会议通知:第1届全国高校大数据教学研讨会

第1届全国高校大数据教学研讨会

时间:2017年5月13日(周六)上午9点到下午6点

主办单位:

教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会

承办单位:

人民邮电出版社LOGO


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研讨会简介

国家十三五规划纲要明确提出“实施国家大数据战略,推进数据资源开放共享”,为我国在大数据领域的未来发展绘制了宏伟的蓝图,开启了我国大数据发展的新时代。推动大数据发展离不开大数据相关人才的支撑,当前大数据发展最大的瓶颈在于大数据人才的紧缺。国内高校承担着为国家培养大数据人才的重任,尽快形成成熟完善的培养方案、课程体系、系列教材、课程师资和实训平台等,是各大高校共同关注的热点问题。为了进一步推动大数据专业人才培养和课程体系建设,第1届全国高校大数据教学研讨会将于2017年5月12日(周五)至13日(周六)在厦门大学举办,本次研讨会由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会主办,厦门大学、厦门理工学院、贵州师范大学、人民邮电出版社承办。特邀请各高等学校选派大数据教学负责人和骨干任课教师参加本次研讨会。

(一)会议名称

第1届全国高校大数据教学研讨会

(二)时间地点

注册报到:2017年5月12日(周五)全天,在“闽南大酒店”注册报到。

研讨会:2017年5月13日(周六)上午9点到下午6点,厦门大学克立楼报告厅

(三)会议组织

主办单位:教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会
承办单位:厦门大学、厦门理工学院、贵州师范大学、人民邮电出版社
协办单位:科技谷(厦门)信息技术有限公司、福建中锐网络股份有限公司、南京中新赛克科技有限责任公司

(四)报告内容

  • 大数据人才市场需求分析;
  • 大数据技术专业申报经验分享;
  • 大数据技术专业学科建设和课程体系建设;
  • 数据挖掘课程教学资源和经验分享;
  • 数据可视化课程教学资源和经验分享;
  • 数据科学课程教学资源和经验分享;
  • 大数据技术原理与应用课程资源和经验分享;
  • Spark课程资源和经验分享;
  • 大数据人才评价标准与体系;
  • 大数据实训平台建设;
  • 大数据系列教材研发计划;
  • 大数据教学和科研案例等资源建设方案;
  • 校企合作大数据人才培养。
 (五)报告嘉宾

北京大学“百人计划”研究员、北京大学信息科学技术学院博士生导师  袁晓如 研究员

中国科学院研究员、中国科学院“百人计划”学者  朱廷劭 博士

华东师范大学数据科学与工程学院教授、海量计算研究所副所长、上海市高可信计算重点实验室副主任   钱卫宁 教授

贵州师范大学大数据与计算机科学学院院长  苏明 教授

同济大学计算机科学与技术系副教授、中国计算机学会教育工作委员会委员  王伟 副教授

科技谷CEO、厦门大学客座教授、中国大数据产业生态联盟专家委员会专家委员  陈思恩 博士

中国计算机学会数据库专业委员会委员、南京中新赛克科技有限责任公司  卢云川 副总裁

高校实验室建设资深专家、福建中锐网络有限公司产品部负责人  赵兴奎 总监

厦门大学计算机系助理教授、中国高校大数据课程公共服务平台负责人  林子雨 助理教授

特邀嘉宾与报告内容简介
研讨会邀请了国内高校大数据教学领域具有丰富理论和实践经验的知名教师,与大家分享大数据专业建设思路和大数据教学经验、方法,并邀请业界专家分享面向高校的大数据教学实验方案和平台。
特邀报告嘉宾:袁晓如  研究员(北京大学)
袁晓如 研究员(北京大学)

报告题目:数据可视化与可视分析
报告摘要:在大数据时代,拥有大量的数据并不等于获得相应价值。和其他分析手段不同,可视化和可视分析利用人类视觉感知的高通量特点,通过图形和交互的形式表现信息的内在规律及其传递、表达的过程,充分结合人的智能和机器的计算分析能力,将人的因素积极引入分析过程是人们理解复杂现象,诠释复杂数据的重要手段和途径。在数据数量越来越大,内容越来越复杂的情况下,可视化的数据交互将成为关键的技术和工具。报告中将结合自2008年来在北京大学开设的可视化课程与全国可视化暑期学校的实践,讨论可视化与可视分析的最新发展以及在教学研究中面临的主要任务和挑战 。
嘉宾简介:袁晓如,北京大学信息科学与技术学院研究员,博士生导师。现任信息科学中心副主任,北京大学学科研究部副部长。2006年博士毕业于美国明尼苏达大学计算机科学系,长期专注于可视化与可视分析的研究,针对数据挑战,从理论、方法、应用系统实现多方面开展可视化与可视分析研究。在IEEE VIS, IEEE TVCG, EuroVis, PacificVis等重要国际可视化会议以及期刊上发表70余篇论文。关于高动态范围可视化的工作获2005年 IEEE Visualization大会最佳应用论文奖。2013年来六次在IEEE VIS可视化大会VAST Challenge 竞赛中获奖。多次担任IEEE VIS, EuroVis, IEEE PacificVis等国际可视化会议程序委员会委员。2015,2016年IEEE VIS Poster主席,2017年 IEEE VIS会议科学可视化论文主席,2016年IEEE PacificVis论文主席,2009年PacificVis组织委员会主席。共同创建中国可视化与可视分析(ChinaVis)大会。任《计算机辅助设计与图形学学报》,《数值计算与计算机应用》,Journal of Visualization (Springer), JVLC 等国内外期刊编委,IEEE TVCG,IEEE CG&A客座编辑。中国计算机学会(CCF)杰出会员,杰出讲者,大数据专家委员会委员。

