大数据课程总结赏析八篇

1电子商务专业开设数据挖掘课程的必要性

1.1行业发展的必然要求

1.2专业人才培养的迫切需求

2电子商务专业数据挖掘课程教学思路设计

3电子商务专业数据挖掘课程教学内容设计

数据挖掘课程主要讲解数据挖掘的基本概念、主要方法和技术、应用情况及发展趋势,目的在于启发学生的数据思维,提升学生数据分析与挖掘的能力,深入理解电子商务数据在电子商务中的重要地位和作用,实现商务管理和数据挖掘的有机结合。由于数据挖掘课程理论性和应用性均较强,反映在教学要求上,既要重视理论学习,又要重视实践环节。具体来说,就是一方面通过理论教学使学生对理论内容有较深入的理解和领悟;另一方面结合实践教学,鼓励学生多动手,多思考,综合运用所学知识分析和解决实际问题。

3.1理论教学设计

3.2实验教学设计

4结论

大数据时代的电子商务活动中,对电子商务人才的数据挖掘和分析能力非常迫切,在电子商务专业中开设数据挖掘课程是行业发展和专业发展的必然要求。在电子商务专业开设数据挖掘课程既有别于研究生也有别于计算机等理工科专业,“轻算法,重应用”,以提升学生主动学习兴趣为导向,采用基于场景的启发式教学方法更合适。本文从教学思路、教学方法、教学内容等方面进行了思考和探索,经课程开设两年来的教学实践证明,学生在学习上的主观能动性得到了一定的体现,理论和实践相结合的能力得到了锻炼。激发学生学习兴趣,培养学生的主动性思维,是当前教学中的重要课题,在电商行业不断发展的过程中,如何更好的将最新行业问题融入教学过程,实现理论和实践的有机结合,需要我们进一步深入思考和探索。

参考文献

[1]冯然,陈欣.论数据分析类课程在电子商务专业设置中的重要性[J].河南教育,2015,(2).

[2]黄岚.数据挖掘课程实践教学资源库建设[J].计算机教育,2014,(12).

[3]薛薇.基于SPSSModeler的数据挖掘(2版)[M].中国人民大学出版社,2014.

[4]李海林.大数据环境下的数据挖掘课程教学探索[J].计算机时代,2014,(2).

[5]韦艳艳,张超群.“数据仓库与数据挖掘”课程教学实践与探索[J].高教论坛,2011,(1).

大数据的蓬勃发展为统计学专业人才培养模式的创新提供了有效途径,引领了统计学专业人才培养模式的改革方向,融入了统计学专业人才培养模式的各个环节。本文系统明确了统计学专业人才培养模式的改革方向,探讨如何利用大数据完善人才培养模式的各个环节。

关键词:

大数据;人才培养模式;教学模式

2015年9月5日,我国政府公开《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,大数据逐步走上我国经济社会发展的大舞台,在社会各个领域中发挥着巨大的促进作用。高等教育作为我国培养高素质人才的主要阵地,避免不了受到大数据的冲击和影响。有效利用大数据是化解冲击并促进高等教育改革的明智之举。高等教育改革的关键是改革人才培养模式,将大数据融入人才培养模式改革的各个环节会达到事半功倍的效果。

一、大数据引领统计学专业人才培养模式的改革方向

二、大数据融入统计学专业人才培养模式的构建

参考文献:

[1]陈树良.统计学专业创新型人才培养模式的研究[J].辽宁工业大学学报(社会科学版),2012

关键词:大数据背景;信息化;高校大学生;教育路径;社会主义核心价值观

大数据在2008年前后就已经被提出,至2012年前后,被越来越多的新闻媒体所广泛传播于世界各地。单看字面意义是指海量的数据,然而其本质不仅仅包含了海量信息,更是包含了对海量信息的读写与检索。大数据这一概念目前已经在《华尔街时报》等诸多世界著名刊物的封面上登载,这代表了大数据时代的来临。面对大数据,人们为了更好的处理海量信息,必然会不断努力以挖掘出大数据的无限发展空间及潜力。

