面向大数据人才培养的机器学习课程建设

机器学习课程对大数据人才培养具有重要的意义。文章针对课程教学中存在的问题,提出了面向大数据人才培养的机器学习课程建设方案。方案通过构建“理论与实践深度融合”的课程群体系,打造“学生中心、产出导向”的特色教学方法,优化“分层评价、课赛一体”的课程考核机制,循序渐进地培养学生在大数据分析方面的实践创新能力。最后通过专业学生在高水平大数据竞赛中的优异成绩验证了课程建设的成效。

新工科下大数据人才岗位需求与任职能力分析——以新兴产业为例

新兴产业的快速发展推动了新工科建设,显著增加了对大数据类专业人才的需求,因此亟需对市场需求现状及其发展趋势进行深入研究。文章基于新兴产业中大数据类专业岗位的招聘信息,采用文本分词和统计方法识别出各专业的热门职位,并利用LDA主题模型获取岗位详情的关键信息,从而揭示人才岗位的具体需求。进一步,应用TF-IDF方法提取岗位的技能关键词,发现岗位更重视数据分析、SQL查询和Python编程等技能。在此基础上,利用社会网络分析法对岗位、新兴产业和技能的共现关系进行分析。结果表明,数据分析、BI工具应用和Java编程等技能与不同岗位均有较高的共现频率,而新兴产业对多样化技能组合具有更高需求。最后,文章对大数据类专业人才培养提出有针对性的优化建议,如加强产教融合、深化校企合作、强化大数据技能等,为新兴产业的持续发展和技术创新提供智力支持。

基于校企合作的高职大数据人才培养模式探索

伴随着我国社会科技及经济的飞速发展,我国已进入大数据时代,社会对于大数据人才的需求正不断增加。对于高职院校大数据专业教学来说,既迎来了一定的机遇,同时也面临着一定的挑战。高职院校大数据教学作为一项系统且繁琐的工程,需要教育者注重构建多方面的人才培养模式,结合理论知识与实践教学,进行不断地总结探索,从而提升高职院校大数据人才培养效果。而校企合作是基于院校的相关教学资源并结合企业实践教学理念协调配合的人才培养模式,能够有效提高大数据专业教学质量和人才的培养效果。基于此,笔者在校企合作背景下,对高职院校大数据人才培养模式进行探索,分析并构建人才培养模式的相关策略。

面向大数据人才培养的融合式教学模式

数据科学的快速发展以及海量数据分析需求的日益增长,对大数据人才培养提出了严峻挑战,也带来了重大机遇。本文探索了在教学中如何有机融合知识构建和实践创新环节,培养大数据人才创新能力的教学模式。在数据科学课程教学中,采用反映领域前沿的大数据分析竞赛应用问题,实施“实践驱动的知识构建”与“问题导向的实践创新”教学设计,通过知识构建和实践创新深度融合提升教学质量,促进大数据人才培养。

1+X证书制度下高职院校大数据人才培养的实践研究

探讨在高职院校大数据专业人才培养过程中,结合1+X证书试点工作,充分考虑认证考核工作的科学化、标准化、规范化及社会认可度情况等因素,引入华为职业认证,推进学历证书和职业技能等级证书的有机衔接,提升教育教学质量和学生就业能力,更好地服务于地方经济社会发展。

基于“工作室制”的高职大数据人才培养实践

借鉴“双元制”“学徒制”等职业教育的经验,在大数据专业建设及人才培养过程中,校企双方通过开展共建设备、共建师资、共建课程、共建教材,共同教学、共同科研等方式,联合共建工作室育人平台,推动形成命运共同体。运用工作室育人平台可多方位提升大数据专业学生的职业能力。

应用型大数据人才培养目标及实现路径探究

大数据技术的迅猛发展和行业应用需求的快速增长,使得全球范围内应用型大数据人才稀缺。文章针对高校着力培养社会亟须的应用型大数据人才的现状,分析应用型大数据人才岗位需求和职业发展方向,厘定应用型大数据人才培养目标,从先决条件、核心要素、关键环节、有力保障四个方面提出培养目标实现路径的观点。

大数据人才分类培养研究

随着大数据技术在各行各业的应用不断加深,大数据人才短缺问题变得日益严峻。现有的大数据人才多是按照岗位类型或者人才类型来进行划分的,本文则从大数据人才工作的内容出发将大数据人才分为数据驱动型人才和数据操作型人才,并对两类人才的内涵进行界定。数据驱动型人才是指在传统岗位上利用数据来驱动业务;数据操作型人才主要是生产大数据产品的人。针对两类人才本文提出从社会机构培养、自我培养以及学校培养三种不同的培养方式来进行培养,为解决大数据人才的匮乏提供一条途径。

公安大数据人才队伍建设研究

人才队伍是推进实施公安大数据战略的关键支撑,分析公安大数人才发现、培养、评价中存在的问题,研究人才能力需求、管理机制、发展环境和培养模式等四个关键影响因素,提出开展人才能力层次梯队化建设、人才竞争选拔与协同共享的管理机制、分层次的多种培养模式等对策建议,为公安大数据战略的人才队伍建设提供参考。

“校企合作”培养信息专业大数据人才的思考

我国高等教育旨在培养具有创新能力和适应能力较强的创新型人才,"校企合作"是有效途径之一。我校信息专业从2004年起实施校企合作"订单式"人才模式综合改革,从培养目标、人才培养方案、课程体系、实践教学、师资队伍、助力学生创新创业等环节深度与企业合作,成效显著。

