大数据人才培养说课材料
2024年级大数据技术和应用专业人才培养方案说明
2024年级大数据技术和应用专业旨在培养具有扎实的计算机科学和数据科学基础知识、熟练掌握大数据技术和工具、具备良好的数据分析和挖掘能力、以及具备跨学科综合应用能力的高级专门人才。
专业课程设置全面，内容涵盖计算机科学、数据科学、数学、统计学等相关领域知识，旨在培养学生具备核心的大数据技术能力和应用实践能力，具有高度创新精神和实践能力，能在大数据领域中胜任从事新型信息技术研究与开发工作。
专业课程设置包括但不限于：数据结构、数据库系统、数据挖掘、机器学习、计算机网络、云计算、分布式系统、大数据技术、自然语言处理、图像处理、数据分析与可视化等。
同时，还将开设英语、数学、统计学等基础必修课程，以及专业选修课程和实践课程，如大数据处理实践、数据挖掘应用实战、大数据分析综合实验等，致力于让学生全面掌握大数据技术和工具，具备良好的数据分析和挖掘能力。
为了培养学生跨学科综合应用能力和创新精神，教学中将注重理论与实践相结合，开展项目驱动式教学、实验教学、案例教学等多种教学方式，引导学生运用所学知识和技能解决实际问题，提高学生的分析、设计和解决问题的能力。
同时，将通过校企合作、实习实训、实践教学等形式，培养学生具备较强的实践动手能力和创新精神，在真实工程项目中锻炼学生的解决问题能力和综合素质。
为了更好地培养学生的综合素质和创新能力，专业还会开设创新创业教育课程、综合素质训练等，引导学生培养团队协作精神、创新意识和实践能力，使学生具备较强的综合素质和创新创业能力。
并将通过毕业设计、关键技术攻关等实践环节，培养学生的工程实践能力和问题解决能力，提高学生的综合素质和实践能力，培养学生具备在大数据领域从事科研、开发和管理工作的能力。
综上所述，2024年级大数据技术和应用专业人才培养方案注重培养学生的大数据技术能力和应用实践能力，同时注重学生跨学科综合应用能力和创新精神的培养，以培养高素质的专门人才为宗旨，为学生未来的发展和职业规划打下良好的基础。
数据科学与大数据技术专业人才培养方案
数据科学与大数据技术专业人才培养方案数据科学与大数据技术是当今信息时代的核心技术之一、随着互联网、物联网等新兴技术的迅速发展，大量的数据被不断产生和积累。
如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了企业、政府等机构迫切需要解决的问题。
数据科学与大数据技术专业人才的培养方案应该关注以下几个方面。
首先，课程设置。
数据科学与大数据技术专业人才培养方案应该涵盖数据科学、统计学、计算机科学等相关学科的基础知识。
课程内容可以包括数据采集和清洗、数据存储和管理、数据分析与挖掘、机器学习、大数据技术等。
除了基础课程外，还应该设置实践课程，通过实践项目来提高学生的实践能力和解决实际问题的能力。
其次，实践平台建设。
数据科学与大数据技术是一个实践性很强的专业，学生需要通过实际的项目来锻炼和提高自己的能力。
因此，学校应该建设完善的实践平台，包括数据采集平台、数据分析平台、机器学习平台等。
学生可以在这些平台上进行实际的数据处理和分析，并在指导老师的帮助下解决实际问题。
再次，教师团队建设。
数据科学与大数据技术专业人才培养需要具备一支高水平的教师团队。
教师应该具备扎实的学科基础知识和丰富的实践经验，能够指导学生进行科学研究和实际项目。
此外，教师还应该具备开拓创新的精神，能够与行业企业进行合作，了解最新的行业需求和技术趋势。
最后，学生实习与就业指导。
数据科学与大数据技术是一个应用性很强的专业，学生在毕业前应该有一定的实习经验。
学校可以与行业企业合作，为学生提供实习机会，并指导学生在实习中学习和应用所学知识。
此外，在学生即将毕业时，学校还应该为学生提供就业指导服务，帮助他们顺利就业。
综上所述，数据科学与大数据技术专业人才的培养方案应该注重基础知识的学习和实践能力的培养，同时也需建设实践平台和教师团队，为学生提供实习和就业指导服务。
只有这样，才能培养出高水平的数据科学与大数据技术专业人才，满足社会对数据科学与大数据技术的需求。
数据科学与大数据技术专业人才培养方案
数据科学与大数据技术专业人才培养方案1. 引言本文档旨在为数据科学与大数据技术专业提供一个人才培养方案。
随着大数据时代的到来，需要培养具备数据科学与大数据技术能力的专业人才，以应对各行各业的数据挖掘和分析需求。
2. 培养目标本专业培养目标如下：- 培养具备扎实的数学和统计基础的学生，能够理解和运用数据科学和大数据技术的基本理论和方法；- 培养具有良好的编程能力，能够使用各种编程语言进行数据分析、挖掘和可视化；- 培养具备跨学科思维和团队合作能力的学生，能够解决复杂的数据科学和大数据技术问题；- 培养具备创新精神和实践能力的学生，能够应对新兴技术和挑战。
