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课程体系培训方案

高校大数据 - 教育大数据

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方案背景

大快经过高校需求调研,同时结合一线实战经验,为高校提供从底层的硬件设备、云计算服务、大数据基础软件、教学课程体系、师资培训等一系列完整的大数据教育生态体系。

  • 大快特色系列培训教材包含大数据部署与运维、大数据开发指南、大数据开发指南、大数据开发实战、数据挖掘与优化建模、机器学习算法介绍整套培训教材
  • 涵盖了从环境安装、开发、到数据分析和神经网络的整个大数据完整环境
  • 适合从专科生到研究生的完整教学内容。

课程体系分类及相关教学目标

在此大背景下,为了满足人才需求,各大高校纷纷新建大数据专业。然而面对这样一个新的应用型专业,大数据的人才培养体系尚未得到完善,配套设施尚不齐全,还需要深入的探讨研究与体系的全面建设。

专科

  • 了解大数据底层开发工具Hadoop的各个组件、模块及其应用,
  • 会使用商业发行版Hadoop,进行应用程序的编写。













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研究生

自然语言处理方向

  • 融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科
  • 通过机器学习让计算机学会处理人类语言。

  • 数据挖掘方向

  • 熟悉大数据相关主要算法原理
  • 掌握数据挖掘的方法
  • 能够根据实际项目需求设计实现。


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课程体系——专、本科阶段学习路径

专科院校

计算机及大数据相关专业

  • 原生HADOOP组件原理及应用
  • 大数据运行环境及集群部署
  • 商业发行版HADOOP的一体化开发框架





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本科院校

非计算机及大数据专业

  • 大数据导论(NOSQL的概念)
  • Hadoop生态
  • DKH平台
  • 数据挖掘在大数据中的重要地位
  • 机器学习与自然语言处理
  • 神经网络与人脸识别


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课程体系——研究生阶段学习路径

研究生

自然语言处理方向

  • 自然语言与编程语言
  • 自然语言处理的层次
  • 自然语言处理的流派
  • 机器学习
  • 语料库
  • 开源工具













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研究生

数据挖掘方向

  • 阶段一:经典机器学习算法
  • 算法分类
  • 聚类
  • 降维
  • 关联规则挖掘
  • 推荐系统
  • 优化算法
  • 阶段二:数据挖掘:建模与优化
  • 数据预处理技术
  • 模糊数学基础
  • 数据挖掘经典算法
  • 建模方法
  • 优化算法
  • 人脸识别


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