大數據觀后感范文第1篇
《大數據》是一本視野獨特的書。它以數據為軸線，描繪了美國走過的改革創新的過程，行文如流水，引人入勝。書中，我讀到的不僅是大數據處理技術的發展變革，更多的是與大數據相關的美國政治、經濟、社會和文化的演進，從民主和國家戰略的層面細解大數據的影響力。美國是全書的主體，但又處處反觀中國當下的現實。它讓我更加深刻地理解了朱局長提出的“堅持用數據說話、用數據改進管理、用數據推動創新”的深刻內涵和殷切期望。我們只有重視數據，加強對數據的收集、分析和使用，才能更好地應對正在到來的數據革命挑戰。那么，作為與數據打交道、用數據說話的財務工作者，我們應該如何應對大數據時代的種種挑戰呢?
對比《大數據》，結合平時工作和學習的實際情況，我認為我們應該認真思考和解決好以下三個問題：
一、什么是大數據? 以前我們總認為不相關的數據是沒有用，但是徐子沛先生卻徹頭徹尾的顛覆了我們的固有思維，他告訴我們不需要強求每條數據都那么真實準確，從大量的數據中我們就可以得出相對準確的結果。例如：Google通過匯總分析某個地區的人們搜索和流感有關的詞匯等關鍵字提前一周準確的預測了這個地區流感的爆發。通過學習，我深刻意識到大數據無處不在，只要我們細心，就可以輕松挖掘出我們身邊的那些大數據，并做一些有意義的關聯，就像書中說的那樣，未來成功的公司必定是是那些擁有大量數據、并使用那些數據為大眾提供服務的公司。
二、如何收集數據?
面對信息大爆炸時代的海量數據，我們必須充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各種數據，以滿足現實工作中越來越廣泛的信息需求。為此，建議我們廣電系統可以規范文檔備案和上傳制度，建立統一的文檔共享中心。通過互聯網、電子計算機等現代技術手段搜集匯總各部門的縱向數據以及部門間的橫向數據，通過縱橫交錯的數據網絡，針對特定主題，持續不斷地收集相關數據，增加現實工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用數據?
收集數據的目的是為了分析利用數據。這里舉一個現代財務發展史上的偉大發明，財務三大報表，通過分析財務報表，閱讀者可以直觀的了解到企業的財務全貌，大大加快了現代公司制企業發展的進步步伐。當今社會，依托于現代計算機技術的高速發展和現有社會結構的深刻變革，我們可以大力引入中介機構，通過培訓，定制軟件等方式，向員工貫徹新理念，普及新知識，迅速改變落后工作狀態，加快提升業務運行效率。
綜上，大數據時代是我們信息化社會發展必然趨勢，身處其中的我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變。只有緊跟時代潮流，迅速響應調整，才能在新一輪市場競爭中把握主動，脫穎而出。成就更偉大的事業，收獲更宏偉的人生。
大數據觀后感范文第2篇
--讀《大數據時代》有感
施佳馳
不知從什么時候開始，"大數據"這個詞悄然成為了我們的常用詞匯;我們也不知從什么時候開始，邁進了"大數據時代".那么，大數據時代究竟是一個怎樣的時代?英國"大數據時代的預言家"維克托邁爾·舍恩伯格和肯尼思 庫克耶的《大數據時代》對此有著詳細而深刻的洞見。
一、什么是大數據?
根據《大數據時代》中所說，"大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉，大數據還為改變市場、組織機構以及政府與公民關系服務。"、"大數據即一種新型的能力：以一種前所未有的方式，通過對海量 數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。" 大數據有兩層含義，第一層含義，大數據是一個總結性的概念，是對海量數據的總稱;第二層含義即書本中所指出的，是一種新型的能力與方式。區別于小規模數據時代的抽樣分析，大數據時代，分析的樣本不再需要經過抽樣，直接將全體數據進行更快更準確地分析。
二、大數據的核心是什么?
