美林数据基于产业侧所沉淀的行业标准、产业数据、技术产品、行业应用及咨询认证相关能力,以产业链、人才链、数据链相融合的理念,构建数智人才培养的新生态,进而形成符合产业人才需求、并适应于高校人才培养模式的数智人才应用能力解决方案。
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美林数据依托丰富数字化技术与超过3000个产业数字化服务实战案例的积累,将产业实践与高校教育紧密结合,形成“以产促教、以教助产”的良性循环,全力助推高校数智化人才的培养。至今,已成功助力全国超过300所高校,为数智人才培养贡献美林力量。
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美林数据将以产业实践为基础、数字经济时代的高质量人才供给为目标,聚焦行业用人需求,以大数据人才“应用能力”培养为核心,为大数据产业高质量发展和数字中国建设贡献了美林智慧与力量。
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产业需求
岗位需求
课程规划
教学能力支撑
方案价值
合作院校
INDUSTRY
产业发展及人才需求
激活数据要素价值成为产业关注焦点

自2015年大数据上升为国家战略以来,激活数据要素价值已成为大数据产业发展的核心焦点。党中央、国务院多次强调数据作为基础性战略资源的重要性,推动实施国家大数据战略,加快建设数字中国。

大数据产业成为数字经济发展的优势产业

以大数据为核心的新一代信息技术革命,加速推动政府、社会、经济等各领域的数字化转型升级,催生了一批新业态和新模式,我国大数据产业规模预计到2025年将突破3万亿元,逐渐成为支撑经济社会发展的优势产业和数字经济的重点产业。

人才供需不平衡,缺口持续扩大

大数据技术服务和融合应用的发展,离不开持续的技术革新,更离不开人才、创新环境,预计2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速,需求总量在2000万人左右。

PERSONNEL
人才能力要求分析
研究型人才

熟练掌握机器学习、数据挖掘领域常用算法,如SVM、BP、PCA、LDA、DNN等;能提供切实案例证明具有开发建立多种数学模型 的经验和技能,包括先进的机器学习建模和统计学验证及方法论;深入java语言开发,了解Python、scala、shell等语言;良好的数据科学、机器学习理论基础。

数据科学家

对数据的管理、处理与分析等技术和系统架构有深入理解;有软件开发经验,熟悉JAVA,C++等开发语言;精通oracle、SQL Server了解数据治理;具有大数据系统的丰富使用经验,清晰知道每种系统用法;具有扎实的数据挖掘、线性代数、数理统计、优化分析方面的理论基础;精通大型数据中心网络架构及设计,熟悉SDN技术;熟悉和掌握常见的分类、聚类、回归、推荐、关联等分析算法;深入java语言开发,了解Python、scala、shell等语言;具有hadoop、Hbase、HIVW的相关系统经验。

数据系统架构师

注重数据分析算法设计,具备统计分析为核心的数学与编程能力;熟悉和掌握常见的分类、聚类、回归、推荐、关联等分析算法;深入java语言开发,了解Python、scala、shell等语言;具有hadoop、Hbase、HIVW的相关系统经验;对行业关键技术有深入理解。

算法工程师
应用型人才

理解主流机器学习算法的原理和应用;具有深厚的数据统计学基础;精通R语言、Python、数据挖掘、语义分析(自然语言处理)等技术;掌握数据分析工具(R/SAS/SPSS/Matlab/),实现优化算法;能够熟练使用主流商业智能分析BI/人工智能AI进行数据的分析应用;熟悉数据库,熟练运用SQL,数据分析、挖掘、清洗和建模;熟悉统计,算法建模,了解时间序列分析,量化分析;撰写专业数据分析报告。

数据分析工程师

熟悉Hadoop/HBase/spark等大数据系统,有大数据平台运维工开发经验者优先;具有较强的学习能力、逻辑分析能力、问题排查能力;熟悉Linux操作系统、熟悉Java、熟练使用Shell/Perl/Python中至少一种语言,能熟练编写常规运维脚本。

大数据运维工程师

掌握计算机理论基础,精通数据结构及算法、Java/C++语言;掌握系统问题追查和性能调优技术;熟悉面向对象设计模式;能够进行系统架构设计;辅助运维系统的开发;掌握Hadoop,HBase 等开源技术;熟悉Python/Shell/PHP 至少1 种语言;熟悉Map/Reduce 编程;熟悉Linux开发环境;掌握分布式系统原理及计算模型。

大数据处理工程师

熟练掌握hadoop、Hbase、Hive、Storm、Spark Streaming、flink等大数据开发工具中一种或几种;熟悉shell、python、scala、java等至少一种开发语言;熟悉linux/unix系统;有数据仓库建设、数据处理、数据建模、数据分析相关经验精通sql,熟悉常用的关系型数据库和非关系型数据库。

大数据开发工程师
CURRICULUM
课程规划

培养掌握数学、计算机、统计等数据科学相关领域基础理论知识,具备大数据采集、预处理、存储、分析、建模与可视化的实践能力,掌握丰富的数据分析理论、方法和工具,能够在经济、金融、交通、医疗等自然科学和社会科学领域从事大数据工程问题研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才。

ABILITY
教学能力支撑
PROGRAMME
方案价值
01
以胜任产业实战为目标,培育全栈大数据技术人才

聚焦为区域数字经济发展提供大数据全栈技术保障,探索面向产业需求的大数据研究型、技术型人才培养模式创新,从人才培养方案着手,贴合产业实战环境胜任要素,进行知识掌握、问题分析、设计/开发解决方案、科学研究、使用现代工具等能力培养有序衔接的教学设计,并提供长效的智库支持和运营保障,建设具有区域特性和专业特色的大数据实践教学与应用实训中心。

02
以产教融合平台为支撑,强化大数据工程应用能力

大数据实践教学与应用实训中心将搭建大数据基础环境和大数据应用能力成长平台基座,服务于通识/基础课程、专业/核心课程、选修/方向课程、专业实验课、集中实践/综合实训课的实践教学与应用实训,强化师生大数据采集、存储、预处理、分析、建模与可视化的实践能力,能够在经济、金融、交通、医疗等自然科学和社会科学领域从事大数据工程问题研究和大数据系统开发。

03
以校企资源合作为链接,推动区域人才高质量发展

基于校企合作进行产业资源链接,开展教学创新和产业实践,为学生大数据技术及应用能力培养及教师教学与创新工作提供强有力的支持,从而形成集人培创新、教学协作、产业实践于一体的一站式产教融合建设方案,创新高水平人才自主培养体系建设,为学校建设高质量教育体系、培养面向区域产业需求的数智人才提供有力支撑,在同类学校起到示范、推广和辐射作用。

COOPERATION
合作院校

立足产业实践,培育数智人才

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