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Creative Education Studies 创新教育研究, 2023, 11(9), 2602-2608 Published Online September 2023 in Hans. https:///journal/ces https:///10.12677/ces.2023.119383以“数”驱动的《统计学基础》课程教学体系研究马小艳重庆对外经贸学院数学与计算机学院，重庆收稿日期：2023年7月24日；录用日期：2023年8月29日；发布日期：2023年9月8日摘要本文依托大数据时代背景下，完善课程教学内容；用“数”说中国之事，融入思政教育；结合“数字课程”，设计混合式教学模式；利用信息技术平台学生“数据行为”，动态化评价教学效果。
从而构建以“数”驱动、多层次分模块的《统计学基础》课程教学体系，以实现“德技并修”双主打的育人目标。
关键词统计学基础，教学体系，课程思政，课程设计A Study on the Teaching System of“Statistics Basics” Course Driven by “Data”Xiaoyan MaSchool of Mathematics and Computer Science, Chongqing College of International Business and Economics, ChongqingReceived: Jul. 24th , 2023; accepted: Aug. 29th , 2023; published: Sep. 8th, 2023AbstractBased on the background of big data era, this paper improves the course teaching content; Use “data” to say China’s affairs, integrate into ideological and political education; Combined with “digital course”, design mixed teaching mode; Using information technology platform students “data behavior”, dynamic evaluation of teaching effect. Therefore, the teaching system of “Statis-tics Basics” course driven by “data” and multi-level sub-modules is constructed to achieve the educational goal of “combining moral and skills cultivation”.马小艳KeywordsStatistics Basics, Teaching System, Curriculum Ideological and Political, Course DesignCopyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言《统计学基础》是一门研究收集、整理、分析和展示数据的课程，强调用“数据”说话，也是应用统计学专业的学科基础课，为后续专业课的学习提供数据统计分析基础。
统计学学习心得体会统计学学习心得体会1统计学作为一门应用性极强的学科，是现代社会各个领域的重要工具之一。
学习统计学既是我个人的兴趣所在，也是我在职业发展中必不可少的技能。
在学习统计的过程中，我深深体会到了统计学的魅力和重要性。
通过不断的学习和实践，我逐渐明白了学习统计的方法和技巧，同时也感受到了统计学对于社会和个人的重要作用。
首先，学习统计要善于使用数学工具。
统计学是一门涉及大量数据和计算的学科，基础的数学知识是必不可少的。
数学不仅仅是统计学的基础，更是统计分析和推理的核心。
比如，理解和应用概率论和数理统计的基本概念，需要对数学的逻辑思维和推理能力有一定的要求。
在学习过程中，我注重巩固数学基础，不断参与数学问题的思考和解决，提高了自己的数学素养，从而更好地理解和应用统计学知识。
其次，学习统计要重视实际应用。
统计学不仅仅是一门理论学科，更是实践性非常强的工具。
在学习统计的.过程中，我们需要学习如何将统计学知识应用于实际问题的解决中，并能正确地理解和解读统计结果。
比如，在分析社会经济数据时，我们需要了解数据的采集、整理、分析的过程，并能够根据实际情况选择合适的统计方法和模型。
在我自己的学习过程中，我注重与实际问题相结合，通过参与实际项目和案例分析，将统计学知识应用于实践中，提高了自己的实际操作能力。
