数字技术工程技术人员职称评价的基础、实践与建议——以大数据工程技术人员为例

数字技术工程技术人员职称评价制度在推动数字技术人才队伍建设中发挥着重要的指挥棒作用。在各地增设数字类职称专业的实践探索中,大数据作为基础领域,是先行先试的重点。文章以大数据工程技术人员职称评价制度建设情况为例,构建了职称专业设置基础的理论分析模型,基于该模型对大数据工程技术人员职称专业设置基础进行了梳理分析,并在总结已经开展相关职称评价工作的地方实践特点的基础上,提出了未来推进数字技术工程技术人员职称评价体系建设的对策建议。

职业本科大数据工程技术专业建设探索与实践——以山东工程职业技术大学为例

作为全国首批本科层次职业教育试点高校,山东工程职业技术大学在职业本科专业建设上进行了多次尝试和探索。文章现以山东工程职业技术大学职业本科大数据工程技术专业为例,详细研究和分析该专业在专业定位、人才培养模式、课程体系构建以及专业建设路径等方面进行的探索和实践情况,从而为其他职业本科专业的发展提供参考。

普通高校大数据工程师培养模式探讨

在全球信息化快速发展的趋势下,数据已经成为各个国家重要的基础性的战略资源,大数据技术正应用到生物、医学、经济、社会、媒体、金融、教育、政府的方方面面。而我国大数据人才的储备远远不够,人才数量规模及质量水平的匮乏等问题已经成为产业快速发展的瓶颈。目前我国大部分高校都具备培养大数据工程师的实力和水平,具备可操作性,本文主要探讨的是普通高校如何培养大数据工程师。

大数据工程师培养方案的研究与设计

分析大数据工程师人才培养现状,从课程设置、实验教学和课外项目实践方面展开研究,并给出一套合理可行的软件工程专业下的大数据工程师培养方案。

面向大数据工程师方向的“嵌入式”人才培养模式探索与实践

"嵌入式"培养在人才培养中发挥了非常重要的作用。南京航空航天大学金城学院计算机科学与技术专业以面向大数据工程师方向人才培养为切入点,对"嵌入式"培养过程中的质量把控、课程体系建设、双师型师资队伍建设三个方面进行了积极地探索与实践。为高校人才培养和教学模式改革提供了思路,具有一定的借鉴意义。

大数据工程教育的探索

国内已经获批"数据科学与大数据技术专业"的高校多达280所,但是由于概念不清,定位不明确,多数院校的人才培养目标及课程设置大而统。文章界定大数据产业中的不同角色,以该专业的一个主要方向——大数据工程教育为例,研究如何正确把握人才培养定位、科学地设置课程,给出了培养数据工程师途径的实例。最后,指出了大数据工程教育将要面对"有大数据可用","高校必须与数据企业合作"等主要问题的挑战。

大数据工程教育之统计学与计算机科学融合研究

近年来我国数据科学与大数据技术专业兴起很快,但是缺乏人才培养目标及课程设置的研究。文章首先提出大数据的特征决定了数据科学与大数据技术专业是跨学科的,主体是统计学和计算机科学的元素。界定了大数据工程教育的三个培养层次:数据分析员、大数据工程师、大数据科学家,研究了它们的角色与技能要求。其次对培养大数据科学家,详细讨论了计算机科学与统计学融合的课程设置及内容,最后提出了突出前沿的数据建模和多种先进的商业软件分析技术,提供一个独特的数据科学、商业和信息系统混合的学习情境的教学原则。提出大数据工程教育中把统计学与计算机科学融合,要专注于四项关键技能,要重点培养具有深度定量技能的统计学教师,要建设高度协作的、跨职能的教学团队。

大数据工程在物联网中的应用

物联网技术作为新一代信息技术的重要组成部分广受关注,正在引领我们进入通往万物相连的、更高效、更便捷的新世界的大门。依现在科技发展的势头来看,物联网将会成为一个发展迅速,覆盖面广,规模庞大的信息产业,而利用大数据工程处理"万物相联"带来的庞大设备数据也成了实现物联网发展的关键。本文介绍了物联网和大数据的特点及发展现状、趋势,大数据工程在物联网中的三个应用,并探讨了这过程中值得我们思考的问题。

基于大数据工程专业人才培养目标的Python语言教学改革探析

针对大数据工程专业授课过程中,因学生Python语言编程能力欠缺引起的专业课实验无法高效开展的问题,以大数据工程专业人才培养目标为基点,结合专业课程知识体系,围绕教学内容、教学模式和评价指标三个方面,对Python语言程序设计基础课程的教学方法进行探索,旨在提高学生编程的主动性、实践性,加强通识课程与专业课程之间的连贯性,以便学生能更好地适应专业课程的学习。

第5届智能科学与大数据工程国际会议(英文)

The 2015 International Conference on Intelligence Science and Big Data Engineering aims at a collective venue for introducing world frontier researchers to China and for introducing researchers of an ever developing and huge population of Chinese colleagues to international communities.