大數據的核心應當是減少冗余，提高資源配置效率。根據收集到的數據分析、挖掘出龐大數據庫獨有的價值，以便進行干預或提供相應的資源與服務。自古以來，人類社會的發展便是資源配置不斷優化的過程，大數據作為一種新型的生產工具，它能讓我們通過分析海量的數據，得知該如何更有效地分配稀缺的資源。
如醫院通過對某個病人病史、生活習慣、衣食住行、工作娛樂情況等進行全方位分析，便可以準確了解病人的生活情況與生活環境，精確地指出癥結引起原因所在，只要建議病人針對引起病源的因素做出調整或進行醫學干預，便可以了，避免了對病人過多的用藥與過大范圍的盲目干預。
同樣的道理，如果銀行通過分析某一申請人的家庭情況、消費歷史、生活習慣、財務習慣、網頁瀏覽記錄等各方面的數據，便可以清晰了解此申請人各方面的情況，甚至可推測其內心的真實想法與將要采取的做法，從而判斷申請人的貸款申請資格，決定該不該授信，授信多少等內容，所有的信息在大數據時代，能在系統中搜索一下，幾分鐘便能全部收集完成。相比以前，()申請人申請后，銀行得派出兩名客戶經理上門進行訪問、調查、收集電信、征信等多方面的信息，再進行人工分析、鑒別等過程，耗費的時間多不說，風險也相對更高。
可見，大數據的運用不但提高了工作效率，節省了機構與申請人的時間，更能基于精確的信息，確保風險可控，且保證了授信給該申請人的正確性，將有限的資金用在刀刃上，提高資源配置質量。
三、什么是大數據思維?
書中指出，大數據思維是一種意識，認為公開的數據一旦處理得當就能為千百萬人急需解決的問題提供答案。大數據與三個重大的思維轉變有關：首先，要分析與某事物相關的所有數據，而不再依靠分析少量的樣本;其次，樂于接受數據的紛繁復雜，而不再追求精確度;最后，我們的思維不再探求難以捉摸的因果關系，轉而關注事物的相關關系。
大數據思維應當是一種意識，認識到大數據的無窮威力，并積極擁抱這個繁榮的時代;世界上的一切都是信息，都是可以量化分析的信息。如果將相關的信息進行交互分析，便能獲得"上帝的視覺"——窺視知道分析對象的一切，包括所思所想;獲得的信息可以通過類比，準確推測分析對象的想法以及未來行為;根據推測出來的內容進行干預或服務，從而獲得商業機會;在一切均有記憶、一切均能收集、能更加準確預測未來的時代，我們或許受困于過去的行為;在這個時代，對隱私權、公平與正義的探討上升至一個新的語境。
四、新的時代，我們該怎么辦?
老子說，無為而治。因此，我們還是該吃飯就吃飯，該逛街就逛街，想吃甜點便吃甜點，過自己的生活，努力自己的工作。大數據是一種意識，更是一種工具，所有的工具最終都是為了讓我們生活得更加方便、更加如意，而作為最高智慧生物的我們，要做的，便是習學如何通過這新的工具，改造世界，創造生活。
大數據觀后感范文第3篇
關鍵詞：大數據 大數據資產 大數據企業 會計報表
大數據是經過系統整理，儲存在現實或虛擬空間里，能夠提供一定價值的信息資源。即大數據企業或大數據研究機構首先通過過去交易或事項合法取得，其次能夠擁有或控制，再者可以帶來經濟利益的資產。
對大數據合理地進行確認和計量;正確地進行會計處理;公允地體現在會計報表上，這是大數據作為一項新型企業資產研究的課題。站在大數據逐步產業化的層面，立足于雨后春筍般誕生的眾多大數據企業和大數據研究機構的角度，讓大數據資產走進大數據企業會計報表具有現實意義和深遠的影響。
一、大數據資產的確認
1.大數據資產確認的操作方法。數字不是數據，數據也不是大量數字，大量數據也尚不能界定為大數據。當企業針對某個領域、某個事項、某種目標進行前期調查、調研、抽樣、統計等研究時，或者針對基礎資料進行篩選、整理、分類、分析等后期系統加工處理開發時;再或者企業支付對價購買取得數據基礎資料時，將歸集的對象化了的成本費用確認為“研發成本”，非對象化的確認為期間費用。
在“研發成本”的基礎之上，能夠使大數據以研究報告等現實產品形式對外提供給大數據使用者時;或者能夠使大數據在虛擬空間里供大數據使用者隨時使用時，將“研發成本”確認為“無形資產”。
