聚焦华为全联接大会:和鲸科技与华为携手助推交叉学科应用型数据科学人才培养
时代高速发展,智能化的浪潮奔腾而来,以“加速行业智能化”为主题,第八届华为全联接大会(HUAWEI CONNECT 2023)于 9 月 20 日正式开幕。本次大会中,华为携手生态伙伴引领智慧教育新风尚,和鲸科技首席顾问王浩宇受邀参会,正式官宣发布《和鲸 & 华为:数据分析建模实训解决方案》。
本方案将和鲸高校交叉学科数据人才培养的实践经验、平台能力与华为 OceanStor 2910 计算型存储有效结合,面向各高校经济管理、社会科学、生物医学等专业中数据分析、人工智能相关交叉课程的教学与学科体系建设,以 ModelWhale 更重视数据思维培养的产品功能设计、和鲸社区 + 和鲸科赛教学案例与赛训资源的全方位支持、存算融合一步到位的硬件支撑,为培养更契合社会需求的应用型数据科学人才提供一站式解决方案。
应用型数据科学人才培养的现存问题
随着科技革命与产业变革的不断深入,数据分析建模正逐渐成为一种通用技能,不再专属于数据科学与大数据技术等相关专业。对于企业、市场而言的优秀人才,仅仅掌握数据分析建模本身已远远不够,还要会交叉、能应用。市场的需求正是各高校人才培养的目标,如何建设交叉学科应用型数据科学人才的培养体系因此成为时下教育教学的热点话题。然而,从理论走到实践,各高校还面临着诸多问题。
从学生这一需求方的视角来看,目前各高校应用型数据科学人才培养存在两大问题:
第一,是缺真实工具。目前市面上现存的、各高校所采购的数据分析建模教学软件或平台,基本都是由教学系统衍生出的实训功能,与真实世界中的分析工具在操作等方面存在比较大的差异。学生用学校的系统学完课程、换用真实工具时,经常出现难以适应的情况。
第二,是缺真实案例、真实场景。学生在课堂上学习的知识、课后完成的作业能够帮助他们高分通过考试,但对比真实世界中的数据分析建模工作还是太苍白、太理想化。真实或模拟真实案例、场景的缺乏,造成学生很难真正掌握一项技能、解决实际问题。
以上两点问题,很大程度不利于交叉学科应用型人才的培养工作,各高校目前需要一套解决方案,能够帮助学生跨越从学校步入社会在技能、经验、观念上存在的鸿沟,真正成为被市场需要的应用型数据科学人才。
和鲸 & 华为:数据分析建模实训解决方案
基于以上需求,和鲸科技携手华为,正式发布《数据分析建模实训解决方案》。
近年来,和鲸聚焦高等教育,基于全国高等教育新愿景,以推动高校教改、课改为使命,依据 OBE 成果导向的教育模式,和鲸集成功能强大的数据科学协同平台 ModelWhale,拥有丰富实战案例资源的和鲸社区,及和鲸科赛多年的办赛经验与比赛模块,构建出了适用于数据分析建模高等教育最完备的平台产品 + 教学资源 + 服务体系,并已落地应用于众高校相关专业(课程)体系的建设工作中,获得从双一流到普通高校客户的广泛好评。
《数据分析建模实训解决方案》是和鲸与华为联合共创的全新尝试,主要将和鲸的软件能力植入华为 OceanStor 2910 计算型存储的硬件设施,平台产品 + 教学资源 + 服务体系之外,也为各高校提供存算融合、极简易用、极致灵活的硬件支撑。
联合方案如何直击痛点、解决问题?
对于应用型数据科学人才培养现存的两大问题,《数据分析建模实训解决方案》主要从以下角度做协助工作:
针对真实工具的缺乏,由和鲸提供软件、华为提供硬件:对于学生而言,《解决方案》提供的分析工具在即开即用免装包的前提下,能够完全模拟真实世界数据分析建模的应用场景,学校所学的分析技能能够与日后工作中的操作步骤保持一致,彻底消除其因工具变化所造成的无所适从;对于教师而言,ModelWhale 内置的课程管理模块也将从功能层面大幅解放其时间精力;同时,《解决方案》免除各高校分别采购 CPU、存储、服务器、教学软件并将其一一组装、部署的繁复工作、一步到位,完成采购后,即可免运维直接将其用于教学。
针对真实案例、真实场景的缺乏,和鲸科技聚焦产教融合,提供丰富的教学资源与完善的办赛服务:各高校及高校教师在数据分析建模的教学过程中,可直接调用社区中的真实学科数据、商业数据及开源代码、项目案例作为教学资源,并以社区资源 + ModelWhale 内置的比赛模块自行组织赛训活动,若有需要,和鲸科赛也可提供全套办赛服务;同时,学生可将社区内容作为课外延拓挑战自我、提升学力,若参与社区中的企业活动、竞赛,还有机会获得由和鲸提供的企业对接机会、快速获得社会认可。
注重思维培养、功能强大的在线数据分析工具,打通赛训实战的课程管理模式,可直接植入教学的海量可复现项目案例,存算融合、一步到位的硬件支撑,《和鲸 & 华为:数据分析建模实训解决方案》作为交叉学科应用型数据科学人才培养的最佳实践,全方位协助各高校的教育教学工作。任何相关需求,都欢迎您进入 ModelWhale 官网 注册体验,或点击【联系产品顾问(移动端跳转)】与我们展开交流。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【ModelWhale】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/60a9a99ff4853564cfff66ae3】。未经作者许可,禁止转载。
评论