新工科:数据科学与大数据技术实验中心解决方案,赋能高校新工科数智人才培养

news2024/12/21 20:25:57

随着数字经济蓬勃发展,数字化产业和产业数字化成为就业增长新动能。据人瑞人才与德勤调研显示,未来3年,数字产业化企业最需要运营人员和开发人员(包括大数据开发工程师、数据建模开发工程师等),其次是数据分析人员、算法研究人员、数据管理人员、销售人员和产品经理,说明技术革新与商业模式创新是助推数字企业发展的两大动力。

数据科学与大数据技术专业作为适应大数据技术发展与产业需求的新工科专业,自2016年首次设立以来,已经累计有747所高校开设。作为开设最早、规模最大的大数据专业,如何匹配产业人才需求、突出学科特色,是专业建设与人才培养的核心命题。

美林数据立足产业数字化转型实践经验,聚焦区域产业人才需求,创新“产岗课师学训研用”的人才培养理念,面向以“数据科学与大数据技术专业”为核心,辐射计算机、电子信息技术等传统工科专业的综合“数智人才应用能力培养解决方案”,赋能高校新工科创新大数据人才培养。

新工科数智人才培养综合解决方案

以服务区域数字经济产业集群发展为目标,探索面向数字化产业与产业数字化的理论型、实践型、应用型人才培养模式,从教学资源、实践环境着手,注重真实的产业实战环境搭建,建设具有区域特性和专业特色的大数据综合实验室。大数据综合实验室将搭建大数据基础环境,扩充大数据专业基础课、核心课、选修课等实践课程,引入制造、能源、金融、电商、零售、政务等行业的大数据应用实训项目教学资源,强化大数据分析工具应用和创新能力,同时进行产业认知、学科竞赛和行业认证等产业资源的链接,开展产业实践,为学生大数据技术及应用能力培养及教师教学与创新工作提供强有力的支持,从而形成集课程、实践、工具、竞赛、培训、认证于一体的一站式建设方案,创新产教融合模式下的高水平数智人才培养体系建设,为高校培养面向区域产业需求的数智人才提供有力支撑,在同类学校起到示范、推广和辐射作用。

面向院校和专业

本科:数据科学与大数据技术、数据计算及应用、数据科学等大数据专业,计算机、人工智能等相关理工科专业

大数据综合实验室

方案特色

聚焦产业人才需求,立足学科自身特色

人才培养方案设计以“区域产业链布局”为指引,结合高校区域特色和数据科学与大数据技术专业学科定位,围绕企业目标岗位的大数据平台运维、数据开发、数仓开发、数据库管理员、数据分析师、业务分析员、解决方案专家、数字产品经理等职业,以产业招聘为参考,倾向性培养学生的相关大数据技术技能、产业工具的驾驭能力以及工程性解决问题的能力。实现产岗结合、特色突出的人才能力地图与课程体系设计,打造院校个性化“数智人才应用能力培养解决方案”。

大数据综合实验室

夯实基础,应用为先、体系完整、形式多样

为满足高素质应用型专业人才的需求,同时兼顾跨学科交叉融合的需要,美林数据创新性地构建了包含元子实验、基础实验、应用实训、考试中心、教学管理、实验管理在内的六大能力平台。从教学资源和实践环境两方面着手,提供多维度、多模式的课程实践,结合即时学习成果反馈,推动学生总结和反思。帮助学生从理论到实践全面掌握知识和技能,更好地完成专业课程学习和人才岗位对接实训,从而实现数智人才高质量输送的培养目标。

源于产业真实项目案例,知识、技能、方法与素养的综合提升

以项目应用实践为核心,结合真实的企业大数据应用业务场景,以解决问题为目标进行项目实训,为高校师生应用实训提供环境与资源的双重保障,真正实现数据科学与大数据技术专业学生“应用能力”培养。

实验案例示例:《客户投诉行为预警分析》

本项目旨在实现电力服务客户投诉智能预警,通过还原真实处理流程,从业务背景理解、业务问题数据化思路转化、大数据智能应用开发全流程等不同维度,将大数据处理与分析技能、大数据项目实施流程和数据分析方法论相融合,涵盖Linux环境下MySQL和Python软件的安装和使用、数据分析建模与数据可视化等技能的综合应用。学生将通过完整的案例实践,综合运用大数据课程知识以及各种工具软件,实现大数据应用搭建的全流程操作。

大数据综合实验室
大数据综合实验室

资源与能力共建,构建成长型实验平台

基于美林数据丰富的产业资源优势,平台内置丰富的产业数据与课程资源,为高校学生教学、实训与创新科研提供基础资源支撑。同时依托数据资源管理平台提供大数据接入与管理能力,实现校内数据的连接和外部产业数据的对接,打造特色实验数据中心,为大数据实践教学和跨学科应用创新提供真实的数据资产。而平台开放的课程自定义配置与实验课程开发能力,支持老师结合自身教学经验进行个性化课程开发与优化改造,实现教学成员的迭代提升和资源统一管理,结合学科发展,构建开放型、成长型实验平台。

