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校级一流团队—数据挖掘技术核心课程教学团队

发稿日期:2019-09-27  作者:教务办

1.团队成立背景

  2015年,贵州省印发了《贵州省“互联网+”人工智能专项行动计划》,制定了“互联网+”人工智能人才引进和培养政策,要求高等学校开设专业课程,加快培养创新型、复合型“互联网+”人工智能管理型人才和技术型人才。大数据和人工智能的发展推动产业组织形式、行业竞争格局甚至社会生活方式迅速转变。新经济、新业态、新产业的发展为高校毕业生提供了丰富多元的就业机会,以大数据分析为代表的新兴工作岗位呈爆炸式增长。然而,在人才需求方面,多数企事业公司在基础设施、平台搭建、数据和算法中都投入了大量的资源,但缺乏与之相匹配的数据分析人才。数联寻英发布的《大数据人才报告》预测,到2020年,中国大数据人才缺口将达200 万。

   近几年,我校理工科学生(计算机、数学、统计、物理、电子科学)在数据挖掘类相关工作岗位上的就业呈现出逐年递增的趋势,但是学生的占比不够高。探寻其主要原因,学生在校期间没有系统的学好数据挖掘类的相关课程,没有提前进入到相关领域的企业公司进行实践实训;另一方面,我校尚且没有形成系统而有效的“大数据与数据挖掘核心课程教学实践团队”,教师之间缺少及时的沟通交流、课程之间缺少有效的衔接,致使课堂教学与数据分析人才的培养仍有一定的距离。

  按照《黔南民族师范学院转型发展建设方案》以及在我校不断提高教育质量的背景下,建立(系统)数据挖掘核心课程教学实践团队,对于提高教师教学技能、紧跟学科前沿内容、跨学科人才融合、培养学生实践创新能力、实现毕业生高质量而充分的就业等方面有着重要的现实意义。


2. 数据挖掘技术核心课程

  大数据与数据挖掘技术是我院应用统计学专业学生必备的专业技能和主要的就业方向,其核心课程主要有:《数据分析基础》、《多元统计分析》、《应用时间序列分析》、《数据挖掘基于R语言》(Matlab、Python)、《大数据算法分析与数据》、《数据库原理》、《数据可视化》(R、Python)、《机器学习》。这些课程均为应用统计学专业的核心课程,课程之间联系紧密,有些课程是前序课程的延续,且有些课程的内容随着时代的发展也在不断更新扩充例如《机器学习》,这就需要老师必须要与时俱进不断紧跟学科前沿知识,教授学生的内容适应当前人才培养和就业需求。同时,数据挖掘类课程要求老师和学生要有较强的软件编程能力,动手实践能力要求较高。


3.教学团队基本情况

  大数据与数据挖掘技术核心课程教学团队,主要以数学与统计学院统计教研室专任教师为主进行建设,均为我院一线教学与科研教师,具体名单见教学团队表格。本教学团队共计10人,其中博士4人,硕士4人,高级职称6人,讲师4人。队伍成员承担了我院数据挖掘技术的主要课程:多元统计分析、应用时间序列分析、数据分析基础、大数据算法分析与设计、数据可视化,并聘请达内时代软件科技公司的专业技术人员为学生培训软件开发的相关实践实训课程,团队中的在校老师每年人均指导毕业设计6人以上,指导大学生创新创业项目10余项,主持或参与各级教改类项目12项,发表相关教改论文20余篇,承担各种科研课题30余项。

    

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