数字广东大数据管理精英培养项目主要课程介绍

• 《数学建模与优化》

  本课程是数学应用、数学软件应用及计算机编程等高度融合的一门课程。培养学生能够将实际生产生活中遇到的问题“翻译”为数学语言、建立合理的数学模型、并运用计算机等手段进行求解，然后再解释实际现象并应用于实际；

• 《机器学习》

  本课程主要讲授经典的机器学习理论，同时具有实操环节。通过本课程的学习，学生能够为工作目标建立合适的机器学习模型，为该模型设计合适的求解算法，并评估设计方案的合理性；

• 《区块链与隐私计算》

  通过本课程，可以让学生在了解区块链、隐私计算的基本原理，熟悉区块链、隐私计算开发平台，运用区块链、隐私计算的技术特性结合专业场景构建可信应用；

• 《数字化运营》

  从B端角度，按企业数字化转型战略—数字化运营系统的规划与设计—数字化运营系统的管理逐步展开，解决数字化转型转什么、转向哪和怎样转的问题；

• 《数据治理》

  从数据质量与合规的角度，通过新兴的数据管理方法和技术，使数据更加规范、高效、可靠和有价值，确保数据的准确性、可靠性、一致性和安全性；

• 《大数据系统规划与设计》

  从工程实现的角度，学习掌握构建企业大数据处理系统的软件环境和集群环境，掌握政企大数据系统选型和解决方案的基本方法；

• 《用户行为分析》

  从C端角度，着重于用户行为分析模型构建和应用，掌握如何用数据驱动增长的能力；

• 《数据可视化分析》

  从用户体验的角度，致力于将数据分析的内容以可视化的合理形式，更加形象和集中地体现，涵盖自动化分析计算、多屏幕高级可视化、渐进式可视化分析等内容；

• 《数字政府导论》

  从总纲角度出发，以数字政府治理内容与治理体系为框架，对数字政府的关键要素与多维支撑体系进行系统的阐述。

部分教材展示：

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