大数据观后感范文第1篇
《大数据》是一本视野独特的书。它以数据为轴线，描绘了美国走过的改革创新的过程，行文如流水，引人入胜。书中，我读到的不仅是大数据处理技术的发展变革，更多的是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进，从民主和国家战略的层面细解大数据的影响力。美国是全书的主体，但又处处反观中国当下的现实。它让我更加深刻地理解了朱局长提出的“坚持用数据说话、用数据改进管理、用数据推动创新”的深刻内涵和殷切期望。我们只有重视数据，加强对数据的收集、分析和使用，才能更好地应对正在到来的数据革命挑战。那么，作为与数据打交道、用数据说话的财务工作者，我们应该如何应对大数据时代的种种挑战呢?
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题：
一、什么是大数据? 以前我们总认为不相关的数据是没有用，但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维，他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确，从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如：Google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习，我深刻意识到大数据无处不在，只要我们细心，就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据，并做一些有意义的关联，就像书中说的那样，未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
二、如何收集数据?
面对信息大爆炸时代的海量数据，我们必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此，建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度，建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据，通过纵横交错的数据网络，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，增加现实工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用数据?
收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明，财务三大报表，通过分析财务报表，阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌，大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会，依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革，我们可以大力引入中介机构，通过培训，定制软件等方式，向员工贯彻新理念，普及新知识，迅速改变落后工作状态，加快提升业务运行效率。
综上，大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势，身处其中的我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流，迅速响应调整，才能在新一轮市场竞争中把握主动，脱颖而出。成就更伟大的事业，收获更宏伟的人生。
大数据观后感范文第2篇
--读《大数据时代》有感
施佳驰
不知从什么时候开始，"大数据"这个词悄然成为了我们的常用词汇;我们也不知从什么时候开始，迈进了"大数据时代".那么，大数据时代究竟是一个怎样的时代?英国"大数据时代的预言家"维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思 库克耶的《大数据时代》对此有着详细而深刻的洞见。
一、什么是大数据?
根据《大数据时代》中所说，"大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，大数据还为改变市场、组织机构以及政府与公民关系服务。"、"大数据即一种新型的能力：以一种前所未有的方式，通过对海量 数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。" 大数据有两层含义，第一层含义，大数据是一个总结性的概念，是对海量数据的总称;第二层含义即书本中所指出的，是一种新型的能力与方式。区别于小规模数据时代的抽样分析，大数据时代，分析的样本不再需要经过抽样，直接将全体数据进行更快更准确地分析。
二、大数据的核心是什么?
大数据的核心应当是减少冗余，提高资源配置效率。根据收集到的数据分析、挖掘出庞大数据库独有的价值，以便进行干预或提供相应的资源与服务。自古以来，人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程，大数据作为一种新型的生产工具，它能让我们通过分析海量的数据，得知该如何更有效地分配稀缺的资源。
如医院通过对某个病人病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析，便可以准确了解病人的生活情况与生活环境，精确地指出症结引起原因所在，只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预，便可以了，避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。
同样的道理，如果银行通过分析某一申请人的家庭情况、消费历史、生活习惯、财务习惯、网页浏览记录等各方面的数据，便可以清晰了解此申请人各方面的情况，甚至可推测其内心的真实想法与将要采取的做法，从而判断申请人的贷款申请资格，决定该不该授信，授信多少等内容，所有的信息在大数据时代，能在系统中搜索一下，几分钟便能全部收集完成。相比以前，()申请人申请后，银行得派出两名客户经理上门进行访问、调查、收集电信、征信等多方面的信息，再进行人工分析、鉴别等过程，耗费的时间多不说，风险也相对更高。
可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。
三、什么是大数据思维?
书中指出，大数据思维是一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。大数据与三个重大的思维转变有关：首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不再依靠分析少量的样本;其次，乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确度;最后，我们的思维不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
大数据思维应当是一种意识，认识到大数据的无穷威力，并积极拥抱这个繁荣的时代;世界上的一切都是信息，都是可以量化分析的信息。如果将相关的信息进行交互分析，便能获得"上帝的视觉"——窥视知道分析对象的一切，包括所思所想;获得的信息可以通过类比，准确推测分析对象的想法以及未来行为;根据推测出来的内容进行干预或服务，从而获得商业机会;在一切均有记忆、一切均能收集、能更加准确预测未来的时代，我们或许受困于过去的行为;在这个时代，对隐私权、公平与正义的探讨上升至一个新的语境。
四、新的时代，我们该怎么办?
