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
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第11-16页 |
1.1 研究背景 | 第11-13页 |
1.1.1 大数据高端人才需求量大 | 第11-12页 |
1.1.2 大数据高端人才严重短缺 | 第12页 |
1.1.3 国外大数据高端人才培养模式日趋成熟 | 第12页 |
1.1.4 国内大数据高端人才培养起步晚 | 第12-13页 |
1.2 研究意义 | 第13页 |
1.3 文献综述 | 第13-14页 |
1.4 研究方法 | 第14-15页 |
1.4.1 正则表达式 | 第14页 |
1.4.2 文本特征项 | 第14-15页 |
1.4.3 文本K-means聚类 | 第15页 |
1.4.4 文本相似度 | 第15页 |
1.5 论文框架 | 第15-16页 |
第2章 数据准备 | 第16-20页 |
2.1 网络数据获取 | 第16页 |
2.2 数据预处理 | 第16-20页 |
2.2.1 指标体系 | 第16-17页 |
2.2.2 重要变量处理 | 第17-18页 |
2.2.3 权重设置 | 第18-20页 |
第3章 国外大数据项目人才培养状况 | 第20-40页 |
3.1 培养方向、项目分布及学习形式 | 第20-21页 |
3.2 学制及学费 | 第21-22页 |
3.3 学分要求 | 第22-23页 |
3.4 先修课程及数据分析工具 | 第23-24页 |
3.5 课程设置 | 第24-39页 |
3.5.1 数据科学硕士 | 第24-25页 |
3.5.2 应用统计硕士 | 第25-27页 |
3.5.3 商业分析硕士 | 第27-29页 |
3.5.4 商务智能硕士 | 第29-30页 |
3.5.5 健康医疗硕士 | 第30-32页 |
3.5.6 信息系统硕士 | 第32-34页 |
3.5.7 MBA(大数据分析方向) | 第34-36页 |
3.5.8 大数据证书类 | 第36-37页 |
3.5.9 大数据博士类 | 第37-39页 |
3.6 小结 | 第39-40页 |
第4章 国内大数据项目人才培养状况 | 第40-43页 |
4.1 机构布局 | 第40-41页 |
4.2 主要研究方向 | 第41-43页 |
4.2.1 以统计学科为核心 | 第41-42页 |
4.2.2 以计算机学科为核心 | 第42页 |
4.2.3 以业务需求为核心 | 第42-43页 |
第5章 国内高校大数据高端人才培养启示 | 第43-47页 |
5.1 国内大数据人才市场需求现状 | 第43-44页 |
5.2 国外大数据人才培养经验与国内市场需求匹配 | 第44-47页 |
结论 | 第47-48页 |
参考文献 | 第48-50页 |
致谢 | 第50-51页 |
附录 | 第51-57页 |
附录A 海外高校大数据项目开设学校统计 | 第51-57页 |