一、大数据的定义、特点与意义

1.定义。大数据是IT行业的专用术语,又名巨量资料,是一种区别于传统数据,在数量、增长率以及形式上有极大飞跃的新处理模式。大数据对处理者具有比传统数据更高的要求,从事大数据处理的人员,必须要具备非常强的决策能力、可以从海量数据中洞察和发现最终结果,并对复杂的数据处理流程进行优化,其战略意义不在数据量的庞大,而在于数据的价值及专业化处理。

2.特点。曾经任职于多个世界知名学府、撰写了《大数据时代》的维克托教授首先预见了大数据时代的发展趋势,这位科学家通过各种科学方法总结出了大数据的“4V”特色,即大量、高速、价值(Volume、Velocity、Variety、Value)。

第一个特点是大量性。全世界的企业、政府机构等各类组织,都面临着数据量的爆炸式增长。据IDC所发表的预测报告称,至2020年为止,全球的数据总量将翻番至少整整五十倍。作出这个预测的依据自然不是空凭想象,而是依据网络通讯技术的发展速度而做出的有依据的预测。网络技术的蓬勃发展,使得每年的数据总量都在不停的增长,并且涨幅仍在不断增加。

第二个特点是高速性。计算机技术的发展使得CPU的处理速度愈加迅速,网络信息技术的发展使得数据的传播速度一瞬千里,因而大数据时代背景下,数据的创建与传播速度,是人难以想象的。对于网络信息数据的高速处理,已经成为所有企业、政府机构努力追寻的方向。

第三个特点是多样性。所谓的多样性,主要是指信息种类的多样性,大数据所包含的形式有互联网搜索、网络日志、音视频和图片等多媒体以及手机通话记录等诸多信息类型。同时,大数据的结构也非常多样,这又使得大数据衍生出更多的形式与类型。

第四个特点是价值性。由于大数据所包含的数据量大到无法想象,结构复杂又灵活,形式与类型繁多,处理者很难从如此繁杂的数据中将最核心的价值挖掘出来,因此大数据具有价值密度低的特点。此外,由于大数据的处理速度极高,这使得使用成本较传统数据模式有了极为明显的下降,成本的下降也使得大数据中的数据更加“廉价”。

二、大数据在高校大学生进行社会主义核心价值观教育中的应用

大数据在教育领域有种非常具有现实意义的应用,以在高校大学生中开展社会主义核心价值观的教育为例,可以探索出新的教育途径、对传统模式下的教育强化出极为明显的教学效果。

2.开发软件与数据库。这一点主要是借鉴国外许多学员的经验,基于各种数字系统所收集的数据,按照统计学理论来编译软件、开发数据库,然后使用软件调动数据库中收集的学生的日常行为表现并进行分析,再通过可视化软件汇集结论,使学生在校期间的表现得以具体化到教师眼前。教师能够以此为依据,采取个性化的特色方案对学生进行社会主义核心价值观的教育。

3.依托于计算机进行学习软件与学习模块的开发。编程软件的诞生使得计算机技术迈入迅速发展的历程,不仅是计算机系统,就连计算机的功能模块也迅速增加。在大数据的时代背景下,思想政治教育者可以借助计算机中的编程软件,为计算机添加学习模块,并向模块内置入有关社会主义核心价值观的学习内容,学生在计算机上可以直接学习。学习模块还可以内置具有数据分析功能的软件,学生的学习成果可以被收集,学生的学习潜能可以被预测。思想政治教师也可以根据软件分析结果对学生采取最适合的教育方法,对其思想状况进行引导。

