| 数据科学与大数据技术专业特色课程研究 |
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| 引用本文： | 朝乐门,邢春晓,王雨晴.数据科学与大数据技术专业特色课程研究[J].计算机科学,2018,45(3):1-8. |
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| 作者姓名： | 朝乐门 邢春晓 王雨晴 |
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| 作者单位： | 数据工程与知识工程教育部重点实验室中国人民大学 北京100872;中国人民大学信息资源管理学院 北京100872,清华大学计算机科学与技术系 北京100084;清华大学信息技术研究院 北京100084;清华信息科学与技术国家实验室筹 北京100084,中国人民大学信息资源管理学院 北京100872 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金项目(91646202,71103020)资助 |
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| 摘 要： | 目前,我国数据科学与大数据技术专业的建设已成为新的热点话题。在系统调研世界一流大学数据科学专业建设现状的基础上,从特色课程的视角重点分析加州大学伯克利分校、约翰·霍普金斯大学、华盛顿大学、纽约大学、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学、伦敦城市大学共8所大学的数据科学专业,提出了数据科学与大数据技术这一新专业应重视的10门特色课程,并分析了现阶段我国数据科学教育中普遍存在的8种曲解现象及对策建议。
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| 关 键 词： | 大数据 数据科学 课程体系 专业建设 |
| 收稿时间： | 2017/12/5 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/1/3 0:00:00 |
Unique Curriculums for Data Science and Big Data Technology |
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| CHAO Le-men,XING Chun-xiao and WANG Yu-qing.Unique Curriculums for Data Science and Big Data Technology[J].Computer Science,2018,45(3):1-8. |
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| Authors: | CHAO Le-men XING Chun-xiao and WANG Yu-qing |
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| Affiliation: | Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge EngineeringRenmin University of China,Beijing 100872,China;School of Information Resource Management,Renmin University of China,Beijing 100872,China,Department of Computer Science and Technology,Tsinghua University,Beijing 100084,China;Reasearch Institute of Information Technology,Tsinghua University,Beijing 100084,China;Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology TNList,Beijing 100084,China and School of Information Resource Management,Renmin University of China,Beijing 100872,China |
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| Abstract: | How to construct a novel major,called Data Science and Big Data Technology,is one of the hot topics in China.An in-depth analysis on typical universities was conducted including University of California,Berkeley,Johns Hopkins,Washington University,New York University,Stanford University,Carnegie Mellon University,Columbia University,and City University of London.And then,ten core courses of Data Science and Big Data Technology were identified and described.Finally,eight common misunderstandings in existing data science curriculum were proposed,and the solutions were provided respectively. |
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| Keywords: | Big data Data science Curriculum system Professional construction |
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