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上海电力大学

交叉学科培养大数据人才的成功实践

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实践条件建设

学校简介INTRODUCTION

上海电力大学


上海电力大学(Shanghai University of Electric Power),是中央与上海市共建、以上海市管理为主的全日制普通高等院校,是教育部首批“卓越工程师教育培养计划”试点院校、上海高水平地方应用型高校建设单位、上海市首批深化创新创业教育改革示范高校。为国际电力高校联盟永久理事长单位、全球能源互联网发展合作组织会员单位、中国电力高校联盟成员单位、一带一路电力高校联盟和一带一路电力产学研联盟发起成员单位,入选国家级新工科研究与实践项目、上海市级新工科研究与改革实践项目。

合作背景BACKGROUND

电力行业是一个持续产生海量数据的领域。近年来随着泛在电力物联网的蓬勃发展,电力行业对于大数据类人才的需求也越来越旺盛,但相应懂得交叉学科应用的人才却极度匮乏。电力行业相关专业和院校亟待进行相关教学模式和课程上的调整,引入科研与教学并重的平台,在满足教学实践要求的情况下,又能兼顾到相关课题研究对大数据分析、机器学习算法应用的要求。


合作项目COOPERATION PROJECT

本项目结合自动化专业的专业办学特色和教学需求,核心建设能源电力数据模型与智能优化平台。平台以高性能计算、大数据、机器学习、深度学习等多学科技术为基础,以真实行业应用案例实践为核心,构建“产学研用”的一体化实验实训环境,满足学校实验教学、实训模拟以及科研项目应用等多种需求,为实用化人才培养提供围绕教、学、练、训各实验环节及科研应用提供强有力的支撑。


1)教;

来源于行业真实项目实践的多学科交叉的实验课程,通过实验数据+模板+ 实验手册方式完美涵盖各教学环节,将理论知识与实际行业客户案例和项目实操相结合,带领学生完成企业实际业务案例的问题分析与决策,让教学更生动、更具实用性。


2)学;

来自客户真实应用场景的业务分析案例,自身行业数据分析师的成功实践经验总结,顶尖算法工程师的先进科研成果……不仅让学生学知识,更能培养处理问题、分析问题、解决问题的思路和方法,从学习中掌握“数据思维”,在课堂上理解商业规律。


3)练;

拖拽式、图形化操作,让应用练习更便捷、更高效;开放灵活的语言支持与深度学习框架,让学习更深入,让练习更全面;多种模式的无缝整合,满足不同类型的教育实训练习需求,充分激发学生自主创造能力,提升其全面解决实际问题的能力。

4)训;

完整的分析方法论与基础知识在实际案例中完美结合,涵盖从数据处理、分析建模、模型应用等分析全流程。上百种机器学习算法,满足学生各类项目实训需求。

5)研;

发挥学院人才、技术、师资优势,构建人才培养、项目科研协同发展的新模式,实现高校产学研一体化协同发展,为高校科研创新、教育改革、实用化人才培养提供支撑和帮助。


建设成果CONSTRUCTION RESULTS

教学与科研并重的应用模式

服务于大数据、人工智能相关课程的实践教学,让学生做到理论与实践相结合,达到知行合一,以用促学的目的。同时服务于科研人员的课题研究,大幅提升数据分析效率,节省科研人员的宝贵时间,让其投入到更加重要的工作中去。

 

便捷操作方式实现多元业务支持

提供图形化拖拽式的机器学习建模与算法开发应用,通过平台内含的机器学习、深度学习、自动学习等多种机器学习方法,科研人员可以利用平台完成“数据分析建模应用构建”,学生可以完成数据挖掘建模实践,掌握人工智能技术在实际项目和业务中的应用。

 

丰富的实验实训教学内容

在教学内容方面,既有经典课题实验资源包,帮助学生了解特定算法的使用 场景、业务特征及解决思路方法。又有基于企业真实项目落地实际的行业案例, 弥合高校人才培养与企业用人需求之间的鸿沟,让学生能够了解企业的真实需求, 掌握企业利用数据解决实际问题的思路。从而培养出能够解决企业实际问题,满 足用人单位“快速上手、显著增效”需求的优质人才。


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