浅谈数据科学人才的培养

在大数据时代，各行各业对数据科学人才的需求量大幅增长，而我国尚未建立起成熟有效的数据科学人才培养体系。本文从领域知识、基础理论、计算机工具和社会实践等四个方面对如何培养数据科学人才进行了探讨，以期为我国高校制定数据科学人才培养方案提供参考。

“新工科”背景下《数据科学导论》课程思政教学探究与实践

在“新工科”、新业态的要求下,新兴工科专业培养的人才不仅需要技术精湛,更要有良好的道德品质。《数据科学导论》课程作为引导学生进入大数据世界的导论性质的课程,对课程中的思政教学探究与实践研究十分必要和紧迫。本文从课程目标出发,进行课程思政教学探究与总体设计,挖掘思政内容,在理念、内容和实践方面进行积极探索和创新,培养数据科学人才的3C精神(Curious、Creative、Critical),并将思政内容融合进课程评价中,取得了较好的育人成效。

图书馆视角下科学数据管理人才培养模式研究

在对国外科学数据管理人才培养实践进行调查分析的基础上,参考科学数据生命周期模型,可将科学数据管理人才分为科研嵌入与咨询人才、数据净化人才、数据挖掘人才、数据开放人才和数据科学家5大类。科学数据管理人才的职业素质要求应从基本素养、知识结构、智能结构3个方面进行提升。我国图书馆科学数据管理人才的培养模式应从以下方面考虑:确定科学数据管理人才培养的指导思想,形成多类型、多层次的科学数据管理人才培养体系;明确科学数据管理人才的培养目标,完善数据管理专业教育课程体系;实行多种形式的培养体制。

数据人才培养模式探索与实践

针对数据科学人才培养目标及国内外大数据教学现状,探讨新形势下的数据人才培养模式,指出中美两国数据人才培养上的差异,提出产学研融合的大数据教育必由之路,并分析讨论项目案例驱动的大数据教学改革实践。

“大数据基础”课程教学改革体会

针对“大数据基础”课程学习内容相对较新、知识面较广、教师教学与学生学习难度更大的实际状况,分析该课程的定位、教学内容与教材选择、教学方式与实验案例设计等问题。提出和实践新工科背景下的大数据课程教学方法,包括项目案例驱动教学、以问题提升教学、激发学生创造力等。同时,结合“大数据基础”课程教学实践分析了大数据课程教学改革方向。

Science Data Specialist培育:LIS面向e-Science服务的需求与变革

e-Science环境下,业界对科学数据管理人才提出了迫切需求。本文通过对图书馆科学数据管理岗位招聘启事的内容分析,以及对i School院校科学数据课程及相关培训计划的调查,总结了业界对科学数据管理人才的能力要求以及图书情报教育机构科学数据管理人才培育体系的建设情况。据此,作者认为其培养的科学数据管理人才尚不能完全满足业界要求,并提出了科学数据管理人才的培养目标以及培养形式,以期为我国图书情报教育提供借鉴。