长效赋能工程,深化产教融合

为保障大数据综合实验室建设项目的顺利开展和长久运营,实现专业和企业人才共育、师资互动、成果共享的校企深度合作典范,美林数据将本着校企“共建、共管、共享、共赢”的原则,为高校提供涵盖课程创新、师资培养、产业认知、培训认证、学科竞赛、基地合作、产业对接在内的七大专项赋能工程服务保障体系,形成数智人才培养赋能的长效机制。

大数据综合实验室

典型案例

01 、北京师范大学

美林数据根据高层次数字人才培养内在逻辑和产业用人特质,以校企协同为基础,面向北京师范大学数据科学与大数据专业、人工智能培训班建设大数据综合实训教学体系,助力北京师范大学打造产、学、研、工一体化的校企深度合作模式,建设区域级的产教融合示范性平台,打造具备品牌优势与特色的国内一流专业,促进学校人才培养体系创新,为学校重点培养具备从事与大数据相关的科研、教学、研发、应用的高层次复合型人才提供支撑。

02 、新疆大学

新疆大学计算机科学与技术专业积极拥抱数字技术,响应数字经济发展需求,结合新工科建设与学生成长规律来进行人才培养模式的革新。通过美林数据的Tempo Talents——数智人才应用能力解决方案,对现有的实验模式进行了升级与创新,以应用实践为基础,结合沉浸式的学习环境,将知识、技能、工具与方法相融合,层层递进地培养学生数据思维及解决实际问题的能力。为新疆大学计算机科学与技术国家一流专业的相关课程实验项目和实验内容的综合性、设计性与创新性创造实验条件,从而不断提高新型工程人才的实践能力和创新意识的培养。

03 、广州理工学院

广州理工学院联合美林数据从产业发展的视角,围绕技能和科研提升从教学实践、项目实训、行业竞赛、科研工具等方面与广州理工学院展开多领域、多模式的合作。共同开展联合创新实验室建设,基于实验平台开设数十门大数据相关课程,服务学院上千名学生。引入大数据分析、数据治理、商业智能、大数据开发等多名产业导师,共同筹备应用研究院,开展专项师资培训。通过产业导师、高校老师与学生共同合作的方式,创新人才培养模式,打造了“师生共建”的创新组织,激发了教师与学生的创新热情。

04 、哈尔滨石油学院

美林数据与哈尔滨石油学院信息工程学院联合建设大数据综合实验室,依托美林数据Tempo Talents大数据应用能力成长平台,为学院建设集教学管理、实验管理、课程实践、项目实训的一体化大数据实践教学环境,构建了涵盖大数据基础课程、核心课程、专业实践课程、集中实训课程等在内的大数据实践教学课程体系,并依托美林数据在石油行业领域的大数据技术能力和项目实践经验,为学校打造了具有石油行业特色的项目实战案例库。同时结合“产业导师进课堂”专业赋能服务,开展大数据项目实战教学示范课堂,以行业应用为引导,以石油领域真实项目案例为基础,让学生了解行业最新实践与应用场景,通过实战演练提升学生解决实际问题的能力,使知识传授、能力培养和素质拓展融为一体。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1303573.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

一、微前端目标、前端架构的前生今世、微前端架构优势和劣势、软件设计原则与分层

1、目标 2、前端架构的前世今生 ① 初始:无架构,前端代码内嵌到后端应用中 ② 后端 MVC 架构:将视图层、数据层、控制层做分离 缺点:重度依赖开发环境,代码混淆严重(在调试时,需要启动后端所有…

【VRTK】【VR开发】【Unity】14-移动倍增

课程配套学习资源下载 https://download.csdn.net/download/weixin_41697242/88485426?spm=1001.2014.3001.5503 【背景】 本篇介绍最后一个VRTK提供的Locomotion特性,移动倍增器。提供这个特性的原因,是为了让实际有限的物理空间(比如说我的小房间)能够在游戏中提供大范…

[c++]—vector类___基础版(带你了解vector熟练掌握运用)

👩🏻‍💻作者:chlorine 目录 🎓标准库类型vector 🎓定义和初始化vector的对象 💻列表初始化vector对象 💻创建指定数量的元素 🕶️值初始化 ❗列表初始化还是值初始化&#xf…

软件设计师——软件工程(一)

📑前言 本文主要是【软件工程】——软件设计师——软件工程的文章,如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️ 🎬作者简介:大家好,我是听风与他🥇 ☁️博客首页:CSDN主页听风与他 &#x1f304…

JavaFX的对话框

JavaFX的对话框主要分为提示对话框(Alert)和文件对话框两类,其中提示对话框又分作消息对话框、警告对话框、错误对话框、确认对话框四种。这四种对话框都使用Alert控件表达,并通过对话框类型加以区分。 AlertType.NONE&#xff1…

件夹和文件比较软件VisualDiffer mac功能介绍

VisualDiffer mac是一款运行在MacOS上的文件夹和文件快速比较工具。VisualDiffer可以对不同文件夹中文件或文档做出比较或者比较两个文件的路径。还可以通过UNIS diff命令快速、标准和可靠的比较出各类不同的文件夹和文件结果,使用不同的颜色直观地显示。 VisualDif…