特邀报告嘉宾:朱廷劭 博士/研究员(中科院)
朱廷劭 博士/研究员(中科院)

报告题目:行为大数据挖掘及其在心理学的应用

报告摘要: 互联网时代的到来,尤其是在线社交网络的普及,将普通人的日常行为以空前的规模和精细程度记录到电子环境中,形成了网络行为大数据,为个性心理研究提供了前所未有的机遇。我们对反映个性特征的社交网络文本开展词汇学研究,运用数据挖掘构建利用社交网络行为预测用户个性心理特征的计算模型,并开始尝试将模型预测作为测量手段运用于个性心理学研究。这些初步工作,为网络技术支持下个性心理研究的纵深化、精细化发展做了铺垫,并开始显露出巨大的应用潜力。

嘉宾简介朱廷劭,男,1971年生。研究员,博士生导师,分别于1999年中国科学院计算技术研究所和2005年加拿大Alberta大学获博士学位。朱廷劭及其团队开展心理与行为科学大数据的交叉研究,构建了完善的行为和内容特征体系,建立了针对线上线下行为数据的机器学习预测模型,实现了对用户心理特征的及时有效的识别,为心理学研究提供了新的思路。先后主持承担国家自然科学基金委面上项目、科技部973和863、中科院A类先导专项等多项研究课题,发表论文60余篇。

特邀报告嘉宾:钱卫宁(华东师范大学)
钱卫宁 教授(华东师范大学)

报告题目:数据科学与工程专业课程体系建设:探索与思考
报告摘要:在国家推动“互联网+”行动计划并将“大数据”上升为国家战略的大背景下,培养具有创新精神,具备数据科学思维,具备实施数据管理和分析、应用的专门技术能力的人才,为信息技术、金融、电信、能源、电力、安全、互联网等技术和应用领域输送专业技术人才,为数据科学与工程相关领域的研究输送具备扎实理论知识基础和较强动手实践能力的研究生,已是高校信息技术和计算机技术相关学科和专业建设的重要任务。我们从三年前开始讨论和准备,以让学生具备成为“系统架构师”和“数据科学家”所需的基础理论和专门知识为目标,尝试梳理和综合计算机、统计、图书情报等相关专业的教学内容,建设数据科学与工程专业。报告将分享课程体系建设中所开展的工作以及对数据科学与工程专业发展的思考。
嘉宾简介:钱卫宁,男,1976年出生,现任华东师范大学数据科学与工程学院教授,上海市高可信计算重点实验室副主任。分别于1998年、2001年、2004年在复旦大学获得计算机科学与技术学士、硕士与博士学位(理学)。担任了中国计算机学会数据库专业委员会常务委员,他是ACM SIGMOD会员,IEEE会员,SIGMOD China Chapter委员。曾主持多项国家科研计划课题,包括1项国家“核高基”重大研究计划项目课题、1项国家自然科学基金重点项目,以及5项国家自然科学基金面上和青年项目。曾担任了IDA Journal的编委委员(2007-2008),WISE 2012/2013/2014挑战赛共同主席(Challenge Co-Chair),以及KDD 2013、ICDE 2009/2010/2012等重要国际学术会议的程序委员会委员(program committee member),他还曾担任VLDB Journal、IEEE TKDE、KAIS、WWWJ、Computers and Geosciences、Information Science Journal和软件学报、计算机研究与发展等学术期刊的审稿人(reviewer)。参与翻译了《海量数据分析前沿》和《Hadoop权威指南》(第2版和第3版)。在国际和国内重要学术会议和学术期刊,包括SIGMOD、ICDE、WWW、SDM、CIKM、CCGrid、DASFAA、KAIS、WWWJ、FCS、JCST等,发表了50多篇高质量的学术论文。入选了2012年度教育部“新世纪优秀人才支持计划”,曾入选2004年度上海市“青年科技启明星”计划。研究兴趣为面向互联网应用的数据管理系统、可扩展事务处理,以及海量数据管理与分析。

特邀报告嘉宾:王伟(同济大学)
王伟  副教授(同济大学)

报告题目:如何建设大数据与数据科学通识实践类课程
报告摘要:大数据和数据科学已经成为一门专门的学科,越来越多的高等院校已经开始建设自己的大数据和数据科学教研平台。本报告结合实际的教学经验,探讨如何将大数据和数据科学作为一门通识实践课进行教学,包括:数据科学和通识博雅理念的结合、课程体系和授课内容、微信公众号教学平台的建设、大数据和数据科学实训平台的建设经验、以及相关案例分享等。期望能够带给大家一点启发,推动和促进我国大数据和数据科学的教育改革。