2.大數據資產確認的背景培育。盡管獨立的數字、零散的數據尚不能界定為大數據，但是它們卻是形成大數據產品的基礎原料。原料的價格相對于產品而言自然是低廉一些，特別是對于大數據產品這樣的無形資產，其原料更是低廉得可憐。比如幾千元錢購買了一個城市的企業注冊信息;再比如幾百元錢、甚至是幾個電話或者幾句好話就能換取無數個各類樣本。
的確有些樣本取得是簡單且價格低廉的，但有些基礎原料卻是前期花費高額成本的。比如人口普查、經濟調查等等前期都花費了大量的人力、物力、財力。只是目前這些基礎樣本的持有者沒有法律的約束;沒有或者法律意識淡薄忽視了這些基礎樣本的價值所在。伴隨著人們“數據資料信息本身是有價值”意識的增強，就會逐漸形成一個市場，形成一個數據原材料、大數據設備、大數據人才、大數據產品市場。這些都將逐漸形成大數據確認的背景培育土壤。
二、大數據資產的計量
1.大數據資產計量的操作方法。大數據資產一旦作為企業的一項新型資產，自然也要遵循貨幣計量的假設和歷史成本的原則。企業在大數據資產研究階段和大數據資產開發階段，以其實際發生的工資薪金、設備折舊、購買大數據資產支付的對價、投資者投入的大數據資產公允價在內等各項成本費用額度，分別將歸集的對象化了的成本費用計入“研發成本—研究費”和“研發成本—開發費”，非對象化地計入期間費用。
在“研發成本”的基礎之上，能夠使大數據以研究報告等現實產品形式對外提供給大數據使用者時;或者能夠使大數據在虛擬空間里供大數據使用者隨時使用時，將“研發成本”的賬面價值結轉到“無形資產”。
2.大數據資產計量的技術支持。關于大數據資產的計量，從理論上來講并不復雜。但是實際操作過程中，需要太多的技術支持，或者說需要太多賬務處理的合法依據。購買大數據資產支付的價格是否合理，這不能停留在供求雙方的合同、協議上，不管是由供方提供發票，還是由需方到稅務機關代開發票，其發票的金額應當在對應合同協議的基礎上，稅務機關應該制定最低計稅標準，或者借助大數據資產評估機構的評估值。還有投資者投入的大數據資產是否公允價，也存在類似的問題。
發票可以是增值稅普通發票，也可以是增值稅專用發票。但是只有開具發票稅務機關才能掌控大數據資產的交易流轉稅;供方企業或自然人才能從源頭上繳納增值稅及其附加;需方企業才能獲得合法的企業所得稅稅前扣除依據。
對于評估而言，首先，是完善大數據資產的資產評估準則、細則、操作指南;其次，是培養大數據資產評估專業人才和培養、提高資產評估師的大數據資產評估技能;再者，是有勝任能力的評估師事務所增加大數據資產評估業務范圍，同時建立大數據資產登記確權、價值評估、交易服務公共平臺。不僅讓大數據資產走進企業的會計報表提供合理合法的可能，也為企業將來的大數據資產抵押貸款、資產證券化的等價支付、有序流動，最終形成大數據產業和產業鏈奠定基礎。
對于稅務機關而言，首先是應該將大數據資產交易列入增值稅細目，確定大數據企業的征收率和稅率;其次是制定大數據資產的最低攤銷年限;再者是壯大針對日益繁榮大數據企業稽查隊伍或者人員。
三、大數據資產的會計處理
1.大數據資產的會計處理方法。大數據資產將以存貨的形式或無形資產的形式，存在于“研發成本”或“無形資產”賬戶。因此，大數據資產的會計處理關鍵工作就是攤銷。其攤銷的流向應該是和大數據企業“主營業務收入”對應的“主營業務成本”。也就是說攤銷時，借記“主營業務成本”，貸記“累計攤銷”。
針對大數據資產的特性，其不適應一般無形資產五五攤銷和分次攤銷的直線平均法。應當采用收益百分比法或者年數總和加速攤銷法。目前大數據資產的計量標準尚待完善，收益百分比法的實施還有一定難度。當前可以將固定資產計提折舊的年數總和法引入大數據資產的攤銷。具體的使用年限可以參考最低使用年限。
對于大數據資產取得的會計處理，在前面確認和計量環節已經涉及。大數據資產的期末計量，在上述稅務機關制定的最低攤銷年限指導下也就變得非常簡單。在此不再贅述。
2.大數據資產的會計報表列示。大數據資產在資產負債表上的列示位置，依據對會計準則理解因該是存貨項目或無形資產項目。針對大數據資產的特性，對于賬面價值需要研究兩個問題：第一，大數據是輕資產類型的資產，所以不能僅僅從資產額度上判定大數據企業是小企業或中企業，那么能不能采用高價賣出，平價買入，并交納交易環節稅費的形式抬高資產額度;能不能評估增值補交稅費入賬。第二，大數據資產列示在無形資產項下，無疑是一種長期資產，這在某種程度上會影響大數據企業的流動比率實質。因此可否考慮將一年內攤銷完成的部分價值，列示在一年到期的其他流動資產。
