欲报从速,已有56所高校选择云创大学高质量免费直播授课

时间:2021-04-21 06:38 作者:华体会
本文摘要:4月28日,云创大数据正式发文宣布了云创大学可以为高校提供高质量免费直播授课的通知。消息一经发出,受到各高校的努力反馈。现在为止,已有56所高校通过微信小法式报名,选择了相关课程,漫衍在全国29个省、直辖市和自治区。

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4月28日,云创大数据正式发文宣布了云创大学可以为高校提供高质量免费直播授课的通知。消息一经发出,受到各高校的努力反馈。现在为止,已有56所高校通过微信小法式报名,选择了相关课程,漫衍在全国29个省、直辖市和自治区。

  从5月25日开始,这些高校的学生将学习《大数据》课程和《大数据导论》课程,并将免费使用云创大数据开发的大数据实验平台(本科与高职两大平台,金融、电子商务、数学统计等多个版本,共有424个大数据实验)举行实战实验,可以享受到直播授课+答疑解惑+实验实战等个性化的服务和指导。  开课时间在即,请还没报名,有意向选择云创大学高质量免费直播授课的高校抓紧时间通过下文中小法式报名!详细课程详情和相关细节,可阅读后文!  注:《大数据》课程适互助为本科高校大数据专业必修课程、非大数据专业选修课程。《大数据导论》课程适互助为高职高专院校大数据专业必修课程、非大数据专业选修课程。各高校也可以同时选择以上两门课程!《大数据》选课小法式码:《大数据导论》选课小法式码:  针对现在高校面临的课程、师资、科研支撑、结果转化等瓶颈,云创专业共建结对子计划可为互助院校提供“配合制定人才造就计划、建设课本体系、高质量免费造就师资、全套专业课高质量免费在线直播教学、设计实验室建设方案、协助学生实习、协助学生高质量就业、共建教育部协同育人项目、团结科研项目申报与研究、团结揭晓高质量论文、团结科研结果报奖、助力科研结果转化”共12项免费服务,在教育领域回声十分强烈。

  其中,高质量免费造就师资和全套专业课高质量免费在线直播教学作为重要的两项服务,受到差别条理高校的广泛好评。而全套专业课高质量免费在线直播教学接纳“双师模式”——直播间老师卖力授课,现场助教老师卖力领导,可以大大解决大数据和人工智能师资紧缺问题,提升教学质量。

  为了资助高校大数据专业建设快速落地,造就创新人才,云创大数据将从本学期5月25日开始,推出《大数据》和《大数据导论》免费在线直播课,接待各高校选修。  《大数据》适合于本科高校大数据专业必修课程和非大数据专业选修课程,《大数据导论》适合于高职高专院校大数据专业必修课程和非大数据专业选修课程。同时,为了保障高校的教学实践效果,云创大数据还将为选修以上两门课程的高校免费提供大数据实验平台(本科与高职两大平台,金融、电子商务、数学统计等多个版本,共有424个大数据实验),让高校享受直播授课+答疑解惑+实验实战等个性化的服务和指导。  云创大数据还计划从下学期9月份开始提供9门大数据和人工智能专业的专业直播课程,敬请期待!详细课程如下:  大数据(本科):《大数据》、《Python法式设计》、《云盘算》  大数据(专科):《大数据导论》、《Python语言》、《云盘算导论》  人工智能(本科):《人工智能导论》、《Python法式设计》、《人工智能数学基础》  人工智能(专科):《人工智能概论》、《Python语言》、《云盘算导论》  如有疑问,请咨询宋倩:  联系方式:  邮箱:songqian@cstor.cn  手机:13905177044  大数据(适合于本科高校)  一、课程性质、目的与要求  课程性质:本科高校大数据专业必修课程、非大数据专业选修课程。

  课程目的:通过对大数据的相关知识先容,使学生掌握大数据的观点和原理,熟悉大数据的理论与算法,相识大数据未来生长趋势,能够使用所学知识,举行大数据应用实现和算法设计,造就学生运用大数据技术解决大数据行业应用问题。  课程要求:本课程系统先容了大数据的理论知识和实战应用,包罗大数据观点与应用、数据收罗与预处置惩罚、数据挖掘算法与工具、R语言、深度学习以及大数据可视化等,并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。期望学生对大数据处置惩罚技术有比力深入的明白,能够从详细问题或实例入手,使用所学的大数据知识在应用中实现数据分析和数据挖掘。