三、大数据应用于社会主义核心价值观教育的未来设想

关键词:大数据MOOC教育质量

大数据时代的到来加速了教育信息化的进程。大数据是(BigData)由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合,它通过新型数据处理与应用模式,实现数据间的整合共享与交叉复用,从而形成智力资源和知识服务能力。大数据具有鲜明的时代特征,其突出表现为数字数据急剧增长,引领人们的思维方式和工作方式发生巨大变革,具体可以概括为4个“V”。大数据与传统数据的主要区别也在于这个“4V”――Volume、Variety、Value和Velocity。而MOOC正好具有大数据的几大特征。他们与传统课堂教学形成了一个更好的相互促进的过程,如下图1。大数据时代的特点,让“数据大数据分析和挖掘发现和预测”成为人类创新的新途径,而培养具有复合型的知识、能力和素质的创新型人才是适应现代科学技术发展趋势和社会经济发展需求的惟一出路。这必将引领信息化教学的变革趋势,信息化教学变革将带来教育的资源观、教学观和教师发展观的变化,这对于深化高校课程改革、提高各级教师教育教学水平、建设新型专业教师队伍具有重要意义。

传统的大学教育教学模式面临的问题越来越多,而大数据与MOOC技术的出现为我们教育教学改革提出了更多实现的可能。MOOC教育平台能够面向广泛的却更加强调个体化的学生群体、增强教师与学生之间的互动、对教学效果进行实时的分析评估并借以提升实践教学水平,它已成为大数据时代有效的学习平台。我们应该充分应用这个平台,分析存储海量的学习数据,总结出更多实体学习规律及其学习模式,从而建立个性化学习模式,同时,可以让教师通过每个学生的学习过程数据,更便利的评价课程教学效果,为课程教学设计的改进提供依据,从而提升高校教学改革的效果,也使授业的学生能多的全面掌握知识,更好地适应社会发展的需要。在线教育的改革大潮在不断推进,相信我们的高等教育将迎来一个更开放更高效的明天。

关键词:大数据;本科院校;计算机教学

本科院校计算机教学中,知识点分布较为分散,再加上课程多、学时少,使得推行传统教学方式将难以满足当今社会追求个性化的大学生学习发展需求。大数据环境下,将大数据技术应用于本科院校计算机教学中,可有助于提升教学质量,推动教学改革[1]。由此可见,对大数据环境下提升本科院校计算机教学质量以及开展研究,有着十分重要的现实意义。

1大数据时代环境概述

2大数据环境下本科院校计算机教学策略

2.1依托大数据技术,推进计算机教学模式改革创新

2.2依托大数据技术,扩充计算机教学资源及评价方式

单凭课堂理论教学往往会造成信息不公平性的问题,需要明确的是,本科院校计算机教学质量受学生进入大学前其具备的计算机知识水平很大程度影响。由此可见,依托大数据技术,强化教学资源建设及扩充教学互动的多元形式尤为重要。现阶段,国际知名的MOOC运营平台、国内大量资源研发机构、区域性的产学研结合均已建立起分布式数据库或者运用分布式资源服务器,由此很大程度上拓宽了计算机课程资源的存储空间。另一方面,数字化的教学环境聚集了大量的教学信息,这些教学信息能够科学凸显学生的计算机技术专业水平及发展潜力。然而这些信息尚未得到充分开发利用,仅用以简单的记录、查询,未能提炼出隐藏在这些信息中的教学规律、学习计算机水平的差异性等。依托大数据技术,通过对这些信息开展分析处理,以挖掘信息中有价值的模式及规则过程,并将其应用于计算机教学评价中,促进教学评价管理的有序开展。依托大数据技术,推进本科院校计算机课程不断改革创新,突出学生的主体性,转变教师作为单一的评价主体地位。丰富计算机教学评价主体和评价方式,提升本科院校计算机教学质量。

3结束语

[1]蒋日华,傅文博.提升大数据时代应用型本科院校计算机实践教学管理水平的思考[J].洛阳师范学院学报,2016,35(11):62-65.

[2]胡蓉.基于大数据背景下的高校计算机教学研究[J].科技展望,2016,26(24):162-163.