基于单片机智能浇花控制系统设计

**单片机设计介绍,基于单片机智能浇花控制系统设计 文章目录 一 概要二、功能设计设计思路 三、 软件设计原理图 五、 程序六、 文章目录 一 概要 基于单片机的智能浇花控制系统可以通过水泵、传感器和单片机等硬件组件实现自动浇水,减轻人工浇花的工作…

酷滴科技出席浦发银行第七届国际金融科技创新大赛

12月7日,浦发银行全球金融科技创新大赛在上海展开决赛。本届大会以“科技金融,激发创新力量”为主题,聚焦金融行业数字化转型过程中的痛点与难点,旨在探讨新时代下金融科技的新角色、新机遇以及新挑战。酷滴科技CEO张沈分享了酷滴…

网络基础(七):传输层协议介绍

目录 一、TCP协议(传输控制协议) 1、TCP协议介绍 2、TCP协议特性 3、TCP报文格式 4、TCP的三次握手 4.1TCP三次握手的概念 4.2TCP三次握手流程图 4.3 TCP三次握手阐释说明 5、TCP的四次挥手 5.1TCP四次挥手的概念 5.2TCP四次挥手的流程图 5.…

MySQL数据库——锁-表级锁(表锁、元数据锁、意向锁)

目录 介绍 表锁 语法 特点 元数据锁 介绍 演示 意向锁 介绍 分类 演示 介绍 表级锁,每次操作锁住整张表。锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。应用在MyISAM、InnoDB、BDB等存储引擎中。 对于表级锁,主要…

108.STL adjacent_find算法

adjacent_find 是C STL中的算法之一&#xff0c;用于在指定范围内查找相邻重复的元素&#xff0c;返回第一对相邻重复元素的第一个元素的迭代器。 以下是 adjacent_find 的基本用法&#xff1a; #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector>…

Edge浏览器版本更新后Copilot按钮消失的解决应对方式

需求背景 今天突然发现Edge浏览器右上角的Copilot按钮不见了&#xff0c;排查了一下&#xff0c;发现可能是浏览器自动升级到120版本后&#xff0c;关闭了右上角的Copilot按钮。案发现场如下&#xff1a; 原因如下&#xff1a; 说实话&#xff0c;人家这个插件还是很好用的&…

智能优化算法应用:基于人工蜂群算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用&#xff1a;基于人工蜂群算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用&#xff1a;基于人工蜂群算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.人工蜂群算法4.实验参数设定5.算法结果6.…

基于SpringBoot 校园招聘系统设计与实现(源码+文档+可视化HTML+数据库)

摘 要 基于SpringBoot 校园招聘系统是一种基于Java技术的校园招聘和可视化展示的系统。该系统通过采集和整合各类招聘网站、社交媒体等渠道的数据&#xff0c;对招聘岗位进行深入分析&#xff0c;并将分析结果以直观、易懂的可视化形式呈现。系统能够自动从多个数据源获取招聘…

【Docker】进阶之路:(十二)Docker Composer

【Docker】进阶之路&#xff1a;&#xff08;十二&#xff09;Docker Composer Docker Compose 简介安装 Docker Compose模板文件语法docker-compose.yml 语法说明imagecommandlinksexternal_linksportsexposevolumesvolunes_fromenvironmentenv_fileextendsnetpiddnscap_add,c…

MySQL 教程 2.1.1

MySQL 插入数据 MySQL 表中使用 INSERT INTO 语句来插入数据。 你可以通过 mysql> 命令提示窗口中向数据表中插入数据&#xff0c;或者通过PHP脚本来插入数据。 语法 以下为向MySQL数据表插入数据通用的 INSERT INTO SQL语法&#xff1a; INSERT INTO table_name (colu…

HTML行内元素和块级元素的区别? 分别有哪些?

目录 一、行内元素和块级元素的区别二、行内元素和块级元素分别有哪些1、行内元素2、块级元素 一、行内元素和块级元素的区别 1、行内元素不会占据整行&#xff0c;在一条直线上排列&#xff0c;都是同一行&#xff0c;水平方向排列&#xff1b;    2、块级元素可以包含行内…

Acrobat Pro中不能使用有道词典取词翻译

编辑–>首选项–>安全性&#xff08;增强–>启动时启用保护模式&#xff08;预览&#xff09;&#xff0c;取消前面的勾即可

智能优化算法应用:基于减法平均算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用&#xff1a;基于减法平均算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用&#xff1a;基于减法平均算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.减法平均算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考…

docker-compose的介绍与使用

一、docker-compose 常用命令和指令 1. 概要 默认的模板文件是 docker-compose.yml&#xff0c;其中定义的每个服务可以通过 image 指令指定镜像或 build 指令&#xff08;需要 Dockerfile&#xff09;来自动构建。 注意如果使用 build 指令&#xff0c;在 Dockerfile 中设置…