数据科学导论的课程设计及教学改革

发布时间：2022-10-11 15:55

　　数据科学与大数据技术、大数据管理与应用等新兴专业的建设,以及计算机科学与技术、统计学、信息资源管理等传统专业的改革,均需引入一门关键课程——数据科学导论。在调查分析哥伦比亚大学、纽约大学、哈佛大学和中国人民大学等高校开设的具有一定代表性的数据科学导论课程的基础上,作者结合自己开设的数据科学导论课程以及国家同名精品在线开放课程建设的经验,探讨了该课程的教学目的、教学内容、试验操作、考核方法、教材选择、特色与创新等课程设计问题。现阶段已开设的相关课程的教学改革重点在于培养学生的数据能力,重视数据产品的研发,加强课程建设模式的创新,加快与社会人才需求的接轨,凸显其导论类的课程特征,重视编写代码能力的培育和数据沟通能力的训练。 

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【文章目录】：
1 引言
2 相关工作
    2.1 哥伦比亚大学Rachel Schutt的课程
    2.2 纽约大学Foster J.Provost的课程
    2.3 哈佛大学Pavlos Protopapas的课程
    2.4 中国人民大学朝乐门的课程
3 课程设计
    3.1 教学目的
    3.2 教学内容
    3.3 实验操作
    3.4 考核方法
    3.5 教材选择
    3.6 创新与特色
4 教学改革
    4.1 数据能力的培养
    4.2 数据产品研发的重视
    4.3 课程建设模式的创新
    4.4 与社会人才需求的接轨
        (1)数据科学课程建设现状的调研。
        (2)数据科学领域岗位面试题的收集与整理分析。
        (3)数据科学领域招聘信息的搜集和分析。
    4.5 凸显其导论类课程特征
    4.6 代码编写能力的培育
    4.7 数据沟通能力的训练


【参考文献】：
期刊论文
[1]数据科学与大数据技术专业特色课程研究[J]. 朝乐门,邢春晓,王雨晴.  计算机科学. 2018(03)
[2]数据科学研究的现状与趋势[J]. 朝乐门,邢春晓,张勇.  计算机科学. 2018(01)
[3]全球数据科学课程建设现状的实证分析[J]. 朝乐门,杨灿军,王盛杰,赵俊鹏,许梦甜.  数据分析与知识发现. 2017(06)



本文编号：3690857