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    大數據專業人才培養建設方案

    一、方案背景

    信息時代的到來使得數據呈現爆炸式增長,數據中心建設成為大勢所趨。依據國務院印發《促進大數據發展行動綱要》指出三大任務:加快政府數據的開放共享,推動資源整合,提升治理能力;推動產業創新發展,培育新興業態,助力經濟轉型;強化安全保障,提高管理水平,促進健康發展。由此可持續推進大數據相關產業的高速發展。然而產業的發展帶來了大數據人才的嚴重短缺,大數據人才培養成為急迫的任務,因此從八年前開始就有院校著手培養大數據人才。 但由于各院校在大數據教育領域的發展時間并不是很長,所以目前院校在大數據相關專業的建設過程中,主要面臨以下幾個方面的問題:

    ●缺乏系統化和規范化的標準化教材

    國內院校的大數據教學尚處在摸索階段,無統一教材。

    ●缺乏系統性的課程體系和內容

    大數據專業建設尚在探索發展過程中,尚未形成標準統一的系統性課程體系。大數據專業是一個多學科交叉融合的專業,需要根據不同層次的需求和不同的人才培養目標,合理設計和融合多個學科的課程內容和知識體系。

    ●師資力量不足

    大數據教學科研資源嚴重匱乏,缺少足夠的教學師資,可配置和指導學生實驗的專業師資嚴重不足。

    ●教學實驗資源匱乏

    基礎實驗環境薄弱,面向大數據的分布式系統,院校無法滿足學生多機集群實驗環境需求,實驗數據、實驗教案、實驗手冊、項目實踐經驗嚴重不足,大數據實驗開展困難。項目實訓缺失,高校大數據專業目前難以培養實用性人才所需的專業能力,與實際應用脫軌,教學效果大打折扣。

    二、建設思路

    ●完善課程體系

    合理設計和融合多個學科的課程內容和知識體系,包含大數據基礎課程和案例課程,配套活頁式教材、講義、實驗實訓手冊等教學資源。協助院??焖匍_課,形成一套具有院校特色、與產業結合的課程體系。

    ●搭建實訓科研環境

    通過實驗室的建設,形成大數據實訓、科研實驗環境。利用虛擬化手段、組件化封裝等方式,模擬企業真實開發、應用環境,降低實驗環境的搭建難度,提高實驗效率。同時,為院校建設一批從產業真實項目提煉的實驗案例,實現理論與實踐的深度融合,培養一批與企業生產實際接軌的優秀大數據人才。

    ●提升師資水平

    支持教師通過平臺提供的教學、實踐訓練資源,不斷完善自己。并提供一系列的教學、科研指導服務,帶領教師走出學校,走進企業、走進科研院所,接觸行業尖端科技和產業實際應用,為院校打造一支優秀的高質量師資團隊。

    三、建設內容

    基于大數據教學、科研、實驗等典型應用場景,工業、金融、醫療、旅游、新聞等各行業真實數據,提供的機器學習、模型預測等教學案例,圍繞著案例和算子配套錄制特色課程和教學課件,輔助教師進行大數據課程教學,讓學生能夠在實際的場景案例中檢驗所學知識,實現高效的師生互動教學模式。為高校提供定制化的實驗、科研、場景應用綜合解決方案,全方位支撐大數據教學及科研需求。

    ●教學資源:大數據教學資源通過提煉真實的行業案例和數據,形成特色的教學資源,并于大數據專業課程體系相結合,將理論知識、實驗教學和大數據項目實踐融合,由淺入深,循序漸進,逐步提升學生的專業技能和項目實踐能力,使得學生與企業人才需求無縫銜接,真正解決大數據人才缺口問題。

    ●師資培養:在寒暑假以訓練營形式,為教師提供大數據、人工智能等技術、教學教研相關培訓指導。圍繞“如何以實際應用案例指導授課,做好院校大數據科研項目”展開探討,旨在協助院校近一步探索“數據科學與大數據技術”專業在培養目標、課程設置、實驗實訓室建設及教學科研等方面的思路。

    ●大數據實踐訓練室:給教師和學生提供方便、快速構建模型的環境,為高校提供百余個算子,覆蓋大數據的各類教學和應用場景。并提供數十個數據源,涵蓋各行業和應用場景,讓學生能在真實的項目環境種檢驗所學能力。教師能夠開展科研活動。

    ●知識圖譜實踐訓練室:知識圖譜實驗室為教師和學生構建一個從大數據中萃取關鍵實體,構建知識圖譜,探究大量數據信息之間關聯關系的平臺。

    ●輿情線索發現實踐訓練室:實驗室依托大數據引擎,實現對電子報、新聞、論壇、博客、微博、微信、APP、問答等境內外全媒體數據的采集、抽取、挖掘和分析處理,支持基于旅游業特色,提供精準輿情搜索、熱點輿情聚合、負面輿情巡查、專項輿情監測分析、高危/高價值輿情預警、智能輿情報告等服務,實現文旅輿情的分析研判。

    ●可視化實踐訓練室:借助豐富的可視化組件圖表為多種數據源數據提供跨源數據分析能力,為教師和學生提供高效的數據分析及可視化展示功能。教師和學生可以連接數據源,并通過編寫查詢的方式構建可視化圖形和數據大屏。讓學生能夠更好的掌握如何使用 BI軟件,分析和展示數據的方法。

    四、方案優勢

    ●圍繞產業真實項目的特色教學資源

    依據積累的大量真實數據、算子和項目案例,結合教學大綱,整理出一套符合高校教學需求的數據和案例,覆蓋模型生命周期的所有場景和課程大綱。課程規劃不光更加貼合前沿技術和教學場景,同時也與大數據企業相結合,使得教學更貼合產業行業實際應用場景。

    ●開放共享的協作開發機制

    大數據專業相關實踐訓練室支持“分組協同建模”和“共享復用”機制,實現面向開放式共享協作的多用戶協同建模。學生在教師的帶領下,可以圍繞行業的實際問題,通過協同合作與共享機制,讓不同學生明確自身在分析任務中的分工與定位,實現模型的優化與復用,提高應用構建效率。

    ●便捷易用的大數據科研工具  

    對于從事科研課題的教師利用算子集成框架,只需要將精力投入于開發調試適應不同數據規模、形態、維度的算子組件,無需關注開發的語言、計算框架與計算資源,不僅能夠將每個算子組件的功能與性能發揮到的極致狀態,提高大數據在各領域的實際賦能效果,同時還能夠增加開發的靈活性、自主性與高度可擴展性,提高算子開發的效率。

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