數據分析課程范文精選

摘要：當前，數據庫技術迅猛發展，信息化不斷推進，數據量急劇增加，如果不能對其進行合理管理與科學分析，極易泄露個人、企業與國家等信息，甚至可能危機個人隱私、企業信譽和國家安全。因此，為做好數據挖掘、數據分析等工作，減少數據垃圾，避免信息泄露，有必要加強財經類本科院校信息管理專業建設，培養高層次技術人才，以滿足時展需求，順應社會發展趨勢。鑒于此，文章將從就業市場需求的角度出發，結合金融特色信息管理專業發展，提出財經類本科院校信息管理專業數據分析方向建設思路，給出人才培養模式和課程結構設置。

關鍵詞：財經類院校；專業建設；數據分析；數據挖掘

一、引言

從大環境來看，如今，全球數據量均呈現激增趨勢，大數據時代全面到來，這不僅意味著社會需要更多信息分析人才，也說明相關院校要加強信息管理專業人才培養。從本國國情出發，我國從工業社會向以信息資源開發、應用和管理為主要特征的信息化社會轉變，計算機技術在各行各業普及應用，對經濟管理活動中產生的海量數據進行分析，挖掘出有潛在價值的信息，為管理決策提供依據，是信息管理學科研究的新方向。以目前畢業生就業市場需求情況來看，懂經濟、懂計算機同時又能掌握數據分析知識的學生在就業時有相當的優勢，這恰好與我們哈爾濱金融學院信息管理專業的人才培養目標一致，如何發揮財經類本科院校的辦學優勢，建成專業特色，是此次本科教學改革的目標。

二、人才培養目標

對于我們這樣有明顯“金融特色”的院校，充分發揮在金融領域的辦學優勢，塑造出自己的金融特色，即：堅持服務于金融行業，跟蹤IT發展的前沿，把握財經行業在信息化方面的最新需求，培養學生創新意識和能力，打造金融特色專業：金融信息管理－數據分析方向。培養具有管理學和計算機科學的專業知識，精通金融學、經濟學以及數據分析理論與技術，了解數據的商業價值，通曉以清晰直觀的形式提供數據分析結果的方法，強調學生掌握現代管理科學思想，掌握現代信息系統的規劃、分析、設計、實施和運行維護等方面的方法與技術，同時，更要具有較強的信息系統開發利用以及數據分析處理能力。

【摘要】目的探討體驗式案例教學方法和教師一對一指導，對培養護理專業本科生科研能力的影響。方法選取70名2020級護理專業本科生為研究對象，按照班組均衡匹配的原則劃分為實驗組與對照組，各35名。實驗組采用體驗式案例教學方法，課程設計環節進行教師一對一指導；對照組使用傳統教學方法。結果實施體驗式案例教學方法進行課程設計一對一指導后，兩組課程目標1的平均成績差異無統計學意義（P>0.05），實驗組的總評成績和課程目標2～課程目標4的成績均優于對照組，差異有統計學意義（P<0.05）。課程目標達成度分析結果顯示，實驗組學生的數據分析能力和科研能力明顯高于對照組。結論在課程中采用體驗式案例教學方法能夠提升學生的數據分析實踐操作能力，尤其是一對一的課程設計指導環節對學生科研能力的提高有明顯優勢。

【關鍵詞】護理專業；本科生；科研能力；數據分析；醫學大數據

《全國護理事業發展規劃（2021-2025年）》對護理人才的信息素養與科研創新能力提出了新要求。有專家指出，信息素養在循證護理實踐中起著至關重要的作用，也是應對未來社會競爭所需要的一種基本能力[1-2]。科研能力是教育部制定的護理本科生培養目標的重要內容[3]。有研究表明，我國科研人員的信息素養水平對科研創新能力有著顯著影響，即信息素養水平高有助于高水平創新成果的產出[4]；國內高校教學改革研究領域對于護理本科生的信息素養能力培養已經開始重視[5]；護理專業本科生科研興趣濃厚，參與科研活動需求較高[6]。但是，也有調查顯示，我國護理本科生仍存在信息意識薄弱、信息處理技能有待提高、數據分析能力欠缺等信息素養問題；科研能力方面則存在選題困難、科研意識缺乏等問題[7-8]；護理專業學生科研意識缺乏和科研能力不足，將成為阻礙護理學科發展的主要障礙[9]。現以華北理工大學《醫用大數據分析基礎》課程為例，探索體驗式案例教學及教師一對一指導的教學方法，對護理本科生的數據分析能力與科研能力的影響。

