数据科学与大数据技术专业人才培养模式研究

doi:10.16039/j.cnki.cn22-1249.2022.10.003

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对大数据行业需求的巨大缺口，推动大数据专业人才培养成为大数据发展的重中之重。针对数据科学与大数据技术专业人才培养，提出“厘清内涵、促进交叉、优化师资、赋能应用、监控质量”的人才培养模式。以多学科共性知识融合为出发点，以面向大数据工程应用人才培养为核心，以学科建设和科技创新为引擎，以工程认证为质量保障，从培养定位、课程体系、师资队伍、实践平台、评价体系方面阐述该模式的建设思路和路径规划。

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	王威娜

关键词: 数据科学与大数据技术培养模式新工科交叉融合

Abstract:

Facing the huge gap of Big Data industry demand, promoting the talent cultivation of Big Data has become the top priority of Big Data development. Aiming at the talent cultivation of data science and Big Data technology, this paper proposes the talent cultivation pattern of "clarify the connotation, promote the confusion, optimize the consummate teachers, enhance the practical capacity, and control the quality". With multidisciplinary knowledge fusion as the starting point, cultivating large data engineering application-oriented talents as the core, discipline construction and scientific and technological innovation as the engine, engineering certification as quality assurance, this paper elaborated the pattern and path planning from cultivation orientation, course system, teaching staff and practice platform, the construction of evaluation system.

Key words: Data science and Big Data technology cultivation pattern emerging engineering interdisciplinary integration

出版日期: 2022-10-25 发布日期: 2022-10-25 整期出版日期: 2022-10-25

ZTFLH:

G642

引用本文:

王威娜. 数据科学与大数据技术专业人才培养模式研究 [J]. 吉林化工学院学报, 2022, 39(10): 8-11.
WANG Weina. Research on Talent Cultivation Pattern of Data Science and Big Data Technology . Journal of Jilin Institute of Chemical Technology, 2022, 39(10): 8-11.

链接本文:

http://xuebao.jlict.edu.cn/CN/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2022.10.003 或 http://xuebao.jlict.edu.cn/CN/Y2022/V39/I10/8

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