京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA与腾讯、苹果、Google等企业成功入选教育部产学合作协同育人项目
2018年4月28日,教育部高等教育司发函〔2018〕18号《教育部高等教育司关于公布有关企业支持的产学合作协同育人项目申报指南(2018年第一批)的函》。
为贯彻落实《国务院办公厅关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》(国办发〔2015〕36号)和《国务院办公厅关于深化产教融合的若干意见》(国办发〔2017〕95号)精神,深化产教融合、产学合作、协同育人,经企业申报、产学合作协同育人项目专家组审议通过,形成了2018年第一批产学合作协同育人项目申报指南。
本批次申报指南中,共有346家企业支持项目14576项。
本次项目,北京国富如荷网络科技有限公司CDA数据分析师与腾讯、京东、百度、苹果、Google、IBM等企业成功入选,主要在“教学内容和课程体系改革项目”,“师资培训项目”,“实践条件和实践基地建设项目”,“创新创业教育改革项目”四个方面进行产学合作协同育人。详情如下:
l 教学内容和课程体系改革项目
"大数据分析方向的教材编写及课程内容建设,充分结合产业一线实践和案例,引入行业相关企业案例,产学结合推动高校教材和课程的建设改革,突出实践,培养创新型大数据分析人才。
CDA数据分析研究院将为参与课程建设的老师提供必要的实验环境、数据以及实验项目,合作高校老师可以围绕CDA数据分析研究院提供的相关素材,结合本专业的实际情况,将大数据开发融入到培养计划,并在此基础上编写教材。CDA数据分析研究院将会根据参与老师的工作量和贡献程度,为每个项目提供总额3万元的活动经费。 "
l 师资培训项目
"根据高校学科建设的需要,由各合作高校派遣学科带头人、骨干教师,CDA数据分析研究院提供切合社会实际需求的课程,努力为院校培养大数据分析方向的优秀师资,推进教学改革与创新工作,帮助合作院校完善学科建设。带动参训教师积极参与教学培训、课题研究、技术研讨、学习和交流活动。根据条件设立面向优秀师资的专题项目研究中心,组建项目团队,引导优秀师资发挥桥梁作用,达到和企业协同育人的目的。
在培训过程中,为了提高培训效果,结合系统、科学的视频的理论课程和暑期集中的实践课程的方式,让参加培训的老师能够循序渐进地掌握相关的技能,并通过圆桌讨论、项目演练等方式,加强参训教师的思考深度和实践能力。"
l 实践条件和实践基地建设项目
"高校与CDA数据分析研究院联合建设实践条件,以共建实验室的方式,通过高校提供场地,企业投入设备和课程,弥补高校在投入上的不足,提高合作高校的硬件水平, 完善高校的实践条件,培养符合行业需求的大数据分析人才。
本项目面向全国高等学校经济学、经济统计学、会计学、计算机科学与技术、软件工程、数学应用、统计学等经管、金融或计算机相关专业,以提高高校实践条件为目标,投入先进的大数据分析设备及平台,并将企业实际的开发流程和实际项目引入到合作高校,从而提升高校师生的动手能力。 "
l 创新创业教育改革项目
为了响应国务院关于“大众创业,万众创新”的号召,更好培养大学生的创新创业精神,借助CDA数据分析研究院的“双创教育”平台,在合作高校中建设创新创业课程体系及实践训练体系,提高创新创业实训效果和质量,落实创新创业成果孵化,搭建宣传展示平台。同时,将在通过在合作高校中引入创新创业孵化器,探究创新创业教育产学合作模式,积累合作经验,打造典型案例,为更多高校在高新产业人才创新创业体系建设健全工作提供参考,并带动更多企业共建创新创业教育产学合作生态。
此次CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司)与教育部的合作,为高校大数据与数据分析的教育起到了正向推进作用,也符合了“CDA人”组织的理想,是CDA发展中一次意义深远的事件。相信在产、学双方的共同努力,数据分析与大数据人才会层层辈出,走向企业,走向国际。
关于CDA
经管之家“CDA数据分析师”品牌(运营公司:北京国富如荷网络科技有限公司),致力于为社会各界数据分析爱好者提供优质、科学、系统的数据分析教育。
截止2017年底,CDA已与国内多所高校进行了战略合作,搭建大数据实验室与共建专业;已出版13本CDA数据分析师系列丛书,市场发行量数万册;已进行100多期数据分析及大数据系统培训课程,培养学员超过40000多名;已举办七届全国数据分析师认证考试,持证人数千人;已开展了四届中国数据分析师行业峰会(CDA SUMMIT),每届参会人数逾3千人;中国数据分析师俱乐部(CDA CLUB)每月举办各类型沙龙会议等活动共100多期。
2016,CDA研究院加入由工信部指导下的“中国大数据生态产业联盟”理事会成员,分管教育事业。
2017,CDA与工信部赛迪达成战略合作,经管之家“CDA数据分析师”品牌得到了社会各界的普遍认可。“CDA数据分析师”队伍在业界不断壮大,对数据分析人才产业起到了巨大的推动作用。
——CDA数据分析研究院
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28