“互联网+”大数据项目实习方案大数据实验室建设大数据实训平台大数据人工智能专业建设

2014年2月7日习近平总书记在中央网络安全和信息化领导小组第一次会议上指出:“信息化和经济全球化相互促进,互联网已经融入社会生活方方面面,深刻改变了人们的生产和生活方式。”李克强总理在2015年《政府工作报告》中推出“互联网+”的概念,要求制定“互联网+”行动计划。现在“互联网+”已经渗透到社会的方方面面。

高校实践教学是一个包含政府、高校、企业实践单位的生态体系,是衔接学生在校学习与步入社会两个阶段的重要桥梁。一个好的实习机会,会帮助学生将各种专业知识逐步转化为解决问题的能力,同时也教会他们适应与校园氛围大不相同的职场环境。不过,绝大部分同学都找不到这样理想的实习机会。

首先,实习需求比较集中在一线城市,很多地区有需求的企业屈指可数,很多同学需要奔波到外地实习,伴随出现的是高额住宿费用和校外安全隐患。其次,在实习中往往很难接触到企业真实问题与核心数据,实习质量严重“缩水”,学生迈入职场时仍是十分迷惘。

在“互联网+”时代,泰迪科技在“互联网+”项目实习、“虚拟第三学期”学生实训、“互联网+”创新创业实践等方面,构建起跨界深度融合、连接高校的“互联网+实习生态体系”。

2、实习成果经验转换

本次实习优质的成果可以转换成创新创业的项目池,实习成果可以存储为教学档案,为以后专业的优化,人才培养定位,课程设置,提供良好的支撑系统材料,老师可将此次实习过程所总结的经验吸收进往后教学过程中,或者成立大数据与人工智能项目工作室,促进学生在大数据挖掘及数学建模,人工智能方面的可持续发展。

3、为学生的择业和就业提供帮助

近年来大数据分析挖掘岗位十分希缺,各企业纷纷成立大数据项目技术团队,但苦于招聘不到合适的人才,一个很重要的原因就是毕业生不具备大数据分析挖掘的实践能力。本次实习提供的企业级数据挖掘项目,能为学生选择数据挖掘岗位就业方向需注备的技能知识提供参考。在实习过程当中,能快速掌握大数据挖掘技术的知识技能,以弥补自己的知识不足,另外就是在实习过程当中,企业工程师和企业技术人员会以自身的从业经历,进行大数据岗位的就业指导,帮助学生实习之后能快速进入到就业前的工作状态,能对自己职业生涯有一个清晰的定位。

1、本次项目实习重点是让学生巩固已学到的大数据挖掘理论知识,对数据采集,数据处理,数据分析与挖掘,数据可视化等技能知识有一个全面的了解和实践。

2、本次项目实习能让学生对大数据目前的就业形式和前景有个清晰的认知,学生在就业之前,能对毕业后薪酬待遇,社会福利,工作制度,职位升迁,企业文化,都有一定了解,并且能帮助学生快速的实现自己定位和规划,对口自己所学的专业,实现专业与工作的无缝对接。

3、本次项目实习是让学生对大数据企业项目开发整体流程有全新的认知,让学生的思维能力在实习过程当中能发挥到极致,培养学生的企业工程思维能力和开发动手能力,让学生知道自己的不足,并通过项目实践快速弥补。

4、本次项目实习是集中式的实习,对培养学生的团队协助能力,培养学生的忧患意识,让学生在就业之前能体验到团队协助作战能力,团队沟通能力,能对以后快速应对同事之间的沟通,上司和下属之间的协同工作都能起到很好的作用。

序号

岗位

主要工作要求

1

数据采集/爬虫工程师

1、根据业务规划的要求,对各类数据进行收集、整理、录入;

2、负责采集策略设计与优化,提升网页抓取的效率和质量,解决验证码破解、信息精准抽取等技术难题;

3、负责对抓取数据进行日常跟踪,监控爬虫系统运行状态,保证数据准确性。

2

数据挖掘工程师

1、基于业务数据,运用数据分析和数据挖掘的理论和方法,建立业务模型;

2、基于所建立的业务模型,分析和挖掘数据和业务背后的规律;

3、建立策略效果评估机制和监控体系,持续对模型和算法做出合理地调整或改进。

3

算法工程师

1、根据项目、产品和分析、模型需求,完成数据研究、建模工作;

2、应用完备的统计学/数据挖掘/机器学习等理论知识,对海量异构数据进行融合挖掘;

3、跟踪前沿的算法理论,并且将优秀的算法应用到业务场景中,通过技术创新提升业务价值。

4

大数据分析工程师

1、负责大数据平台技术框架的选型与集成,负责搭建hadoop集群;

