大数据技术-浙江工业大学研究生院

课程名称：203593大数据技术

授课老师简介：宣琦，男，1981年生，博士，九三学社社员，目前任浙江工业大学研究员，博士生导师，入选浙江省中青年学科带头人、浙江省151人才工程第三层次。2008年毕业于浙江大学，获得控制科学与工程专业博士学位；2008年至2010年于浙江大学信息与通信工程流动站从事博士后研究；分别于2010年和2017年赴香港城市大学从事访学研究；于2012年至2014年赴美国加州大学戴维斯分校从事博士后研究，随后于2015年赴美国加州大学戴维斯分校从事访学研究。申请人近十年一直从事网络科学、数据挖掘、人工智能等领域的研究工作，在CCF-A类顶会、IEEE汇刊、美国物理评论等国际知名会议及期刊上发表学术论文50余篇；获得2014年度ACM杰出论文提名奖、2015年度浙江省科学技术进步奖二等奖；主持3项国家自然科学基金、1项国家博士后科学基金、以及5项产学研合作项目；目前担任中国工业与应用数学学会复杂系统与复杂网络专委会委员、中国指挥与控制学会网络科学与工程专委会委员、中国计算机学会软件工程专委会委员，并担任IEEE TKDE、IEEE TIE、Chaos等国际知名SCI期刊审稿人。

课程介绍：《大数据技术》是旨在培养大数据时代研究生数据思维与数据分析技能的一门侧重工具介绍及不同领域案例分析的通识课程。在思维启迪方面，课程的重点是要培养学生在学术研究和工程应用领域具备基本的数据及实证思想，鼓励他们从实际数据出发来提出问题、解释现象、验证方法和结果；在工程应用方面，课程的重点则是培养学生在实际的研究和工作过程中获取数据、处理数据、分析数据的综合能力；此外，通过多学科案例的讲解，提高学生的跨界思维能力。在教学过程中注重理论联系实际，强调数据驱动理念及实用性。在课堂教学环节引入形象生动、丰富多样的案例分析，加深对数据驱动研究和应用的认知，布置有针对性的课外作业让学生学会用数据思维和大数据分析工具解决实际问题；强调“个性化”教学，注重学生的独特性、创造性和自我意识的培养。通过课外习题引导，让学生熟练掌握大数据相关分析软件的使用方法；引导学有余力的学生对他感兴趣的前沿问题深入研究，培养学生的科研创新能力。