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教育部要求高校对学生毕业后5年的情况跟踪。包括基础信息、就业/深造信息、社会成就等多维度信息进行跟踪记录。 保存学生在校的基本学业信息和本科毕业后就业与深造信息的数据，以供教学评估和教学研究使用。

虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满足日益增长的大数据分析人才需求，很多大学开始尝试开设不同程度的大数据分析课程。“大数据分析”作为大数据时代的核心技术，必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。

大数据一体化教学实训平台共包含9大模块：教学管理平台、云资源管理平台、大数据分析平台、大数据开发实训平台、python数据挖掘建模平台、python编程实训平台、r语言数据挖掘建模平台、r语言编程实训平台、大数据整合平台。

大数据处理为一个新兴的行业，大数据的应用正在各个行业风生水起，大至总统竞选，小至互联网公司的数据挖掘，都需要大数据的统计和计量，大数据行业正乘着这股潮流勇攀高峰，前景无限。

随着互联网普及和移动互联网的突飞猛进，人们已然进入信息爆炸时代，人们已不再为如何获取信息而苦恼，但如何对已获取的信息进行有效处理，即在现有数据资源上进行“数据深加工”，进一步从中挖掘出有价值的内容却困扰着无数人。在此背景下，数据科学人才也顺势成为当今社会最受欢迎的群体之一，而其中又以数据分析与挖掘人才的需求最为迫切。 但现实是，一方面大量社会企业很难寻找到合适的数据分析及挖掘人才，另一方面高校对于如何培养出符合企业需求的人才又深感困扰，。故此，泰迪科技拟出一个针对以上问题的实训方案。

泰迪科技结合高校面临的困境与众多高校教学专家一起总结出系列大数据人才培养方案，方案在保证了高校学生应接受的基础知识的同时将企业应用结合到课程设置中，让学生早一步了解企业数据挖掘应用。

高校数据挖掘课堂教学主要存在如下一些问题：​偏重算法、原理的学习，大部分的例子都是为了应用某个算法而设计的，缺少商业背景和问题理解（强调理论体系的完整，弱化实践，忽略了大部分学生是要到一般企业就业的）；教师缺乏解决具体商业问题的经验（接触的项目大多是政府各部门的基金，解决偏理论研究方面的问题）。