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重庆高校大数据专业教学体系如何搭建?

发布网友 发布时间:2022-04-24 17:51

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热心网友 时间:2023-10-28 10:07

芝诺大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段,通过校企合作联合培养机制,让企业、行业深度参与人才培养过程,逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量,全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位,在以解决现实问题为目的的前提下,使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野,注重知识的实用性,有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力,让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。
芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分,一是平台硬件,二是教学与实验支撑系统(包括:芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台),三是产品服务。
教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成,教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。
1)平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合,提高学生的学习、实践和创新创业能力,能够培养实用性人才所需的专业能力,提升教学效果与就业率,为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。
2)平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究,能够服务于学校的教学和科研,有助于大数据方向发展和自主创新,有利于创新团队培育和高水平研究成果积累,有利于提升教师的教学和科研水平,推动教学和科研团队建设。
3)平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势,体现学校办学特色,推进
与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作,开展项目合作研究和人才培养,促进科研成果转化,促进产学研协同创新。
4)平台的建设有利于促进学科交叉与融合。
本项目通过对芝诺数据教学实训平台和芝诺数据综合分析ZDM平台的建设,支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据安全与隐私保护等关键技术研究,形成以工程实训和创新拓展为主的实践教学体系,培养学生良好的科学素养和实践创新能力。同时,提升高校承担重大科研项目和实现自主创新的能力。适应国民经济和社会发展的信息化进程、信息化与工业化“两化”融合和新兴战略性产业迅速发展,完善科研平台和教学实验平台体系建设,提升科技创新能力,推进产学研合作。预期达到以下效果:
(1)建立健全实验教学环境,为相关专业学生提供与产业界接轨的、良好的实验条件;
(2)模拟企业环境,引入以实际项目为蓝本的实训项目,构建实训基地;
(3)为开设大数据类公共选修课提供实验环境;
(4)支撑高校科研项目的实施及科研论文的发表;
(5)为学生在数学、统计、计算机类学科竞赛获奖提供教学实验环境支持。

热心网友 时间:2023-10-28 10:07

美林数据大数据人才应用能力成长平台——Tempo
Talents,从产业人才需求的视角,通过模式创新、技术创新,为高校大数据人才培养提供从平台、课程内容到教学管理的系统解决方案。平台核心围绕“人才应用能力培养”,以实践为基础,将大数据人才培养所需的知识、技能和方*三个层面互相融合,核心是通过学生动手实践,培养数据思维及解决问题的能力。


Tempo Talents核心应用场景

Tempo Talents——大数据应用能力成长平台核心面向大数据管理应用、数据科学与大数据技术、交叉学科等大数据相关专业,应用于教学实践、集中实训、在线竞赛、学习交流等场景。

Tempo Talents核心特点

1、DT-CMPA人才能力地图,让学习目标清晰明确

基于大数据行业人才标准及一万多个大数据相关岗位招聘需求解析,定义岗位素质模型,从岗位胜任力出发,规划学习路径和学习路线。基于人才能力地图,高校可以根据自己的学科建设目标、人才培养方向,进行课程体系的规划。而学生也能根据自己的就业目标,规划学习路径,让学生学习更具目标感,清楚学什么、为什么学。


2、专业课程实践资源,满足不同类型教学、实验需求

1)系统课程体系设计,名师专业课程打造

与多位高校老师沟通合作,围绕大数据学习路线的两个基础一个链条,打造9大方向、数百个分类,开发设计1000多个原子课,为高校实践教学提供丰富的课程资源。


2)创新原子课设计,知行合一

Q:何为“原子课”?

A:将课程中涉及的技术点、知识点“原子化”拆分,从基础原理、特性到最终应用,层层递进,用闯关的模式引导学生学习和实践,目的是让学生将每一个知识点吃透、掌握与应用。

基于原子课实现“个性化定制课堂”,老师可根据人才培养需求、学科特色、所用教材在原子课程库中自由挑选、灵活搭配难易度合适的知识点原子,灵活组合,实现“个性化定制课堂”。

3)个性化定制课堂,因材施教

定制化“教学课堂”,自定义教学计划,学生学习行为与评测结果记录,洞察和解析学生学习路径与成果,过程与结果并重,探索教学目标达成的最佳方案。

3、千余个项目应用实践经验,培养学生数据思维及解决问题的能力

基于美林数据上千个行业头部客户大数据建设项目经验,以行业应用为引导,以真实项目案例为基础,内嵌6大行业,100+项目实训,让学生了解行业最新实践与应用场景,通过实战演练提升学生解决实际问题的能力。


对于大数据学习而言,最难的不是Python的一段代码实现、也不是算法原理的掌握,而是在具体业务场景中,将业务问题数据化,利用分析工具、大数据知识去找到解决方案。

针对每一个实训项目,我们都将项目落地全过程进行深度剖析,还原项目落地全流程。将分析方*、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等,全部融入到具体的项目实训案例中,让学生通过实训,掌握方法、提升思维模式。


4、一体化实践运行平台,提供丰富实验实训环境

1)技术创新,实验环境管理智能高效

基于容器与虚拟化技术,提供在线编程、远程命令行、交互式编程、远程桌面等实验实训环境,通过无感知的实验资源分配与回收替代复杂的实验环境管理,让实验管理智能高效。

2)编码式加拖拽式双环境,应用型与开发型兼顾

既有以原理、技术教学为目标的编码环境,也有以应用为目标的拖拽式环境。拖拽式数据可视化分析与机器学习建模平台,以应用为目标,与编码环境充分融合,满足大数据分析应用实践,为交叉学科大数据人才应用能力培养提供环境支持。


5、激发学生学习热情,打造“自驱型”能力成长平台

闯关、竞赛、自主探索的数据游乐场,打破传统的学习模式,打造专业与趣味性融合的学习体验,充分激发学生自主学习热情,打造“自驱型”能力成长平台。

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