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大数据分析应用实战特训营 ——“岗训赛证”融通集中实训
发布时间:2023-08-07 浏览量:0

一、项目简介

1、项目背景

随着大数据与经济生活和社会活动各个领域的深度融合,全球正在稳步迈入数字化经济时代,我国也正式提出了“加快培育数据要素市场”的战略,越来越多的企业开始将数据作为一种战略资源,重新定义和努力挖掘数据价值。

著名信息学家达文波特(Davenport)曾经指出,各类企业正处在“可以用数据分析解决问题”向着“通过数据分析建立竞争优势”转变的重要阶段,并于2012年首次提出“数据科学家”这个时髦岗位。当前,世界范围内在如何组织和推动大数据分析,建立企业核心竞争能力方面已经有了许多进展,在其中发挥重要作用的数据科学家和数据分析师也成为全球范围内增长最快、需求量巨大的职业之一。

2、项目定位

以培育数字经济亟需专业人才为牵引,以应届生“高质量”就业为目标,以大数据分析应用能力培养为核心,打造“数据分析师”、“数据科学家”,让学生通过系统的训练,从理论基础、知识技能、数据思维、落地方法等维度进行系统学习。通过“特练营项目”将学生培养成为符合行业用人需求的大数据人才,结合创新应用竞赛与专业认证评测,实现“岗训赛证”融通,走好毕业最后一公里。

3、项目特色

应用能力为核心:技能与方法并重 | 知识与工具结合 | 竞赛与认证同行

训练营课程体系以应用实战能力为核心,从数据处理基础能力、数据分析工具、数据思维到行业应用实践系统进行大数据分析知识讲解与应用训练;

课程内容丰富,实践实训项目案例多样,学生自主学习与应用实训结合,让学生知其然后知其所以然,实现举一反三;

课程授课形式多样,讲解、小练习、大实训、小竞赛、综合竞赛等多种模式相结合,打造不一样的学习体验,实现教与学的充分互动,最大化调动学生的自主学习积极性。

二、建设思路

1、打牢基础

围绕“数据分析人才”核心技能梳理知识体系,强化数据处理、统计分析、数据可视化等数据分析的基础能力,让学生将之前所学的基础数据库、统计学等专业知识从应用角度再次进行理解和应用。

2、 贯穿流程

以“数据可视化分析项目实施流程”为基础,从项目需求调研、问题定义、指标设计、数据理解与数据准备、数据可视化与成功应用等全流程进行拆解和说明,进行数据分析知识与技能的详细讲解,并讲解从业务问题转化数据问题的思维方式及项目实施的流程和方法,培养学生数据思维与解决问题的能力。

3、 精通工具

以行业知名BI分析工具TempoBI为依托,系统讲解数据可视化分析基础理论与数据可视化分析工具使用技巧,通过实践与案例讲解,掌握BI工具的基本使用技巧、掌握商业数据分析报告的开发能力,提升数据分析与应用能力。

4、以赛促练

根据培训内容与实训项目,在实训过程中加入趣味的技术比武,让学生更好的掌握基础知识和操作技能。结合行业实际案例,开展一周的创新应用竞赛,让学生通过竞赛将所学知识进行系统应用,以赛促学、以赛促练,并通过竞赛多人协作的模式,培养学生沟通表达、创新思维及团队协作等综合素质。

5、以证促学

结合工业与信息化部教育与考试中心职业技能认证标准,开展系统培训的同时进行“职业技能”认证,为参训并考试合格的学生颁发职业技能证书,为学生就业提供行业认证。

工信部职业技术证书

图示:证书样例

三、 项目内容

以“岗位”技能需求为依据,以应用实践能力培养为目标,结合项目实训、单元技术比武、创新应用实训多种模式,开展系统的学生集训。

大数据分析应用实战特训营 ——“岗训赛证”融通集中实训

四、实施方案

1、 阶段一:夯实基础

核心内容:数据分析基础理论与方法讲解,数据分析项目实施基础能力构建

预计课时:30课时

大数据分析应用实战特训营 ——“岗训赛证”融通集中实训

2、 阶段二:核心能力

核心内容:数据分析项目实施方法、流程讲解,掌握数据可视化分析工具操作

预计课时:42课时

大数据分析应用实战特训营 ——“岗训赛证”融通集中实训

3、 阶段三:项目实训

核心内容:数据分析项目应用实践

预计课时:18课时

大数据分析应用实战特训营 ——“岗训赛证”融通集中实训

4、阶段四:创新应用

核心内容:基于真实行业数据的创新实践竞赛,激发学生创新思维,培养学生解决问题与团队协助的能力

预计课时:24课时

大数据分析应用实战特训营 ——“岗训赛证”融通集中实训

5、阶段五:认证考核

核心内容:工业与信息化部教育与考试中心职业技能认证考试

预计课时:6课时

大数据分析应用实战特训营 ——“岗训赛证”融通集中实训

五、预期效果

1、凸显专业人才培养特色,形成“岗训赛证”融合实训体系

通过“岗训赛证”的集中实训模式,以应用能力培养为目标,将岗位技能、项目实训经验充分融合,通过知识讲解、操作实践、项目实训与应用竞赛,打造特色的学生集中实训方案,有效提升学生综合能力,为学生就业明确方向,提升就业竞争力。

2、提高人才行业匹配度,促进学生高质量就业

融合真实大数据分析项目实施流程与方法论,结合企业数据分析人才能力要求,通过真实项目实训案例练习,让学生在掌握数据分析知识与技能的前提下还能掌握在实际行业中的应用方法。提升学生能力与企业用人需求的匹配度,促进学生高质量就业。

3、深化校企融合,形成校企联通的学生实训新模式

通过项目合作,以学生素质培养与就业为目标,校企深度融合,联合进行学生集中实训课程设计、实训模式打造,知识+技能+应用+认证的综合实训方案,项目化、实战化教学,打造创新实训新模式。

4、加强区域产业协同,助推区域数字经济发展

通过该项目建设,形成面向产业数据分析领域专业应用型人才输出,为区域经济与产业发展提供人才保障。结合区域经济特点、产业链布局,将产业人才需求纳入学生培养方案,为用人单位提供高质量人才供给,降低用工需求,促进产业数字化转型升级。

六、保障措施

1、师资保障

高校教学名师、行业数据分析师、大数据工程师联合进行课程开发,打造专业课程体系;真实项目实践案例,基于当前企业数字化转型业务场景,培养数据思维的同时为学生积累项目经验。专业培训讲师与资深行业数据分析师联合授课,讲透理论、讲清应用、扎实操作,综合提升学生数据分析能力。

2、平台保障

课程实践与项目实训为一体的应用平台支撑,元子化课程实践,依托可视化分析与机器学习开发引擎,编码式与拖拽式兼顾,闯关、考试、竞赛、数据游乐场等多种实验模式,为高校打造教与学充分互动的“大数据应用能力成长平台”。

3、管理保障

教学行为与结果管理并重的运营管理模式,引入技术比武、创新竞赛等多种模式,丰富实训形式,以赛促学、寓学于乐,充分调动学生的参与热情,确保实训目标达成。

end

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