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这么酷的新商科课程,你都知道吗?
发布时间:2021-02-19    阅读:

我们正身处一个变革的时代

面对大数据、人工智能崛起

所带来的巨大机遇与挑战

一门门前沿课程应运而生

深刻洞察技术革新趋势及其对商业的影响

把握大数据时代的商业思想和商业模式

踏浪而行,把握机遇

正是商学教育和商学院的价值所在

近年来,学院紧跟时代发展步伐,紧密链接市场人才需求,积极申报“大数据管理与应用”,“商务数据分析与应用”专业,创新性地逐步研发并开设《SQL与数据分析》、《R语言与数据可视化》、《Python与爬虫基础》、《深度学习与人工智能》、《分布式存储与计算》、《回归分析与数据思维》、《商务大数据分析与应用》等一系列前沿新课,探索商科教育新方向,武装学生的前沿视野与技术知识。

(部分前沿课程展示)

1.《SQL与数据分析》

二十世纪数字化信息技术的产生和发展对所有行业都产生深刻的影响。

这不仅仅体现为生产、服务效率的提升和创新商业模式的产生,更重要的是伴随数字化的进程,数据技术快速发展,大量的信息以数据的形式获得收集、记录和保存。如何有效管理数据并从数据中挖掘知识,是各行业进一步快速发展的重要驱动力量。理解数据库的基本理论,掌握数据查询、分析的工具是新时代管理者必须的技能。

《SQL与数据分析》课程讲授数据库的基础知识,数据模型构建,范式化,结构化查询语言和大数据工具的近期发展。结合商业案例和样本数据进行的实践教学,指导同学将数据库知识应用于数据库设计和数据分析中,帮助同学们建立数据思维的体系,理解数据分析和分析数据的交互。同时,通过实际上机操作演示和课堂之道,培养同学存取数据、管理数据、分析数据的能力。

2.《R语言与数据可视化》

如果说数据能创造价值,那么如何进行数据分析通往数据时代的敲门砖。R语言从出世以来,受到众多数据分析从业者的青睐。

数据时代不仅需要有严谨的数据分析思维,也需要具备扎实的数据处理能力和踏实的实务分析能力。如何将业务问题转化为数据可分析问题?对于现实中可能并不“美”的数据,如何清洗?如何描述?如何建模和解读?《R语言与数据可视化》课程即是关于使用 R 语言对数据做统计分析和可视化的课程。

3.《Python与爬虫技基础》

“Life is short

(You need Python)”

-- Bruce Eckel(ANSI C++ Comitee membe)

商业数据分析离不开分析工具。常用的数据分析工具有Python,Matlab,R等等。你有一千种理由选择R,也有一千种理由选择Matlab,我也可以给你一千种理由选择Python。具体而言,《Python与爬虫基础》课程主要涉及三方面内容:

第一、Python语言介绍及基本编程规范;

第二、Python 中与商业分析相关的模块使用;

第三、Python商务数据分析实战。

在讲述编程的过程中,会穿插有趣的商务数据分析案例,覆盖文本分析、社交网络分析、图像分析等多个领域。

4.《深度学习与人工智能》

深度学习是人工智能领域最重要的机器学习算法之一。

其在图像、文本等诸多领域取得的重要突破:北京火车站已经可以通过人脸识别技术进行无人的票证人核验,语音识别技术已经在诸多APP上实装,可以以较高准确度识别人们说的话,无人驾驶汽车已经多次在普通马路上测试。这些产品应用背后都使用了深度学习技术。

《深度学习与人工智能》课程介绍深度学习技术,并展示它在图像、文本和游戏领域的应用案例。我们将简要地介绍两种重要的深度神经网络,介绍如何使用Python和Tensorflow框架训练深度学习模型。

