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全球数据科学课程建设现状的实证分析

发布时间:2018-08-06 15:31
【摘要】:【目的】在调查分析全球数据科学课程建设现状的基础上,提出数据科学课程的共性特点、主要挑战及解决对策。【方法】采用实证研究方法和内容分析方法调查分析国内外数据科学课程的建设现状、成功经验与存在问题。【结果】提炼出全球数据科学课程的共性以及数据科学与其他相关课程之间的差异性。【局限】对数据科学人才培养的讨论主要聚焦于课程建设层面,而对专业层面的讨论不多。【结论】本文提出数据科学课程建设中的10个核心问题及其解决方案。
[Abstract]:[objective] on the basis of investigation and analysis of the current situation of global data science curriculum construction, the common features of data science curriculum are put forward. The main challenges and solutions. [methods] empirical research methods and content analysis methods are used to investigate and analyze the current situation of the construction of data science courses at home and abroad. Successful experiences and problems. [results] the generality of global data science courses and the differences between data science and other related courses. [limitations] the discussion of data science talent training is mainly focused on the curriculum construction level. But there is not much discussion on the professional level. [conclusion] this paper puts forward 10 core problems and their solutions in the course construction of data science.
【作者单位】: 数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学);中国人民大学信息资源管理学院;
【基金】:国家社会科学基金项目“数据连续性的实现方法与保障机制研究”(项目编号:15BTQ054)的研究成果之一
【分类号】:G642;TP311.13-4

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本文编号:2168162

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