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国内外高校大数据高端人才培养途径与启示——基于大数据文本挖掘

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第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 文献综述

1.4 研究方法

1.5 论文框架

第2章 数据准备

2.1 网络数据获取

2.2 数据预处理

第3章 国外大数据项目人才培养状况

3.1 培养方向、项目分布及学习形式

3.2 学制及学费

3.3 学分要求

3.4 先修课程及数据分析工具

3.5 课程设置

第4章 国内大数据项目人才培养状况

4.1 机构布局

4.2 主要研究方向

第5章 国内高校大数据高端人才培养启示

5.1 国内大数据人才市场需求现状

5.2 国外大数据人才培养经验与国内市场需求匹配

结论

参考文献

致谢

附录 附录A 国外高校大数据项目开设学校统计

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摘要

本文以“国外有先例,国内有需求,培养有特色”为核心思想对国内外大数据高端人才的培养方案进行了研究。当前大数据人才供不应求,高端人才严重短缺,国外大数据高端人才培养体系比较完善,我国大数据人才培养正处于起步阶段,面对高端人才短缺的问题需要结合我国的实际情况,借鉴国外先进经验,根据社会需求培养有特色的高端人才。
  本文利用大数据分析技术在网络上爬取了20个国家和地区的257所学校的387个大数据相关项目的人才培养方案,运用文本数据挖掘分析中的正则表达式和K-means聚类算法将国外大数据项目自动识别成硕士、博士和证书三大类,利用文本信息提取的方法提取出其方向主要有数据科学、应用统计、商业分析、商务智能、信息系统、健康医疗和MBA(数据分析)。本文针对上述每个方向的高端人才招收群体(培养对象)、培养目标、学制或学时和课程设置或授课计划等方面进行了详细的剖析。以国外人才培养项目为先例,本文也对照搜集了国内机构相关的人才培养方案,利用机器学习和数据挖掘的方法识别出当前我国大数据培养的人才主要有三类:一是以统计学科为依托,致力于基础性数据挖掘、分析和建模,二是以计算机学科为依托,致力于工学设计、计算原理和数据处理工作,三是以业务需求为依托,致力于提供商业问题解决方案,在其他方向目前还没有很多的涉足。大数据人才的培养离不开市场需求,因此我们紧紧围绕需求,从国内著名的招聘网站上爬取了8650条数据,比照国内外人才培养内容和需求进行匹配度分析,我们发现国内人才市场需求在不同大数据应用领域各具特色,因此在借鉴国外经验时要考虑我国的国情,吸收市场需求等各方面的经验。

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