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    數據科學與人工智能課程體系數字化集成平臺



    數據科學與人工智能課程體系數字化集成平臺是基於大數據技術統計分析與預測決策相關實驗教學要求而設計開發的實驗教學項目，通過理論知識和仿真實驗的方式強化學生在各大數據領域的分析決策能力，培養學生對數據有敏銳的洞察力和分析能力。平臺設計要求由淺入深地介紹了大數據統計的各類方法，通過大數據應用場景實際模擬大數據分析過程中的操作，在實操過程中融合各領域的數據分析情景，使用可視化的圖表更直觀地體現出數據的變化，分析數據的規律，從而做出最準確的決策。平臺要求可以自行導入數據的方式，作爲數據分析的工具用來爲論文編寫、課題研究的數據分析依據。



    產品特點

    • 多學科適配
    • 模塊化進階
    • 虛實融合實戰
    • 嵌入前沿技術
    • 教學閉環設計

    產品定位和功能

    • 01.產品定位

         

       面向學科：統計、大數據科學、應用數學、金融工程、金融科技、經濟、管理、數字經濟等相關學科；
                面向專業：大數據科學技術與應用、統計學、計量經濟學、金融科技、金融數學、金融學、大數據分析類、數字經濟等相關專業；
                      教學定位:大數據分析與決策支持的教學平臺，培養學生掌握海量大數據的分析方法，以及通過數據驅動決策能力培養、對數據價值的認知、掌握數據分析技術及科研案例分析能力，教學定位注重培養學生實踐能力和解決問題能力培養；






    • 02.產品功能

          該產品爲高校打造數據科學實戰平臺，聚焦五大能力培養：

       ①預測決策——7大模塊融合數據挖掘、時序預測與決策訓練；
                ②Python分析——覆蓋數據清洗、可視化到文本/金融場景應用；
                ③R語言建模——主成分分析、聚類等13類多元統計實驗；
                ④智能挖掘——整合機器學習、知識圖譜等前沿方法；
                ⑤基礎訓練——從編程入門到決策分析構建完整技能鏈。
                通過AI輔助，實現“學練戰”一體化，培養學生在各大數據領域分析決策能力。






    數據智訓、產教雙擎、Python/R實戰驅動AI決策創新

    以模塊化實驗體系爲核心，融合多工具、多場景、產教資源，實現“基礎技能→智能決策”全鏈路數據人才培育

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