2、基于大数据平台的数据产品与服务的规划、设计与开发;

3、在线和离线海量数据分析平台的开发。

五、实习项目安排

1)在学校组织召开启动动员大会,介绍实习项目组织形式;

2)企业工程师对实习项目的背景、实现过程及所需的知识技能,对本次项目实习的意义,实习的考核进行讲解;

1)在企业或学校现场,校企双方领导出席项目总结会,对本次项目实习过程存在的问题及经验进行总结。校企双方就本次项目实习进行交流,广泛吸取学生的意见和老师的反馈。

3)优秀实习学生团队介绍实习心得。

4)企业工程师现场对大数据就业、市场前景、薪酬待遇、职业生涯定位,以及学生就业心态的疏导进行讲座和答疑。

1)项目实习联合教学团队

学生所在高校的老师+泰迪科技师资,共同监督学生完成实习项目。

所在地高校老师组织学生集体实习。(1名学校班主任+1名学生助理)

企业导师监控线上学习数据,把控学习进度。(1名企业班主任+2名技术人员)

2)项目进度监控

跟进学生项目处理进度,确保学生开展路线方向正确。

项目开展过程中,定期完成项目任务,根据完成情况,导师形成评价反馈。

根据学生实习情况,整理出现的问题,组织统一答疑,避免问题重复出现。

3)学生能力监控

在开展项目前,对学生进行摸底考试,确保学生有能力解决项目任务。

项目开展过程中,根据任务的完成情况,评定学生的技能应用能力,提供能力强化方案。

1)实现工具:Python3

3)项目核心:数据可视化、售货机画像、销量预测、营销策略

4)掌握技能:全面实践商务数据分析流程包括数据处理、数据探索、数据建模等;使用Python语言作为工具亲手实现数据的Python可视化效果绘制;体验基础的五边形像技能;对商品销量进行预测

5)学习收益:获得企业实习证明;获得CBDA大数据分析工程师证书(初级,优秀者可获中级);丰富个人GitHub,项目论文、代码片段上传到GitHub存档。面试时,可直接向面试官展示自已的项目经验;提供个人简历优化推荐服——为优秀结业生引荐大数据公司

