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能力中心

Competence Center

数据集成交换

政府信息化发展迅速,系统日益增多,它们虽然可以满足工作人员基础工作,但相互之间缺乏有效通信,无法跨部门数据共享交换,导致政务信息孤岛的出现。

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基础库建设

政务信息资源数量虽多但缺乏顶层设计,缺乏统一的数据规划,系统重复建设且存在信息孤岛无法实现共享共用;数据整合和深加工能力滞后,大量政务信息资源处于原始状态,限制了政务信息资源使用价值的实现。

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可视化实验室

如今,理论知识依然是高校大数据专业的主流课程,缺少针对性技术的教学体系与企业项目实践成为高校需要解决的当务之急。高校需要针对可视化技术建立一套教学体系,培养学生可视化设计开发能力,为提高学生就业率做支撑。

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高校专题建设

随着数字化转型全面普及,高校需要围绕自己的业务场景需求构建数据分析模型,定期生成各类专题报表的需求逐渐增加,内部消化解决各种专题报表已成为一种趋势,高校需要一套属于自己的可视化建设体系。

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教学诊断系统

《中国教育现代化2035》,其中明确指出:建立数字教育资源共建共享机制,加快形成现代化的教育管理与监测体系,推进管理精准化和决策科学化。随着学校信息化不断的推进,早期的公共数据基础平台无论从性能还是技术架构上都已经无法满足当前数据管理及大数据分析应用展示的需求。

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数据处理实验室

随着企业、政府等单位对数据质量要求越来越高,如何处理数据已经成为当下数据人员的主攻方向,高校做为数据服务人员的培育摇篮,有必要建立一套数据处理教育体系,帮助学生在未来职场明确方向,培养学生数据处理理念。

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舆情感知

人工监测具有局限性,舆情来源错综复杂、网络舆情爆炸式传播;平台搭建复杂,技术要求高,综合分析能力欠缺,灵活性不能满足需求;信息报送时效性差,缺乏统一管控出入口。

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大数据&人工智能实验室

  “本科、高职院校中,大数据和人工智能作为一门新兴的学科和专业,尚处于起步阶段,缺乏系统的人才培养课程体系。尤其是在大数据和人工智能技术实践方面,缺乏对行业应用场景的理解。缺乏技术在企业应用到生产中的问题总结。目前高校科研成果,理论性十足,缺乏实用性,真正的企业项目案例少之又少,难以转化为行业应用。现有的一人一机模式不能满足实训实战要求,急需平台化支撑。科研应是教学的深入,学生掌握大数据及人工智能基本技能后,难以“学以致用”,内部缺乏项目实战资源,外部也难以得到实习机会。”

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