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百智享数据科学实验平台开通试用


2021-07-08  点击:[]

百智享数据科学实验平台开通试用

访问地址:

试用时间:20211231

登陆方式:IP

数据库简介:

数据科学资源平台旨在解决学习数据科学“第一公里”的问题,帮助学习者快速完成思维模式转变,掌握正确的学习方法,合理看待数据科学与其专业学科之间的关系,构建科学的认知体系,完成相关技能的学习。

平台提供如Python基础、R语言基础等系统的课程内容、多样化多学科的精品案例、以及如数据处理、数据分析、数据可视化等专项提升的技能学习专栏;提供“通识教育”、“思维方法”等栏目,帮助学生能在第一时间掌握合理的思维模式及学习方法; 提供“题库”、“竞赛信息”、“职场对接”等栏目让学生进行实践操作并了解职场动态;提供“数据来源”栏目,收录几十 家国内外公开数据平台的简介信息和网址,用户可以根据自身需要 去获取相应数据;提供相关的资讯及其他内容资源以便学生全面了解数据科学概况。

栏目介绍

(1)      通识教育

本栏目提供基础入门学习内容,帮助学习者了解数据科学领域基本要素、培养正确的学习方法及思维观念;提供数据科学领域相关的基本概念、名词介绍,以便查阅;旨在通过专业设计、体系化梳理的内容帮助高校学生快速了解、系统掌握数据科学相关知识,尽可能学生降低认知门槛、提高学习效率。包括以下五个模块:

基本概念:用通俗易懂的语言,介绍数据科学领域相关的名词及其他基本概念,如“什么是数据科学”、“什么是大数据”、“什么是人工智能”、“Python与数据科学的关系”、“R语言的特点”等等,帮助学习者尽快掌握数据科学的整体概况。

思维方法:介绍相关的思维模式及学习方法,如“系统思维”、“工程师思维”、“SOP思维”、“为应用而学”等等,以帮助学习者转变思维、快速适应。数据科学与信息技术密切相关,对于初学者尤其是非计算机相关专业的人来说具有一定理解难度,通过本模块的学习可以加深学习者对数据科学的理解,加深对信息技术的理解,提升学习效率,为以后的学习打下扎实基础。

数据来源:收录了几十家国内外公开数据平台的信息,涉及股票、零售、医疗、交通出行、房地产、旅游等诸多领域,每条信息都有详细的平台介绍、特色说明以及网址,以便学习者根据自身需要获取相应的数据。

数据处理:所有跟数据打交道的人都免不了数据处理这一道工序。本模块介绍常见的数据处理方法及其应用场景,如“缺失数据处理”、“脏数据处理”、“数据标准化”等等,以帮助学习者更好地展开数据研究工作。

数据分析:数据分析是挖掘数据价值的关键所在,旨在从杂乱无章的数据中提取有价值的信息,最大化发挥数据作用。本模块介绍常见的数据分析方法及其应用场景,如“描述统计”、“假设检验”、“信度分析”等等,以帮助学习者掌握相关理论知识及其实现过程。

数据可视化:可视化可以直观地展示数据所蕴含的信息,几乎所有的研究都离不开可视化工作。本模块介绍常见的数据可视化方法及其应用场景,如“饼状图”、“柱状图”、“热力图”、“折线图”、“雷达图”等等,以帮助学习者掌握各种可视化图表的基本概况及实现过程。

(2)      精品课程

本栏目为体系化设计的内容,包含PythonR等数据分析语言基础课程以及应用实例进阶课程两部分内容,包括视频、讲义、代码、数据及相关题库等,旨在帮助学习者构建完整的学习路径,打下坚实基础并进行应用实践。

(3)      知识锦囊

本栏目收集了学习过程中的实操小问题,形成知识点微视频,旨在帮助学习者在学习过程中快速查找问题、解决问题。

(4)      精品案例

本栏目提供Python/R在各个学科各个领域的应用实例,如金融、统计、医疗、出行等等。案例结构清晰,内容充实且多样化,旨在帮助学习者熟悉业务及实践应用场景,以更好地将编程技术与专业知识结合。

(5)      精品题库

本栏目提供多种类型的子题库,以帮助学习者定向测试,检验学习成果。题库题型有选择题、填空题、问答题、实操题等。每一个子题库有着详细的介绍和能力要求说明,以满足不同层级学习者的需求。

(6)      新闻资讯

本栏目提供人工智能、大数据等数据科学相关的政策信息及各省市行政单位、高校在此领域的建设动态,帮助学习者尽可能全面了解数据科学在当今时代的发展特征。

(7)      竞赛实践

本栏目旨在为学习者提供优质、及时的竞赛资讯,帮助有需要的人群及时掌握相关竞赛的动态。各大竞赛平台都有着众多赛事,所适宜的参赛人群也各有不同。栏目对数据科学相关赛事进行整理,以更好地帮助学习者选择适合自身能力水平的赛事,提升实践能力。

(8)      职场规划

本栏目旨在加强用户对职场情况的掌握,了解数据科学相关岗位的能力要求与职责,了解相关的面试经验,为就业做准备。在就业市场中与数据科学相关的岗位众多,不同专业背景的学生匹配的岗位也有所不同,如理工专业的学生比较适合侧重技术和工程能力的职位,而人文社科、经管类学生则更适合业务驱动的分析岗位。

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