大数据智能信息处理实践平台的设计研究

为支撑大数据技术技能人才的培养,改善大数据专业实践教学环境,基于Docker容器技术,设计开发了一套面向高职领域的大数据智能信息处理实践平台。该平台借助沙箱机制,为学生提供了独立的大数据实验环境,并对Docker容器实例进行了有效的全生命周期管理,使得平台底层的计算和存储资源得到充分利用。实验结果表明,实践平台可支撑500人同时在线实训,具有较高的可靠性。     

大数据本科专业申报及认识

从产业发展、数据科学的学科特征、大数据专业与其他相关专业的不同等3个方面,阐述增设大数据本科专业的合理性和必要性;以对外经济贸易大学专业建设为例,指出大数据专业人才应该能够围绕互联网平台上经济金融数据的商业价值进行挖掘并揭示数据间关系。     

大数据时代基于计算思维的IT专业实践教学改革

立足于高校IT专业创新型人才培养需要,结合当前大数据行业实际应用背景,阐述大数据技术、计算思维与IT专业实践教学的关联,从指导思想、课程体系及教学模式方面讨论以计算思维能力培养为目标的IT专业实践教学改革,提出基于大数据技术及物联网技术的IT专业实践教学平台建设方案。     

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.     

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。     

电力企业大数据基础平台

电力企业各专业均有大数据应用需求,而大数据解决方案和产品路线众多.从一体化企业级信息系统的角度出发,需要构建统一平台,实现大数据应用服务平台化,全面支撑各专业大数据应用需求,避免重复建设.文章分析了电力企业大数据应用需求和技术现状,基于此提出了大数据基础平台的功能架构,最终对平台的设计思想和实现思路进行了详细论述.     

基于“互联网+”的大数据项目实训课程教学实践研究

本文针对大数据技术专业的实训类课程实践过程中存在的问题进行研究,开发出线上线下混合式教学所需的教学资源和素材,对于提升大数据技术专业的教学水平,保障实践环节的教学质量有很重要的作用。通过将互联网信息技术与大数据专业项目化教学相结合,搭建“教、学、做、评”一体化实训平台,既充实了教学数字化资源,又进一步创新了教学模式,有效提高了学习过程的趣味性与专业技能运用能力,使学生的理论知识与实践技能有机地融合在一起。借助互联网大数据分析建立教学评价体系,使教学由传统的“经验教学”转变为“数据驱动教学”,达成动态监测、全程评价的教学实践目的^[1]。     

基于OBE模式的IT产业应用型人才培养研究——大数据方法

工程教育专业认证中坚持的理念主要包括:成果导向(OBE)、以学生为中心并持续改进。美国工程与技术认证委员会(ABET)在工程教育认证标准中广泛使用了OBE理念。北京联合大学作为北京市属应用型大学,人才培养和专业建设也应根据国家发展战略和北京的城市定位进行规划与贯彻落实。本文简要说明了初步构建的北京市IT应用型人才需求信息大数据平台,依托此大数据平台、基于OBE模式可以进行城市型、应用型IT产业人才培养研究。本文以软件工程专业建设为例进行了OBE模式教学实践改革的阐述。     

行业领域知识化平台建设与教培应用

针对行业领域知识经验化、实战化、分散化的特点，以及行业经验知识传承不足的问题，本文以交通行业为背景，提出了基于行业大数据的领域知识化平台构建思路，结合交通行业领域知识库构建面向行业领域的知识化教育培训平台，开展多元化知识体系的行业人才教培和评定，解决行业发展与院校专业教学脱节的问题。最后结合行业领域知识平台初步成果和教培建设的实践情况，提出了后续行业领域大数据教学平台的建设经验和启示。     

新工科背景下大数据专业课程体系研究和实践

数据科学与大数据技术专业是一门典型的新工科专业,课程体系是该专业建设的核心.文章分析了该专业建设存在的主要问题,针对目前该专业的课程体系缺少统一标准的现状,依据新工科建设的要求,制定了该专业的课程体系.以长沙理工大学为例,着重介绍其在培养目标、课程设置、培养方向、实践教学等方面的教学改革和实践,为数据科学与大数据专业的建设提供参考.     

