大数据时代数学与应用数学专业课程体系改革

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  ◆摘  要:分析数学与应用数学专业课程体系现状,研究数学与应用数学专业课程改革,以适应大数据时代对数学与应用数学专业人才的需求,为各高校数学与应用数学专业课程体系改革提供一些对策和建议。
  ◆关键词:大数据时代;数学与应用数学;课程体系;改革
  在高度信息化和数字化的当今社会,数据正在以一个前所未有的速度产生着。微信、微博、QQ等社交网络的参与人数增加和互动的频繁,淘宝、唯品会、京东等电商掀起的网上购物的风潮,使得多源异构的庞大数据伴随而来,大量的事实表明我们处在一个以“大数据”命名的时代。
  在大数据的研究与应用中,数学以其坚实的理论基础,在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中扮演着至关重要的角色。随着大数据时代的到来与发展,数学与应用数学专业人才的市场需求越来越旺盛。
  数学与应用数学专业如何进行专业课程体系的改革与建设,培养适应大数据时代社会发展需要的复合型人才,是各学校各专业亟需解决的一个问题。
  一、数学与应用数学专业课程体系现状
  为研究数学与应用数学专业课程体系现状,对国内高校数学与应用数学专业课程设置及人才培养情况进行了广泛的调研,调研范围包括清华大学、吉林大学、东北师范大学、长春理工大学、天津工业大学、山东科技大学、南昌大学、济南大学等18所国内知名高校,分析目前国内高校数学与应用数学专业人才培养方向、课程设置情况。
  通过调研我们发现,目前国内高校数学与应用数学专业在课程设置一般有如下几种情形。
  (1)以数学类课程为主,涵盖基础数学、应用数学、概率统计、计算数学、运筹学与控制论等多个学科方向,由于师资力量的限制,这种情况主要集中于国内重点高校。
  (2)在基础核心课程基础上,开设两个或三个分支课程,其中之一为数学类,如某些高校数学与应用数学(师范方向)采取的数学+教师教育课程;某些学校(非师范方向)采取数学+经济金融课程;某些高校数学与应用数学(非师范方向)采取数学+保险、精算课程。
  (3)课程设置没有明显的侧重,或者说包含的课程类型分散,这种情况的高校存在但不多。
  随着大数据时代的到来,数据分析行业对数学与应用数学人才的需求越来越旺盛。通过检索智联招聘、前程无忧、猎聘网等网站,可以发现企业对数学与应用数学人才知识上的基本要求有:①掌握SAS、SPSS、Tableau、Excel等常用统计软件和工具;②熟练使用SQL、Python、R、Matlab等语言;③具有相应的数理统计、数学建模和数据分析等相关知识。
  然而,传统的数学与应用数学专业很少涉及数据分析行业所需的基本知识。为了适应大数据时代的要求,也为了数学与应用数学专业的发展,下面对数学与应用数学专业课程体系改革进行详细探讨。
  二、数学与应用数学专业课程改革研究
  2018年1月,教育部发布《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》(下文简称标准)。根据标准的要求,数学与应用数学专业核心课程包括专业基础课程和专业主干课程。
  标准中明确规定专业基础课程包括:数学分析、高等代数、解析几何、概率统计、常微分方程。
  专业主干课程,根据不同的培养方向,须从下列3组课程的至少2组中选取至少6门课程作为数学与应用数学专业的主干课程:
  A组:抽象代数、微分几何、拓扑学、初等数论。
  B组:偏微分方程、复变函数、实变函数、泛函分析、数学建模。
  C组:数理统计、随机过程、离散数学、数值分析、运筹学、控制论基础。
  考虑到数据分析企业对数学与应用数学专业的需求,建议开设数理统计、数学建模,其余课程可根据专业定位自主选择。由此可以确定课程体系中的11门课程,基本可以满足数学与应用数学专业必修课的开设需要。根据标准的要求,若数学与应用数学专业计划培养数据分析方向人才,只能从选修课入手。
  目前,数据科学与大数据专业对学生侧重的培养方向总体上可以分为三个:一是大数据工程师方向,二是数据分析师方向,三是行业大数据应用工程师方向。其中,数据分析师方向更加适合数学与应用数学专业。因此,可以开设侧重统计与数据挖掘方向的课程,例如多元统计分析、统计预测与决策、统计软件、应用回归分析、时间序列分析、抽样调查、数据挖掘、神经网络与深度学习、程序设计与算法语言、数据结构与算法、数据库、Python编程技术和Hadoop大数据开发技术、数据可视化等等。
  下面给出一个课程体系实例:
  参考文献
  [1]赵慧,贺婧,李宇.以金融行业需求为导向的应用数学专业课程体系设置[J].新课程研究,2019,6(14):27-29.
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