清华大学《大数据实践课》2025年预选课启动!

清华大学《大数据实践课》2025年预选课开启!通过企业实践或大数据挑战赛,提升你的数据技能和创新能力。

原文标题:报名 | 2025《大数据实践课》开始预选课啦!

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

清华大学软件学院开设的《大数据实践课》已启动2025年预选课报名,课程旨在培养学生的数据思维、团队协作能力和创新水平。课程提供企业实践和大数据挑战赛两种形式,参与者需为已报名大数据能力提升项目的在学研究生。选择企业实践的学生需满足先修课程学分要求,并获得导师同意。预报名成功后,学生需在选课系统开启后正式报名,并通过审核以确保成绩有效。课程重要时间节点已公布,详情请查看链接。

怜星夜思:

1、课程提到大数据在不同领域都有应用,你觉得大数据未来在哪个领域最有潜力突破?为什么?
2、课程同时提供了企业实践和大数据挑战赛两种形式,你会更倾向于选择哪一种?各自的优势和劣势是什么?
3、课程要求具备一定的先修课程学分,你认为这些先修课程对于完成大数据实践课的学习有哪些帮助?如果没有这些基础,学习大数据实践课可能会遇到哪些困难?

原文内容


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这个世界异彩纷呈

这个时代数据无处不在

大数据

在交通中助力顺畅出行

大数据

在教育中助力因材施教

大数据

在产业中助力转型升级

……

大数据

已贯穿于衣食住行用的方方面面


这个世界 这个时代

呼唤青春的你

拥抱数据,拥抱时代

让数据助力青春

绽放更靓丽的色彩


《大数据实践课》通过真实的数据

培育学生数据思维

锻炼团队协作能力

提升应用创新水平

培养数据科学素养



一、课程简介


课程名称:《大数据实践课》

课程课号:60470023(3学分)

开课院系:软件学院

课程形式:企业实践(8周全时线下)。学生也可参加大数据挑战赛,成绩符合标准后可以进行学分认定。

选课对象:已报名大数据能力提升项目的在学研究生。其中参加企业实践须取得培养方案中先修课程的学分:发展与治理模块≥2学分、基础技能模块≥3学分;如选择大数据挑战赛进行学分认定暂无先修要求。


二、选课说明


1、企业实践学生与企业互选确定队伍之后不再接受补退选(未组队的同学可以退课)。

2、企业实践学生须获得导师签字同意全时参与实践(预报名成功后发布“导师知情同意书”)。

3、企业实践学生须遵守《大数据实践课纪律制度》(附件1)。

4、大数据挑战赛学分认定成绩标准见附件2。

5、预报名旨在方便学生提前准备,选课系统开启后还须正式报名。


互动答疑链接:https://365.kdocs.cn/l/cmm0zu3GavKl


三、课程节点


企业实践主要时间节点如下。


注:如选择大数据挑战赛学分认定,同样需要选课(预报名、报名)和统一结课答辩。


四、预选报名链接


https://f.kdocs.cn/g/f1ETpXb9/


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请按要求提交表单材料,通过审核后成绩有效,否则报名课程成绩无效。

提交表单后3个工作日内邮件通知结果并告知课程群二维码,请注意查收邮件。


五、联系方式


联系电话:010-62773971,高老师

邮箱:sjkxyjy@tsinghua.edu.cn


附件1:《大数据实践课纪律制度》

https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/2eb9336561fc4df292fa/

附件2:《大数据挑战赛学分认定标准》

https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/d1c165a04d1f4f6ab674/




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数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大学大数据研究中心,分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识,努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。




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这问题问的好!我感觉企业实践就像是“精装修”,一步到位,但没法完全按照自己的想法来;挑战赛就是“毛坯房”,自由发挥,但啥都得自己来。看自己更看重哪方面吧。

我肯定选企业实践啊!能直接接触真实的数据和项目,和企业的人一起工作,学到的东西更实用,以后找工作也更有优势。不过听说会比较累,压力山大。

先修课程是基础啊,发展与治理模块让你了解大数据相关的法律法规和伦理问题,基础技能模块给你编程和数据处理的工具。没有这些,就像没盖地基就想盖高楼,肯定不行。

我比较看好智慧城市,感觉现在城市交通还是太堵了,要是能用大数据实时优化交通路线和信号灯,估计能省下不少时间,提高生活质量。

我觉得在个性化医疗领域潜力巨大。通过分析大量的基因数据、病史数据和生活习惯数据,AI就能为每个人定制最合适的治疗方案,这将会是医学的革命,大幅提升治疗效果。

挑战赛感觉更自由一些,时间安排也灵活,可以自己组队研究感兴趣的问题。但是如果没有实际应用场景,可能学到的东西比较理论化,缺乏实战经验。

没学过先修课,估计连数据清洗都搞不定,更别提什么数据分析和建模了。到时候只能全程懵逼,看着别人操作,自己啥也做不了。

我觉得困难主要体现在两个方面,一个是无法理解项目背后的逻辑和意义,另一个是缺乏解决问题的能力。到时候可能连代码都看不懂,只能干瞪眼。

大胆预测一下,农业!现在都讲究精准农业,靠大数据分析土壤、气候、作物生长情况,是不是能提高产量,减少浪费?说不定以后咱们吃的都是大数据种出来的粮食!