總之，如何對大數據資產進行確認、計量、記錄、報告還有待相關政策、法規的完善。目前僅僅是對大數據會計的初探，但大數據企業已經是存在的企業類型，大數據資產也無疑要計入企業的會計報表，這對大數據企業本身和整個社會的大數據產業都具有現實意義和深遠的影響。
(作者單位：青島明達爾管理咨詢有限公司 青島藍海股權交易中心有限公司 山東青島 266000)
(責編：若佳)
大數據觀后感范文第4篇
一、經濟數據的知識性解讀 所謂知識性解讀，指的是教師在教學時，能夠從縱橫兩個視角引導學生對《經濟生活》中的數據進行解讀，讓學生獲取相關的經濟學知識，以達成思想政治課的知識目標。 1.基于縱向視角的知識性解讀。從縱向視角對經濟數據進行知識性解讀，強調的是對一定的經濟數據進行歷史性考察，并據此解讀出相應的經濟學知識。如對教科書第10頁“2010年4月8日人民幣對美元的匯率中間價為682. 59，2013年4月8日人民幣對美元的匯率中間價為626.5”這一數據，我們的歷史性考察分兩步：首先是選擇四個典型的歷史時期來考察匯率情況。一是1953年到1972年，國家實行計劃經濟，實行嚴格管制和固定不變的匯率政策，使人民幣對美元的匯率基準價長期穩定在246.1上。二是1981年至1993年，國家實行對外開放，發展社會主義市場經濟，為扶持出口，增加外匯收入，人民幣對美元的匯率基準價控制在149和195.8之間。其中1985年至1993年國家為平衡國際收支，實行官方牌價與外匯調劑價格并存的政策，使人民幣對美元的匯率基準價由293.6逐漸上升到576.2。三是1994年至2005年，為進一步完善發展社會主義市場經濟體制，國家逐步形成了以市場供求為基礎的、單一的、有管理的浮動匯率制。人民幣對美元的匯率基準價保持在835與819間浮動。四是2005年7月21日起至今，實行以市場供求為基礎的、參考一藍子貨幣進行調節、有管理的浮動匯率制度。人民幣對美元的匯率基準價水平由797上升到619，并呈穩中有升的特點。其次，在上述四個時期考察的基礎上，我們可引導學生解讀出這樣一些基本的經濟學知識：一是我國的匯率政策是為適應并促進不同時期經濟社會發展的需要而制定的，期間經歷一個由嚴格管制向市場逐漸過渡的歷史過程，并呈日趨市場化開放化的發展趨勢。二是匯率是以另一國貨幣來表示的本國貨幣的價格，其高低最終由外匯市場決定，但同時也會受到國家政策等因素的影響;三是一國匯率數據的變動會對該國經濟發展和居民生活帶來一定的影響。我國人民幣匯率總體呈上升趨勢，這對我國經濟發展和人民生活既有利也有弊，需要我國防范匯率風險等。 2.基于橫向視角的知識性解讀。從橫向視角對經濟數據進行知識性解讀，強調的是對經濟數據橫向間的各類關系進行分析，并解讀出其中所蘊涵的經濟學知識。如對教材第66頁“財政收入”這一數據，我們的知識性解讀也分兩步進行：首先將教材上“2012年財政收入”來源項目細化，并選擇典型項目進行橫向分析。一是分析財政收入、稅收收入、非稅收收入的數量及關系：2012年財政收入117210億元(不含債務收入)，稅收收入100601億元，非稅收收入16639. 24億元，分別占全部財政收入的85. 83%和14. 20%。二是分析稅收中幾個主要稅種的數量及關系：國內增值稅26415.5億元、國內消費稅7875. 58億元、營業稅15747. 64億元、企業所得稅19654億元、個人所得稅5820. 28億元、關稅103.5億元等，其中國內增值稅已成為我國目前稅收的主要來源，企業所得稅次之，營業稅居第三，然后是國內消費稅和個人所得稅，關稅數量較少。三是分析非稅收收入中主要項目數量及關系：行政事業性收費4579. 54億元、國有企業利潤1154. 02億元、罰沒1559. 81億元等，其中行政事業性收費最多位居第一，而國有企業上交利潤相對比較少，低于各類罰沒收入。四是幾類主要國有企業利潤數量及關系：煙草企業252. 64億元、石油化工企業308.