面向大数据人才培养的理工科数学课程教学改革研究

以大数据背景下大数据应用型和技能型人才的培养为导向,从理工科数学课程教学的内涵建设和外延发展两个大的方面进行突破,给出了具体研究思路和实施技术路线,以促进数学课程教学的良好发展和教师教学水平不断创新提高,推动数学课程教学建设持续改进。

自然保护地大数据人才知识结构研究

随着2021年中国首批国家公园的正式设立,自然保护地事业面临着巨大的战略性发展机遇,既有各类自然保护地要进一步整合归并优化,也有规划编制要实现多规合一,还有监督管理要向科学化、精细化转变,更有在信息化时代迈入大数据新纪元的时机下管理要迈向现代化。自然保护地的大数据是大数据背景下的技术产物,与自然保护地建设息息相关,是重要的战略资源。针对当下大数据方向的专门技术人才工作需求及岗位设置进行查询,结果显示此类人才严重缺乏。鉴于大数据手段对自然保护地的建设与管理具有重要意义,研究梳理了自然保护地与大数据的相关文献和专业设置,探讨了其中的人才应用岗位、必要知识及人才结构等,旨在为自然保护地人才培养提供一定的思路与借鉴。

CDIO理念下的大数据人才培养混合式教育探索——以数据获取与预处理实践课程为例

以大数据的人才培养为例,以人才能力培养为导向,探讨OBE-CDIO教育理念下的培养目标、毕业要求、混合式教学的一体化课程体系、产教融合构建项目体系、导师为指导的一体化课外实践体系、素质教师与专业教师相结合的素质教育体系的制订,以数据获取与预处理实践课程为例,介绍在混合式教育下的课程设计、资源建设与使用。

DT时代大数据人才培养模式教学改革探究

大数据时代的到来,意味着亟须大量的数据科学人才,世界各国对数据科学人才的重视程度都已提高到国家战略的高度。为此,“大数据专业人才”培养也成为21世纪一大焦点。文章通过研究国内外几所典型高校“大数据专业人才”的培养模式,探索长春大学大数据专业人才培养模式改革途径。

新工科背景下应用型大数据人才培养路径探究

针对新经济背景下我国工程教育发展的新思维和新方式以及大数据产业规模迅速扩大的状况,分析新工科建设的内涵,结合当前大数据人才的岗位需求,研究新工科背景下应用型大数据人才的培养特点、培养目标和培养要求,以大连理工大学城市学院(以下简称学院)为例,阐述应用型大数据人才的培养路径。

互联网企业岗位视角下的高校大数据人才能力分析

中信院2018大数据白皮书指出,在2018年—2020年,大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长,复合年均增长率约为15.33%。随着大数据产业的发展,对于高质量的大数据人才缺口不断增加,据统计,接下来的3到5年内,各行业将有近100万的大数据人才需求量,现阶段培养的大数据人才规模与市场需求相差甚远。当前大数据人才需求主要集中在互联网企业中.

基于校企合作的高校大数据人才培养路径研究

随着社会的发展,大数据时代也随之而来,大数据的到来给人们的生活带来了很多的便利,使人们在查找数据、资源时更加地便捷、高效,因此,在大数据时代当中,大数据方面人才的培养也逐渐地成为社会中的重点,同时,由于社会对人才的实践才能越来越重视,校企合作也成为了现在高校中对学生实践才能培养的常用方式,因此校企合作对于高校大数据人才的培养是一个很好地机会,同时也是一个很好的挑战,因此,本文针对高校大数据人才在校企合作背景下的培养路径进行了具体研究。

基于校企联合办学的大数据人才培养模式探究

为了适应新工科背景下人才培养新需求,按照我国新工科建设内涵,在深入调研所在区域大数据产业发展带来的巨大人才缺口的前提下,分析新经济环境对应用型本科人才培养的新要求。以吉林大学珠海学院阿里云大数据应用学院为例,研究新工科背景下,基于校企联合办学的应用型大数据人才培养特点、目标与方法。实践结果表明,该培养模式既适应了企业需求,又保证了人才培养层次与质量,为培养适应地区经济发展需求的大数据人才提供了一条有效路径。

行业大数据人才培养对策研究

随着大数据技术的不断发展,其应用范围愈发广泛,逐渐在各行各业中占据重要地位。从目前情况看,行业大数据人才现状主要表现为人才分布不均、人才结构不合理、人才缺口将会进一步扩大等方面,而通过对现状的分析,可以发现大数据人才培养中存在培养体系不完善、师资力量不足、实践培养缺乏等问题,从而影响了大数据人才的培养质量。面对这些问题,可以通过完善培养体系、加强师资建设、构建实践培养平台等措施进行针对性解决,从而为培养优秀的大数据人才提供有力支撑。

大数据人才的能力要求与需求分析

大数据及其商业价值已经开始对社会经济产生深远的影响,技术市场上大数据人才供不应求。论文阐述了大数据人才对应的专业基础能力、专业核心能力和应用拓展能力要求,分析了技术型、咨询型和复合型三类大数据人才的知识能力结构要求,通过比较IT类专业与非IT类专业的计算机应用能力差异,获得了大数据人才类型与专业的关联性。