老子说，无为而治。因此，我们还是该吃饭就吃饭，该逛街就逛街，想吃甜点便吃甜点，过自己的生活，努力自己的工作。大数据是一种意识，更是一种工具，所有的工具最终都是为了让我们生活得更加方便、更加如意，而作为最高智慧生物的我们，要做的，便是习学如何通过这新的工具，改造世界，创造生活。
大数据观后感范文第3篇
关键词：大数据 大数据资产 大数据企业 会计报表
大数据是经过系统整理，储存在现实或虚拟空间里，能够提供一定价值的信息资源。即大数据企业或大数据研究机构首先通过过去交易或事项合法取得，其次能够拥有或控制，再者可以带来经济利益的资产。
对大数据合理地进行确认和计量;正确地进行会计处理;公允地体现在会计报表上，这是大数据作为一项新型企业资产研究的课题。站在大数据逐步产业化的层面，立足于雨后春笋般诞生的众多大数据企业和大数据研究机构的角度，让大数据资产走进大数据企业会计报表具有现实意义和深远的影响。
一、大数据资产的确认
1.大数据资产确认的操作方法。数字不是数据，数据也不是大量数字，大量数据也尚不能界定为大数据。当企业针对某个领域、某个事项、某种目标进行前期调查、调研、抽样、统计等研究时，或者针对基础资料进行筛选、整理、分类、分析等后期系统加工处理开发时;再或者企业支付对价购买取得数据基础资料时，将归集的对象化了的成本费用确认为“研发成本”，非对象化的确认为期间费用。
在“研发成本”的基础之上，能够使大数据以研究报告等现实产品形式对外提供给大数据使用者时;或者能够使大数据在虚拟空间里供大数据使用者随时使用时，将“研发成本”确认为“无形资产”。
2.大数据资产确认的背景培育。尽管独立的数字、零散的数据尚不能界定为大数据，但是它们却是形成大数据产品的基础原料。原料的价格相对于产品而言自然是低廉一些，特别是对于大数据产品这样的无形资产，其原料更是低廉得可怜。比如几千元钱购买了一个城市的企业注册信息;再比如几百元钱、甚至是几个电话或者几句好话就能换取无数个各类样本。
的确有些样本取得是简单且价格低廉的，但有些基础原料却是前期花费高额成本的。比如人口普查、经济调查等等前期都花费了大量的人力、物力、财力。只是目前这些基础样本的持有者没有法律的约束;没有或者法律意识淡薄忽视了这些基础样本的价值所在。伴随着人们“数据资料信息本身是有价值”意识的增强，就会逐渐形成一个市场，形成一个数据原材料、大数据设备、大数据人才、大数据产品市场。这些都将逐渐形成大数据确认的背景培育土壤。
二、大数据资产的计量
1.大数据资产计量的操作方法。大数据资产一旦作为企业的一项新型资产，自然也要遵循货币计量的假设和历史成本的原则。企业在大数据资产研究阶段和大数据资产开发阶段，以其实际发生的工资薪金、设备折旧、购买大数据资产支付的对价、投资者投入的大数据资产公允价在内等各项成本费用额度，分别将归集的对象化了的成本费用计入“研发成本—研究费”和“研发成本—开发费”，非对象化地计入期间费用。
在“研发成本”的基础之上，能够使大数据以研究报告等现实产品形式对外提供给大数据使用者时;或者能够使大数据在虚拟空间里供大数据使用者随时使用时，将“研发成本”的账面价值结转到“无形资产”。
2.大数据资产计量的技术支持。关于大数据资产的计量，从理论上来讲并不复杂。但是实际操作过程中，需要太多的技术支持，或者说需要太多账务处理的合法依据。购买大数据资产支付的价格是否合理，这不能停留在供求双方的合同、协议上，不管是由供方提供发票，还是由需方到税务机关代开发票，其发票的金额应当在对应合同协议的基础上，税务机关应该制定最低计税标准，或者借助大数据资产评估机构的评估值。还有投资者投入的大数据资产是否公允价，也存在类似的问题。
发票可以是增值税普通发票，也可以是增值税专用发票。但是只有开具发票税务机关才能掌控大数据资产的交易流转税;供方企业或自然人才能从源头上缴纳增值税及其附加;需方企业才能获得合法的企业所得稅税前扣除依据。
对于评估而言，首先，是完善大数据资产的资产评估准则、细则、操作指南;其次，是培养大数据资产评估专业人才和培养、提高资产评估师的大数据资产评估技能;再者，是有胜任能力的评估师事务所增加大数据资产评估业务范围，同时建立大数据资产登记确权、价值评估、交易服务公共平台。不仅让大数据资产走进企业的会计报表提供合理合法的可能，也为企业将来的大数据资产抵押贷款、资产证券化的等价支付、有序流动，最终形成大数据产业和产业链奠定基础。
