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对数据工程专业课程建设的调查报告--以江西省高校为例

摘要第9-10页
Abstract第10页
1 绪论第11-20页
    1.1 研究背景与意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状综述第13-17页
        1.2.1 国内数据工程专业建设现状综述第13-16页
        1.2.2 国外数据工程专业建设现状综述第16-17页
    1.3 研究思路第17-18页
    1.4 研究难点与创新点第18-20页
2 数据工程专业相关理论及分析方法概述第20-24页
    2.1 数据工程专业相关理论第20-21页
        2.1.1 大数据第20页
        2.1.2 数据工程师第20-21页
    2.2 分析方法第21-24页
        2.2.1 文献整理分析第21-22页
        2.2.2 描述性统计分析第22页
        2.2.3 因子分析第22页
        2.2.4 主成分分析第22-23页
        2.2.5 结构方程模型第23-24页
3 调查方案设计第24-28页
    3.1 问卷设计与样本容量第24-26页
        3.1.1 问卷设计第24页
        3.1.2 数据来源第24页
        3.1.3 样本容量的确定第24-25页
        3.1.4 废卷的筛选第25页
        3.1.5 问卷指标体系第25-26页
    3.2 调查方法与抽样方法第26页
    3.3 信度和效度检验第26-28页
4 数据概要及基本信息第28-34页
    4.1 基本数据概要第28-29页
        4.1.1 性别第28页
        4.1.2 年龄段第28-29页
        4.1.3 职业第29页
    4.2 调查对象及其基本信息第29-34页
        4.2.1 业界人士基本信息第29-30页
        4.2.2 高校教师基本信息第30-31页
        4.2.3 学生群体基本信息第31-34页
5 数据工程专业分析-对学生群体的分析第34-48页
    5.1 基本描述性分析第34-36页
        5.1.1 对专业的认知程度第34-36页
        5.1.2 对大数据不了解的学生希望通过哪些途径来了解大数据相关知识第36页
    5.2 数据工程专业教学结构的实证分析第36-45页
        5.2.1 基本情况第36-38页
        5.2.2 模型的建立和估计第38-42页
        5.2.3 模型的识别和修正第42-45页
    5.3 结果分析第45-48页
        5.3.1 模型内在质量评估第45-46页
        5.3.2 结果分析第46-48页
6 数据工程专业分析-对教师群体的分析第48-59页
    6.1 数据工程专业教学结构的实证分析第48-56页
        6.1.1 基本情况第48-49页
        6.1.2 模型的建立和估计第49-53页
        6.1.3 模型的识别和修正第53-56页
    6.2 结果分析第56-59页
        6.2.1 模型内在质量评估第56-57页
        6.2.2 结果分析第57-59页
7 数据工程专业分析-对业界方面的分析第59-70页
    7.1 调查背景第59页
    7.2 综合能力需求第59-61页
    7.3 专业技术能力需求第61-69页
        7.3.1 专业能力需求第61-63页
        7.3.2 数据库类能力需求第63-64页
        7.3.3 BI类工具能力需求第64-65页
        7.3.4 统计学类软件能力需求第65-66页
        7.3.5 编程语言类能力需求第66-67页
        7.3.6 大数据通用平台类能力需求第67-68页
        7.3.7 其他能力需求第68-69页
    7.4 数据工程师还应具备什么样的能力分析第69-70页
8 结论建议与展望第70-72页
    8.1 结论与建议第70-71页
        8.1.1 对学生加强课程兴趣培养,做到理论与实践相结合第70页
        8.1.2 与数据产品研究接轨,学习相关的专业技能第70-71页
    8.2 展望第71-72页
参考文献第72-75页
附录 调查问卷第75-84页
致谢第84-85页

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