清华大学大数据能力提升项目实践考核表

第1篇一、教学目的与要求1. 教学目的（1）使学生掌握计算机基本理论、基本知识和基本技能，培养具备较强的计算机应用能力。

（2）提高学生的创新意识和实践能力，培养学生具备良好的团队合作精神和职业道德。

（3）使学生了解计算机技术的发展趋势，为今后的学习和工作打下坚实基础。

2. 教学要求（1）学生能够熟练运用计算机操作系统、办公软件、编程语言等基本工具。

（2）学生能够运用所学知识解决实际问题，具备一定的编程能力。

（3）学生能够进行项目设计和实施，具备一定的团队协作能力。

（4）学生能够了解计算机技术的发展趋势，关注新技术、新应用。

二、教学内容1. 计算机基础知识（1）计算机硬件与软件（2）计算机操作系统（3）计算机网络（4）数据库技术2. 办公自动化（1）Microsoft Office办公软件（2）WPS办公软件（3）PowerPoint演示文稿制作（4）Excel数据处理3. 编程语言（1）C语言（2）Java语言（3）Python语言（4）HTML/CSS网页设计4. 项目设计与实施（1）需求分析（2）系统设计（3）编码实现（4）测试与调试（5）项目维护5. 团队协作与沟通（1）团队协作原则（2）沟通技巧（3）项目管理6. 计算机新技术与新应用（1）人工智能（2）大数据（3）云计算（4）物联网三、教学方法与手段1. 讲授法：系统讲解计算机基础知识、编程语言、项目设计与实施等内容。

2. 案例分析法：通过分析实际案例，提高学生的实践能力和创新能力。

3. 实验法：通过实验操作，使学生熟练掌握计算机基本技能。

4. 项目驱动法：通过项目设计与实施，培养学生的团队协作能力和实践能力。

5. 演示法：通过演示，使学生直观地了解新技术和新应用。

6. 网络教学资源：利用网络教学平台，为学生提供丰富的学习资源。

四、教学进度安排1. 计算机基础知识：2周2. 办公自动化：2周3. 编程语言：4周4. 项目设计与实施：4周5. 团队协作与沟通：2周6. 计算机新技术与新应用：2周五、考核方式1. 平时成绩：占总成绩的30%，包括课堂表现、实验报告、作业等。

信息技术实践应用学分认定情况登记表评定记录【摘要】同学们，你们都掌握了什么？学到了什么？什么才是你真正需要的课程？《信息技术实践应用学分认定情况登记表》，是我校针对所有学生开设的一门必修学分。

它是在《信息技术》课程中设置的选修课。

同学们，通过这门课程能掌握哪些信息技术应用技能呢？具体有哪些应用技能呢？学习了哪门课程就能够获得相应的学分呢？下面，我们就一起来看看吧！一、学习要求1.理论学习：学生必须认真听讲，积极完成课程规定的学习任务。

通过课堂讨论、作业、现场模拟等形式加强对知识的理解和运用，并能够应用所学知识解决实际问题。

2.实践练习：对课件、教学设计等能够进行深入学习，并能结合实际设计出相应的学习内容。

3.专业基础知识：对课件和教学设计有一定了解，能够对软件架构、数据库管理结构以及程序设计等有一定了解。

4.信息技术应用技能：能够熟练运用相关软硬件设备从事设计、开发、应用等工作。

5.动手操作能力：能够独立完成软件代码、计算机网络操作等相关工作，并能利用计算机完成网页制作工作等。

6.应用理论课程进行实践演练：能够根据实际情况制定相应学习计划并进行测试，熟练掌握课程学习所需环节。

7.其它应用技能：学习过程中能够认真记录学习成果并进行总结与反思。

8.其他要求：获得学校颁发的信息技术相关证书（以毕业证书为主);成绩优秀；在校三年内未受到任何处分；获得国家学分累计满6个学分；获得全国计算机技术应用能力大赛一等奖1个、三等奖1个；全国计算机技术应用大赛一等奖1个算机学会评比一等奖1个、三等奖1个；国家计算机技术应用能力大赛二等奖1个算机技术应用能力大赛一等奖1个、二等奖1个；全国计算机技术应用性能奖1个、二等奖1个等等。

