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智享数据科学资源平台
人工智能、大数据、云计算等技术都属于数据科学范畴,其应用已深入到社会各个层面,引领着科技革命与产业变革浪潮。
技术革新带来了新的 研究思路 和 研究方法,对『人才培养』也提出了新的挑战 !
  • 产品特点
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(1) 内容丰富多样:平台具有课程、案例、题库、资讯等多种类型的学习资源。

(2) 面向基础,整体拔高:平台旨在帮助零基础学生快速入门,掌握相关的思维模式及学习方法,打下扎实基础。合理的思维模式可以让学习事半功倍。

(3) 系统培训:每年组织国内知名高校数据科学领域专家开展2期数据科学实战训练营活动,每期培训课时不少于10个学时。

(4) 支持图书馆开展数据科学素养课程教学:利用平台提供的的课程资源、数据分析案例和高质量的训练营实战课程,经过培训的图书馆数据科学师资可以组织线上线下教学活动,提升图书馆信息素养课程的吸引力。

 ​(1) 通识教育

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本栏目提供基础入门学习内容,帮助学习者了解数据科学领域基本要素、培养正确的学习方法及思维观念;提供数据科学领域相关的基本概念、名词介绍,以便查阅;旨在通过专业设计、体系化梳理的内容帮助高校学生快速了解、系统掌握数据科学相关知识,尽可能学生降低认知门槛、提高学习效率。栏目供包括以下五个模块:

基本概念:用通俗易懂的语言,介绍数据科学领域相关的名词及其他基本概念,如“什么是数据科学”、“什么是大数据”、“什么是人工智能”、“Python与数据科学的关系”、“R语言的特点”等等,帮助学习者尽快掌握数据科学的整体概况。

思维方法:介绍相关的思维模式及学习方法,如“系统思维”、“工程师思维”、“SOP思维”、“为应用而学”等等,以帮助学习者转变思维、快速适应。数据科学与信息技术密切相关,对于初学者尤其是非计算机相关专业的人来说具有一定理解难度,通过本模块的学习可以加深学习者对数据科学的理解,加深对信息技术的理解,提升学习效率,为以后的学习打下扎实基础。

数据来源:收录了几十家国内外公开数据平台的信息,涉及股票、零售、医疗、交通出行、房地产、旅游等诸多领域,每条信息都有详细的平台介绍、特色说明以及网址,以便学习者根据自身需要获取相应的数据。

数据处理:所有跟数据打交道的人都免不了数据处理这一道工序。本模块介绍常见的数据处理方法及其应用场景,如“缺失数据处理”、“脏数据处理”、“数据标准化”等等,以帮助学习者更好地展开数据研究工作。

数据分析:数据分析是挖掘数据价值的关键所在,旨在从杂乱无章的数据中提取有价值的信息,最大化发挥数据作用。本模块介绍常见的数据分析方法及其应用场景,如“描述统计”、“假设检验”、“信度分析”等等,以帮助学习者掌握相关理论知识及其实现过程。

数据可视化:可视化可以直观地展示数据所蕴含的信息,几乎所有的研究都离不开可视化工作。本模块介绍常见的数据可视化方法及其应用场景,如“饼状图”、“柱状图”、“热力图”、“折线图”、“雷达图”等等,以帮助学习者掌握各种可视化图表的基本概况及实现过程。

 

(2) 精品课程

本栏目为体系化设计的内容,包含Python、R等数据分析语言基础课程以及应用实例进阶课程两部分内容,包括视频、讲义、代码、数据及相关题库等,旨在帮助学习者构建完整的学习路径,打下坚实基础并进行应用实践。

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(3) 知识锦囊

本栏目收集了学习过程中的实操小问题,形成知识点微视频,旨在帮助学习者在学习过程中快速查找问题、解决问题。

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(4) 精品案例

本栏目提供Python/R在各个学科各个领域的应用实例,如金融、统计、医疗、出行等等。案例结构清晰,内容充实且多样化,旨在帮助学习者熟悉业务及实践应用场景,以更好地将编程技术与专业知识结合。

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(5) 精品题库

本栏目提供多种类型的子题库,以帮助学习者定向测试,检验学习成果。题库题型有选择题、填空题、问答题、实操题等。每一个子题库有着详细的介绍和能力要求说明,以满足不同层级学习者的需求。

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(6) 新闻资讯

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本栏目提供人工智能、大数据等数据科学相关的政策信息及各省市行政单位、高校在此领域的建设动态,帮助学习者尽可能全面了解数据科学在当今时代的发展特征。

(7) 竞赛实践

本栏目旨在为学习者提供优质、及时的竞赛资讯,帮助有需要的人群及时掌握相关竞赛的动态。各大竞赛平台都有着众多赛事,所适宜的参赛人群也各有不同。栏目对数据科学相关赛事进行整理,以更好地帮助学习者选择适合自身能力水平的赛事,提升实践能力。

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(8) 职场规划

本栏目旨在加强用户对职场情况的掌握,了解数据科学相关岗位的能力要求与职责,了解相关的面试经验,为就业做准备。在就业市场中与数据科学相关的岗位众多,不同专业背景的学生匹配的岗位也有所不同,如理工专业的学生比较适合侧重技术和工程能力的职位,而人文社科、经管类学生则更适合业务驱动的分析岗位。

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