关键词：电子信息学科;大数据技术与应用;研究生;机器学习模型;Python
摘 要：随着人工智能时代的到来，大数据技术作为人工智能的重要一环，其作用愈加重要。因此，相关学科将大数据技术与应用设置为必/选修课程。然而，由于电子信息学科研究生大多来自非计算机及数据科学专业，相关的计算机体系结构、数据库、文件系统、数据仓库及计算模式等知识储备不足，课程也存在教学内容不完善、教学模式局限及考评机制单一等问题，影响课程培养目标的实现与培养质量的提升。基于此，从教学内容、教学模式与考评机制等方面着手，实施基于Python语言案例实践贯通、大数据技术原理讲授为辅、机器学习模型大数据部署应用为落脚点、过程化考核机制相结合的课内外“四位一体”的立体化改革及实践。
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