《数据科学管理实训》教学大纲

《数据科学管理实训》教学大纲课程编号：06220244英文名称：Datasciencemanagementtraining学分：2学时：2周先修课程：管理学、大数据市场营销、数据挖掘原理与应用、创新管理与商业模式设计课程类别：专业拓展课程授课对象：大数据管理与应用专业学生教学单位：商学院修读学期：短3一、课程描述和目标“数据科学管理实训”是大数据管理与应用专业的一门实践课程，是综合利用所学知识进行大数据科学管理系统的分析、设计、开发的重要实践环节。本课程的教学任务，重点培养学生具有较强的大数据管理能力和技术应用能力，灵活应用所学的基础理论知识解决商业实战问题，能够承担现代商务领域的各项大数据管理工作的综合素质和能力。课程目标：1．专业知识方面。掌握数据科学管理分析的理论基础和方法，掌握现代电子商务管理和数据分析的主要理论、方法和工具的使用。2．专业能力方面。系统掌握数据科学管理分析中的数学、统计学、计算机科学、数据科学、经济学与管理学基础理论。3．综合能力和素质方面。掌握研究实践企业大数据管理领域复杂问题的定性与定量分析方法，具备一定人文科学、社会科学和自然科学的基础知识与工程素养，具备运用大数据技术和管理工具为不同行业进行商业分析、量化管理和商业智能决策的能力。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专业素养：2-2、2-4课程目标1M实践应用能力：3-1、3-2、3-3课程目标2、3H人文道德素养：1-1、1-2课程目标3M三、教学内容、基本要求与学时分配序号实训项目实训内容与要求学时类型对应课程目标1了解实训项目的背景与目标结合实际企业案例或者实际科研项目，采用讲授或校企合作实训的形式。基于互联网、大数据、人工智能时代信息技术的发展趋势和应用前景，解决企业数据科学管理决策分析问题。1天设计课程目标1、2、32知识体系平台和环境搭建利用自行研发的在线学习和实训平台，加强数理统计的基础知识学习，应用统计与机器学习工具，基于数据科学管理视角下的知识体系、统计学数据科学、机器学习知识体系综合应用。2天综合课程目标2、33数据采集与预处理通过大数据处理平台架构，应用统计学思维和统计工具的使用，进行大数据处理平台系统分析与处理。1天设计课程目标1、2、34数据算法的选择和使用针对企业管理的相关应用领域的决策问题，选择合适的计算方法应用，根据所学的数据科学管理知识，给出特定行业数据初步分析的解决方案。1天验证课程目标2、35数据分析处理过程利用数据挖掘、机器学习和大数据开发工具解决企业信息化、企业管理等相关领域的管理问题，提供辅助支持。1天综合课程目标1、2、36大数据分析与管理应用掌握大数据计算在特定行业的应用场景、技术与相关概念，利用大数据思想进行研究分析，结合大数据案例，掌握大数据处理过程和基本方法。1天综合课程目标2、37复杂管理问题的科学分析利用网页、视频等网络资料进行相关科学分析方法学习，通过类似案例教学的方式，在应用和研究中主动学习，利用数学知识和工具，提高解决问题效率。1天综合课程目标1、2、38数据演示与决策支持进行数据管理分析，掌握管理软件系统开发应用，综合分析多方面的数据信息，得出初步的结论，为管理决策提供技术支持和数据支撑。2天演示课程目标2、3合计10天四、课程教学方法主要以教师现场指导、小组讨论、设计和提交实训报告等教学方式。五、学业评价和课程考核考核依据建议分值考核/评价细则对应课程目标过程性考核60%知识体系平台20%根据合理性、准确性、规范性综合确定五级评分课程目标1、2数据分析处理20%根据合理性、准确性、规范性综合确定五级评分课程目标2、3数据演示决策20%根据合理性、准确性、规范性综合确定五级评分课程目标2、3结果性考核40%根据回答问题的准确性，实训报告的完成质量确定五级评分课程目标1、2、3总评成绩采用五级评分制：优秀、良好、中等、及格和不及格。六、教材与参考书（一）推荐教材[1]谢梁，缪莹莹，高梓尧，王子玲著，数据科学工程实践，北京：机械工业出版社，2021年。[2]黄智濒，白鹏译，数据科学概念与实践(原书第2版)，北京：机械工业出版社，2020