再次，学习统计要注重数据分析技巧的培养。
统计学的核心是数据的收集、整理、分析和解释，因此具备一定的数据分析能力是学习统计的关键。
在学习过程中，我注重培养对数据进行有效分析和解读的能力，例如熟练掌握各种统计软件的使用，能够正确选择和运用合适的数据分析方法和技巧。
同时，我也注重对数据质量和结果的可信度进行评估，提高了自己的数据分析水平，并能够准确地从数据中提取有价值的信息。
最后，学习统计要保持积极的学习态度和持续的学习动力。
统计学作为一门发展快速的学科，涉及的内容广泛而多样。
在学习过程中，我们需要保持积极的学习态度，不断地学习和更新自己的知识。
第1周 作为统计学专业的⼤学⽣，我很荣幸能够进⼊统计学专业相关的岗位实习。
相信每个⼈都有第⼀天上班的经历，也会对第⼀天上班有着深刻的感受及体会。
尤其是从未有过⼯作经历的职场⼤学们。
头⼏天实习，⼼情⾃然是激动⽽⼜紧张的，激动是觉得⾃⼰终于有机会进⼊职场⼯作，紧张是因为要⾯对⼀个完全陌⽣的职场环境。
刚开始，岗位实习不⽤做太多的⼯作，基本都是在熟悉新⼯作的环境，单位内部⽂化，以及⼯作中⽇常所需要知道的⼀些事物等。
对于这个职位的⼀切还很陌⽣，但是学会快速适应陌⽣的环境，是⼀种锻炼⾃我的过程，是我第⼀件要学的技能。
这次实习为以后步⼊职场打下基础。
第⼀周领导让我和办公室的其他职员相互认识了⼀下，并给我分配了⼀个师⽗，我以后在这⾥的实习遇到的问题和困难都可以找他帮忙。
⼀周的时间很快就过去了，原以为实习的⽇⼦会⽐较枯燥的，不过⽼实说第⼀周的实习还是⽐较轻松愉快的，嘿嘿，俗话说万事开头难，我已经迈出了第⼀步了，在接下去的⽇⼦⾥我会继续努⼒的。
⽣活并不简单，我们要勇往直前!再苦再累，我也要坚持下去，只要坚持着，总会有微笑的⼀天。
虽然第⼀周的实习没什么事情，⽐较轻松，但我并不放松，依然会本着积极乐观的态度，努⼒进取，以的热情融⼊实习⽣活中。
虽然第⼀周的实习没什么事情，⽐较轻松，但我并不放松，依然会本着积极乐观的态度，努⼒进取，以的热情融⼊实习⽣活中。
第2周 过⼀周的实习，对⾃⼰岗位的运作流程也有了⼀些了解，虽然我是读是统计学专业，但和实习岗位实践有些脱节，这周⼀直是在给我们培训那些业务的理论知识，感觉⼜回到了学校上课的时候。
虽然我对业务还没有那么熟悉，也会有很多的不懂，但是我慢慢学会了如何去处理⼀些事情。
在⼯作地过程中明⽩了主动的重要性，在你可以选择的时候，就要把主动权握在⾃⼰⼿中。
有时候遇到⼯作过程中的棘⼿问题，⼼⾥会特别的憋屈，但是过会也就好了，我想只要积极学习积极办事，做好⾃⼰份内事，不懂就问，多做少说就会有意想不到的收获，只有⾃⼰想不到没有做不到。
大数据综合课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解大数据的基本概念，掌握数据收集、处理、分析的基本方法。
2. 学生能够运用统计学原理，从大量数据中提取有价值的信息，并进行合理解读。
3. 学生了解大数据在各领域的应用，如互联网、金融、医疗等。
技能目标：1. 学生能够熟练使用至少一种数据分析工具（如Excel、Python等），进行数据预处理、分析和可视化。
2. 学生能够独立完成一个小型数据分析项目，从实际问题中提取数据需求，制定分析方案，并撰写分析报告。
3. 学生具备团队协作能力，能够在小组项目中发挥个人特长，共同完成复杂的数据分析任务。
情感态度价值观目标：1. 学生对大数据产生兴趣，认识到数据在现实生活中的重要性，增强数据敏感度。
2. 学生培养科学、严谨的研究态度，善于发现数据中的规律，形成数据驱动的思维习惯。
3. 学生具备良好的信息素养，尊重数据隐私，遵循道德规范，为社会发展贡献数据智慧。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的数据素养，培养学生的数据分析和解决问题的能力。
课程目标具体、可衡量，便于教师进行教学设计和评估，同时激发学生的学习兴趣，为未来职业生涯打下坚实基础。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据、信息、知识的关系，大数据的特征，数据类型与数据结构。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据收集与处理：数据采集方法，数据清洗与预处理，数据存储与管理。
教材章节：第二章 数据收集与处理3. 数据分析方法：描述性统计分析，推断性统计分析，数据挖掘与机器学习。
教材章节：第三章 数据分析方法4. 数据可视化：数据可视化原则，常见数据可视化工具，可视化案例解析。
教材章节：第四章 数据可视化5. 大数据应用：互联网、金融、医疗等领域的实际案例分析，大数据在各行业的应用前景。
教材章节：第五章 大数据应用6. 数据安全与隐私保护：数据安全策略，隐私保护技术，数据伦理与法律法规。
