数据科学与大数据技术专业实习实践教学计划.pptx

数据科学与大数据技术专业实习实践教学计划

汇报人：XXX

目录

01

实习前的准备工作

02

实习内容与安排

实习前的准备工作

01

A.理论学习基础

掌握数据科学基础，包括预处理、EDA、统计推断和机器学习算法，如线性回归、决策树和神经网络。通过泰坦尼克号数据集实践应用。

数据科学基础知识

大数据技术涉及分布式存储（HadoopHDFS）、数据处理（ApacheSpark）、NoSQL数据库（MongoDB）及非结构化数据的实时分析，旨在揭示用户行为模式和趋势。

大数据技术概述

B.技能要求

学生应具备Python或R等编程语言技能，能编写数据处理、分析和可视化脚本，例如参与销售数据集的预处理项目，以进行销售预测分析。

编程能力

1

掌握SQL和数据库设计优化，通过模拟电商网站库存管理，实践数据库维护与管理，处理并发查询和数据更新。

数据库管理

2

学生应掌握数据分析工具，如Tableau、PowerBI或JupyterNotebook，以创建直观的交互式仪表板，实时展示销售和库存关键指标，助力业务决策。

数据分析工具

3

C.实习目标设定

实习能助力学生明确职业规划，通过实际项目提升技能，如数据可视化、大数据处理，同时可拓宽行业人脉。

个人职业发展

学生应将理论知识与实践结合，应用机器学习算法到实际预测模型，解决业务问题。

学术成果应用

参与企业合作项目，解决实际问题，提升实践能力，洞悉行业需求，为职业生涯奠基。

企业合作项目

实习内容与安排

02

A.实习项目选择

学生将分析历史销售数据和市场趋势，结合宏观经济指标，预测未来销售表现，以提高预测准确性。

项目一：市场分析与预测

学生通过分析客户交互数据，识别购买模式和偏好，构建用户画像，支持个性化营销和客户关系管理。

项目二：客户行为分析

学生需设计产品推荐系统，运用深度学习的推荐算法，如协同过滤、矩阵分解和内容推荐，提升推荐准确性和用户满意度。

项目三：产品推荐系统设计

B.实习时间表

实习期6-12个月，分学习适应、深入研究和成果整合三个阶段，每个阶段有明确目标和里程碑。

阶段性任务划分

项目关键节点包括：首月提交初步分析报告，第四月完成预测模型，第七月中期检查，第十月最终展示。

时间节点规划

C.实习地点与环境

实验室实习

学生在数据科学实验室实习，应用Python等工具解决实际问题，提升分析能力和问题解决技巧。

谢谢

汇报人：XXX