學院也紛紛開設大數據專業,大數據與行業的融合日益密切,培養跨行業的大數據應用型人才迫在眉睫。對于本科、高職院校來說,人才培養的側重點應當是不同的。
         
          對于高職院校來說,人才的培養更應該側重應用。對于本科院校來說,則是理論與應用并重,理論是基礎,應用是目標。
         
          對于大數據相關本科專業的學生,教師首先應讓其系統掌握數據分析的相關理論,包括高等數學、線性代數、數據統計、應用統計、數據分析、自然語言處理以及編程這些理論知識。
         
          對于應用方面的教學來說,教師應該讓學生掌握大數據的獲取能力、分析能力、決策能力。不管是大數據的獲取還是分析,最終的目標都是為了做決策。
         
          目前來說,國內新獲批的大數據相關專業師資力量比較缺乏。為了解決師資的問題,學校可以聘請企業中擁有實際經驗的工程師做兼職講師,也可以安排教師到企業進行培養,從事大數據分析的工作,積累大數據分析與管理的經驗和案例,然后用于教學。
         
          總之,學校要注重師資隊伍的建設,鼓勵老師多參加培訓、交流,到企業進行實踐。
         
          有了師資力量,大數據的相關課程自然就能夠開設。開設課程首先要確定培養學生的目標,從而確定開設哪些課程。開設課程的時候一定要清楚課程的邊界,比如有些專業的課程是重復性的,像機器學習和商務智能,機器學習注重理論,商務智能注重應用,即將機器學習的理論和方法應用到商務。
         
          為了提升學生的實踐能力,目前國內各大高校都會選用數據分析平臺,在平臺選擇上,建議考慮以下幾個因素:
         
          第一,功能滿足教學需求
         
          大數據分析平臺首先要滿足學院實驗中心目前的教學需求。從數據的管理、倉庫的建設、數據分析到成果管理、數據可視化,數據分析平臺都要具備這些功能,這樣才能改變以往教學由于實驗平臺的缺乏而重理論輕實踐的弊端。
         
          第二,平臺操作適合教學
         
          數據分析平臺應當能夠不分時間、地點,解決實驗教學問題。比如目前處在疫情期間,許多基于實驗的教學因受場地、時間的限制無法正常進行,數據分析平臺就應當能夠解決這個問題。
         
          第三,實現“教用合一”
         
          數據分析平臺不應當只用于教學,最好在許多大型企業中得到應用,學校使用這個平臺可以做到“教用合一”,為了學生工作奠定良好的大數據分析平臺操作基礎。
         
          通過這個平臺培養出來的學生,將來應聘到企業工作,如果該企業也使用了該平臺,那么他到企業就可以得心應手,不需要再次培訓;學校也可以采用協同育人的方式,為企業培養實際需要的大數據分析人才。
         
          第四,提供豐富的案例庫和數據庫
         
          對大數據分析教學來說,現在缺乏的不是理論,而是數據和案例。數據分析平臺必須能夠提供大量完善的企業案例和數據。
         
          在應用型大數據人才的培養上,除了實驗中心的建設以及數據分析平臺的搭建,國內不少高校紛紛和企業展開合作。大數據的人才培養是應用型的人才培養,因此一定要堅持校企合作的人才培養模式。經過多年的信息化建設,企業擁有海量的數據,這就為數據獲取、數據分析、數據決策提供了基礎和條件。
         
          大數據分析的前提就是要有大數據。同時,大數據的具體應用一定要和特定的行業相結合,比如從元月份開始,每天會產生很多疫情數據。我們不妨把讓學生進行疫情數據分析。
         
          可以先讓學生先把疫情數據獲取、收集起來,再通過數據分析平臺分析各省的防治水平、醫療水平并進行評價、對疫情發展情況進行各種類型的預測。比如某個省的新增確診是多少,累計確診是多少,通過這些數據來分析防控措施的執行情況。
         
          校企合作可以有多種多樣的形式,對高職院校來說,可以和企業聯合辦學,制訂聯合培養方案,進行“訂單式”人才培養。此外,學校和企業可以合作開發課程,還可以聯合進行師資培訓。
         
          對于本科院校而言,目前很多高校都有青年教師到大型企業鍛煉的項目。大數據企業可以接收高校老師進行培訓,并與高校聯合成立實訓中心,開展科研、教學項目;大數據企業可以做培訓項目的認證,向學生頒發證書。
         
          此外,學校可以向學生授予創新學分。鼓勵學生參加大數據相關的大賽,參加科研、實踐活動,學生取得一定的成績就可以獲得學分。
         
          在國家“新基建”戰略指導下,大數據、人工智能作為核心組成部分,相關產業必將得到更大的發展。
         
          而困擾這個行業發展人才短缺問題(未來3-5年,大數據人才缺口180萬)也將更加嚴重,高校如何能夠緊貼行業發展需求,培養和輸送符合行業需求的應用型人才,為產業發展提供人才保障,是高校當前人才培養的重中之重。
         
          高校必須持以開放的心態、加強校企合作,這是深化和落地應用型人才培養的必然選擇。

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