对于税务机关而言，首先是应该将大数据资产交易列入增值税细目，确定大数据企业的征收率和税率;其次是制定大数据资产的最低摊销年限;再者是壮大针对日益繁荣大数据企业稽查队伍或者人员。
三、大数据资产的会计处理
1.大数据资产的会计处理方法。大数据资产将以存货的形式或无形资产的形式，存在于“研发成本”或“无形资产”账户。因此，大数据资产的会计处理关键工作就是摊销。其摊销的流向应该是和大数据企业“主营业务收入”对应的“主营业务成本”。也就是说摊销时，借记“主营业务成本”，贷记“累计摊销”。
针对大数据资产的特性，其不适应一般无形资产五五摊销和分次摊销的直线平均法。应当采用收益百分比法或者年数总和加速摊销法。目前大数据资产的计量标准尚待完善，收益百分比法的实施还有一定难度。当前可以将固定资产计提折旧的年数总和法引入大数据资产的摊销。具体的使用年限可以参考最低使用年限。
对于大数据资产取得的会计处理，在前面确认和计量环节已经涉及。大数据资产的期末计量，在上述税务机关制定的最低摊销年限指导下也就变得非常简单。在此不再赘述。
2.大数据资产的会计报表列示。大数据资产在资产负债表上的列示位置，依据对会计准则理解因该是存货项目或无形资产项目。针对大数据资产的特性，对于账面价值需要研究两个问题：第一，大数据是轻资产类型的资产，所以不能仅仅从资产额度上判定大数据企业是小企业或中企业，那么能不能采用高价卖出，平价买入，并交纳交易环节税费的形式抬高资产额度;能不能评估增值补交税费入账。第二，大数据资产列示在无形资产项下，无疑是一种长期资产，这在某种程度上会影响大数据企业的流动比率实质。因此可否考虑将一年内摊销完成的部分价值，列示在一年到期的其他流动资产。
总之，如何对大数据资产进行确认、计量、记录、报告还有待相关政策、法规的完善。目前仅仅是对大数据会计的初探，但大数据企业已经是存在的企业类型，大数据资产也无疑要计入企业的会计报表，这对大数据企业本身和整个社会的大数据产业都具有现实意义和深远的影响。
(作者单位：青岛明达尔管理咨询有限公司 青岛蓝海股权交易中心有限公司 山东青岛 266000)
(责编：若佳)
大数据观后感范文第4篇
一、经济数据的知识性解读 所谓知识性解读，指的是教师在教学时，能够从纵横两个视角引导学生对《经济生活》中的数据进行解读，让学生获取相关的经济学知识，以达成思想政治课的知识目标。 1.基于纵向视角的知识性解读。从纵向视角对经济数据进行知识性解读，强调的是对一定的经济数据进行历史性考察，并据此解读出相应的经济学知识。如对教科书第10页“2010年4月8日人民币对美元的汇率中间价为682. 59，2013年4月8日人民币对美元的汇率中间价为626.5”这一数据，我们的历史性考察分两步：首先是选择四个典型的历史时期来考察汇率情况。一是1953年到1972年，国家实行计划经济，实行严格管制和固定不变的汇率政策，使人民币对美元的汇率基准价长期稳定在246.1上。二是1981年至1993年，国家实行对外开放，发展社会主义市场经济，为扶持出口，增加外汇收入，人民币对美元的汇率基准价控制在149和195.8之间。其中1985年至1993年国家为平衡国际收支，实行官方牌价与外汇调剂价格并存的政策，使人民币对美元的汇率基准价由293.6逐渐上升到576.2。三是1994年至2005年，为进一步完善发展社会主义市场经济体制，国家逐步形成了以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制。人民币对美元的汇率基准价保持在835与819间浮动。四是2005年7月21日起至今，实行以市场供求为基础的、参考一蓝子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。人民币对美元的汇率基准价水平由797上升到619，并呈稳中有升的特点。其次，在上述四个时期考察的基础上，我们可引导学生解读出这样一些基本的经济学知识：一是我国的汇率政策是为适应并促进不同时期经济社会发展的需要而制定的，期间经历一个由严格管制向市场逐渐过渡的历史过程，并呈日趋市场化开放化的发展趋势。二是汇率是以另一国货币来表示的本国货币的价格，其高低最终由外汇市场决定，但同时也会受到国家政策等因素的影响;三是一国汇率数据的变动会对该国经济发展和居民生活带来一定的影响。我国人民币汇率总体呈上升趋势，这对我国经济发展和人民生活既有利也有弊，需要我国防范汇率风险等。 