二、学生表现在过去的一年中，同学们都是认真学习了课程内容，积极参与了老师布置的任务，积极完成了老师布置的作业。

在本学期学习中也积极参加了学校开展的各项活动，积极参与老师组织布置的各项任务，同时也积极参加学校开展的各项活动。

专业学位研究生专业实践能力考核表研究生姓名学号导师姓名、职称所属学院专业学位类别专业领域名称入学年月填表日期年月日说明1．格式采用小四、宋体字体，行距为固定值18磅，A4纸双面打印。

要求字迹清晰，文句通顺，最后一页的内容用黑色水笔填写。

2．完成此表时间：两年制专业学位研究生最迟于第三学期结束前，两年半制专业学位研究生最迟于第四学期结束前，三年制专业学位研究生最迟于第五学期结束前。

联考入学在职攻读专业学位研究生无需填写此表。

3．研究生将此表完成后，交到学院研究生教务办公室审核，通过后方可进入学位申请阶段。

4．研究生毕业前，由学院将此表，加上《专业学位研究生专业实践计划表》、《专业学位研究生考核登记表》、《专业学位研究生学位论文工作计划表》，一同存入研究生个人档案，交档案馆归档。

一、实践内容及总结指导教师意见：导师签名：年月日实践单位意见：负责人签字：盖单位章年月日学院意见：负责人签字：盖单位章年月日备注：时尚管理专业目前在国内非常热门，这和目前国内市场需求是分不开的。

目前在国内迅速发展的时尚相关的产业高端人才长期被外籍人员占据，国内缺乏相对于的人才培养经验。

所以时尚管理大部分学生都是考虑到国外就读，英国是大多数人选择的国家，今天给大家介绍英国时尚管理专业院校排名，希望对你有帮助。

英国研究生时尚管理专业描述时尚管理涵盖的范围非常广泛,主要是在发掘潜在客户需求和把握潮流动态基础上，通过供应链管理、生产线管理、公关活动策划、市场营销、销售战略制定等各个环节促使产品及企业获得广泛的社会认可。

主修课程该领域开设的专业一般包括：时尚管理 (Fashion Management），时尚营销 (Fashion Marketing)，时尚买手（Fashion Buyer)，奢侈品管理 (Luxury Brand Management）和时尚零售管理 (Fashion Retailing)等.就业职位奢侈品管理国际品牌买手商业中心买手时尚编辑市场营销就业前景时尚管理专业的就业方向包括：国际品牌买手、商业中心买手、品牌产品经理、品牌推广总监、品牌经理、创立品牌集合店、代理服装品牌、服装设计师、服装造型师、采买顾问等,每一个方向看起来都是那么诱人,所以，学好时尚管理，不用担心薪水问题，更不用担心就业问题。