关键词:大数据;时代;高校;工商管理;教学

与既往教育工作有所不同,高校工商管理专业教学的很多内容,都必须从长远的角度来出发,应坚持在教育工作的实施过程中,对多方面的数据、信息等,都做出准确的把控和掌握,这样不仅能够在工作的可靠性方面获得大幅度的提升,还能够在工作的硬性标准上做出良好的巩固。人才培养不能按照故步自封的模式来实施,一定要不断的突破自身的不足,这样才能在未来取得更好的成就。

一、大数据时代高校工商管理专业教学的问题

(一)培养目标定位模糊,缺乏针对性

(二)课程设置不合理,教学计划有待完善

从主观的角度来分析,高校工商管理专业教学的实施过程中,有些地方的课程设置并不合理,尤其是在教学计划上,还是有待完善的。首先,大数据时代的分析过程中,发现高校工商管理专业教学的课程设置,虽然在类型上、数量上非常的多,但是具体的课程内容并没有表现出多元化、差异性的特点,这就很容易对人才培养造成很不好的影响,很多学生容易在思维上出现错误的思考,对于将来的长久发展和人才团队塑造而言,造成了较为严重的阻碍[3]。其次,教学计划的完善工作开展,也是需要进行深入分析的,可是某些院校并没有按照正确的路径来完成。例如,部分院校在大数据分析过程中,发现成功案例的一些特点在于计划数量较多、层层叠加的使用,可是这种方法与自身的需求和执行力并不相符,强硬的操作,肯定会对高校工商管理专业教学的固有计划造成打乱现象,非常不利于高校工商管理专业教学的长久发展。

二、大数据时代高校工商管理专业教学的对策

(一)加强课程体系建设

与既往的时代有所不同,大数据时代来临以后,很多教育工作的实施都要从全局角度出发,对于阶段性的短期目标和长期目标设定,要保持在均衡、协调的状态。结合以往的教学经验和当下的教学标准,认为高校工商管理专业教学的未来发展中,必须坚持加强课程体系的建设。通过在该方面投入较多的努力,能够为高校工商管理专业教学的进步和问题弥补,奠定坚实的基础,在人才培养和时代顺从的效果上,获得阶段性的提升。课程体系是人才培养模式的落脚点,是教学改革的核心。应做到以下几点:理清教学改革的培养目标;在专业基础课程方面主要应体现扎实的工商管理学科的理论基础;注意理论和实践两大类课程的精心设计;加大选修课的选修空间,给学生提供充分的选择余地;加强实践教学课程建设,构建独立的实践教学课程;重视精品课程和网络课程建设。由此可见,课程体系的强化建设,是非常有必要的,要坚持打造特色化的课程,在人才培养过程中,取得更加专业的成就。

(二)抓好教材建设

大数据时代的来临,意味着高校工商管理专业教学的拓展,必须在教材建设上投入较多的努力,这是硬性要求,不能有任何的错误举动。首先,大数据分析技术的应用,应对既往的教材使用效果、学生欢迎程度、教师的反馈内容等,都做出相应的整理分析,观察教材当中的缺失和不足,要结合社会上的需求和行业发展,选择一些有针对性、有深刻内涵的教材来开展教学工作,这样操作的好处在于,不仅能够让学生从被动学习转变为主动学习,还可以在将来的知识教育成果上,不断的获得更大的提升,努力取得较好的人才培养成就。其次,教材建设过程中,要对教师的看法、学生的观点、国家颁布的要求等,都做出融合性的应用、选择,从而避免在教材建设的过程中,采用单一的手段来完成,要确保教材的科学性、合理性。

(三)加强教学计划的修订

三、总结

大数据时代的来临,直接促使高校工商管理专业教学的很多内容,都需要做出适当的变革,要坚持将学生作为中心;坚持在教学数据上深入分析;坚持对教学信息做出全面的掌握。日后,需继续对高校工商管理专业教学做出良好的改善,将新的理念、新的方法更好融入,努力在人才培养水平上获得较大的巩固。