3. 培养内容为了达到上述培养目标，我们将提供以下核心课程：- 数学与统计基础：包括概率论、数理统计等课程，以建立学生的数学和统计基础；- 数据科学基础：包括数据预处理、数据挖掘、机器研究等课程，以培养学生的数据科学能力；- 大数据技术：包括分布式计算、数据存储和管理、大规模数据处理等课程，以培养学生的大数据技术能力；- 数据可视化：包括数据可视化原理和技术、可视化工具的使用等课程，以培养学生的数据可视化能力；- 实践项目：组织学生进行数据科学和大数据技术相关的实践项目，培养学生的实践能力和解决问题的能力。
4. 培养方法为了使学生全面发展和具备实践能力，我们将采取以下培养方法：- 理论与实践相结合：课程设置既注重理论教学，又注重实践操作，使学生能够将所学知识应用于实际问题的解决；- 小班教学和导师制：为了更好地指导和培养学生，我们将采用小班教学方式，并为学生分配导师，进行个性化指导；- 实践项目和实实训：安排学生参与实践项目和实实训，提供实战经验和锻炼机会；- 跨学科合作：促进学生与其他相关专业的学生开展跨学科合作，培养团队合作能力和解决复杂问题的能力。
5. 考核与评价为了对学生的研究情况进行评价，我们将采取以下考核与评价方式：- 课程作业和考试：通过课程作业和考试对学生进行知识掌握和理解的评价；- 实践项目评价：对学生在实践项目中的表现进行评价，包括项目的完成度、解决问题的能力等；- 综合评价：综合考虑学生的课程成绩、实践项目表现以及个人素质等因素，对学生进行综合评价。
大数据技术培训(精品教案)
抽取到临时复中杂间数层据假后类设进型检行挖验清掘、洗显、著转性换、集成， 最后加载到数据仓检库验或、数差处据异理集分自合然析语中、言，的成关为键联是要让计 模型预测 机分析结处果理相呈、关现数分据析挖算 语方机言掘差"处的理理分解基又析"础自叫然。做语自言然，语所言以理自解然叉科学研究
结语
谁率先具备从各种各样类型的数据中 快速获得有价值信息的能力与机会 谁就是赢家！
win!
• 语义引擎 • 数据质量和数据管
理
当前发展情况
研究状况 行业应用
医疗行业 能源行业 通信行业
大数据的重大意义
用户生成内 容（UGC）
消费者使用 行为
大数据
知 识
大数据的重大意义
未来石油 第三次浪潮的华彩乐章
大数据的重大意义
新一代信息技术融合应用的结点 信息产业持续高速增长的新引擎
提高核心竞争力的关键因素 科学研究的方法手段将发生重大改变
淘宝网 有3.7亿会员，在线商品8.8亿，每天 交易数千万，产生约20TB数据
How big is it？
大数据特点
Volume • 数据量大 目前一般认为PB级 以上数据看成是大数据
Variety • 种类多 包括文档、视频、图 片、音频、数据库数据等
Velocity • 速度快 数据生产速度很快， 要求数据处理和I/O 速度很快
大数据的真正意义并不在于大带宽和 大存储，而在于对容量大且种类繁多 的数据进行分析并从中萃取大价值。
需要新型的处理方式去促成更强 的决策能力、洞察力与优化处理。
发展前景
研究革命性的算法和处理平台结构
研究大数据的测量与感知理论
研究数据的去冗余和高效率低成本的 数据存储
大数据人才培养方案
大数据人才培养方案摘要：随着大数据时代的到来，大数据技术和应用成为各行各业发展的重要驱动力。
为了满足大数据产业发展对高素质人才的需求，大数据人才培养方案逐渐受到关注。
本文将就大数据人才培养方案的目标、内容、方法以及面临的挑战进行探讨，旨在为相关机构和个人提供参考。
1. 引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，海量、多样化的数据愈发浩如烟海。
大数据时代的到来为各行各业提供了机遇和挑战，同时也对人才的需求提出了新的要求。
大数据人才培养方案成为各个学校和培训机构关注的热点，其目标是通过系统、全面的培养，培养出适应大数据产业需求的高素质人才。
2. 大数据人才培养方案的目标大数据人才培养方案的目标是为了满足大数据产业发展对人才的需求，培养适应大数据行业发展的专业人才。
具体目标如下：1) 正确理解大数据概念和本质；2) 掌握大数据的采集、存储、处理、分析和应用的基本方法和技术；3) 具备大数据分析的能力，能够根据实际问题进行数据挖掘和分析；4) 具备大数据应用的能力，能够基于大数据开展创新研究和业务应用。
3. 大数据人才培养方案的内容大数据人才培养方案的内容根据目标进行设计，包括以下几个方面：1) 基础理论知识：培养学生对大数据的基本概念和原理的理解，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面的核心知识。
2) 技术能力培养：培养学生掌握大数据采集、存储和处理的基本技术，包括数据挖掘、机器学习、云计算、分布式存储和计算等方面的技术。
3) 实践能力培养：通过实践项目的设计和实施，培养学生解决实际问题的能力，包括数据分析、业务应用和创新研究等方面的能力。
