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【新文科建设百字谈(四):大数据管理与应用专业】

来源:经管学院    时间:2020-04-03    作者:经管学院    编辑:经管学院    点击:

黄炜:本专业旨在培养掌握管理学基本理论,熟悉现代信息管理技术与方法,善于利用商务数据去定量化分析,并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念,采取因材施教的模式,采用全新的课程教学体系,培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。

胡昌龙:各大高校紧锣密鼓为适应时代需求进行人才培养建设,然而多数高校专业申请在先,课程建设在后,课程体系建设混乱问题频频爆出。究其原因主要有三点:师资力量、资金等教学资源不足;缺乏应用和实践;学习门槛高。因此提出如下建议:

1、学科交叉,提升教学人才能力

数据科学专业在不同高校下的院系归属不同。或归属于计算机学院,或归属于数学与统计学院。由于应用型专业对数据应用和挖掘的极高要求,一些金融、管理等专业也会开设相关课程。

根据不同的教学侧重,大数据人才可分为实践型、理论性和应用型人才。分别在数据处理、模型理解运用和数据+行业领域各有偏重。

众所周知,大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识。用德鲁·康威(Drew Conway)创造的维恩图(或它的变体)来表示:

三个圆圈分别代表三个不同的领域:编程领域(语言知识、语言库、设计模式、体系结构等);数学(代数、微积分等)和统计学领域;数据领域(特定领域的知识:医疗、金融、工业等)。包括获取数据、数据清理、数据分析、创建假设、算法、机器学习、优化、结果可视化等等。

2、重视实践,需要掌握的实用工具

编程语言(R、Python、SQL、Scala等)

2019年,根据世界著名的数据科学网站Kgnuggets对1001数据科学家在职业社交网站领英(LinkedIn)上的个人资料调查显示:R语言和Python仍是科学家最重视的工具。尤其是今年,Python的发展势头令R语言望尘莫及。第三名仍是SQL,SQL用于更基本的数据分析,可以执行组织和操作数据或从数据库检索数据等任务。在数据科学工具中,它是在数据库中过滤和选择数据的最佳工具之一。

数据库(MySQL、MongoDB等)

MySQL:使用量排名第一的免费开源数据库,占开源数据库的使用量的30%以上。MongoDB:是一个以可伸缩性和高性能著称的NoSQL数据库。Apache HBase(Hadoop数据库):是一个分布式、可扩展的大数据存储。

余凌:在新一代信息技术快速发展的背景下,商业格局和社会经济模式发生着重大的变化,商务大数据、金融大数据、物流大数据和工业大数据等成为生产必备要素。教育部“2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中我校申报的“大数据管理与应用”专业顺利获得通过。作为新专业教师的一员,深感责任与压力。如何结合自身学科背景、已有科研项目、所授课程等做好“大数据管理与应用”专业课程的教学、实验准备?在新培养计划下,要求我们培养的学生应具备怎样的素质,如何去多元、灵活的考核?能否提供更多的平台进行人才培养,培养懂数据、懂业务、懂管理的复合型大数据管理与应用人才?以上这些问题都是我们需要认真思考、调研的。

杨斌:西安交通大学的大数据管理与应用专业是依托管理学院的丰富商科资源而构建的新型专业,课程体系架构依基础课、专业核心课和选修课三个模块来设计,融入国际化课程内容及英文授课环节,增设数据治理、数据库、商业人工智能、统计机器学习、可视分析、商业模式等核心课程,帮助学生掌握所需要的技术及业务理解能力。

东北财经大学的大数据管理与应用专业从2018年开始招生,是全国首批获准设立该专业的5所院校之一。本专业主要课程有高等数学、概率论与数理统计、数据库原理与应用商业数据分析、大数据平台基础、大数据存储原理、数据挖掘与商务智能、机器学习与人工智能、金融大数据分析等。毕业生可到企事业及政府部门进行商务分析、量化管理和辅助决策,从事算法设计、数据分析、决策咨询等工作。

张继东:新专业以互联网+和大数据时代为背景,主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。利用商业数据进行量化分析,培养学生能够根据企、事业单位的发展战略、目标,运用大数据挖掘、数据建模、分析和模拟计算等方法,解决管理、决策、金融预测等实务问题。胜任金融、互联网金融、IT企业、行政事业单位等行业数据治理、大数据管理和大数据应用等工作,培养应用型复合型管理技术专业人才。主要专业方向有:商务数据分析、商务智能、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理、电子健康等。

王海波:我个人认为大数据管理与应用专业是一个非常有前景但又极具挑战的专业,就把新专业办好这个话题,我有些粗浅的想法,很不成熟,抛砖引玉。

把这个专业办好,可能需要从以下四个方面着手。一是引进大数据人才。我们现有的师资,尽管有一批科研与教学骨干,但人手还是不足以支撑一个专业,特别是大家没有一位是大数据相关专业背景的,从外行到内行需要一个过程,需要有专业背景的人补充进来。二是人才培养要接地气。一个专业能不能活下去,其实很大部分取决于培养的学生如何,我们需要考虑学生选这个专业之后,中途是否会大批调专业,需要考虑学生是否真正能有好的就业,需要考虑学生升学时是否受欢迎。三是加大校内合作力度。学校不仅有大数据管理与应用专业,还有大数据研究院,我们可以请求领导支持,与学校的其他团队进行广泛合作,取长补短。四是融入社会。大数据的大,肯定不是只有学校范围这么大,是放眼全球的大。所以,我们可以充分借助政府资源、大数据企业的资源,为发展咱们的专业提供充足的数据。

刘蔚:针对大数据管理与应用专业的培养计划,结合自己以往承担的教学任务,我对其中的2门课程提出以下修订建议:

1、将原“计算机网络应用”课程改为“现代网络技术”,将授课重点从讲授计算机网络的体系结构和工作原理,调整为现代数据中心技术、云计算技术;

2、将原“电子商务安全”课程改为“网络空间安全导论”,将授课重点从讲授传统电子商务领域的安全问题,调整为下一代网络安全技术、网络安全等级保护、大数据背景下的先进计算安全问题、舆情分析、隐私保护等问题;

希望新的培养计划能尽快确定,这样老师们可以尽早开始编写新的教学/实验大纲,留出充足的交流讨论空间。

孙雨生:大数据管理与应用学科体系构建中教学目标应该明确,核心是培养学生大数据思维,应据此设置学科知识体系与具体内容,课程设置应以数字经济为导向,注重理论性课程与实践性课程均衡,并以新商科背景下数字经济相关理论为指导开展实践性教学课程与活动。

张俊丽:我个人认为,新专业的目标是能够培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的,德、智、体、美等方面全面发展的,具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识,以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标,系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、软件开发、云计算技术等前沿技术,适应新形势下新兴的“互联网+”专业,具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。

培养的大致方向有两种:

1、技术型

这个方向的主要培养的能力有:大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析系统构建,大数据文档编写、大数据采集清洗与转换等;

这个方向培养的人才需要的基础知识包括:数据采集,数据库与数据仓库,数据挖掘,数据结构,项目管理,可视化设计,Hadoop运维系统开发能力,C++,JAVA等编程课程。

2、应用型

要求能够针对数据科学复杂工程问题设计解决方案,设计数据分析流程,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析复杂工程问题,以获得有效结论。

这个方向培养的人才需要的基础知识包括:数据挖掘,数据分析,项目管理,应用统计学,R语言编程,人工智能,云计算等。


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