职业本科专业数学类课程群建设研究——以大数据工程技术专业为例

针对大数据工程技术职业本科专业人才培养与社会行业对大数据人才的需求不匹配、课程教学内容与工作岗位需求之间存在差距等问题,以大数据工程技术专业为例,从建设思路、建设目标、课程体系、教学体系、教学资源、师资队伍等方面,提出以职业能力培养为目标导向、以适应岗位需求为核心内涵的数学类课程群建设途径和举措,完善大数据工程技术专业人才培养课程体系,以此提高大数据工程技术职业本科专业人才培养质量,为职业本科专业课程群建设提供理论和实践借鉴。

职业本科大数据工程技术专业核心课程体系的构建探索

随着大数据时代的到来,职业本科院校相继开设了大数据工程技术专业,而如何面对新机遇,培养一批具有高素质、高层次的技术技能型人才,是当代职业本科院校的一个重大挑战。高质量人才的培养离不开专业核心课程体系的构建,本文基于职业本科大数据工程技术专业的现状,从培养目标、生源差异、评价方式、“双师型”教师队伍建设、教学模式、实践课程体系,以及教学质量监控等七个方面,探索构建大数据工程技术专业核心课程体系的路径,以期为同行提供借鉴,为提高职业本科院校的教学质量提供参考。

职业本科专业“应用数学”课程建设研究——以大数据工程技术专业为例

以大数据工程技术专业为例,采用矩阵工具开发适用于职业本科专业的“应用数学”课程。从教育标准、职业标准、社会需求和办学特色4个方面确定大数据工程技术专业的人才培养目标;依据培养目标分析细化毕业要求指标点,制定课程一级矩阵;分解重构课程内容,细化服务于毕业要求指标点的教学项目,制定课程二级矩阵;从知识点、态度点和技能点3个方面细化课程二级矩阵中的每个教学项目所涉及的每个课点,设计教学目标、教法、学法和学习产出测量标准,制定课程三级矩阵。“应用数学”课程开发为其他职业本科专业课程开发提供了借鉴。

大数据工程教育之统计学与计算机科学融合分析

高新技术人才的输出和培养是21世纪社会主义建设事业的关键,在这样的历史背景下,大数据工程教育的重要性不言而喻。因此,笔者认为,高校应该将计算机科学和统计学的教育理念融入到教学中,提升教学质量,培养出具有多元化适应能力、符合社会需求的高新技术型人才。本文将在此基础上,以当前大数据工程教育的发展现状为切入点,结合笔者在山西财经大学的学习经历,分析、探讨计算机科学和统计学相互融合的教学策略,旨在通过对专业技术性人才的有效培养与教学创新改革的不断究善,提高大数据工程教育体系的发展水平与教学效果,为我国大数据工程教育的发展贡献一份绵薄之力。

实施国家大数据工程 维护意识形态安全

大数据时代,大数据不仅在帮助打造智慧政府、激发内需增量、变革商业模式、打破社会结构的"马赛克化"方面起到了重要作用,而且对意识形态领域也产生了一系列革命性影响。西方国家利用其在大数据方面的技术优势,对外进行意识形态渗透。为维护国家数据主权和意识形态安全,必须实施好国家大数据工程。

大数据知识工程发展现状及展望

大数据知识工程是人工智能的“基础设施”、诸多行业和领域面临的共性需求、信息化迈向智能化的必由之路。本文阐述了大数据知识工程产生的背景与概念内涵,提出了“数据知识化、知识体系化、知识可推理”的研究框架;梳理了知识获取与融合、知识表征、知识推理等大数据知识工程关键技术和智慧教育、税务风险管控、智慧医疗等典型场景中的工程应用;总结了大数据知识工程面临的挑战,研判了大数据知识工程的未来研究方向,包括复杂大数据知识获取、知识+数据混合学习、脑启发知识编码记忆等。研究建议,引导多学科交叉融合,设立重大和重点研发专项,推动大数据知识工程基础理论与技术攻关;加强企业和研究机构间交流合作,推广前沿研究成果并形成应用示范,建立大数据知识工程行业标准体系;以重大需求应用为导向,探索校企协同育人模式,加快大数据知识工程技术在重要行业的落地应用。

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。

国有企业大数据工程应用实践案例研究——以AK公司为例

进入大数据时代,随着国有企业的发展,企业日常运营产生了海量数据。大数据作为数字经济的核心生产要素,不仅是经济转型和发展的新引擎,也是企业实现数字化发展战略的基础。本文以某国有大型钢铁集团的全资子公司为例,对大数据工程的应用及技术研究进行了分析及总结,以供相关企业参考借鉴。

大数据工程教育之统计学与计算机科学融合分析

高新技术人才的培养与输出,是社会与国家快速发展的基础,大数据工程教育发展背景下,强化统计学与计算机科学教学内容与教育理念的相互融合,能够在不断提升课程教学效果的同时,培养出更多具有多元化适应能力的高新技术型人才。本文结合当前大数据工程教育发展现状进行分析,研究统计学与计算机科学融合的有效教学方法与策略,期望通过对教学创新改革的不断完善以及专业化技术人才的有效培养,能够在不断完善大数据工程教育体系的基础上,全面提升高校教育的发展水平与教学效果。

浅议大数据下工程造价管理的措施

在当前的大数据时代下,通过采集、处理和分析大量的数据能够为工程造价管理提供更加科学、客观和准确的决策依据。因此,许多研究者开始关注如何将大数据技术应用于工程造价管理领域,以提高其效率和质量。具体来说,大数据技术对工程造价管理的影响主要体现在以下几个方面:数据采集方面:通过物联网、传感器等技术,可以收集大量的实时、准确和详细的工程数据,包括材料价格、施工时间、人员成本等,为工程造价管理提供了更加丰富和真实的数据源。数据挖掘方面:通过大数据分析技术,可以对工程数据进行挖掘和分析,从中发现隐含的规律和趋势,帮助工程造价管理人员做出更加科学的决策。预测方面:通过大数据分析预测模型,可以预测未来工程造价走势,为工程造价管理提供更加精准的决策支持。统计分析方面:通过大数据分析统计方法,可以实现工程造价管理数据的统一化、可视化和标准化,提高数据清晰程度和可操作性。在此背景下,研究如何利用大数据技术来改进工程造价管理已经成为当前工程造价管理研究的一个重要方向。