4)综合素质提升：培养学生的团队合作能力、创新能力和终身学习能力，使其具备适应快速发展的大数据产业的能力。
4. 大数据人才培养方案的方法为了实现大数据人才培养方案的目标，需要采用灵活多样的教学方法。
包括以下几种：1) 系统课堂教学：通过教师授课，向学生传授大数据的理论知识和实践技能。
高一信息技术数据与大数据课堂说课稿
高一信息技术数据与大数据课堂说课稿一、概述信息技术是当今社会不可或缺的一部分，数据与大数据的概念在近年来逐渐深入人们的生活。
作为信息技术课程的一部分，数据与大数据的教学也变得愈发重要。
在高一信息技术课堂上，数据与大数据的教学不仅能够为学生打开新世界的大门，更可以培养学生的数据分析能力和信息素养。
本节课将针对数据与大数据的课程内容进行说课，帮助学生更好地理解和掌握这一知识点。
二、教学目标1. 了解数据与大数据的概念和特点。
2. 掌握大数据分析的基本方法和工具。
3. 培养学生的数据分析能力和信息素养。
三、教学重点和难点1. 教学重点：数据与大数据的概念、特点和应用。
2. 教学难点：大数据分析的基本方法和工具的传授。
四、教学内容1. 数据与大数据的概念数据是描述事物的符号，可以被存储和运算。
它是衡量、观测和描述事物特征的元素或变化的符号。
大数据是指由传统数据库管理工具无法处理的数据集，其大小远远超出了常规软件工具的捕捉、管理和处理能力。
大数据的特点包括“3V”（Volume，Variety，Velocity），即数据量大、种类繁多、处理速度快。
2. 大数据分析的基本方法大数据分析的基本方法包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
数据采集是指收集各种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
数据存储是指将采集到的数据进行存储和管理，包括云存储、分布式文件系统等。
数据处理是指对数据进行清洗、转换和集成，以便进行后续的数据分析。
数据分析是指利用各种数据挖掘和分析方法，挖掘数据背后的信息和规律。
3. 大数据分析工具大数据分析工具包括Hadoop、Spark、Flink等开源分布式计算评台，以及R、Python、SAS等数据分析工具。
这些工具能够帮助我们处理和分析大规模数据，发现数据背后的价值和意义。
五、教学方法1. 理论讲解：通过课堂讲解，介绍数据与大数据的概念、特点和应用，以及大数据分析的基本方法和工具。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案1. 引言随着信息技术的迅猛发展，大数据在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
大数据技术的应用不仅需要先进的技术手段，更需要具备相关知识和能力的专业人才。
为了培养满足社会需求的大数据专业人才，我们制定了以下的大数据专业人才培养方案。
2. 培养目标本培养方案的培养目标是培养具备以下能力和素质的大数据专业人才： - 掌握扎实的大数据技术基础知识，包括大数据处理、机器学习、数据挖掘等； - 具备大数据系统的设计、开发和维护能力； - 具备数据分析和决策支持能力，能够为企业和组织提供数据驱动的决策支持； - 具备团队协作和沟通能力，能够与不同的团队成员进行有效的合作； - 具备学习和创新能力，能够不断跟进新兴的大数据技术和趋势。
3. 课程设置3.1 基础课程•数据结构与算法•数据库原理与应用•统计学基础•编程语言（如Python、Java等）基础课程旨在为学生打下大数据技术的基础。
通过学习数据结构和算法，能够熟练处理大规模数据；通过学习数据库原理与应用，能够有效地进行数据管理与查询；通过学习统计学基础，能够进行数据分析和统计推断；通过学习编程语言，能够进行大数据系统的开发和维护。
3.2 专业课程•大数据处理技术•机器学习与数据挖掘•大数据系统设计与实现•数据可视化与决策支持专业课程旨在培养学生在大数据领域的专业能力。
通过学习大数据处理技术，能够掌握大数据处理的方法和工具；通过学习机器学习与数据挖掘，能够进行数据分析和模型建立；通过学习大数据系统设计与实现，能够设计和开发大数据系统；通过学习数据可视化与决策支持，能够为企业和组织提供数据驱动的决策支持。
3.3 实践环节•实验课程•实习实训•毕业设计实践环节是培养学生实际操作能力和解决实际问题的重要环节。
实验课程旨在通过课程实验来锻炼学生的实践能力；实习实训旨在让学生在实际工作环境中进行实际操作和实践；毕业设计旨在让学生通过一个完整的项目来综合运用所学知识。
数据科学与大数据技术专业人才培养方案
数据科学与大数据技术专业人才培养方案随着信息时代的到来，数据科学与大数据技术成为了当今社会中备受关注的领域之一。
在这个快速发展的领域中，培养优秀的人才显得尤为重要。
为了满足社会对数据科学与大数据技术专业人才的需求，我们制定了一套全面的培养方案。
我们将注重学生的基础知识培养。
