數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能課程體系數(shù)字化集成平臺
數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能課程體系數(shù)字化集成平臺是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)統(tǒng)計分析與預(yù)測決策相關(guān)實(shí)驗(yàn)教學(xué)要求而設(shè)計開發(fā)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)項目,通過理論知識和仿真實(shí)驗(yàn)的方式強(qiáng)化學(xué)生在各大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的分析決策能力,培養(yǎng)學(xué)生對數(shù)據(jù)有敏銳的洞察力和分析能力。平臺設(shè)計要求由淺入深地介紹了大數(shù)據(jù)統(tǒng)計的各類方法,通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景實(shí)際模擬大數(shù)據(jù)分析過程中的操作,在實(shí)操過程中融合各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析情景,使用可視化的圖表更直觀地體現(xiàn)出數(shù)據(jù)的變化,分析數(shù)據(jù)的規(guī)律,從而做出最準(zhǔn)確的決策。平臺要求可以自行導(dǎo)入數(shù)據(jù)的方式,作為數(shù)據(jù)分析的工具用來為論文編寫、課題研究的數(shù)據(jù)分析依據(jù)。
面向?qū)W科:統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融工程、金融科技、經(jīng)濟(jì)、管理、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等相關(guān)學(xué)科;
面向?qū)I(yè):大數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)與應(yīng)用、統(tǒng)計學(xué)、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融科技、金融數(shù)學(xué)、金融學(xué)、大數(shù)據(jù)分析類、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等相關(guān)專業(yè);
教學(xué)定位:大數(shù)據(jù)分析與決策支持的教學(xué)平臺,培養(yǎng)學(xué)生掌握海量大數(shù)據(jù)的分析方法,以及通過數(shù)據(jù)驅(qū)動決策能力培養(yǎng)、對數(shù)據(jù)價值的認(rèn)知、掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)及科研案例分析能力,教學(xué)定位注重培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐能力和解決問題能力培養(yǎng);
?該產(chǎn)品為高校打造數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)平臺,聚焦五大能力培養(yǎng):
?①預(yù)測決策?——7大模塊融合數(shù)據(jù)挖掘、時序預(yù)測與決策訓(xùn)練;
? ②Python分析?——覆蓋數(shù)據(jù)清洗、可視化到文本/金融場景應(yīng)用;
? ③R語言建模?——主成分分析、聚類等13類多元統(tǒng)計實(shí)驗(yàn);
? ④智能挖掘?——整合機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜等前沿方法;
? ⑤基礎(chǔ)訓(xùn)練?——從編程入門到?jīng)Q策分析構(gòu)建完整技能鏈。
通過AI輔助,實(shí)現(xiàn)“學(xué)練戰(zhàn)”一體化,培養(yǎng)學(xué)生在各大數(shù)據(jù)領(lǐng)域分析決策能力。
以模塊化實(shí)驗(yàn)體系為核心,融合多工具、多場景、產(chǎn)教資源,實(shí)現(xiàn)“基礎(chǔ)技能→智能決策”全鏈路數(shù)據(jù)人才培育