第1篇随着我国高等教育的快速发展，实践教学基地在培养学生综合素质、提升学生实践能力方面发挥着越来越重要的作用。

为了让学生更好地融入社会，提高就业竞争力，本文特推荐以下几所实践教学基地，希望对广大师生有所帮助。

一、清华大学深圳国际研究生院清华大学深圳国际研究生院（以下简称“深研院”）是清华大学在深圳设立的研究生教育机构，拥有先进的实践教学基地。

以下为深研院实践教学基地的亮点：1. 实验室：深研院设有多个实验室，涵盖材料、能源、电子、生物等多个领域，为学生提供丰富的实验资源。

2. 工程实践中心：工程实践中心为学生提供工程实践项目，使学生能够在实际工程环境中提升专业技能。

3. 创新创业中心：深研院设有创新创业中心，为学生提供创新创业指导、项目孵化等服务，助力学生实现创业梦想。

4. 国际交流平台：深研院与多个国际知名高校和研究机构建立了合作关系，为学生提供国际交流、实习、访学等机会。

二、上海交通大学电子信息与电气工程学院上海交通大学电子信息与电气工程学院（以下简称“电子电气学院”）拥有一流的实践教学基地，以下为该学院实践教学基地的亮点：1. 实验室：电子电气学院设有多个实验室，包括通信与信息系统实验室、微电子与固体电子学实验室、电磁场与微波技术实验室等，为学生提供丰富的实验资源。

2. 工程实训中心：工程实训中心为学生提供工程实训项目，使学生能够在实际工程环境中提升专业技能。

3. 创新创业孵化器：电子电气学院设有创新创业孵化器，为学生提供创新创业指导、项目孵化等服务，助力学生实现创业梦想。

4. 企业合作：电子电气学院与多家知名企业建立了合作关系，为学生提供实习、就业等机会。

三、北京大学计算机科学与技术系北京大学计算机科学与技术系（以下简称“计算机系”）实践教学基地具有以下特点：1. 实验室：计算机系设有多个实验室，包括人工智能实验室、大数据实验室、网络安全实验室等，为学生提供丰富的实验资源。

2. 工程实践基地：工程实践基地为学生提供工程实践项目，使学生能够在实际工程环境中提升专业技能。

第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。

大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。

为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。

本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。

二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。

这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。

如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。

2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。

三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。

2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。

3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。

四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。

2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。

信息化岗位能力考核表岗位职责- 负责维护和管理企业的信息化系统和网络设备，确保其正常运行和安全性。

- 支持和培训用户使用各种信息化工具和应用程序。

- 参与信息化项目的规划、实施和维护。

- 跟踪和解决信息化系统和网络设备的故障和故障排除。

- 定期进行信息化系统和网络设备的性能评估，并提出改进建议。

- 负责信息化安全的管理和维护，确保系统和数据的机密性和完整性。

能力要求技术能力- 熟悉基本的计算机操作系统和网络原理，具备良好的计算机硬件和软件知识。

- 熟悉信息化工具和应用程序的使用，能够解决常见的软硬件故障。

- 具备网络管理和维护的知识，能够进行网络设置和故障排除。

- 了解常见的信息安全技术和安全意识，能够管理和保护信息系统的安全性。

沟通能力- 能够与各级员工和用户进行良好的沟通，了解和解决他们的信息化需求和问题。

- 具备清晰的口头和书面表达能力，能够准确传达信息和指导用户操作。

团队合作能力- 能够与团队成员密切合作，共同完成信息化项目和任务。

- 具备良好的团队合作和协调能力，能够处理团队内部冲突并推动项目的进展。

研究能力- 具备快速研究和适应新技术的能力，能够及时跟进信息化行业的最新发展。

- 具备解决问题的能力，能够通过研究和研究解决复杂的信息化技术问题。

考核内容根据岗位职责和能力要求，进行以下方面的能力考核：1. 技术能力：对计算机操作系统、网络管理和信息安全的知识掌握程度。

2. 沟通能力：口头和书面表达能力。

3. 团队合作能力：与团队成员合作的表现和协调能力。

4. 研究能力：研究新技术和解决问题的能力。

考核标准与评估方法1. 技术能力：- written_examination: 写作形式的考试，包括计算机操作系统、网络管理和信息安全的理论问题。

- practical_test: 实操考试，模拟解决计算机故障和配置网络设备等情况。

2. 沟通能力：- presentation: 口头表达能力的评估，通过演讲或展示解释信息化概念和操作指南。

人工智能实践教学的创新探索王旭，周晋，李双寿（清华大学基础工业训练中心，北京100084）［摘要］人工智能正在应用到各个领域，成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，因而急需大量的应用型人才。