数据科学与大数据技术作为一门交叉学科，需要学生掌握扎实的数学、统计学和计算机科学等基础知识。
因此，我们将在专业课程中加强对这些基础知识的学习和理解。
通过系统的课程设置和教学安排，确保学生在专业知识上具备坚实的基础。
我们将注重学生的实践能力培养。
数据科学与大数据技术是一个实践性很强的领域，光靠理论知识是远远不够的。
因此，我们将在课程中增加实践环节，让学生有机会亲自动手解决实际问题。
同时，我们将鼓励学生参与科研和实践项目，培养他们的创新能力和实际操作能力。
我们还将注重学生的团队协作能力培养。
数据科学与大数据技术往往需要团队合作来完成复杂的任务。
因此，我们将在课程中设置团队项目，让学生有机会与他人合作，锻炼他们的团队协作能力和沟通能力。
同时，我们还将鼓励学生参与实习和实训，让他们能够在实际工作中体验团队合作的重要性。
我们还将注重学生的综合素质培养。
数据科学与大数据技术专业人才需要具备良好的综合素质，包括科学素养、人文素养和创新素养等。
因此，我们将在课程中加强对学生的综合素质培养，通过开设选修课程和开展各类活动，培养学生的综合素质和综合能力。
我们将注重学生的职业发展指导。
数据科学与大数据技术是一个充满机遇和挑战的领域，学生在毕业后需要面对各种就业和发展机会。
因此，我们将为学生提供职业发展指导和就业指导，帮助他们更好地规划自己的职业生涯。
我们将邀请行业内的专家和企业代表来校园进行讲座和招聘，为学生提供更多的就业机会和发展机会。
我们的数据科学与大数据技术专业人才培养方案将注重基础知识培养、实践能力培养、团队协作能力培养、综合素质培养和职业发展指导。
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建成全国领先的大数据资源中心和成为贵州经济社会发展的新引擎，大数据应用服务示范基地。
按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应月，贵州印2014年2用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。
2014发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。
明确从亿元资金，省和贵阳市、年，贵安新区每年各安排不少于1年起连续3个大1―2用于支持大数据产业发展及应用。
到2017年，贵州将形成户户大数据龙头企业，聚集50030数据产业示范园区，引进和培育亿元，通过大数据带动相关产业规模达3000创新型大数据相关企业，5000名。
名，引进和培养高端人才引进大数据领军人才100年32012年至2015年的IDC 一方面，根据的调查报告，全球从的的年增长率，超过之间里，云计算的相关工作需求将出现26%1/4的预测还表明，增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。
IDC万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者1702012年有约值得并且不具备完善的培训机制；也都缺乏云计算方面的实践经验，万，云计算万上升到700170警醒的是，到2015年，这个数字将有亚太地区的云计算人才产业面临着更大的人才缺口。
若以地区来看，亚太区的云计算相关人才需求IDC预测，缺失要更加严重一些，根据年增长率将达到32%，超过欧洲、中东等地区8个百分点，到2015只供学习与交
流．
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这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中年的人才需求是230 国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。
年大数据 2018另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，万。
此外美国企业还需要人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理150 人才。
在国务院印发的大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，营造宽《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，促进大数深化大数据在各行业创新应用，着力推进数据汇集和发掘，只供学习与交流．
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发展大数据在工业、新兴产业、农业农村推进基础研究和核领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，心技术攻关，形成大数据