2.基于横向视角的知识性解读。从横向视角对经济数据进行知识性解读，强调的是对经济数据横向间的各类关系进行分析，并解读出其中所蕴涵的经济学知识。如对教材第66页“财政收入”这一数据，我们的知识性解读也分两步进行：首先将教材上“2012年财政收入”来源项目细化，并选择典型项目进行横向分析。一是分析财政收入、税收收入、非税收收入的数量及关系：2012年财政收入117210亿元(不含债务收入)，税收收入100601亿元，非税收收入16639. 24亿元，分别占全部财政收入的85. 83%和14. 20%。二是分析税收中几个主要税种的数量及关系：国内增值税26415.5亿元、国内消费税7875. 58亿元、营业税15747. 64亿元、企业所得税19654亿元、个人所得税5820. 28亿元、关税103.5亿元等，其中国内增值税已成为我国目前税收的主要来源，企业所得税次之，营业税居第三，然后是国内消费税和个人所得税，关税数量较少。三是分析非税收收入中主要项目数量及关系：行政事业性收费4579. 54亿元、国有企业利润1154. 02亿元、罚没1559. 81亿元等，其中行政事业性收费最多位居第一，而国有企业上交利润相对比较少，低于各类罚没收入。四是几类主要国有企业利润数量及关系：烟草企业252. 64亿元、石油化工企业308.
45、电力企业76. 74亿元、煤炭企业106. 54亿元、电信企业106. 90亿元、电子企业1. 65亿元、金融企业0.33亿元、转制科研企业1.88亿元等，其中石油化工、煤炭、电力等资源类国有企业利润占总利润的42. 61%，而科技为主的国有企业利润只占总利润的9.5%。其次在上述分析的基础上，我们可引导学生解读出这样一些基本经济学知识：一是税收是依法取得财政收入的基本形式，是财政收入的主要来源。二是增值税、营业税、企业所得税等是国家收入的主要来源，但也直接影响企业的生存和发展。当前的税收改革特别是“营改增”，对国家税收总量及企业发展与竞争力影响甚大。三是非税收收入中行政事业性收费太多，而国有企业上交利润偏低，与国有经济的性质、地位及作用不匹配。四是国有企业利润结构不合理，其中资源类国有企业的利润占利润总量过高而科技类国有企业利润偏低，这表明我国仍需要大力推进经济发展方式的转型升级。
二、经济数据的能力性解读 所谓能力性解读，指的是教师在教学时，能够引导学生运用比较、综合两种方法对《经济生活》中的经济数据进行解读，提升学生分析数据和概括数据的能力，以达成思想政治课的能力目标。 1.基于比较方法的能力性解读。运用比较方法对经济数据进行能力性解读，强调的是对不同的经济数据，依据一定的标准进行相应的比较，以培养和提升学生分析数据的能力。如对教材第82页虚线框中的“农村居民人均纯收入”和“城镇居民人均可支配收入”数据的能力性解读，可分下述两种情况：首先，对同一经济主体在不同时间点上的数据进行纵向比较性解读，以培养学生纵向分析数据的能力。如可将教材82页上“农村居民”和“城镇居民”两类经济主体的经济数据，分别补充上2013年和2014年的最新数据，形成下述比较表格： 依据上述表格数据，引导学生分别分析从2009年至2014年农村居民人均纯收入和城镇居民人均可支配收入数据变动的特点：城乡居民人均收入逐年增加，但农村居民收入增长速度快于城镇等。其次，对同一时间点上不同经济主体的数据进行横向比较性解读，以培养学生横向分析数据的能力。我们同样可依据上述表格，引导学生分析我国在2009年至2014年期间，每年农村居民和城镇居民人均收入数据的差异情形：城镇居民收入高于农村居民，绝对差距数据在拉大等。 2.基于综合方法的能力性解读。运用综合方法对经济数据进行解读，强调的是在一定的范围内对不同经济主体的经济数据进行相应的综合，以培养学生的数据概括能力。一般我们可选择两种主要范围展开综合性解读：首先就同一教学单元中的经济数据进行综合性解读，以培养学生从单元经济数据中概括出相应结论的能力。如对第二单元“生产、劳动与经营”中的主要数据，我们按照因果联系的逻辑原则，将“我国主要产品产量居世界位次”、“城乡居民储蓄存款余额”、“储蓄存款利息和股票价格”、“投资理财的分配数额”、“保险理赔数额”等数据进行综合，形成下述数据体系：依据上述体系，引导学生对①②③④四组原因结果关系进行概括，可得到这样的结论：随着我国我国经济不断发展、经济实力不断增强，居民储蓄余额不断增加，同时由于国家经济的发展和居民储蓄余额的增加，会引起居民投资理财途径的多样，而这会进一步提高了居民的储蓄余额和国家经济的发展，由此在居民投资与国家经济发展间形成了相互促进的良性互动。