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    統計學專業教學在大數據時代的改革探討論文

    時間:2021-06-15 20:32:00 論文 我要投稿

    統計學專業教學在大數據時代的改革探討論文

      隨著互聯網的發展及各領域數字化的提高,大數據時代已經到來,這對傳統的統計數據收集、處理與分析方法帶來巨大的沖擊,給統計學專業的教學帶來了挑戰。為了適應大數據時代的變革,統計學專業的教學需要在課程設計、實踐教學以及畢業生就業導向上進行改革。

    統計學專業教學在大數據時代的改革探討論文

      2011年2月,國務院學位委員會進行了學科調整,統計學完全從數學和經濟學中獨立出來,上升為一級學科,設在理學門類中,編號為0714。統計學上升為一級學科后,下設的二級學科包括數理統計學、社會經濟統計學、生物衛生統計學、金融統計、風險管理和精算學、應用統計學。統計學上升為一級學科對統計學專業的教學帶來巨大影響。

      同時,隨著大數據時代的到來,使得傳統的統計數據收集、處理與分析方法面臨新的挑戰,從而推動統計學的發展進入了一個全新的階段。在統計學上升為一級學科以及大數據時代已經到來的大背景下,統計學專業的課程教學也面臨著新的挑戰,需要進一步改革與調整。

      一、大數據時代的到來

      (一)大數據的生成

      伴隨著人類對客觀世界各領域數字化程度的不斷提高,每天都有大量的數據產生,并且其產生的速度也越來越快。這些數據來源廣泛,其中最主要的來源有:科學研究(如天文學、生物學、高能物理等實驗數據)、社交網絡、電子商務、物聯網、移動通信等。

      (二)大數據的定義

      為了應對數據大規模增長帶來的機遇和挑戰,美國《Nature》雜志在2008年9月4日率先提出了“大數據”的概念。國際數據中心IDC 是研究大數據及其影響的先驅,在2011年的報告中定義了大數據:“大數據技術描述了一個技術和體系的新時代, 被設計于從大規模多樣化的數據中通過高速捕獲、發現和分析技術提取數據的價值”。但是大數據是一個新興而且內涵不斷發展的概念,尚沒有統一公認的定義,只能從其特點上加以認識。

      (三)大數據的特點

      與傳統數據相比,大數據的特征可以用五個“V”來表示,即Volume(容量大)、Variety(種類多)、Velocity(時效性強)、Value(價值高)、Visualization(可視化呈現)。大數據容量大是個相對的概念,受時間、行業和數據類型等因素的影響;種類多是指數據集的結構異質性,科技進步導致了結構化、半結構、非結構化數據的日益增多;時效性強是指大數據被生成、處理、移動的速度相當快,是區別于傳統數據最顯著的特征,這也增加了對即時分析、加工數據的需求;價值高是指大數據潛在的高價值能為評價和決策提供依據。可視化是大數據分析的關鍵步驟,是對有價值信息加以提煉并顯示的過程。

      (四)大數據的應用

      大數據具有5Vs(Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity)特點,蘊含著巨大的社會價值、經濟價值和科研價值,已引起了產業界、學術界、政府部門和其他組織的'高度關注和重視。

      近年來,世界發達國家相繼布局大數據戰略,諸如聯合國“數據脈動”計劃、美國大數據戰略、英國“數據權”運動,大力推動大數據發展和應用。大數據已納入我國國家發展戰略,國務院2015年8月31日印發了《促進大數據發展行動綱要》的通知(國發[2015]50號),指出:“大數據成為推動經濟轉型發展的新動力,大數據成為重塑國家競爭優勢的新機遇,大數據成為提升政府治理能力的新途徑。以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流,將深刻影響社會分工協作的組織模式,促進生產組織方式的集約和創新。探索發揮大數據對變革教育方式、促進教育公平、提升教育質量的支撐作用”

      二、大數據給傳統統計學帶來的沖擊

      (一)數據收集方法上

      不同于傳統的調查抽樣方法獲取數據,大數據的收集來源渠道通常為現代網絡渠道,如互聯網、物聯網等。不同的數據源的數據采集需要專用數據采集技術, 如包含格式文本、圖像和視頻的網站數據,通常需要web爬蟲技術。

      (二)數據存儲上

      大數據的存儲不同于傳統的數據存儲方式,有固定的格式和結構,對于大數據的數據庫來說,可以直接將所探測到的信號自動容納到其中;大數據需要有先進的存儲設備,傳統的存儲設備已經不能容納如此大量的數據。

      (三)數據分析上

      傳統的統計分析方法,難以勝任對非結構化的大數據的分析。當前大數據分析技術的研究可以分為6個重要方向:結構化數據分析、文本數據分析、多媒體數據分析、web數據分析、網絡數據分析和移動數據分析。

      (四)數據展示上

      數據可視化的目標是以圖形方式清晰有效地展示數據的信息。一般來說,圖表和地圖可以幫助人們快速理解信息。但是,當數據量增大到大數據的級別,傳統的電子表格等技術已無法處理海量數據。大數據的可視化展示需要專業的軟件來完成。

      三、大數據時代統計學專業教學改革

      大數據時代的到來對統計學也帶來了新的機遇和挑戰,特別是大數據對于數據分析人才產生了巨大需求,同時也要求統計專業學生掌握更為復雜統計軟件的編程和操作。大數據背景下,統計學要適應新的形勢,需要對課程教學進行有針對性的改革。

      (一)大數據時代統計學專業畢業生就業方向定位

      大數據時代的到來,使各行各業,包括政府、企業、個人都希望能從大數據這座金礦中挖掘出對自己有價值的金子,從而增加了對統計專業畢業生的需求。一直以來,我國統計工作領域主要是政府統計、部門統計、民間統計。傳統意義上,政府及各個部門是統計學學生就業的首選。然而,隨著大數據時代的來臨,越來越多的畢業生選擇發展空間更為廣闊的民間統計。民間統計相對于政府統計來說,涉及范圍十分廣泛,包括各類統計咨詢公司、統計調查公司、統計研究院等,介于市場和企業、行業之間。民間統計的發展前景十分廣闊,可以預見,隨著大數據時代的來臨,統計學作用的提高,民間統計必會成為統計專業畢業生選擇就業的主要渠道之一。

      (二)大數據時代統計學專業課程設置改革

      大數據時代,在對統計數據分析人才需求增加的同時,也對統計專業畢業生的大數據處理能力提出了更高的要求,這就需要統計學專業在課程設置上,增加大數據處理與分析方法課程,如《大數據分析方法》、《數據挖掘》等,培養學生能夠使用專業統計軟件(R/SAS/Python)進行大數據的挖掘、清洗、分析等。

      (三)大數據時代統計學專業學生實踐能力培養改革

      在課堂教學之外,通過廣泛舉辦大數據技術創新大賽、大數據技術創新與創業大賽、數據挖掘挑戰賽,支持學生成立大數據研究協會,舉辦大數據相關講座論壇等方式,增強學生分析和處理大數據的能力。另外,還要加強校外大數據實踐教學基地建設,通過與通信、互聯網、電子商務等企業大數據開發中心以及大數據研究咨詢機構合作,為學生提供給更多的實習、實踐機會。

      四、總結

      總之,面對大數據時代的到來,統計學專業需要積極改革與調整課程的設置,注重學生實踐能力的培養,以適應各行各業對大數據分析與挖掘人才的需求。

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