专业背景
武汉纺织大学管理学院始创于1985年，下设信息管理与信息系统、大数据管理与应用、物流管理、工商管理、人力资源管理和市场营销、电子商务7个本科专业。大数据管理与应用专业应数字化时代的到来而生，以“数据、人、场景”为核心，以“管理科学与工程”主干学科为依托，强调大数据技术体系中的“数据采集-数据管理-数据分析与挖掘-价值提炼”的全过程培养理念，力求培养掌握现代经济学、管理学、信息技术及大数据管理和应用基本理论的高素质复合型、应用型人才。
该专业目前开设课程有大数据概论、分布式数据库、Python语言程序设计、网络爬虫、数据采集与预处理、深度学习、数据质量管理、云计算、NoSQL数据库、数据资源管理、数据挖掘、文本分析与挖掘、机器学习、数据可视化、商业大数据安全管理、大数据隐私保护、大数据营销、社交网络分析、商务智能、智慧供应链等。
理论与实践相结合的教学方式
大数据管理与应用专业要求学生掌握数据分析的工具及方法，以应对大数据环境下企业数据的应用处理需求，且能够针对数据获取、处理、存储、分析以及管理等全流程展开深入系统的研究与应用实践探索。为助力教学工作高效开展，专业使用爱数课平台和数据实验楼平台，实现教与学的有机融合，使学生在理论学习与实践操作中不断提升专业素养，为未来在大数据领域的职业发展奠定坚实基础。
针对专业教学需求，采用了爱数课平台以及Python 数据分析、数据采集与清洗、和数据可视化这三门课程资源，以及数据实验楼的 “电商数据分析综合实训项目”用于专业教学。
平台 | 课程/项目 | 课程资源/核心知识点 |
爱数课 | Python 数据分析 | 39节课件、38个实验、367道习题 主要章节：NumPy基础、Pandas基本用法、数据初步探索、数据转换与融合、数据分组聚合、时间序列处理、Pandas扩展、Matplotlib可视化基础、Seaborn可视化基础 |
数据采集与清洗 | 23节课件、20个实验、210道习题 主要章节：数据采集概述、网络爬虫基础、网络爬虫进阶、数据清洗概述、数据预处理、数据转换、不平衡数据处理、数据清洗案例 | |
数据可视化 | 44节课件，24个实验，245道习题 主要章节：概述、基本可视化元素与工具、基本可视化图形、高级可视化图形、算法模型可视化、时间与空间可视化、网络数据可视化、文本数据可视化 | |
数据实验楼 | 电商数据分析项目 | 数据清洗、数据可视化、用户画像 |
教学效果
爱数课的三门课程资源丰富，其教学内容与校内课程相匹配，学生借此能够筑牢理论根基，熟练掌握如 Python 等核心工具与方法。而数据实验楼的 “电商数据分析项目”，为学生打造了真实且贴合实际的应用场景，使他们得以深入数据处理的全流程，从数据获取、整理清洗，到深入分析建模，都能逐一进行锻炼。爱数课与数据实验楼二者有机融合，相互补充，让学生在理论知识的学习与实践应用的探索中稳步提升专业素养，进而为未来在大数据领域的职业发展之路铺就稳固且坚实的基石。
平台介绍
爱数课iDataCourse是博雅数智自主研发的数智专业教学管理平台，为教师提供人工智能和大数据相关课程和其他例如创建课程、发布课程、作业、评测等教学场景所需的功能。为学生提供沉浸式学习环境，其中包括丰富的视频课程、实验、数据、Python编程环境等。
数据实验楼iDataCoding是由博雅数智自主研发的数智综合项目实训平台，服务于高校大数据和人工智能专业人才培养。平台提供企业级项目，覆盖公共卫生、健康医疗、金融、电商、营销、交通等多个行业。通过真实项目、实际业务数据、实际项目分析流程，培养学生使用大数据和人工智能技术解决具体行业的实际问题的能力。学习项目分析思维，根据不同的项目背景使用相应的技术和方法解决问题，不断地积累项目经验，为将来走向社会岗位奠定基础。
