京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据中心搭建东方学院应用型人才培养新平台
近日,教育部公布“数据中国‘百校工程’”项目建设院校名单,山东财经大学东方学院申报的“大数据应用创新中心”获得审核通过,成为30所“数据中国‘百校工程’”建设院校之一。
教育部学校规划建设发展中心联合曙光信息产业股份有限公司启动实施“数据中国‘百校工程’”项目,计划通过2-3年时间,在全国遴选百所高校,部署集人才培养、科研支撑、行业应用及社会服务于一体的“曙光大数据应用创新中心”,为经济转型升级和社会进步提供数据、人才、技术支撑。作为东方学院未来大数据人才培养、科研创新和提供社会应用服务的基地,该创新中心将对推动专业设立,推进产、教、研深度融合,培养大数据发展所需的应用型人才具有重要意义。
应运而生,大数据人才培养呼之欲出
在2017年度教育部新增高校备案本科专业中,有248所高校获批“数据科学与大数据技术”专业,几乎是前两次审批的8倍。
大数据专业备受青睐,与国家大力支持大数据产业发展及该产业人才奇缺相关。国务院2015年8月《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》中,明确鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业,重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。
为配合地方大数据产业布局,解决人才缺口问题,东方学院迅速在大数据人才培养方面采取行动。“数据中国‘百校工程’”项目,可实现高校、企业、政府在大数据领域“三位一体”的联动合作,促进需求与资源的有机结合,更能够利用协同创新网络优势,促进技术融合、数据融合与应用融合。该项目启动后,东方学院由教务处牵头,组织信息管理、财政金融等多个系部力量,经过周密准备,在2017年10月提交了项目申请书。通过实地调研、学校自评、师生座谈等形式,教育部专家从硬件建设、师资力量、管理机制、学科发展等方面对建设院校进行了全面考察,最后确定东方学院入选“百校工程”项目建设院校。
与中科曙光合作建设大数据应用创新中心,以提高应用型人才培养质量为目标,将搭建集人才培养、科学研究、行业应用及服务地方经济于一体的一流校企合作基地,将成为东方学院应用型人才培养成果的标志性工程之一。
建立大数据学院,联合培养应用型人才
多年来,学校实施“五位一体”的教育体系,搭建产学研一体化平台,发挥校企合作优势,提高学生实际工作能力。据了解,“大数据应用创新中心”项目预期总投资1000万元,东方学院与中科曙光信息产业股份有限公司将按照1:1的比例投资建设,中科曙光以设备和软件系统形式投资,校方以资金形式投资。该中心将根据大数据发展对应用型人才的需求,采用“2+1+1”教学模式培养人才:前两年进行专业公共课程、专业基础课程和专业核心课程教学,融入互联网+大数据方向基础课程;第三年进行方向选修;第四年学生进入行业产业单位进行实习实训。各专业的大数据方向人才培养,与中科曙光公司合作办学,未来构建“大数据应用协同创新网络”,合作建立“大数据学院”,联合培养“大数据”方向应用型人才。
据了解,东方学院与曙光拟合作本科专业有信息管理与信息系统、金融学、税收学3个与大数据相关的专业,分布在东方学院重点建设的经济学和管理学专业群,在服务于区域经济社会和泰安市本地的金融行业、税收部门和教育业,服务于智慧城市建设、金融业等产业转型升级具有一定的行业特色和优势。
9月招生,逐步成为地方数据决策服务中心
根据规划,该中心在今年9月将正式开始招生,争取金融学专业单列150人招生计划按照金融大数据方向进行培养。
按照合作协议,双方将共同制订人才培养方案、共同打造双师型教学团队、共同开发专业核心课程、共同完成核心课程教学、共同开展产学研项目合作,既可提升相关合作专业学生的实践能力,又能提高教师的科研水平。
东方学院院长宫淑瑰表示,与中科曙光共同合作联合建设“大数据应用协同创新中心”,符合国家大数据发展战略,符合地方重点支持的战略新兴产业发展目标,符合学校“十三五发展规划”,为学生全面发展能力提供了更好的实践实训平台,可为行业企业直接输送用得上、高技能、可发展的高素质人才。
“大数据应用协同创新中心”通过审核后,东方学院将进一步加强与中科曙光的合作,推进大数据设施落地并开展专业合作,启动大数据相关重点学科建设,落实大数据应用的重点行业资源及地方资源。根据规划,2-3年内,学校相关专业教学科研人员将熟练掌握大数据处理关键技术,并建立1-2个重点行业(专业)数据库,提供大数据分析服务;5-10年内,建立一支具有高水平的大数据科研与应用能力的教学科研队伍,拥有重点行业的领先性大数据服务能力,成为地方社会经济发展的数据决策中心,并拥有完善先进的大数据教学体系,通过先进的学校大数据模型,指导教育、科研及综合管理。 这对东方学院深化综合改革、推进创新创业教育、建设特色鲜明的应用型大学具有积极意义。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03