(作者单位:华北理工大学迁安学院)陈双

关键词:大数据时代;统计学;影响

一、大数据时代对统计学的影响

大数据时代的到来对现代统计专业的发展造成了新的冲击,要确保培养出来的人才能够起到应有的作用,首先要了解大数据时代对统计专业所造成的影响。

(一)大数据时代使数据结构和数据性质发生变化

网络技术以及基于网络技术的电子商务等新的数据记录模式标志着大数据时代的到来。大数据时代,不再依赖于抽样调查的记录模式,网站浏览、视频监控都将形成大量数据。传统的数据结构甚至是数据性质发生了变化。大量的数据信息对于需求者来说,如何甄别其可用价值成为关键。传统的数据可以二维表格显示和整理。但大数据时代所产生的数据具有多样化和复杂化特征,往往包含了大量的音频、视频、HTML等。这要求大数据的收集具有较强的目的性,才能实现其价值。

(二)大数据时代要求统计分析方法和统计思维更新

大数据时代的主要特征为数据多且复杂,数据分析要求分析者对总体进行分析。在这一背景下,参数统计不再具有意义,假设检验法也随着总体分析而失去价值。数据的复杂化对传统大数据统计思维造成了巨大的冲击,要求统计者具有活跃的思维。只有对传统数据的改变进行分析,并且树立新的统计方法。

二、大数据时代下的统计学发展新策略

为适应大数据时代的需求,统计学专业的发展势必要对传统模式进行改革。目前,多数高校统计学专业已经认识到大数据对于其发展带来的冲击。为此,本文提出了以下策略,以及能够帮助统计学取得更好发展。

(一)加强统计应用性教学

根据大数据时代数据的总体分析特征,数据分析人员应掌握全面的分析方法。在人才培养过程中,应致力于培养实践分析能力,提高数据和资料收集能力,并且培养其强烈的数据价值观,使其能够从众多数据中找到所需的。另外,对传统模式进行改革,增加大数据统计内容,以适应时代的需求。基于大数据的结构特点,实施资料透视化教学,提高分析者对复杂数据的分析能力。

(二)培养大数据统计思维

在人才培养过程中,新的统计思维的培养具有重要意义,即强调数据分析实践能力的提高。统计思维的培养有助于数据分析者对复杂的数据进行区分,从而整理有效信息。在大数据时代,不仅要以传统的平均思维、动态思维和变异思维为基础,还要注重基于整体分析的大数据思维。另外,还要培养数据分者的复杂性思维,以应对复杂的数据库。总之,大数据时代需要数据分析者具有全面的、创新性的思维。

(三)强化基础性统计知识

(四)加强复合型人才培养

为适应大数据时代的需求,复合型人才的培养是关键。所谓复合型人才,是指其不但要具有专业的数据分析能力,还要相应的具备管理以及其从事专业的技术。大数据时代,高校应建立全面的人才培养模式,注重培养人才的数据分析能力、编程能力等,使其真正了解大数据,懂得如何利用大数据对其所处的行业起到积极作用才是关键。总之,大数据时代对综合性人才具有更高的需求,大数据时代不仅培养的是一种能力,而且是一种思维,是对全新模式下的数据的分析和利用。高校作为人才培养的重要基地,其教学模式的改革、对大数据时代所需教学模式的认识是高校的主要任务。

统计学是经济学的基础课程,传统的统计人才培养具有定向性。而随着大数据时代的到来,数据产生的形式多样,且具有复杂性。大数据分析不仅是作为一种专业存在,而是应以一项必备的技术而存在。大数据时代,传统的统计思维和统计方法发生了改变,统计人才培养方式的改革也就势在必行。(作者单位:海南师范大学)

[1]朱怀庆.大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J].高等教育研究,2014(3).

[2]姚寿福.经济管理类本科专业统计学课程教学改革思考[J].高等教育研究,2012(3).

[3]孙耀东.大数据背景下统计学专业课程教学探究[J].廊坊师范学院学报(自然科学版),2015(06).

