课程思政我来讲——课程有品牌丨司冠南：《数据科学导论》课程思政设计

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山东交通学院教务处    2021年1月16日

本课程为专业必修课，共32学时，全部为理论课时，授课对象为新入学的本科学生。本课程目的是帮助学生掌握大数据的基本原理和基本知识，熟悉大数据技术在多个行业应用中“能与不能”的边界，培养学生在本应用大数据的能力。同时注重知识结构的基础性与完整性，确保技术内容的通用性、普适性预先进行，加强能力培养。通过结合行业案例开拓学生视野，启发创新思维。为数据科学与大数据技术专业学生提供学科方法论和技术概述，满足新一代信息技术人才的要求。

当前大数据技术与应用的发展，已经让人明显感受到了“世界看中国”的现状。我国已在大数据的商业模式、技术应用、科学研究等方面都走在了世界的前列。因此，在数据科学导论课程中加入思政元素，树立学生的民族自豪感、自信心，激发学生的学习热情已成为课程教学的必然要求。本课程思政元素的融入，力争让学生产生“生逢其时”的感受，主要从以下方面进行：

1  绪论

主要目标是让学生理解大数据的基本特征、带来的思维模式改变，掌握数据处理的一般过程，理解大数据分析处理的技术体系。通过本部分内容的学习可以让学生了解本课程、本专业的概况，并对未来的学习和工作形成感性认识。因此加入“如何学好我们的专业”的内容，结合专业教育全面介绍本专业的培养方案、课程内容，以往届同学的学习与就业情况为例，介绍本专业的学习方法，融入自我学习、终身学习的思想，培养学生不断学习和适应发展的能力。

2  数据科学生命周期

主要目标是让学生从数据科学完整生命周期的角度全面掌握：大数据的来源和采集手段、数据管理技术相关理论与方法、大数据分析的典型方法、数据的可视化模型和基本流程。本部分的内容涉及到了在数据科学生命周期中的各项工作，因此加入“精品是怎样炼成的”思政内容，通过数据科学生命周期中的反复迭代螺旋上升的开发过程，培养学生精益求精的工匠精神，以及在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员角色的团队合作精神。

3  大数据处理平台

主要目标是让学生掌握大数据处理平台计算特点，掌握大数据处理平台架构，理解批量计算、流式计算、图数据计算的概念与相关技术，了解Hadoop、Spark、HBase、Hive、Kafka等大数据处理平台系统的搭建与基本操作方法。这部分内容涉及到了具体的技术平台，也是我国赶超国外先进技术、取得国际领先地位的重点领域。国内多家著名公司如阿里、百度、腾讯等在此领域都有众多已成为工业界事实标准的成功技术平台。因此加入“数据科学中的大国重器”思政内容，结合我国数据科学领域的发展现状及趋势，介绍近几年我国在数据科学领域中取得的重大成就与突破，培养学生的民族自豪感、自信心与家国情怀。

4  大数据技术的行业应用

主要目标是让学生掌握大数据技术在特定行业中的应用场景、技术与相关概念，能够给出对特定行业数据进行有效分析的解决方案大体框架。在本部分内容中，行业应用是核心要点，也是我国在迈入新世纪第二个10年以来在大数据领域取得成果最多的方面。从淘宝“双十一”的一次又一次交易额新高到杭州举世瞩目的城市大脑，从全国各地正在如火如荼进行的政务大数据的建设到中央及地方大数据局的成立，到处都能看到大数据的落地、生根、发芽、开花、结果。大数据已经不是高高在上的云端概念，已经为老百姓带来了实实在在的利益。因此加入“活在大数据时代”思政内容，介绍数据科学在我国各行各业发挥巨大作用的实例，使学生了解党和国家利用大数据对国计民生的改善做出的重要举措，培养学生爱祖国、爱人民、爱家乡的情怀。

5  前沿技术项目讲座

主要目标是让学生了解前沿技术项目的架构，了解大数据技术在项目中的应用，理解大数据与现代生活的关系，掌握利用网页、视频等网络资料进行大数据相关技术学习的方法。大数据是飞速发展的技术领域，是最能体现“长江后浪推前浪”的行业。同时此行业也是人工智能、智能制造、机器人等新兴领域的基础，更派生出了自动驾驶、机器视觉、智能推荐等黑科技。可见，对未来技术发展趋势的把握以及个人的学习与创新能力已成为学好本专业并在未来成为“有成长力的工程师”的重中之重。因此加入“未来已来”思政内容，通过对实际科研与工程项目的讲解，使学生了解到数据科学未来发展的趋势，培养学生的创新思维。

通过上述五部分的思政元素，结合具体的课程内容，建立起了从基础到应用，从现在到未来，从学校到社会的课程思政框架，将思政教育有机的融入到了日常教学中。

来源丨信息科学与电气工程学院

审核丨王德利

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