6)项目内容

任务1:数据预处理与分析

1.1根据实际项目需求对数据进行预处理

1.2计算每台售货机每个月平均交易额和日均订单量

任务2:数据可视化

2.1掌握Python可视化基础,了解可视化含义

2.2对任务1处理后的数据进行可视化分析,并给出分析结论

任务3:售货机画像的探索

3.1根据热销商品绘制5台售货机画像

3.2根据画像及分析制定合适的营销策略

任务4:销量预测

4.1预测售货机三个月内热销前10的商品未来一个月的销量

4.2根据预测值,给出5台售货机未来一个月货品的补充计划

7)项目流程

j加入项目群:班主任随时跟进,问题实习解答

k学习前置知识:提供项目所需知识的在线课程,快速掌握项目前置技能

l项目实践:获取项目需求,动手做项目,并提交项目报告

m项目验收:对项目成果进行验收,指导改进项目成果

n项目存档:指导学生将项目成果上传至个人GitHub

o答疑服务:常规群内答疑+视频集中答疑

九、实习证明和证书

根据学员自愿,可以自行选择以下技术证书(一般为初级,优秀者中级,仍需要考核,有额外证书费用)。

THE END
1.值得收藏机器学习实战项目汇总(初级中级高级3. Uber数据分析项目 项目构想:该项目可用于对超级数据执行数据可视化。该数据集包含纽约市中的450万个超级拾取器。为了分析行程,需要精美地表示很多数据,以便可以进一步改善业务。 4.人格预测项目 项目构想:Myers Briggs类型指示器是一种个性类型系统,根据内向,直觉,思维和感知能力将一个人分为16个不同的个性。我们https://www.bilibili.com/read/cv34715964
2.数据挖掘项目Coursera数据挖掘项目 免费注册 于Dec 12 开始 关于 结果 单元 推荐 评价https://www.coursera.org/learn/data-mining-theory-practice-project
3.数据挖掘项目MicrosoftLearn数据挖掘在 SQL Server 2017 Analysis Services 中已弃用,现在在 SQL Server 2022 Analysis Services 中已停止使用。 对于已弃用和停止使用的功能,文档不会更新。 若要了解详细信息,请参阅Analysis Services 后向兼容性。 数据挖掘项目是SQL Server Analysis Services解决方案的一部分。 在设计过程中,在此项目中创建的https://docs.microsoft.com/zh-cn/analysis-services/data-mining/data-mining-projects
4.如何去实践一个完整的数据挖掘项目?数据挖掘项目实战本文介绍了实践数据挖掘项目的完整流程,从抽象问题、获取数据、预处理、特征工程、模型训练、评估到模型上线应用。重点强调了业务理解的重要性,以及在特征预处理中的语料获取与预处理,特征向量表示如词袋模型和词向量,以及模型训练与评估指标。此外,还提及了KNN算法的优缺点和适用场景。 https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/87218545
5.什么是数据挖掘?如何进行数据挖掘数据挖掘(DataMining)是从大量数据中通过数理统计算法搜索隐藏于其中的信息的过程。它通常被视为数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘技术可以自动或半自动地从大量不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中,提取出隐含在其中的、事先未知的、但又有潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘涉及多个学科,包括统计学、https://baijiahao.baidu.com/s?id=1779508221728752274&wfr=spider&for=pc
6.数据挖掘与项目实践本文根据Keith B. Hermiz的《Critical Success Factors for Data Mining Projects》翻译整理而来,原文出自DM Review Magazine杂志。作者总结了数据挖掘项目中非常值得注意的几个重要实践经验(黄金准则),无论是企业决策者还是具体的挖掘项目参与者,相信都可以从中受到启发和借鉴。 http://www.linkshop.com/web/Article_News.aspx?ArticleId=241916
7.数据挖掘开源项目你的智能信息挖掘助手在这个信息爆炸的时代数据挖掘开源项目 1.你的智能信息挖掘助手 在这个信息爆炸的时代,我们每天都在被海量的数据所淹没。但真正有价值的信息,往往隐藏在这些数据的海洋中。今天,让我们一起来探索一个能够帮助我们高效筛选和提炼信息的开源项目:Wiseflow 1 项目简介 Wiseflow 是一个敏捷的信息挖掘工具,它能够从网站、微信公众号、https://juejin.cn/post/7408163165416816655
8.数据挖掘开源项目立项skyme因为最近一直都在搞数据挖掘类的项目,且现在国内的大数据潮火热。在前几天与群里的几位兄弟聊天所以有了做一个开源项目的想法,以前也搞过一个开源的项目,当时只是想把权限集中化做一下,项目的名称和地址是: http://www.cnblogs.com/skyme/archive/2012/02/07/2341364.html https://www.cnblogs.com/skyme/p/4359167.html
9.数据挖掘竞赛2017数据挖掘竞赛项目实例赛题:零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 1.1 学习目标 理解赛题数据和目标,清楚评分体系。 完成相应报名,下载数据和结果提交打卡(可提交示例结果),熟悉比赛流程 1.2 了解赛题 赛题概况 数据概况 预测指标 分析赛题 1.2.1 赛题概况 赛题以预测二手车的交易价格为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自https://blog.51cto.com/u_16213709/11626718
10.有哪些数据挖掘的竞赛项目帆软数字化转型知识库数据挖掘的竞赛项目主要有Kaggle竞赛、KDD Cup、DrivenData竞赛、Data Science Bowl、Zillow Prize等。Kaggle竞赛是其中最为知名的,广受数据科学家和机器学习工程师的欢迎。Kaggle平台提供各种数据集和问题,参赛者需要通过构建和优化模型来解决这些问题。Kaggle竞赛的优势在于其社区活跃度高、资源丰富,参赛者不仅可以与全球https://www.fanruan.com/blog/article/564899/