1對象與方法

1.1研究對象

選取華北理工大學2020級護理本科二年級學生70名為研究對象，其中男生15人，女生55人。按照班組均衡匹配的原則分為實驗組35人與對照組35人。

摘要：

大數據的蓬勃發展為統計學專業人才培養模式的創新提供了有效途徑，引領了統計學專業人才培養模式的改革方向，融入了統計學專業人才培養模式的各個環節。本文系統明確了統計學專業人才培養模式的改革方向，探討如何利用大數據完善人才培養模式的各個環節。

關鍵詞：

大數據;人才培養模式;教學模式

2015年9月5日，我國政府公開《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》，大數據逐步走上我國經濟社會發展的大舞臺，在社會各個領域中發揮著巨大的促進作用。高等教育作為我國培養高素質人才的主要陣地，避免不了受到大數據的沖擊和影響。有效利用大數據是化解沖擊并促進高等教育改革的明智之舉。高等教育改革的關鍵是改革人才培養模式，將大數據融入人才培養模式改革的各個環節會達到事半功倍的效果。

一、大數據引領統計學專業人才培養模式的改革方向

摘要：本文重點研究了大數據背景下投資學課程教學中存在的問題，對投資學教學案例進行了分析，從數據采集、數據分析方式及綜合決策的角度探討了如何改革投資學課程教學，為投資學教學提供了一定的幫助。

關鍵詞：大數據時代；教學改革；投資學教學

現代社會的飛速發展給每個行業造成了指數級的信息增長，各種信息關聯性越來越強，最終形成了一定規模的信息網。從各式各樣的信息中快速準確地獲取有用信息的能力被稱為大數據技術。在新形勢下如何保證高等學校教學的時效性，發揮數據信息時代課程教育的特征，如何充分培養高等學校人才的創新實踐能力是目前每個高等學校教育教學改革面臨的首個問題。

一、投資學教學概述

投資學是一門介紹金融市場組織運行規律、金融工具的分類使用和定價知識的學科［1］（90-92）。二十一世紀，信息化教學逐漸成為教育教學常態，要想繼續深化教育教學改革的措施就要適應大數據時代特征。如何從海量的數據信息里找出有利于決策的信息對于投資者來說無疑是一項挑戰。想要培養出現代化的金融企業所需要的人才，不但需要人才具備堅實的金融理論知識，而且要求人才對復雜數據內容有一定的綜合分析與決策能力。金融市場作為籌措資金和優化資源配置的重要交易場所一直備受各國政府部門的高度關注，是金融學術界的聚焦之地。高等院校的投資學教學，目的在讓學生掌握基本的經濟基礎知識的同時，積累拓展資本市場和貨幣市場的投資專業知識，讓學生具備基本的投資意識和相關分析能力，可以在今后實際工作中靈活應用，在金融市場上獲得一定成就。

二、新形勢下投資學課程教學面臨的挑戰

一、民族高校經管類專業概率統計課程教學特點

1、學生基礎知識層次差異性

大民族高校教育的目的就是為民族地區服務和培養少數民族人才。由于民族高校招收學生的生源大多是我國少數民族聚居區域的民族生或者是發達地區的少數民族學生，由于教育資源和教育整體水平的不均衡，使得民族高校學生的基礎知識掌握程度上有較大的差異，同時進入大學后，由于概率統計課程特點，它對學生的數學知識基礎有著較高的要求，故在知識的延續和遞進中使得學生在這門課程的學習效果上有著明顯差異，在課堂教學中最明顯的特征就是由于學習基礎的差異，學生在知識的掌握上層次差異性明顯較大。

2、課程教學方式單一目前

在民族高校的概率統計課程的教學方式大部分還是使用黑板講授加電子講稿、教學內容比較傳統，比較注重數學原理的推證、數學計算方法的講授，即使有個別學校在概率統計課堂教學中有融入實驗教學內容，但也僅僅限于數據分析軟件的使用，并沒有將實際經濟問題案例與數學知識、數據分析軟件結合起來綜合應用，概率統計知識的綜合應用性并沒有體現出來。教學方式還是以教師為主導，教師布置問題和作業，學生完成作業的傳統被動方式。

3、教學內容與學時的矛盾概率統計