  二、教学内容  总学时:36学时  第1章 大数据观点与应用 2学时  基本要求:熟悉大数据的观点与意义、大数据的泉源、大数据应用场景及大数据处置惩罚方法等内容。  重点:大数据的界说、研究内容与应用。  难点:无。  第2章 数据收罗与预处置惩罚 4学时  基本要求:熟悉常用的大数据收罗工具,特别是Apache Kafka数据收罗使用方法;熟悉数据预处置惩罚原理和方法,包罗数据清洗、数据荟萃、数据转换;掌握数据堆栈观点与ETL工具Kettle的实际应用。

  重点:Apache Kafka数据收罗、数据清洗、数据堆栈与ETL工具。  难点:ETL工具Kettle的实际应用。  第3章 数据挖掘算法 6学时  基本要求:熟悉常用的数据挖掘算法,内容上从分类、聚类、关联规则和预测模型等数据挖掘常用分析方法出发掌握相对应的算法,并能熟练举行数据挖掘算法的综合应用。

  重点:分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。  难点:数据挖掘算法的综合应用。  第4章 大数据挖掘工具 4学时  基本要求:熟练掌握机械学习系统Mahout和大数据挖掘工具Spark Mllib下的分类算法、聚类算法、协同过滤算法的使用,并对其他数据挖掘工具有所相识。

  重点:Mahout安装与使用、Spark Mllib工具的使用。  难点:Mahout和Spark Mllib工具的使用。  第5章 R语言 4学时  基本要求:相识R语言的生长历程、功效和应用领域;熟悉R语言在数据挖掘中的应用;掌握R语言在漫衍式并行实时盘算情况Spark中的应用SparkR。  重点:R语言基本功效、R语言在数据挖掘中的应用、SparkR主要机械学习算法。

  难点:R语言与数据挖掘。  第6章 深度学习 4学时  基本要求:相识深度学习的生长历程和实际应用场景,并联合人脑的事情原理,明白深度学习的相关观点和事情机制,做到能够熟练使用常用的深度学习软件。  重点:人脑神经系统与深度学习、卷积神经网络、深度置信网络、循环(递归)神经网络、TensorFlow和Caffe。

  难点:人工神经网络。  第7章 大数据可视化 4学时  基本要求:熟悉大数据可视化的基础知识;掌握文本可视化、网络可视化、时空数据可视化、多维数据可视化等常用的大数据可视化方法,可通过Excel、Processing、NodeXL和ECharts软件实现数据的可视化。  重点:数据可视化流程、大数据可视化方法、大数据可视化软件与工具。  难点:时空数据可视化、多维数据可视化。

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  第8章 互联网大数据处置惩罚 4学时  基本要求:掌握互联网信息抓取技术,能够通过互联网信息抓取、文天职词、倒排索引与网页排序这4个主要步骤实现互联网大数据处置惩罚,并能够熟练运用。  重点:Nutch爬虫、文天职词、倒排索引、网页排序。  难点:倒排索引。  第9章 大数据商业应用 2学时  基本要求:熟悉用户画像和精准营销的构建;熟悉广告推荐系统的建设;熟悉互联网金融的应用方法。

  重点:用户画像构建流程、用户标签、广告推荐、互联网金融应用偏向。  难点:信用评分算法、分类模型的性能评估。

  第10章 行业大数据 2学时  基本要求:以地震大数据、交通大数据、情况大数据和警务大数据为例来熟悉行业大数据的应用,学会使用数据缔造价值。  重点:明白数据和数据分析在业务运动中的详细体现。  难点:无。  三、课程摆设  通过在线直播的方式进授课。