11.数据挖掘不是挖土豆,而是让数据开口说话!数据挖掘的意义非常重大,它可以帮助我们从大量的数据中发现有价值的信息和知识,从而为决策提供支持。 而数据挖掘的应用,西红柿总结可以分为 3 步走: 获取数据:这是数据挖掘的第一步,需要从各种来源收集相关的数据。这些数据可以来自数据库、文件、网络等,并且需要进行清理和预处理,以确保数据的质量和可用性。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/688860762
12.一个企业级数据挖掘实战项目客户细分模型(上)一个企业级数据挖掘实战项目|客户细分模型(上) 大家好,我是云朵君! 导读:今天给大家带来了一个Python业务分析实战项目——客户细分模型的应用案例上篇,本文阐述比较详细,包括代码演示、可视化图形展示、以及文字详细分析。分析较浅,希望能够给大家带来些许帮助,欢迎交流学习!文章较长,建议收藏~https://cloud.tencent.com/developer/article/1876018
13.新形势下临床研究的新机遇新挑战梅斯数据挖掘项目分不同级别。有深度合作的大级别项目相对较长,如医院战略合作,以数据平台的方式做数据挖掘。也有以单个项目为目标的短期项目,例如研究者发起的一些项目,由研究者提供脱敏后数据进行数据挖掘及分析。根据结构数据结构化以及数据量,周期短的话大概三个月左右可以完成数据挖掘。 https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=99c1e279075b
14.数据挖掘与分析报告范文7篇.docx数据挖掘的目的在于通过对数据中信息的处理,筛选关键数据,发现数据挖掘与分析报告范文第四篇项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行*,为投资方决策项目提供科学、严谨的依据,降低项目投资的风险。项目数据分析报告—项目市场化*作的科学依据:政策背景:随着我国经济体制变革的不断深入发展,*的https://www.renrendoc.com/paper/234470348.html
15.北京泰迪科技a、完成全真项目案例学习,相当于3年工作经验——课程包含公司积累的精选项目案例,一个项目案例平均工期为3~4个月,学会10个案例相当于拥有30~40个月的项目经验,约为3年工作经验! b、参与实际项目开发,全真项目案例学习结束后,学员将进入项目实战环节,参与实际项目的开发,所有项目均是从公司在建数据挖掘项目剥离出来http://www.tipdm.org.cn/display.asp?id=863
16.基于数据挖掘的统计过程控制项目研究基于数据挖掘的统计过程控制项目研究 谭震 开通知网号 【摘要】: 统计过程控制(Statistical Process Control)是一种借助数理统计方法的先进质量管理和控制技术,以过程的稳定性为主要目标,强调全过程的预防,能够有效地降低产品的不合格率,从而降低生产成本。 近年来SPC技术在国外的应用已经非常广泛,已经成为提高企业管理的https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10423-2009173035.htm
17.大数据工程师简历模板具体工作内容包括: 1. 研究和开发机器学习模型,包括数据预处理、模型选择和训练等。 2. 设计和优化数据挖掘流程,确保数据挖掘项目的高效和可靠性。 3. 参与项目的方案制定和评估,确保项目按时完成并达到预期效果。 4. 与客户和同事保持良好的合作关系,及时沟通并解决问题。 5. 参与公司的技术交流和技术改进,不断https://www.liepin.com/mould/dashujugongchengshi.shtml
18.Python实战你用Python做过什么有趣的数据挖掘/分析项目?话说大二下那年,怀着对ML和DM的神往开始学习机器学习和数据挖掘,我身为一个数学渣敏锐得觉察到吴恩达大牛的公开课对我是一个坑,还是个神坑, 转而投入《机器学习实战》这一类不太需要过硬数学基础的机器学习和数据挖掘书籍中,于是开始学习Python+Matplotlib+Numpy了。 https://www.jianshu.com/p/19a09fb3ce0c
19.PMP项目管理4种常见的数据挖掘方法,你知道多少呢?【PMP项目管理】4种常见的数据挖掘方法,你知道多少呢?时长:0:58网友14761022864963133 美女直播 更多 PC版| APP专区| APP隐私政策 Copyright ? 2024 Sohu Inc. 京ICP证 网络视听许可证1908336 节目制作经营许可证粤第735号 https://m.56.com/view/id-MTgwMzY1NjY2.html
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21.基于数据挖掘管理科学面上项目分析凭抗棘婉段捏豆格当营诺躺约翻浴攀渠哇惫深苞基于数据挖掘管理科学面上项目分析 _ 文胜搬测探临戒辣寐曲剑召债支话咆阳脓匙罚慷契丝隧比哪报在忧绑听勒务问防出吨谦拢在庐瘪十歧主粪凭寂孝达品摄截柑庙恶闷雷种盂唬霉肚金撼际冤捕目抹摘函尉繁藻练聪乓文气姑附匿智奖曹表顺慰蔑副找桅记乓铆呜颜https://max.book118.com/html/2017/0612/114246701.shtm
22.数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇)[xg项目链接以及码源见文末 1.1 数据介绍 赛题以预测用户贷款是否违约为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某信贷平台的贷款记录,总数据量超过 120w,包含 47 列变量信息,其中 15 列为匿名变量。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取 80 万条作为训练集,20 万条作为测试集 A,20 万条作为测试集 B,同时会对https://xie.infoq.cn/article/4d588ac3a87184aaf67ae0a2a
23.SAS数据挖掘与分析项目实战尚涛编计算机手册专业科技正版图¥378.00 佳贝艾特晶萃悦白幼儿配方羊奶粉3段(12-36个月适用)800g*1罐 查看商品参数 图书 港台圖書 港台圖書 科技 中国铁道出版社 SAS数据挖掘与分析项目实战 尚涛 编 计算机手册专业科技 正版图书籍 中国铁道出版社有限公司 https://m.suning.com/itemcanshu/0071602506/12438825466.html
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