高校是我国人工智能人才培养的主要阵地，开展人工智能实践教学是培养人工智能应用型人才的重要途径。

由于人工智能应用涉及的专业领域众多，且学生的学科背景迥异，对人工智能产业缺乏认知，实践教学的有效开展面临着诸多挑战。

清华iCenter在人工智能实践教学中，创新设计了由人工智能产业导引、应用探究、应用实践构成的三段式教学法，并取得了良好的教学效果。

［关键词］人工智能；实践教学；跨学科；应用型人才［基金项目］2019年度清华大学本科教育教学改革项目“人工智能创新创业能力提升证书项目”（DX02_19）［作者简介］王旭（1974—），女，四川乐山人，硕士，清华大学基础工业训练中心业务办公室主任，工程师，主要从事教育管理和教育创新研究；周晋（1977—），男，河北唐山人，博士，清华大学基础工业训练中心人工智能实验室主任，讲师（通信作者），主要从事创新创业教育和人工智能研究；李双寿（1968—），男，山西原平人，博士，清华大学基础工业训练中心主任，教授，主要从事先进材料精确成形技术和工程实践与创新教育。

［中图分类号］G642.0［文献标识码］A［文章编号］1674-9324（2021）04-0073-05［收稿日期］2020-08-27一、引言人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界，并正在成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎和社会建设的新机遇。

2017年国务院印发了《新一代人工智能发展规划的通知》，明确提出要把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，完善人工智能教育体系，加强人才储备和梯队建设[１]。

高校处于科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的结合点。

2018年教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，提出到2025年高校要在新一代人工智能领域人才培养质量方面有显著提升，到2030年高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地[２]。

建设工程管理实践考核表
1. 项目管理能力，评估管理人员在项目规划、执行、监控和收
尾等阶段的能力，包括项目计划编制、资源调配、风险管控等方面
的表现。

2. 成本控制能力，考核管理人员在项目预算编制、成本控制和
费用管理等方面的能力，包括对成本变动的应对和成本效益分析等。

3. 进度管理能力，评估管理人员在项目进度安排、工期控制和
进度风险应对等方面的表现，包括对工期延误的预防和处理措施。

4. 质量管理能力，考核管理人员在质量标准制定、质量检查和
质量改进等方面的能力，包括对施工过程中质量问题的处理和整改。

5. 安全管理能力，评估管理人员在安全规范执行、事故预防和
应急处理等方面的表现，包括对施工现场安全管理的有效性评估。

6. 合同管理能力，考核管理人员在合同起草、履约监督和索赔
处理等方面的能力，包括对合同风险的评估和合同纠纷的解决能力。

7. 沟通协调能力，评估管理人员在团队沟通、利益相关方协调
和问题解决等方面的表现，包括对工程变更管理和沟通记录的管理
能力。

8. 创新能力，考核管理人员在工程管理方法、技术应用和管理
理念方面的创新能力，包括对新技术新工艺的应用和推广能力。

建设工程管理实践考核表的设计需要根据具体的管理岗位和工
作要求进行定制，以确保能够全面客观地评价管理人员的工作表现。

同时，考核表的使用也需要结合实际情况，结合360度评价等多种
评价手段，以获取更准确和全面的评价结果。

《前端设计与开发》课程标准前端设计与开发二、适用专业计算机网络技术专业、大数据技术应用专业、人工智能技术应用专业三、课程学时与学分72学时，4学分。

四、课程性质本课程是信息技术服务专业群群平台课程，旨在培养学生具有前端设计与开发的实际能力和创新精神。

该课程注重实践操作，贯彻“理论联系实际，知行合一”的教学理念。

课程包含前端开发的相关知识和技术，学生将通过项目实践来掌握前端开发的基本原理、技能和方法。

同时，本科课程还为计算机网络技术专业后续学习《程序设计基础》、《渗透测试》等课程，大数据技术与应用专业后续学习《互联网数据采集》、《数据可视化》等课程，人工智能技术与应用专业后续学习《数据分析与可视化》、《web框架技术应用》等课程奠定基础。