总之，一国经济的发展与投资间存在着密切的关系，需要我们正确地处理。其次对教材中不同单元中经济数据进行综合性解读，以培养学生从不同单元经济数据中概括出相应结论的能力。如对第二单元“生产、劳动与经营”和第三单元“收入与分配”中的众多数据，我们同样可依照因果联系的逻辑原则，进行综合，形成下述综合体系： 依据上述体系，引导学生对①②③④⑤⑥六组原因结果关系进行概括，可得到这样的结论：第一，随着我国经济的发展，不仅带来居民投资增多和日趋多样，而且还促使国家财政收入、企业收入和居民收入不断提升及财政支出数量的增加。第二，我国居民投资和财政投资的增加，必然促进我国经济的发展。第三，国家财政收入的增加、企业利润、居民收入的不断提升，也必将推动我国经济的发展。第四，在国家财富一定情况下，投资的增加会引起收入的减少，而收入的增加会引起投资的减少，两者存在此消彼长的关系。第五，国家、企业和个人之间收入分配结构的变化会影响国家经济的发展，同样国家投资结构和居民投资变动也会影响国家经济的发展。总之，一国经济的发展既需要投资的作用，也需要消费的作用，因此必须协调好投资与消费的关系，实现经济的转型与持续发展。
大数据观后感范文第5篇
显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System (GFS)的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据观后感范文第6篇
2、工程教育认证背景下光电信息科学与工程专业的毕业要求与课程体系设置
3、本刊理事单位最亲书目
4、大数据时代的信息文化研究
5、基于产教融合的农业院校环境专业应用型拔尖人才培养模式的探讨
6、基于拟态计算的高效能大数据应用平台构建研究
7、北美士族研究传统的演变
8、域外法学方法论论著我国大陆传播考略
9、海洋渔业科学与技术卓越农林人才培养方案优化改革探索
10、地方应用型本科院校人才培养质量保障体系的构建
11、中国科学技术大学新生“科学与社会”研讨课的实践与探索
12、《生命科学与健康》课程教学效果的调查与研究
13、“学科大类—专业方向—综合提升”海洋科学专业课程体系研究
14、以专业规范为指导,科学构建计算机专业人才培养体系
15、基于CDIO的云计算与大数据课程教学体系构建
16、材料科学与工程专业导论课的定位与教学体系构建
17、MOOCs背景下我国高等教育教学模式的变革与创新
18、论社会科学的价值选择与价值中立规范
19、给排水科学与工程专业适应黑臭水体技术发展的课程改革设想
20、面向非计算机专业的人工智能导论课程建设与探索
21、环境专业《自然保护概论》课程存在的问题与对策探讨
22、浅谈小学英语教学的生活化
23、关于大学课程建设与改革的理论探讨
24、基于校企地三方合作的大数据人才培养模式研究
25、地域认同度与大学生人际交往的关系
26、面向国际化的数据科学与大数据专业课程体系建设
27、我国犯罪学本土发展的整体性
28、基于校企协同育人模式的数据科学与大数据技术专业人才培养研究
29、再论我国心理学的分化现象
30、PISA科学素养测试对生物学学科核心素养测评的启示
31、通识教育背景下数据科学课程建设路径探析
32、“互联网+”背景下大学教学文化探析
33、大数据工程教育的探索
34、高校公共艺术教育现状与对策研究
35、新形势下给排水科学与工程特色专业建设探讨
36、基于“通专融合”的通识课程教学改革研究
37、大数据创新人才培养模式的探索与思考
38、会计理论课程教学内容的结构分析与分层设计
39、新文科背景下大数据管理与应用专业培养特征的内容分析
40、用面向科学思维的教学方法改进计算机图形学课程教学
41、基于大工程教育理念的电气信息类专业课程探讨
42、数据科学与大数据专业和统计学专业的比较研究
43、计算机专业大数据方向课程群建设研究
44、信管专业的现状与改革
45、构筑激发学生科研兴趣的桥梁
46、《墨经》绝学研究的科学方法论
47、大数据时代数据科学课程建设与人才培养的探索
48、内容驱动的高校专业课程思政教学
49、仪器科学与技术学科研究生培养模式改革研究