新商科

大数据实训平台建设

在构建全方位的大数据教育生态系统中，核心模块不仅是基石，更是驱动创新与知识转化的关键引擎。大数据实训基础平台，作为技术探索的起点，集成了先进的计算资源与数据处理工具，为学生提供了从数据采集、清洗到分析应用的完整流程体验，奠定坚实的实践基础。大数据课程实践及科研辅助平台，则进一步拓宽了学术探索的边界，通过高级分析工具与仿真实验环境，支持师生深入研究机器学习、神经网络与深度学习等前沿技术，促进科研成果的转化与应用。

大数据教学

大数据实训管理平台以智能化、精细化的管理方式，确保实训活动的高效有序进行，从项目立项、资源分配到成果展示，每一个环节都实现了透明化与可追溯，极大提升了教学与科研的协同效率。大数据教学管理平台则聚焦于教学质量的持续提升，通过数据分析技术精准评估学生学习成效，为教师提供个性化教学建议，实现教学资源的优化配置与教学模式的创新。

课程资源

精心打造一系列高质量的实验课程资源包，特别是《神经网络与深度学习》《机器学习》等核心课程，结合理论讲授与实操演练，旨在培养学生解决复杂数据问题的能力。

人才培养

该平台不仅全面支撑大数据管理与应用、信息管理等核心专业的实践教学需求，还积极拓展至电子商务、工商管理等交叉学科领域，通过跨学科融合教学，培养具备大数据分析能力和创新思维的复合型人才，满足社会对多元化、高层次数据人才的需求。

集中实训：

结合湖北汽车工业学院的特色，依托学校大数据一体化实验室，为学生集中实训提供基础环境与实验平台。

大数据教学：

平台提供基础环境与工具，以及根据大数据专业的人才培养目标打造的专业课程，提升学生实践动手能力，能够运用大数据思维和方法识别、分析、解释管理问题

科研创新：

提供基础的环境支持与工具支持，降低科研门槛，让教师、学生可跨学科的进行探索创新。

● 大数据技术的产学研用

融合大数据相关专业教学实践、课题研究、应用创新等各层次需求，能够从面向大数据分析、大数据运维、大数据开发、大数据建模、大数据可视化、数据处理与分析、模型建立与优化等行业需求和促进学生职业发展的角度规划和建设，真正在产业、学校及实际科研中相互配合，发挥平台的最大优势。

● 企业级实验科研环境

利用企业级大数据分析主流软件框架，为教师和学生搭建与业界主要用户一致的实验科研环境，创新“元子课”设计，将理论课程中学到的平台搭建方法、数据挖掘算法、数据分析知识、数据处理工具运用到实际的大数据分析案例实验中，提升学生的动手实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的教学工作紧密配合。

● 专业特色人才培养

基于技术与模式创新的大数据分析实验室的设计全面落实“产、学、研、用、监、评”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研、创新应用、监控、评估等多方面注重专业人才和特色人才的培养。学生可以通过在实验室的学习熟练掌握大数据的基础知识,通过掌握的知识在大数据课程实验中进行动手实践，并在基于行业应用的数据思维与能力训练，更好的完成专业课程学习及人才岗位对接实训。