五、课程目标依据国家专业教学标准、1+X证书标准、行业企业职业标准以及国家思政教育的要求，通过本课程的学习，学生能完成Web前端开发的工作任务，达到以下具体目标：（一）素养目标1、培养学生的社会主义核心价值观、爱国主义情操。

2、培养学生良好的职业道德和职业操守，增强学生的职业素养和专业素养；3、提高学生的综合素质和人文素养，增强学生的综合能力和社会责任感；4、培养学生的自学能力和创新意识，让学生能够不断适应和掌握前端技术的新变化;5、提高学生的沟通能力和团队协作能力，培养学生在团队中合作、领导和协调的能力；6、具备前端开发项目的规范化和标准化意识，能够编写易于维护和扩展的代码；7、提高学生的审美和艺术素养，培养学生对前端设计的创造力和美感追求。

（二）知识目标1.掌握HTML的基本标签、属性和语法，了解HTML5新增特性，掌握创建语义化的页面结构的方法。

2.学习CSS的基本语法、基本属性和各种选择器的应用，理解盒模型的概念，并能使用浮动、定位、FIeXbOX等方式进行布局。

3.掌握基础JaVaSCriPt语法，掌握使用JaVaSCriPt进行基本的变量声明、赋值，掌握字符串、数值、数组、对象等数据类型的操作方法。

数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析目录一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析 (2)1.1 专业建设情况 (3)1.2 教育资源分布 (4)1.3 学生培养质量 (5)1.4 科研成果与贡献 (7)二、大数据技术发展趋势与挑战 (8)2.1 技术创新与发展趋势 (10)2.2 行业应用需求分析 (11)2.3 人才培养与技能提升 (13)三、数据科学与大数据技术专业发展前景展望 (14)3.1 国家政策支持与引导 (15)3.2 行业发展潜力与空间 (16)3.3 人才需求预测与岗位分析 (17)3.4 未来发展趋势与影响 (18)四、数据科学与大数据技术专业建设与改革建议 (19)4.1 优化课程体系与教学内容 (20)4.2 提升教师教学水平与能力 (21)4.3 加强实践教学与创新创业教育 (23)4.4 深化产学研合作与社会服务创新 (24)一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析学科交叉融合：数据科学与大数据技术专业涉及数学、统计学、计算机科学、数据科学等多个学科领域。

这些学科的交叉融合为该专业的发展提供了丰富的理论基础和实践方法。

课程体系设置：数据科学与大数据技术专业的课程体系通常包括数据科学导论、统计学原理、编程语言与编程实践、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能等核心课程。

这些课程旨在培养学生掌握数据处理、分析、挖掘和可视化的基本技能，以及解决实际问题的能力。

教育资源与师资队伍：随着大数据时代的到来，越来越多的高校开始设立数据科学与大数据技术专业。

这些学校通常拥有先进的实验设备、丰富的教学资源和优秀的师资队伍，为学生提供了良好的学习环境和发展平台。

产学研结合：数据科学与大数据技术专业的实践性非常强，因此产学研结合是该专业发展的重要途径。

通过与企业、研究机构和政府部门合作，学生可以参与实际项目的研发和实践，提高自己的综合素质和就业竞争力。

国际交流与合作：随着全球化的深入发展，数据科学与大数据技术专业的国际交流与合作也日益频繁。

IT类职类细分及岗位目录专业技术能力举证表及评估表（IT方案工程师P2）说明：1、工作文档举证：将已完成的相关文档粘贴在对应栏；工作文档指员工在专业工作过程中产生的规范书面或电子资料；包括各类计划、总结、报告、制度、方案、通知等2、关键事件举证：如无工作文档，可用关键事件替代。

