ENGLISH 中财主站 加入收藏

0710407-工程大数据与人工智能-2学分

发布时间:2025-03-27浏览次数:

课程基本信息(Course Information


开课学院(School

管理科学与工程学院

课程代码(Course Code

0710407

课程名称
Course Name

工程大数据与人工智能


Engineering Big Data and Artificial Intelligence

学分(Credits

2

学时(Credit Hours

32

学时分配

理论教学 16 学时;实验 16 学时;实践  学时;线上   学时

授课对象(Audience

工程管理专业

授课语言(Language)

全汉语

先修课程

Prerequisite

授课教师(Instructor

茅权

课程网址

Course Webpage

课程类型(Type

理论课

课程归属(Category

专业教育-信息与计算机


课程简介(Description


随着信息技术的发展和网络的普及,数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积。在生产生活中,处处在产生数据,包括社交网络、定位数据、物联网等。数据已经成为了一种发展生产力的新型资产,如何从数据中挖掘有价值的信息并应用于解决实际问题是“数据科学”时代的特色。目前“大数据”已成为国家发展战略。“大数据”不仅仅是信息技术专业的事,所有行业和专业都应学习“大数据思维”、应用“大数据方法”。本课程面向工程管理专业大三学生,属于专业进阶选修课环节。本课程将通过知识传授、项目实践、行业前景研讨等环节,教授工程大数据基础概念和系统架构知识、培养学生人工智能思维和分析能力、塑造正确的大数据与人工智能价值观。


课程简介英文版

With the development of information technology and the popularization of the Internet, data is growing and accumulating at an unprecedented rate. In production and life, data is generated everywhere, including social networks, positioning data, Internet of Things, etc. Data has become a new type of asset to develop productivity, and how to mine valuable information from data and apply it to solve practical problems is a feature of the "data science" era. At present, "big data" has become a national development strategy. "Big data" is not only a matter for information technology professionals, all industries and professions should learn "big data thinking" and apply "big data methods". This course is aimed at junior students majoring in engineering management and is an advanced elective course. This course will teach the basic concepts and system architecture knowledge of engineering big data, cultivate students' artificial intelligence thinking and analysis capabilities, and shape the correct big data and artificial intelligence values through knowledge transfer, project practice, and industry prospect discussion.


课程目标(Course Objectives


本课程总体目标为培养学生掌握工程大数据基础概念和系统架构知识培养学生大数据思维和分析能力塑造正确的大数据价值观。具体目标如下

1. 了解工程大数据产生背景、基本特征、应用价值、云计算和区块链等概念了解大数据系统基础知识

2. 理解各类大数据分析方法,重点掌握可视化分析能够根据任务需求独立完成基础的程序编辑并形成数据分析报告

3. 了解工程大数据行业应用现状与前景能够根据实际问题提出数据要求习惯以数据思维分析工程实践问题

4. 塑造正确的大数据价值观,注重数据伦理大数据隐私保护