数据科学与大数据技术专业《创新项目实训》教学大纲

《创新项目实训》教学大纲课程编号：13220512英文名称：InnovationProjectTraining学分：3学时：总学时3周学时，其中实践3周学时先修课程：python编程技术、云计算和大数据基础、数据挖掘与应用、软件工程等课程类别：专业必修课授课对象：数据科学与大数据技术专业学生教学单位：机械与电气工程学院修读学期：短3学期一、课程描述和目标《创新项目实训》是数据科学与大数据技术专业的专业必修课。课程项目计划分为两类同时进行：A类是应用创新项目实训，结合企业实际项目，引导学生对实际项目进行品评，指出项目的优缺点，然后分组重新制定项目规划，对企业项目中的不足部分加以改进，并充分体验实际项目的开发过程，培养学生的应用研发和创新能力。B类是体验性创新项目实训，结合实际教学以及学生的能力，将企业项目改造成模板化的过程，分步骤指导学生体验实训。这两类项目由学生根据自身专业基础和兴趣特长组队完成。课程目标1：通过理论与实践相结合的教学模式，使学生掌握项目开发，特别是大数据相关项目开发的基础理论、原理、方法、技术，培养学生的项目开发思维。课程目标2：使学生能够掌握目前比较流行的项目开发工具，了解如何选择适合项目需求的框架，并获得一定的概览完整项目的能力，对于项目的设计思路，开发方法与过程的把握有所提高，并能自行设计和完成较为完整的实验方案或软件。课程目标3：培养学生在团队工作中的沟通技巧与合作意识,通过有效沟通,分工协作，发挥创新潜力，完成项目分析、设计、测试和实现、文档撰写及答辩等一系列工作。二、课程目标对毕业要求的支撑关系毕业要求指标点课程目标权重3.1能够设计针对大数据系统工程问题的解决方案，包括满足特定需求的系统架构、数据库设计、数据挖掘方法、系统实现、测试与验证等，并在设计环节中体现创新意识。课程目标1课程目标2M4.2能够基于数据科学的方法和原理，就大数据工程应用中涉及的信息处理、数据关联、模型预测等数据挖掘问题进行研究，设计相关的实验方案，并对结果或数据进行分析与总结，得到合理有效的结论。课程目标1课程目标2M5.1能够针对大数据工程问题，为构建复杂工程问题的模拟环境选择和使用合适的现代工程工具和信息技术工具，并能理解其局限性。课程目标2L9.1能够在多学科背景下主动与团队中其他成员沟通、合作、开展工作。课程目标3H9.2理解在多学科背景下团队的意义，并在团队承担不同的角色课程目标3H12.2能够养成主动学习习惯并表现出不断探索的成效，能够自我评价课程目标2课程目标3M三、教学内容、基本要求与学时分配 项目实训主要任务是学生以团队形式设计和开发大数据相关应用。每个学生团队选择一个题目。项目实训题目可包含但不限于信息处理、数据关联、模型预测等方面的实际应用系统。序号教学内容基本要求及重、难点（含德育要求）学时教学方式对应课程目标1实训任务、目的、要求及考核方式说明选题及分组理解实训的规范要求和实训的题目。完成分组，4至5位同学为一个小组。德育要求：与时俱进，家国情怀0.5天讲授式课程目标1、2、32学习项目相关技术，研究讨论项目中的主要问题。书写项目规划。明确和完成项目规划中主要问题，并将成果体现在项目实训报告中。德育要求：培养大局观和前瞻性，把握事务的本质特性，从全局考虑问题2天分组讨论式课程目标1、2、33解决实训计划中的主要技术问题。项目系统核心模块开发实现分组完成项目中的模块开发任务。德育要求：团队意识和协作精神，内外沟通能力。5天分组讨论式课程目标1、2、34项目测试项目总结，完成实训报告完成项目试和发布，完成实训项目报告。德育要求：精益求精，工匠精神1.5天分组讨论式课程目标1、2、35分组汇报答辩提交项目代码和项目实训报告以小组形式汇报答辩。德育要求：诚信教育1天演示答辩式课程目标1、2、3合计10天四、课程教学方法集中讲授、小组讨论、答辩等教学方式五、学业评价和课程考核考核方式及具体要求序号教学环节课程目标1（分值）课程目标2（分值）课程目标3（分值）合计1课堂表现1055202作品完成度及团队表现202020603课程报告1010020课程目标对应分值403525100（二）考核与评价标准1.课堂表现考核与评价标准根据考勤、回答问题、课堂作业完成情况及讨论参与度等综合评分（百分制）2.作品完成度及团队表现评价标准分值观测点90-100分70-89分60-69分0-59分作品完成度及团队表现课程项目方案合理，功能完善，符合课程项目设计要求；项目代码规范，代码注释恰当；对结果或数据进行分析与总结，得到合理有效的结论。团队交流充分，体现创新意识，答辩准备充分，回答正确。课程项目方案比较合理，符合课程项目设计要求；项目代码较规范，有一定代码注释；对结果或数据进行较为有效分析与总结。团队能较好地进行沟通和分工合作，答辩演示流畅，回答基本正确。课程项目方案基本符合课程项目设计要求；项目代码基本符合项目开发代码要求；有对结果和数据进行分析，但比较浅表。答辩能展示项目设计基本过程。课程项目基本功能未完成；项目代码不规范；数据结果分析未体现或不完整。未体现团队合作或答辩过程有较大失误。3.课程报告考核与评价标准分值观测点90-100分70-89分60-69分0-59分课程报告格式规范，符合课程报告写作要求；内容充实，有明确的综合分析论点。对于项目的设计和实现有一定的创新，论述准确。格式符合课程论文写作要求；正文主题大部分运用自己的语言组织素材，术语及论点正确。格式符合课程论文写作要求；主题基本明确，较符合课程教学内容，正文有部分摘抄，论点分析较清晰。论文格式不符合课程论文要求，未能反映部分主题内容；论文结构不完整或论点分析不清晰等六、教材与参考书（一）推荐教材 无。（二）参考资料1.《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》，耿立超，电子工业出版社，2020年7月版。2.《大数据原理与实践：复杂信息的准备、共享和分析（原书第2版）》，[美]朱尔斯·J.伯曼（JulesJ.Berman），机械工业出版社，2020