关键事件指一些发生的典型事件,描述时结合“事件的背景／我的目标、组织的要求／采取的行动／最终结果”纬度阐述。

3、如个人工作范围未能覆盖到“标准描述”，请在工作总结中填写“未涉及此工作内容”4、评分标准：专业技术能力举证表及评估表（高级IT方案工程师P3）说明：1、工作文档举证：将已完成的相关文档粘贴在对应栏；工作文档指员工在专业工作过程中产生的规范书面或电子资料；包括各类计划、总结、报告、制度、方案、通知等2、关键事件举证：如无工作文档，可用关键事件替代。

关键事件指一些发生的典型事件,描述时结合“事件的背景／我的目标、组织的要求／采取的行动／最终结果”纬度阐述。

3、如个人工作范围未能覆盖到“标准描述”，请在工作总结中填写“未涉及此工作内容”4、评分标准：专业技术能力举证表及评估表（IT方案专家P4）说明：1、工作文档举证：将已完成的相关文档粘贴在对应栏；工作文档指员工在专业工作过程中产生的规范书面或电子资料；包括各类计划、总结、报告、制度、方案、通知等2、关键事件举证：如无工作文档，可用关键事件替代。

关键事件指一些发生的典型事件,描述时结合“事件的背景／我的目标、组织的要求／采取的行动／最终结果”纬度阐述。

3、如个人工作范围未能覆盖到“标准描述”，请在工作总结中填写“未涉及此工作内容”4、评分标准：专业技术能力举证表及评估表（软件助理工程师P1）说明：1、工作文档举证：将已完成的相关文档粘贴在对应栏；工作文档指员工在专业工作过程中产生的规范书面或电子资料；包括各类计划、总结、报告、制度、方案、通知等2、关键事件举证：如无工作文档，可用关键事件替代。

信息能力提升工程项目考核评价要求（一）对学员的评价根据本项目的基本要求，考虑到通过远程教育手段开展研修的实际条件，评价指标以简单、可操作、反映实际情况为原则，依照参训学员的学习活动方式确立。