授课时间为:2020年5月25日开课  详细课程摆设如下:  四、课时分配  五、建议课本与教学参考书  大数据导论(适合于高职高专院校)  一、课程性质、目的与要求  课程性质:高职高专院校大数据专业必修课程、非大数据专业选修课程。  课程目的:本课程力图加深学生在法式设计方法上的明白和掌握,通过相关的事例让学生对各知识点先相识,再明白,最后逐步掌握。整个历程融“教、学、练”于一体,增强学生实践动手能力、独立思考问题息争决问题的能力,到达正确灵活地使用操作系统各知识点来解决相关问题的目的,并为后续专业基础课程、专业课程的学习奠基扎实的基础。  课程要求:本课程在教学历程中,凭据高职造就应用型人才的特点,以典型事情任务为主线、以种种资源治理为焦点,以造就能力和提兴奋趣为目的,变应试为应用,重视在新形势下的新方法、新规则和新思想的教授。

着重造就学生能灵活应用这些思想和方法的能力。课程教学中要遵循理论来自于实践的原则,融“教、学、练”于一体,体现“在做中学,在学中做,学以致用”,以增强知识点的实践性,引发学生的学习兴趣。在实践教学环节中则融入相关理论知识,突出理论来自于实践和指导实践的作用,使学生的知识应用凭据学习的内容提升一个新的高度。

  详细目的:  知识目的  大数据基本观点和应用  大数据的架构  大数据的收罗和预处置惩罚  大数据的存储  大数据分析  大数据可视化  大数据的商业应用  技术目的  大数据的基本观点和应用规模  明白大数据架构的相关观点  明白大数据收罗和预处置惩罚相关的观点,掌握数据收罗相关技术的应用,相识大数据预处置惩罚相关技术  明白大数据存储相关观点,掌握大数据存储相关技术  相识大数据分析相关观点,相识大数据分析的相关技术  明白数据可视化的相关观点,掌握大数据可视化的相关技术  相识大数据的商业应用情况  二、教学内容  总学时:36学时  第1章 大数据基本观点和应用 2学时  基本要求:相识大数据的相关观点,相识大数据的泉源、特征和意义、相识大数据的体现形态、相识大数据的种种应用场景。  重点:大数据的界说、大数据的市场应用。  难点:无。

  第2章大数据的架构 4学时  基本要求:掌握大数据的分类,相识数据类型,相识大数据的解决方案、明白Hadoop的焦点设计,相识Hadoop的平台搭建。  第3章 大数据的收罗和预处置惩罚 8学时  基本要求:熟悉常用的大数据收罗工具,特别是Apache Kafka数据收罗使用方法;熟悉数据预处置惩罚原理和方法,包罗数据清洗、数据荟萃、数据转换;掌握数据堆栈观点与ETL工具的实际应用。  重点:Apache Kafka数据收罗、数据清洗、数据堆栈与ETL工具  重点:分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。

Apache Kafka数据收罗、数据清洗、数据堆栈与ETL工具。ETL工具Kettle的实际应用  难点:数据挖掘算法的综合应用。

  第4章 大数据的存储 6学时  基本要求:明白大数据存储相关观点、明白数据堆栈的观点,相识数据堆栈的组成和构建方式、掌握大数据存储相关技术的应用。  重点:云存储系统的结构模型、漫衍式文件系统、数据库。  第5章 大数据分析 8学时  基本要求:相识大数据分析相关观点,相识大数据分析的相关技术,通过上机项目实例举行训练。  重点:数据分析方法、数据挖掘算法。

  第6章 大数据可视化 6学时  基本要求:熟悉大数据可视化的基础知识;掌握文本可视化、网络可视化、时空数据可视化、多维数据可视化等常用的大数据可视化方法,可通过Excel、Processing、NodeXL和ECharts软件实现数据的可视化。  重点:数据可视化流程、大数据可视化方法、大数据可视化软件与工具。  难点:时空数据可视化、多维数据可视化。  第7章 大数据的商业应用 2学时  基本要求:相识外洋大数据应用经典案例以及以地震大数据、交通大数据、情况大数据和警务大数据为例来熟悉行业大数据的应用,学会使用数据缔造价值。

  重点:明白数据和数据分析在业务运动中的详细体现。  三、课程摆设  通过在线直播的方式进授课。授课时间为:2020年5月25日开课  详细课程摆设如下:  四、课时分配  五、建议课本与教学参考书。


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