教书育人

        2019年5月31日，我们发起了数据智能产教融合社区，开始数据科学教材体系的编撰、推广，工作成果可圈可点。教材（讲义）体系主要包括：数字素养与技能、数据科学导论、数据库原理与技术、数据库系统实践、数字经济观点与实践、低空经济观点与实践等。

• 2024年7月，《数据素养与技能导论》由清华大学出版社出版了，请查阅：

https://mp.weixin.qq.com/s/sViB9iQ-dE5ZAaPzFQbACw

通过课程，您将学习到——

1. 如何评价和判断新兴技术的发展？

找出2010年以来的Gartner(高德纳、顾能)曲线及其分析报告，做出你自己的理解和判断。

2.用图表解释云计算、大数据、物联网和人工智能的关系。

3.什么是技术路线图？

画出大数据研究的技术路线图，说明各个环节的典型科学研究问题，分别引用一篇优秀论文来说明这个问题。

4.大数据应用适合于哪些领域？

介绍1-2个成功的大数据应用案例，模仿这些案例，设计和畅想1个大数据应用场景，分析设计的可行性。

5.什么是大数据产业地图？

查找全球及国内各省市的大数据产业规划，找ji出相应的大数据产业地图，解读这些产业地图。

6.案例分析：健康医疗大数据应用平台。

请行业专家介绍健康医疗大数据的研究现状。请学生基于厦门市健康医疗大数据产业协作平台进行数据分析和商业模式探索。

7.案例分析：金融大数据应用平台。

请行业专家介绍证券金融大数据的研究现状，请学生基于金融大师进行数据分析和商业模式探索。

8.案例分析：集成电路保税交易平台。

请行业专家介绍电子商务大数据的研究现状，请学生基于交易平台进行数据分析和商业模式探索。

9.案例分析：iHR⁺ 智能人才招聘系统。

10.数据库原理与技术综述。

11.SAS 入门和实践。

12.R入门和实践。

13.Python入门和实践。

14.Hadoop、Spark入门和实践。

15.Tableau等可视化工具入门和实践。

16.百度AI开放平台（http://ai.baidu.com/）

17.阿里云入门和实践（ ）

18.腾讯大数据（http://bigdata.qq.com）

19.微软Azure云入门和实践（https://www.azure.cn）

20.思科dev.net入门和实践（https://developer.cisco.com）