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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

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