工程教育专业认证背景下数据科学与大数据技术专业人才和课程培养体系研究

数据科学与大数据技术专业作为一门新兴专业,对我国信息技术发展及综合实力的提高有举足轻重的意义.文章首先指出数据科学与大数据技术专业在师资、科研、教学方面存在的主要问题,其次围绕"新工科","工程认证"等理念,从数据科学与大数据技术专业的人才培养模式以及课程教学模式创新两方面作出了实践,制定了数据科学与大数据技术专业的课程体系,给出了针对数据科学与大数据技术专业学生的能力培养矩阵方案.     

大数据科学与工程专业设置探索

针对贵州大数据产业发展的实际需情况,分析大数据的关键技术及特点,结合贵州发展和打造大数据产业的三大机遇和五大优势,对贵州大学设置大数据科学与工程专业的优势进行了分析和展望,利用更好的培养大数据产业人才。     

大数据科学与工程专业设置探索

针对贵州大数据产业发展的实际需情况,分析大数据的关键技术及特点,结合贵州发展和打造大数据产业的三大机遇和五大优势,对贵州大学设置大数据科学与工程专业的优势进行了分析和展望,利用更好的培养大数据产业人才。     

数据科学与大数据技术专业特色课程研究

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。     

大数据视角下计算机科学与技术专业建设探究

在大数据时代社会对计算机技术人才的需求也在不断增加,因此高校在计算机科学与技术专业建设上将需要投入更大的力度,基于当前的国内外大数据专业发展的趋势,本文将对计算机科学与技术专业建设的优化策略进行探究,以此更好地契合现代大数据人才培养的目标和需求。     

结合大数据平台的大学创新实验课程体系建设

根据数据科学与大数据专业的培养目标和培养方式,提出结合大数据平台的教学实验方法,介绍大数据平台建设内容和实验课程体系,并对课程教学实践中的经验与不足进行总结,给出大数据专业需求的实践类课程设计建议。     

数据科学与分析课程混合教学实践

基于数据科学与大数据技术专业的背景和特点,围绕数据科学与大数据技术专业的培养目标,探讨该专业导论性课程数据科学与分析的课程定位、教学大纲、教学手段、实践教学、课程网站建设等相关问题,介绍线上线下混合教学实践过程。     

应用型高校数据科学与大数据技术人才培养体系探究

随着整个社会对大数据人才需求的井喷，如何培养出契合社会需求的数据科学与大数据技术专业人才成为高校急需解决的问题。文章通过分析大数据技术专业人才培养当前面临的主要问题，结合大数据专业的特点，从多个维度对普通应用型本科院校大数据人才培养体系进行了探究，并指出作为普通应用型本科院校，应结合自身的专业特色，形成以应用为主导的特色大数据人才培养体系。     

数据科学研究的现状与趋势

大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先,探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题,并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系。其次,分析现阶段数据科学的研究特点,并分别提出了专业数据科学、专业中的数据科学及大数据生态系统中的相对热门话题。接着,探讨了数据科学研究中的10个争议及挑战:思维模式的转变(知识范式还是数据范式)、对数据的认识(主动属性还是被动属性)、对智能的认识(更好的算法还是更多的数据)、主要瓶颈(数据密集型还是计算密集型)、数据准备(数据预处理还是数据加工)、服务质量(精准度还是用户体验)、数据分析(解释性分析还是预测性分析)、算法评价(复杂度还是扩展性)、研究范式(第三范式还是第四范式)、人才培养(数据工程师还是数据科学家)。然后,提出了数据科学研究的10个发展趋势:预测模型及相关分析的重视,模型集成及元分析的兴起,数据在先、模式在后或无模式的出现,数据一致性及现实主义的回归,多副本技术及靠近数据原则的广泛应用,多样化技术及一体化应用并存,简单计算及实用主义占据主导地位,数据产品开发及数据科学的嵌入式应用,专家余及公众数据科学的兴起,数据科学家与人才培养的探讨。最后,结合文中工作,对数据科学研究者给出了几点建议和注意事项。     

面向大数据的信息与计算科学专业实验课程体系研究

本文从大数据时代的背景出发,结合信息与计算科学专业的实际,从面向未来挑战、丰富实验课程内容、培养应用型人才等方面,阐述了专业实验课程建设的思路和对策。     

高校大数据实验室及实验体系的规划与建设

大数据产业已上升至国家战略, 建立大数据实验室及实验课程体系是培养大数据技术人才的必要条件. 本文对大数据的知识体系进行了梳理, 分析了“数据科学与大数据技术”专业和“大数据技术与应用”专业的培养目标及职业定位, 明确了大数据专业的学生应该掌握的关键知识和需要重点培养的专业技能, 介绍了主流的大数据生态系统, 选取了最通用的大数据架构, 提出了在单机环境、单机虚拟化环境、共享大数据集群环境、云计算环境下建设大数据实验室的不同方案, 并设计了大数据实验课程体系及实验项目.     