对参训学员分三个维度进行评价，对网络研修阶段和校本实践阶段的学习、研讨和交流等进行考核，其中选课前测占4%，学习参与度占46%，研修成果占50%。

最终评价结果分为优秀、合格、不合格三种，成绩在60分及以上者为合格。

1.评价指标2.评价标准◆合格标准：依据上述评估标准，评定学员的最终成绩，成绩在60分及以上者为合格。

◆优秀标准：优秀学员以班为单位进行评选，所占比例不高于全班人数的15%，不足1人算1人。

优秀学员需要同时满足以下条件：✓按照课程学习和培训进度要求，认真学习课程内容。

✓学员的最终成绩在90分及以上。

✓积极参加学科专题BBS讨论活动，发帖经验值总分超过40分。

✓积极参加工作坊研讨活动，全程参与校本研修活动不少于4次。

✓在远程学习活动中能积极结合实践进行反思，表现突出。

◆（二）对学科辅导教师的评价◆合格标准：✓认真组织班级的教学工作，敦促班级学员上网学习，班级学员的参训率不低于95%、合格率不低于90%。

✓辅导在线时间不少于20小时。

✓组织学员进行主题讨论，对学员的问题能积极响应，并能做好讨论小结。

✓班级建立学科工作坊，引导研修话题，发起研修活动、共享资源等。

✓在课程专家的引领下，组织本班学员积极参与区域研修活动，并推荐优秀作品。

✓认真批改学员的作业，严格把关作业质量，完成所有学员作业的批改。

✓推荐优秀不低于作业总数的20%，并对已推荐作业给出推荐理由。

✓按质按量至少完成4期班级简报的编辑工作。

✓推荐本坊优秀学员。

✓提交班级总结1篇。

◆优秀标准：根据所有班级的学习情况评选优秀学科辅导教师，所占比例为所有学科辅导教师的20%。

✓全程参与课程的辅导工作，班级学员的参训率不低于100%，合格率不低于98%。

✓组织学员进行主题讨论，对学员的问题能积极响应，并能做好讨论小结，发帖和跟帖总数不少于20条。

数据分析应用能力提升工程-含评价标准1. 背景随着数据科学和人工智能的快速发展，数据分析已成为企业决策的重要工具之一。

然而，仅仅掌握基本的数据分析技能远远不够，企业需要拥有具备高水平数据分析应用能力的人才。

因此，本文档旨在提供一个培养数据分析应用能力的工程方案，并包含相应的评价标准。

2. 工程目标本工程旨在通过一系列系统性的培训和实践，提升数据分析人员的应用能力，使其能够更好地应对企业实际问题。

具体目标如下：- 掌握主流数据分析工具与技术- 能够从真实的数据中发现问题、分析问题，并提供相应的解决方案- 能够有效地传达和展示分析结果，并为决策提供有力的支持3. 工程内容3.1 基础知识培训- 数据分析基础概念与流程- 数据收集与清洗- 数据探索与可视化- 统计分析基础- 机器研究基础- 数据分析实践案例分享3.2 工具与技术实践- 掌握主流数据分析工具，如Python、R、SQL等- 数据处理与建模技术的实际应用- 机器研究模型的构建与训练- 数据可视化技术与工具使用- 数据分析实战项目3.3 团队协作与项目管理- 数据分析团队协作与沟通能力的培养- 项目管理与实践经验的分享与研究- 数据分析项目的规划、执行与总结4. 评价标准为了确保数据分析培训工程的有效性和质量，以下为评价标准的一些基本要求：- 学员基于真实数据完成数据分析项目，并提供整体分析报告- 学员能够对分析结果进行解释和沟通，提供清晰、准确的解决方案- 学员在项目中展示出较高的数据分析技能与应用能力- 学员在团队中具备良好的沟通、协作与领导能力- 学员对数据分析项目的规划与管理能力得到有效锻炼- 学员能够主动研究、拓展数据分析领域的知识和技术5. 结束语通过本工程的培训与实践，学员将能够全面提升数据分析应用能力，并成为企业数据驱动决策的中坚力量。

评价标准的引入将确保培训成果的客观评估，为企业人才选拔提供参考依据。

“大数据”项目调查表
二、报告正文
1、立论依据
研究意义，国内外研究现状及分析
2、研究基础
①与本项目有关的研究工作积累和已取得的研究工作成绩
②已具备的实验条件，尚缺少的实验条件和拟解决的途径（包括利用国家重点实验室和部门开放实验室的计划与落实情况）
③申请人和项目组主要成员的学历和研究工作简历，近期已发表与本项目有关的主要论著目录和取得学术成绩情况及在本项目中承担的任务。

④所在单位所给予的人力，物力等方面的配套支持。

⑤与有关合作企业的合作基础。

3、研究方案及目标
①研究目标、研究内容和拟解决的关键问题。

研究目标要突出应用前景，鼓励产学研结合，要求具体阐述各方具体工作分工及合作的情况。

②拟采取的研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析（说明采用的理论分析、计算和实验方法，可能遇到的问题和解决办法）。

4、项目的特色与创新之处，请比较分析。

5、预期研究成果，拟申报的国家项目类型及前期准备情况。

6、目前存在的困难及问题。

实训贡献五级量表是用于评估实训活动对学生学习和发展的贡献程度的一种量表。

以下是一
在量表中，每个评估指标列出了不同能力或特质，从低到高分为五个等级，用于评估学生在实训中表现出的程度。

评估者可以根据学生的实际表现，选择相应的等级来评估学生在每个指标上的贡献程度。

等级可以根据具体情况进行适当调整或定义。

请注意，这只是一个示例的实训贡献五级量表，你可以根据实际需求和评估要素进行相应的调整和补充。

量表的设计应该与实际实训活动和学生的学习目标相匹配，以准确评估学生在实践中的表现和能力发展。