关键词:大数据时代;物流职业教育;现状;对策

0前言

1大数据时代

所谓的大数据(BigData),最初是由全世界知名公司麦肯锡提出的,强调大数据是下一轮竞争、创新及生产力的前沿,也就是就企业角度来讲,大数据应用是未来竞争和发展的重要保障。显而易见的,大数据具备海量性、多元化、价值性、快速性等特征,促使数据处理方式、处理工具也随着信息时代的发展而快速完善和成熟,并且大数据应用己渗透到社会的各行各业之中,比如机关单位、教育行业、金融经济、科技研发等。纵观整个大数据时展历程,京东商城于2013年初启动云计算研发基地,并且组建了中国人大京东商城电子商务研究室,加强对电子商务大数据的研究分析。同年5月,申通快递于京交会上演示了新型信息化智能平台,可自动整理、分析物流数据,了解申通各快递站点的经营情况、业务发展等。

2大数据时代背景下物流职业教育面临的机遇和挑战

3国内物流职业教育的现状

尽管大数据时代为物流职业教育创造了改革机遇,然而目前的物流职业教育体系仍难以满足需求,这是由于国内物流职业教育自推行以来虽小有成就,但依旧存在一些主要的问题如下:(1)学科构建不完善,物流职业教育理论体系不够完整;(2)教学设施陈旧,科研实验室相对较少,难以保证教学效果;(3)教学模式落后,忽视实践能力的培养,教学课程冗长无味,传统灌输式教育抑制了学生的创新力和解决问题能力的培养;(4)教材内容滞后行业发展,课程之间知识点重复,缺乏有关物流实践经验的总结分析内容,整体质量偏低;(5)考核评价体系落后,学生过于追求理论成绩,期末“临时抱佛脚”现象严重;(6)教师团队学术和实践能力不平衡,尤其是年轻教师没有物流企业工作经验,案例教学、互动教学不多,难以提供给学生最有实际价值的信息。

4大数据时代背景下物流职业教育模式

[1]刘楠.任务驱动教学模式在物流教育中的应用[J].亚太教育,2016(23).

[2]魏宝红.基于铁路特色的物流创新型人才培养模式研究闭[J].陕西教育(高教),2016(08).

[3]叶丽青.以就业为导向的中职物流专业教学模式探索闭.职业,2013(14).

[4]刘振华.基于实践技能培养的物流专业教学改革的探索[J].时代金融,2012(14).

[5]刘刚.刍议中职物流专业教育模式改革[J]冲国校外教育,2012(02).

[6]周倩.浅析高职物流人才的专业综合技能培养途径[J].中国市场,2012(02).

[7]王永富.新时期广西高职物流专业教村建设研究[J].物流工程与管理,2012(04).

THE END
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18.中量大?专业巡礼走进数据科学与大数据技术9、数据科学与大数据技术专业的毕业生,主要面向哪些行业就业? 本专业就业前景广阔,毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、技术管理与咨询等工作。智能计算方向的毕业生可以从事算法工程师、机器学习与人工智能理论研究与应用开发;大数据技术方向的毕业生能够从事数字化标准https://zs.cjlu.edu.cn/info/1067/3006.htm
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20.大数据时代“算法风险”的思考德勤中国风险咨询随着算法的深度应用,依赖算法的潜在风险也逐渐引起公众和业内关注,如大数据“杀熟”现象、推荐算法易加强低俗内容的扩散,推送群体偏差造成的客户体验下降等。就目前而言,由人类创造的人工智能,还摆脱不了人为因素,虽然学习了知识,却无法摒弃认知偏见。https://www2.deloitte.com/cn/zh/pages/risk/articles/algorithmic-risk-in-big-data-era.html
21.大数据分析是什么大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析,挖掘数据的有利信息并加以有效利用,将数据的深层价值体现出来。从大数据的特点可以看出,没有一套可靠的数据分析方法和数据分析工具是不可能完成大数据分析的。有了大数据分析才能让规模巨大的数据有条有理,正确分类,产生有价值的分析报告,从而应用到各领域中,促进其发展。 https://www.linkflowtech.com/news/2090