产品体系，完善大数据产业链。
大部分都是目前在云计算和大数据行业打拼的从业者中，然而，在信息周刊的调查显极少有人受过系统化的培养和教育。
半路出家，分、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计BI/示数据分析人才对财析培训是最重要的三种培训课程选择。
有趣的是，务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。
我国大数据所需人才储量小，符合条件的人才严重不足，供需矛盾
明显。
我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，人才是关键。
在一个产业来说，高端科研和开发人才其实需求量并不
只供学习与交流．
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道取直提供了一个非常好的机会。
贵阳市高新区、贵州大学大数据与
信息工程学院、贵州创客科技
共建大数据产业人才培养孵化器有限公司结合各自优势、整合资源，基地，把呼叫中心、统计师、电商人员基本培训与数据分析师、大数
造就贵州据高端分析挖掘串联培养，打通大数据产业各层次人才链，大数据产业人才、助力贵州大数据产业发展。
使命 1、造就贵州
大数据产业人才； 2、助力贵州大数据产业发展；愿景： 1、
成为贵州大数据产业人才培训培养平台；、成为贵州大数据产业人
才评估评测平台； 2 、成为贵州大数据产业人才就业服务平台； 3 4、成为贵州大数据产业人才创业孵化平台； 5、成为贵州大数据
产业人才公共服务平台；、成为贵州大数据产业人才智慧聚合平台；
6 7、成为贵州大数据产业人才国际交流平台； 8、成为贵州大
数据产业人才社群社区平台；培训培养平台总体思路：、老师资源：外部合作、聚合吸引，以本地尤其是贵大师资为主， 1 引进外部相
关成熟机构或资深教师。
只供学习与交流．
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和职位宣传，明确职位需求。
生3+1代培、主动输送、供需对接，收
集和对接- 3、学生就业：企业预订全省企业或机构大数据产业相关
需求，明确目标、针对岗位培训，预定就业；（就（赢利模式）学生
深入培训支付：政府配套扶持、 4、价值创造业后返还）、企业人
才委培费用；、培训方式：项目实战型培训、定向定岗型培训、基础
技能型培 5 训、专业认证型培训；、内容设置（暂定）：基础技能性
人才；数据分析类人才；专业 6工具类人才；平台技术类人才；数据库类人才；应用开发类人才；运营维护类人才；信息安全类人才；移动互联网应用类人才；定向委培类人才等。
、认证考核：国家认证、行业认证、学校认证；（大数据学院结 7数据中心认证 ISO 20000合其多年教学和相关合作单位拥有认证红帽认认证绿色数据中心能
源与效率专家，(CDCP/CDCS/CDCE/CDFOM)证工程师、微软认证工程师、戴尔认证存储工程师、博科认证网络工程师、数据统计师（全省唯一一家）等等）；、外部合作与资源整合：认证机构合作、培训机构合作、用人单 8位合作、创业项目合作、研究课题合作、政府机构合作、产业行业合作；、实习培训：到机构、项目、单位实习锻炼；参与项目课题组实 9只供学习与交流．
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整体切入点：、贵州大学六度创客工场（贵州创客科技孵化器有限公司和贵州1组织相关软件技术和大学大数据学院合作打造）组织初创技术团队；大数据基础培训。
、贵州大学大数据学院组织授课老师和相关培训资质和证书。
2 、高新区收集本区内相关外包项目，统一打包给六度创客工场。
3优点：、可以解决高新区企业技术外包难题，为高新区培养大量技术人 1 才缓解高新区企业技术短缺、人才紧缺问题；、培养成熟的技术团队或人员推荐到高新区落户注册企业； 2 、扶持一部分初创公司，帮助他们度过创业初期艰难时刻； 3、外包项目大大增加培训实战环节，有利的提高培训质量。
4本地化人才是贵州大数据产业发展的
基础。
通过建设培训培养打造产业服务平台，快速高效地培训培养基地、构建运营服务体系、是贵州省大数据产业快速起步出大数据产业发展所需要的各类人才，和长远发展的当务之急。
我们将在省大数据产业人才培养相关部门的指导下，密切配合大数据产业人才发展计划，做好贵州大数据人才需求规划和培养计年培训培300年培训培养大数据产业人才人，20162015划，力争在人才，以满足持续增长的人才需求，为贵州大数据产业的养出2000只供学习与交流．
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六度创客工场
贵州溪山科技有限公司
1月日10 2015年
只供学习与交流．。