新工科背景下理学大数据专业建设的探索与实践

在新工科背景下,探索理学大数据专业的建设,提出理学大数据专业建设借鉴新工科、工程教育认证、CDIO模式等理念。从修订特色人才培养方案、打造过硬教学团队、构建面向国际化课程体系、融合“产、学、研、用”四层次实践教学平台、营造多元学生创新创业环境等方面,探讨了理学大数据专业建设和应用型人才培养的路径和策略。     

大数据在电信行业的应用研究

随着数据量的急速增长,运营商越来越意识到数据对企业的重要性.首先分析了大数据发展趋势和典型的应用场景,然后提出了大数据平台架构和关键技术,最后分析了相关应用案例.工程应用与实践表明,大数据的良好应用能够有效推动运营商的业务发展.     

大数据环境下机器学习课程的教学实践探索

结合大数据应用的时代背景,高校教学科研的重心也随之发生变化。机器学习课程作为数据科学与大数据技术专业的专业核心课,依托于现阶段计算机技术的更新迭代,涉及多学科的交叉学科课程,兼顾理论与实践应用。正因为学科的复杂性和时效性,本科生学习该课程面临较大难度和挑战,基于这一现状,教师更应从理论出发,不断探索大数据环境下机器学习课程教学的新模式。     

大数据背景下的高校计算机专业精准教学研究和实践

移动互联网的发展使得大数据技术得到了广泛的应用,精准教学充分利用大数据的优势,分析大量相关教学数据了解教学现状,总结教学重点,明确教学目的.文章通过对计算机专业教学过程中的现有问题进行分析整理,在大数据的基础上引入了精准教学的概念,以云教学考核一体化平台为依托,研究了在计算机专业教学中以大数据技术为辅助进行精准教学的方法和思路,为计算机专业的教学改革指明了一条创新路径.实践表明该方法不但可以使计算机专业教学更加高效,而且更能激发学习兴趣,培养出为各行各业服务的高素质计算机人才.     

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.     

工业大数据分析技术与轮胎销售数据预测

工业大数据是在工业领域信息化应用中所产生的海量数据,作为决策问题服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。首先分析工业大数据4V特性与工业数据的特有特征,以及工业大数据来源;从多源异构工业数据集成与数据融合方法、工业大数据计算架构、大数据带来的信息安全等三方面论述工业大数据面临的挑战与潜在价值。探讨了工业大数据分析与挖掘方法,提出了工业大数据平台的计算架构与大数据处理平台,构建轮胎企业大数据资源中心、大数据分析与决策应用系统。从销售数据分析和宏观数据趋势两个层面进行轮胎销售大数据分析与预测。采用多个不同领域的销售数据源来解决销售预测历史数据特征空间稀疏的问题,使用LASSO（The Least Absolute Shrinkage and Selectionator Operator）方法的多任务学习方法来解决高维样本空间的缺点,实验数据验证能够提升轮胎销售预测的准确率。     

Hadoop大数据开发课程实践教学研究

针对Hadoop大数据开发课程的实践教学环节,从实验设计、数据集选取和实验平台建设几个方面阐述该课程实践教学的内容和方法,提出相关实验环境建设的思路,对比不同实验环境在实践教学过程的作用,为其他大数据相关课程的实践教学提供参考。     

基于成果导向的大数据专业建设及面向数据生命周期的课程体系设计

大数据相关专业的人才培养正在广泛受到国内外高校的重视。针对不同的专业发展方向和学科定位,需探索适合大数据类专业建设的模式和配套的课程体系。以大数据管理与应用专业为切入点,重点分析了该专业的发展定位与人才培养目标。基于成果导向的教育模式,以围绕项目的学习实践,注重数据全生命周期管理的能力培养,构建大数据管理与应用专业的培养模式并优化设置该专业的课程体系。相关研究工作可为高校大数据管理与应用专业建设提供基本思路和借鉴参考。     

交互式大模型驱动的大数据技术实践课程教学探索

针对大数据技术实践课程中缺乏实际场景数据的现状,分析交互式大模型与大数据技术实践的关联性,提出在大数据技术实践课程中融合交互式大模型的教学框架和流程,以大数据技术实践课程为例介绍教学实践过程,最后说明教学实践结果。     

大数据对高校教学研的影响与探索

大数据环境下高等教育的教师授课模式、学生学习积极性、教师和学生的科研实践的需求进行了分析,得出的结论是教师的教学模式由"说教式"变为"网红式",学生的学习由被动变得主动,"新工科"专业在科研实践中对数据严重依赖。同时,也提出了2点建议,(1)大数据环境下高校教师应该智慧化、线上线下融合模式教学;(2)应该优化"产学研"合作平台的功能,增加数据资源共享库的建设,以便适应大数据时代的需要。