985 colegios y universidades quieren construir una plataforma de capacitación en análisis de big data. ¿Existe alguna empresa nacional de big data que pueda hacer esto?
Tempo Talents, una plataforma de crecimiento de la capacidad de aplicación de talentos de big data, proporciona un sistema desde la plataforma, el contenido del curso hasta la gestión de la enseñanza para el cultivo de talentos de big data en colegios y universidades a través de la innovación de modelos y la innovación tecnológica desde la perspectiva. de las necesidades de talento industrial. El núcleo de la plataforma gira en torno a la "capacitación de habilidades para la aplicación de talentos" y se basa en la práctica, integrando los tres niveles de conocimiento, habilidades y metodologías necesarios para la capacitación de talentos en big data. El núcleo es cultivar el pensamiento de datos y las habilidades de resolución de problemas a través de los estudiantes. ' Práctica práctica.
Escenarios de aplicaciones principales de Tempo Talents
Tempo Talents: el núcleo de la plataforma de crecimiento de capacidad de aplicaciones de big data está orientado a especialidades relacionadas con big data, como aplicaciones de gestión de big data, ciencia de datos y big data. tecnología de datos, materias interdisciplinarias, etc., utilizadas en la práctica docente, formación centralizada, concursos en línea, intercambios de aprendizaje y otros escenarios.
Características principales de Tempo Talents
1. El mapa de capacidad de talento DT-CMPA hace que los objetivos de aprendizaje sean claros y claros
Basado en los estándares de talento de la industria de big data y más que 10,000 Analizar los requisitos de contratación para puestos relacionados con big data, definir modelos de calidad laboral y planificar rutas y caminos de aprendizaje basados en competencias laborales. Con base en el mapa de capacidad del talento, los colegios y universidades pueden planificar sus sistemas curriculares de acuerdo con sus propios objetivos de construcción disciplinaria y direcciones de capacitación de talentos. Los estudiantes también pueden planificar rutas de aprendizaje basadas en sus propios objetivos laborales, de modo que tengan un mayor sentido de propósito al aprender y sepan qué aprender y por qué.
2. Recursos prácticos para cursos profesionales para satisfacer diferentes tipos de necesidades docentes y experimentales
1) Diseño de sistemas curriculares sistemáticos, creación de cursos profesionales con profesores famosos
Trabajar con muchas universidades Los profesores se comunican y cooperan para crear 9 direcciones principales y cientos de categorías en torno a los dos fundamentos y una cadena de la ruta de aprendizaje de big data, y desarrollan y diseñan más de 1000 cursos atómicos para proporcionar recursos de cursos enriquecidos para la enseñanza práctica en colegios y universidades.
2) Diseño innovador de lecciones atómicas, integrando conocimiento y acción
P: ¿Qué es una "lección atómica"?
A: "Atomizar" los puntos técnicos y de conocimiento involucrados en el curso, proceder desde los principios y características básicos hasta las aplicaciones finales y utilizar el modelo de ruptura de barreras para guiar a los estudiantes a aprender y practicar. es permitir a los estudiantes comprender, dominar y aplicar a fondo cada punto de conocimiento.
Basado en el curso Atomic para realizar un "aula personalizada", los maestros pueden seleccionar libremente y combinar de manera flexible puntos de conocimiento de dificultad adecuada en la biblioteca del curso Atomic de acuerdo con las necesidades de capacitación de talentos, las características de la materia y los libros de texto utilizados. Combinación atómica y flexible para lograr un "aula personalizada y personalizada".
3) Aulas de enseñanza personalizadas, enseñando a los estudiantes de acuerdo con sus aptitudes
"Aulas de enseñanza" personalizadas, planes de enseñanza personalizados, registros de las conductas de aprendizaje de los estudiantes y resultados de las evaluaciones, y conocimiento y análisis de las rutas de aprendizaje y los resultados de los estudiantes, prestar igual atención al proceso y los resultados, y explorar la mejor solución para lograr los objetivos de enseñanza.
3. Aplicar la experiencia práctica en más de mil proyectos para cultivar el pensamiento de datos y las habilidades de resolución de problemas de los estudiantes.
Basado en la experiencia de Merrill Lynch Data en proyectos de construcción de big data durante miles de años. clientes líderes de la industria, guiados por aplicaciones de la industria y basados en casos de proyectos reales, está integrado con 6 industrias principales y más de 100 capacitaciones de proyectos, lo que permite a los estudiantes comprender las últimas prácticas de la industria y escenarios de aplicaciones, y mejorar la capacidad de los estudiantes para resolver problemas prácticos a través de ejercicios prácticos.
Para el aprendizaje de big data, lo más difícil no es implementar un fragmento de código en Python, ni dominar los principios del algoritmo, sino digitalizar los problemas empresariales en escenarios empresariales específicos y utilizar herramientas de análisis y big data. Conocimiento de datos para encontrar soluciones.
Para cada proyecto de formación práctica, llevamos a cabo un análisis en profundidad de todo el proceso de implementación del proyecto y restauramos todo el proceso de implementación del proyecto. La metodología analítica, la forma de pensar para convertir problemas empresariales en problemas matemáticos y las técnicas de aplicación de conocimientos y habilidades, etc., se integran en casos de formación de proyectos específicos, lo que permite a los estudiantes dominar métodos y mejorar sus modelos de pensamiento a través de la formación práctica.
4. Plataforma integrada de operación de práctica, que proporciona un rico entorno de capacitación experimental
1) Innovación tecnológica, gestión inteligente y eficiente del entorno experimental
Basado en contenedores y virtualización. La tecnología proporciona programación en línea, línea de comando remota, programación interactiva, escritorio remoto y otros entornos de capacitación experimental. Reemplaza la gestión compleja del entorno experimental con una asignación y reciclaje de recursos experimentales imperceptibles, lo que hace que la gestión experimental sea inteligente y eficiente.
2) Entornos duales de codificación y arrastrar y soltar, teniendo en cuenta tanto la aplicación como el desarrollo.
Existen tanto entornos de codificación orientados a la enseñanza de principios y técnicas, como otros orientados a aplicaciones Entorno de arrastrar y soltar. La plataforma de modelado de aprendizaje automático y análisis de visualización de datos de arrastrar y soltar apunta a la aplicación y está completamente integrada con el entorno de codificación para cumplir con la práctica de aplicación del análisis de big data y brindar soporte ambiental para el cultivo de capacidades interdisciplinarias de aplicación de talentos de big data.
5. Estimular el entusiasmo de los estudiantes por aprender y crear una plataforma de crecimiento de habilidades "autoimpulsada".
Un campo de datos para avances, competencias y exploración independiente, rompiendo el modelo de aprendizaje tradicional. y crear una experiencia de aprendizaje profesional y interesante e integrada estimula plenamente el entusiasmo de los estudiantes por el aprendizaje independiente y crea una plataforma de crecimiento de habilidades "autoimpulsada".