通过本课程的学习,同学们将系统地了解深度学习领域的主要研究内容,学会如何自己训练深度神经网络,并能实现一些简单的应用案例。

5.《机器学习与商业数据挖掘》

深度学习是人工智能领域最重要的机器学习算法之一。

其在图像、文本等诸多领域取得的重要突破:北京火车站已经可以通过人脸识别技术进行无人的票证人核验,语音识别技术已经在诸多APP上实装,可以以较高准确度识别人们说的话,无人驾驶汽车已经多次在普通马路上测试。这些产品应用背后都使用了深度学习技术。

《深度学习与人工智能》课程介绍深度学习技术,并展示它在图像、文本和游戏领域的应用案例。我们将简要地介绍两种重要的深度神经网络,介绍如何使用Python和Tensorflow框架训练深度学习模型。

通过本课程的学习,同学们将系统地了解深度学习领域的主要研究内容,学会如何自己训练深度神经网络,并能实现一些简单的应用案例。

6.《分布式存储与计算》

在大数据时代,全球数字数据每两年增加一倍。海量的数据给了数据科学家们更广阔的应用空间。

利用丰富的数据分析工具,从数据中挖掘出有价值的信息,让决策更加智慧,让生活更加便利,极大地颠覆了人们传统的生活方式和商业模式。同时,大数据时代的到来使人们从担心没有数据、不知道从哪获取数据,变成了面对如此大规模的数据无从下手、不知道如何应用。

《分布式存储与计算》课程的教学内容主要包括传统统计方法分布式、基于Hadoop的分布式和Hadoop下数据库操作、大数据价值以及实现四块系统。每一部分都是本课程授课的主要内容,都力求深入浅出,以实践案例为引导,不光讲解各种分布式计算的过程与原理,还要加强学生对统计分布式计算的深入理解。

通过本课程的学习将使学生能够掌握目前大数据挖掘领域常用的分布式计算方法,加深学生对统计分布式计算的理解以及大数据价值理解,培养学员使用在现代分布式架构下利用统计方法深入挖掘大数据中的数据结构并能解决一些实际问题的能力。

7.《回归分析与数据思维》

都说这是一个数据的时代,是一个数据创造价值的时代。但是,到底什么是数据?

数据最朴素的定义是什么?从这个朴素的定义,如何看出数据的时代特征?相应的,什么又是价值?数据的价值会表达在哪些方面?数据的价值应该如何测量,如何表达?

如何实现从数据到价值的转换?回归分析又是什么?与数据商业价值的关系是什么?回归分析是一个数学模型,还是一个理念?与业务问题的关系是什么这样的理念,在中国的数据产业实践中,如何被实现?

所有这些问题,将得到系统的基于真实案例的回答。具体而言,《回归分析与数据思维》课程主要涉及三方面内容:

第一、深刻理解数据与商业价值之间的逻辑关系;

第二、学习基本的回归分析方法(线性+逻辑);

第三、理解中国的产业实践,以及相关的数据产品。

然后,在讲述中,会穿插入大量基于中国数据产业实践的真实的数据分析案例,覆盖:房地产、娱乐影视、运营商、人力资源、车联网、物联网、征信、互联网广告等多个不同产业。

最后,如何将这样的数据分析商业化,也是本课程的重要内容。

8.《商业大数据分析与应用》

有人说,数据已是传统要素之外的又一个重要的生产要素。所有大数据的产生,分析,都是围绕场景,为商业模式,策略数据服务的,最终都要转化为商业价值。

该课程主要阐述数据分析的基本知识、工具、方法,具备在互联网环境下的数据分析、数据可视化展现、及评估优化的能力,通过对流量来源、商品销量、用户画像等数据,利用流量、销售转化率、客户价值、库存分析、动销率分析、带等常用的分析指标进行数据分析,以此指导店铺品类结构及营销策略,加强店铺的竞争力。课程内容从基于数据分析的网络营销,提升到基于大数据分析的商务数据采集、分析与应用到互联网商务运营全过程。

我们的思考,新商科人才培养的方向:

踏时代浪潮

谙商业理论

通前沿技术

晓数据思维

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