45、電力企業76. 74億元、煤炭企業106. 54億元、電信企業106. 90億元、電子企業1. 65億元、金融企業0.33億元、轉制科研企業1.88億元等，其中石油化工、煤炭、電力等資源類國有企業利潤占總利潤的42. 61%，而科技為主的國有企業利潤只占總利潤的9.5%。其次在上述分析的基礎上，我們可引導學生解讀出這樣一些基本經濟學知識：一是稅收是依法取得財政收入的基本形式，是財政收入的主要來源。二是增值稅、營業稅、企業所得稅等是國家收入的主要來源，但也直接影響企業的生存和發展。當前的稅收改革特別是“營改增”，對國家稅收總量及企業發展與競爭力影響甚大。三是非稅收收入中行政事業性收費太多，而國有企業上交利潤偏低，與國有經濟的性質、地位及作用不匹配。四是國有企業利潤結構不合理，其中資源類國有企業的利潤占利潤總量過高而科技類國有企業利潤偏低，這表明我國仍需要大力推進經濟發展方式的轉型升級。
二、經濟數據的能力性解讀 所謂能力性解讀，指的是教師在教學時，能夠引導學生運用比較、綜合兩種方法對《經濟生活》中的經濟數據進行解讀，提升學生分析數據和概括數據的能力，以達成思想政治課的能力目標。 1.基于比較方法的能力性解讀。運用比較方法對經濟數據進行能力性解讀，強調的是對不同的經濟數據，依據一定的標準進行相應的比較，以培養和提升學生分析數據的能力。如對教材第82頁虛線框中的“農村居民人均純收入”和“城鎮居民人均可支配收入”數據的能力性解讀，可分下述兩種情況：首先，對同一經濟主體在不同時間點上的數據進行縱向比較性解讀，以培養學生縱向分析數據的能力。如可將教材82頁上“農村居民”和“城鎮居民”兩類經濟主體的經濟數據，分別補充上2013年和2014年的最新數據，形成下述比較表格： 依據上述表格數據，引導學生分別分析從2009年至2014年農村居民人均純收入和城鎮居民人均可支配收入數據變動的特點：城鄉居民人均收入逐年增加，但農村居民收入增長速度快于城鎮等。其次，對同一時間點上不同經濟主體的數據進行橫向比較性解讀，以培養學生橫向分析數據的能力。我們同樣可依據上述表格，引導學生分析我國在2009年至2014年期間，每年農村居民和城鎮居民人均收入數據的差異情形：城鎮居民收入高于農村居民，絕對差距數據在拉大等。 2.基于綜合方法的能力性解讀。運用綜合方法對經濟數據進行解讀，強調的是在一定的范圍內對不同經濟主體的經濟數據進行相應的綜合，以培養學生的數據概括能力。一般我們可選擇兩種主要范圍展開綜合性解讀：首先就同一教學單元中的經濟數據進行綜合性解讀，以培養學生從單元經濟數據中概括出相應結論的能力。如對第二單元“生產、勞動與經營”中的主要數據，我們按照因果聯系的邏輯原則，將“我國主要產品產量居世界位次”、“城鄉居民儲蓄存款余額”、“儲蓄存款利息和股票價格”、“投資理財的分配數額”、“保險理賠數額”等數據進行綜合，形成下述數據體系：依據上述體系，引導學生對①②③④四組原因結果關系進行概括，可得到這樣的結論：隨著我國我國經濟不斷發展、經濟實力不斷增強，居民儲蓄余額不斷增加，同時由于國家經濟的發展和居民儲蓄余額的增加，會引起居民投資理財途徑的多樣，而這會進一步提高了居民的儲蓄余額和國家經濟的發展，由此在居民投資與國家經濟發展間形成了相互促進的良性互動?？傊?，一國經濟的發展與投資間存在著密切的關系，需要我們正確地處理。其次對教材中不同單元中經濟數據進行綜合性解讀，以培養學生從不同單元經濟數據中概括出相應結論的能力。如對第二單元“生產、勞動與經營”和第三單元“收入與分配”中的眾多數據，我們同樣可依照因果聯系的邏輯原則，進行綜合，形成下述綜合體系： 依據上述體系，引導學生對①②③④⑤⑥六組原因結果關系進行概括，可得到這樣的結論：第一，隨著我國經濟的發展，不僅帶來居民投資增多和日趨多樣，而且還促使國家財政收入、企業收入和居民收入不斷提升及財政支出數量的增加。第二，我國居民投資和財政投資的增加，必然促進我國經濟的發展。第三，國家財政收入的增加、企業利潤、居民收入的不斷提升，也必將推動我國經濟的發展。第四，在國家財富一定情況下，投資的增加會引起收入的減少，而收入的增加會引起投資的減少，兩者存在此消彼長的關系。第五，國家、企業和個人之間收入分配結構的變化會影響國家經濟的發展，同樣國家投資結構和居民投資變動也會影響國家經濟的發展?？傊?，一國經濟的發展既需要投資的作用，也需要消費的作用，因此必須協調好投資與消費的關系，實現經濟的轉型與持續發展。
大數據觀后感范文第5篇
顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對于企業的運轉至關重要，但是其他數據也擁有轉化為價值的力量。一段記錄人們如何在您的商店瀏覽購物的視頻、人們在購買您的服務前后的所作所為、如何通過社交網絡聯系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應商喜歡的收款方式……所有這些場景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的棱鏡觀察，將其與其他數據集對照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發生天翻地覆的轉變。
大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
“大數據”這個術語最早期的引用可追溯到apache org的開源項目Nutch。當時，大數據用來描述為更新網絡搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數據集。隨著谷歌MapReduce和Google File System (GFS)的發布，大數據不再僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。
早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪 潮的華彩樂章”。不過，大約從2009年開始，“163大數據”才成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，數據又并非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。
大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
大數據觀后感范文第6篇
2、工程教育認證背景下光電信息科學與工程專業的畢業要求與課程體系設置
3、本刊理事單位最親書目
4、大數據時代的信息文化研究
5、基于產教融合的農業院校環境專業應用型拔尖人才培養模式的探討
6、基于擬態計算的高效能大數據應用平臺構建研究
7、北美士族研究傳統的演變
8、域外法學方法論論著我國大陸傳播考略
9、海洋漁業科學與技術卓越農林人才培養方案優化改革探索
10、地方應用型本科院校人才培養質量保障體系的構建
11、中國科學技術大學新生“科學與社會”研討課的實踐與探索
12、《生命科學與健康》課程教學效果的調查與研究
13、“學科大類—專業方向—綜合提升”海洋科學專業課程體系研究
14、以專業規范為指導,科學構建計算機專業人才培養體系
15、基于CDIO的云計算與大數據課程教學體系構建
16、材料科學與工程專業導論課的定位與教學體系構建
17、MOOCs背景下我國高等教育教學模式的變革與創新
18、論社會科學的價值選擇與價值中立規范
19、給排水科學與工程專業適應黑臭水體技術發展的課程改革設想
20、面向非計算機專業的人工智能導論課程建設與探索
21、環境專業《自然保護概論》課程存在的問題與對策探討
22、淺談小學英語教學的生活化
23、關于大學課程建設與改革的理論探討
24、基于校企地三方合作的大數據人才培養模式研究
25、地域認同度與大學生人際交往的關系
26、面向國際化的數據科學與大數據專業課程體系建設
27、我國犯罪學本土發展的整體性
28、基于校企協同育人模式的數據科學與大數據技術專業人才培養研究
29、再論我國心理學的分化現象
30、PISA科學素養測試對生物學學科核心素養測評的啟示
31、通識教育背景下數據科學課程建設路徑探析
32、“互聯網+”背景下大學教學文化探析
33、大數據工程教育的探索
34、高校公共藝術教育現狀與對策研究
35、新形勢下給排水科學與工程特色專業建設探討
36、基于“通專融合”的通識課程教學改革研究
37、大數據創新人才培養模式的探索與思考
38、會計理論課程教學內容的結構分析與分層設計
39、新文科背景下大數據管理與應用專業培養特征的內容分析
40、用面向科學思維的教學方法改進計算機圖形學課程教學
41、基于大工程教育理念的電氣信息類專業課程探討
42、數據科學與大數據專業和統計學專業的比較研究
43、計算機專業大數據方向課程群建設研究
44、信管專業的現狀與改革
45、構筑激發學生科研興趣的橋梁
46、《墨經》絕學研究的科學方法論
47、大數據時代數據科學課程建設與人才培養的探索
48、內容驅動的高校專業課程思政教學
49、儀器科學與技術學科研究生培養模式改革研究