新工科背景下“新形式翻转课堂”在线教学模式探究

分析数据科学与大数据技术专业现阶段在线教学难点,以专业核心课程数据科学导论为切入点,提出新工科背景下基于“理论+实践”的“新形式翻转课堂”在线教学模式,从教学目标设计和教学方案实施两方面介绍基于“理论+实践”的“新形式翻转课堂”在线教学模式设计,最后通过问卷调查数据说明教学模式的效果。     

大数据时代下信息与计算科学专业人才培养模式浅谈

大数据具有数据量巨大、数据形式多样化等特点,大数据时代的到来对现代人才的综合素质提出了更高的要求,其中信息素养也成了现代人参与大数据时代的必备素质.信息与计算科学专业是高校培养信息专业人才的主要学科,而在当前的教育环境中,专业教学不仅要求学生掌握专业的计算机操作能力,还应该从信息运用的角度对数据进行收集与筛选,因此,本文从大数据时代的特点出发,结合目前高校信息与计算科学专业在人才培养中存在的问题,探究科学的人才培养模式.     

数据科学与大数据技术专业建设研究与实践

在调研国内外数据科学与大数据技术专业建设情况的基础上,提出培养具有行业特色和可持续竞争力的大数据卓越人才的建设目标,阐述如何构建贯通式能力培养的课程体系,构建校企融合协同育人体系,构建多层次一体化的实验环境,培养师资队伍以及构建教学质量持续改进体系,从而形成多层次、多类型、健全的卓越人才培养体系。     

数据科学：从数字世界到数智世界

随着大数据的持续发展,数据已经成为国家的重大战略资源,对社会影响日益明显。为了更深入地挖掘和研究大数据背后所蕴藏的基本科学问题,新的研究领域——数据科学被提出。本文从大数据的发展历程出发,介绍了数据科学的兴起和内涵;分析了大数据和数据科学的研究现状,以及数据在各行业中的应用;简述了为探索数据科学本身的内涵和规律而建设的大数据试验场;讨论了数据科学的关键问题,以及在研究数据时应具有的新思维和新观念,以推动数据科学的发展,促进现实世界向数字世界的转型,最终实现社会生活的真正智能化。     

大数据时代下软件工程专业教学改革的探讨

分析大数据对软件工程专业的影响,指出大数据时代软件工程专业改革的目标,从教学内容、师资队伍、教学方式3方面提出切实可行的改革方案,以适应大数据时代对高校软件工程专业教育的要求。     

新工科视域下农业院校大数据专业人才培养模式研究

国内数据科学与大数据技术专业是“新工科”专业之一。现阶段,大数据专业人才缺乏,因此探索大数据专业人才培养模式已然成为高校建设的研究重点。本文研究了新工科视域下农业院校大数据专业建设方法,采用校企合作的方式搭建大数据实践平台,以大幅提升学生的实验环境。结合农业院校的特点提出校企协同育人、科研项目融入教学和学科竞赛相结合的大数据专业创新人才培养模式。     

大数据时代的思维特点研究

近年来,“大数据”已经成为科技界和企业界关注的热点,所谓big data(大数据),是指靠专有平台实现价值提炼以帮助使用者决策分析的海量数据集产品。目前,拥有数据的规模大小和运用数据的能力将成为一个国家综合国力的重要组成,一个国家对数据的占有、控制将成为国家间和企业间新的争夺焦点。重点研究分析了大数据的5个特性,指出了企业的经济效益是推动大数据发展的主要动力,当前的大数据处理技术使人们从事的工作变得更加智能。通过对大数据时代的思维特点及思维方式进行研究,可以得出大数据时代最大的转变就是研究方式将进入数据密集型科学的范围中进行。     

数据科学在国内管理学研究中的应用综述

基于大数据时代的新学科——数据科学的研究方法正在被包括管理学在内的其他学科应用。首先,探讨了以大数据为理论基础的数据科学研究范式与管理学研究的经典范式之间的联系和区别。其次,分析了国家自然科学基金委认定的A类重要管理学期刊文献及引证文献,对当前国内管理学领域为数不多的基于数据驱动的公共管理、基于复杂网络仿真的网络行为管理和基于多源数据融合的创新管理等热点领域进行了分类梳理。然后, 归纳总结了当前国内管理学领域采用数据科学研究方法的特征。最后,提出了数据科学在管理学科学研究应用中的趋势,即范式融合、大数据利用、场景融合、专家合作。     

基于大数据平台的计科专业建设和优化研究

随着社会经济的不断进步,"互联网+"进一步发展,信息量以EB、ZB为单位持续增长,传统处理方式难以满足信息处理的需求,大数据时代应运而生。笔者提出了大数据时代计算机科学与技术专业建设优化的路径,即搭建大数据平台、加强专业建设数据挖掘、更新人才培养方案、加强师资队伍建设、更新教育教学方法以及加强校企合作等。