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RIT为非专业背景学生提供强实操性计算机课程

RIT(罗切斯特理工大学)Rajendra Raj教授和Liu Xumin副教授获得了美国国家科学基金会(NSF)的奖项,该奖项旨在为非计算机专业的学生开发实操数据科学课程。该课程将首先在RIT提供,然后在全国范围内提供,广泛促进人们的计算机技能储备。

左:Liu Xumin副教授   右:Rajendra Raj教授

RIT计划在2021年秋季开始提供这门新的数据科学原理课程。来自不同专业背景的学生均可从这门课程中学习如何从与他们专业相关的数据中提取关键信息以及创建模型,同时不需要他们具备相关的编程知识。

对数据科学知识的需求已从计算扩展到许多以数据驱动的学科,包括商业,工程学,科学,医疗保健和人文科学等。根据IBM的一项研究,今年美国数据科学和分析职位列表的数量将增长到约270万,除非大学开始向非计算专业的学生教授数据科学专业知识,否则这个需求将无法满足。

Liu和计算机科学教授Rajendra Raj获得了NSF近30万美元的赠款,用于开发对象为非计算机专业背景学生的课程。面临的挑战是创建一个不需要懂编程或相关数学知识为前提的课程。

Liu说:“是我读小学的女儿启发我开发这门课程。当时她正在做一个研究睡眠和电子游戏时间有关的项目。我意识到,仅因为不懂使用R或Python这样的语言进行编程,就阻止了人们分析数据和解决问题,这是不应该的。

为了解决这个问题,教授们正在创建数据科学学习平台,这是一个基于Web的图形用户界面(GUI),用户可使用数据科学工具进行查询并分析数据,而无需进行编码。此平台还将通过实时代码演示和沙盒来讲授数据科学的计算机应用。平台还将包括一个帮助中心,解释不同的计算机科学和数据科学术语,还将具有内部数据集以及用户上传自己的数据的功能。

RIT将向Golisano计算和信息科学学院以外的学生开放数据科学原理课程。教授们有信心,学生们在课程中必然会发现这些技能可大大帮助他们自身专业的学习和发展。

“例如,健康科学专业的学生可用数据科学来处理和分析大规模电子健康记录,从而迅速发现对诊断和治疗有用的威胁生命的模式,” Liu说,“商科学生可以利用数据科学技能来最终确定明智的财务决策并获得竞争优势。工程师可以利用数据来了解不同模型的影响,并建立最适合的模型。”

为了产生更广泛的影响,RIT教授们还将在其他大学举办教师讲习班。数据科学学习平台将是免费和开源的。此外,还计划在edX(开放式在线教育平台)上为更广泛的受众创建线上版本的课程。

我们相信,这项举措对于大部分的人、大部分领域来说,都是一次重要的促进发展的行动。

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