嘉宾简介:王伟,毕业于同济大学计算机科学与技术系,获博士学位,现为同济大学计算机科学与技术系副教授,硕士生导师,CCF高级会员,CCF教育工作委员会委员、CCF体系结构专委会委员、CCF形式化方法专业组委员、上海计算机学会体系结构专委会委员、上海计算机学会理论计算机专委会委员。美国Wisconsin大学Madison分校作高级访问学者,美国Florida大学作CSC访问学者。研究方向为分布式并行计算、云计算和大数据处理。

特邀报告嘉宾:陈思恩(科技谷CEO)

陈思恩 博士(科技谷CEO,厦门大学客座教授)

报告题目:构建大数据人才培养和大数据实践平台的生态系统
报告摘要
:随着大数据技术的快速发展,大数据应用在大众生活和工作中起着越来越大的作用,大数据技术正在从少为人知的技术主题转变成了更多人使用的管理工具,其大数据人才需求在不断增加。作为专业从事大数据研究与开发应用的企业,科技谷(厦门)信息技术有限公司依托其厦门大数据研发与教育中心,意将企业中的大数据技术、成功案例及行业的先进以课程的方式推进给高校,提供大数据实训基地,促进高校人才培养。同时,科技谷通过建立实验平台和科研平台,并紧密结合高校和科研机构,意与高校进行大数据理论研究投入生产应用,成为校企合作的重要纽带,建成集人才培养、技术开发、平台对接和成果转化的大数据生态系统。

嘉宾简介:陈思恩,男,厦门大学软件工程硕士、管理学博士、统计学博士后,厦门大学客座教授、清华大数据产业联合会会员、四川省重点实验室(西南财经大学金融智能与金融工程)任特聘研究员、微软认证讲师(MCT)、福建工程学院云计算工程技术中心客座研究员、厦门信息产业和信息化研究院特聘研究员及产业咨询委员会委员、中国大数据产业生态联盟专家委员会专家委员、中国云体系产业创新战略联盟理事会常务理事、广东省大数据创新联盟专委会成员、厦门信息产业与信息化研究院专委会委员。2013年创立科技谷(厦门)信息技术有限公司,担任总裁兼首席执行官,2014年入选厦门市第六批“双百计划”大数据领军型创业人才,2016年中国软件大会上被评为2016中国大数据产业“十大领军人物”,2017年入选第五批福建省引才“百人计划”。

特邀报告嘉宾:卢云川(南京中新赛克公司副总裁)
卢云川 副总裁(南京中新赛克公司)

报告题目:高校大数据发展的困境及建议
嘉宾简介:卢云川,浙江大学学士,清华大学硕士,中国计算机学会数据库专业委员会委员,2000年硕士毕业后加入中兴通信,历任中兴通讯核心网事业部研发经理、项目经理、产品线总工,参与主持GSM、WCDMA、IMS核心网的研发及市场推广工作。2013年加入中新赛克,担任公司研发副总,负责公司战略产品规划、研发、市场推广,特别是大数据产品的规划及市场推广工作。
特邀报告嘉宾:林子雨(厦门大学)

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林子雨   助理教授(厦门大学)

报告题目:高校大数据课程资源建设和教学经验分享

报告摘要:为了加快中国高校大数据课程体系建设,促进中国高校大数据教学水平不断提升,迫切需要加快高校大数据课程资源建设,从而获得中国高校大数据教学事业的长足发展。在本报告中,讲者将以自己在厦门大学主讲本科生课程《大数据技术原理与应用》和研究生课程《大数据处理技术Spark》的实践经验为基础,结合自己编著的《大数据技术原理与应用》和《Spark入门教程》教材,与参会者分享讲者在大数据课程资源建设方面的丰富成果和相关教学经验。
嘉宾简介:林子雨,男,1978年出生,博士(毕业于北京大学),现为厦门大学计算机科学系助理教授,海峡云计算与大数据应用研究中心副主任,厦门大学数据库实验室负责人,厦门大学云计算与大数据研究中心主要建设者和骨干成员,中国计算机学会数据库专业委员会委员,中国计算机学会信息系统专业委员会委员。曾任厦门大学信息科学与技术学院院长助理、晋江市发展和改革局副局长。中国高校首个“数字教师”提出者和建设者,2009年至今,“数字教师”大平台累计向网络免费发布超过100万字高价值的研究和教学资料,累计网络访问量超过100万次。编著出版了中国高校第一本系统介绍大数据知识的专业教材《大数据技术原理与应用》,成为国内众多高校开课教材,并成为京东、当当网等网店畅销书籍。建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台,为教师教学和学生学习大数据课程提供全方位、一站式服务,成为国内高校大数据教学知名品牌,平台每年访问量超过100万次;建设了国内高校首个大数据课程教师培训交流基地,为全国高校培养大数据课程师资力量,截至目前已经顺利完成4期培训,总计有来自全国70多所高校的100余位教师参加了培训交流。主持1项2016年度福建省教改课题和1项2016年度教育部产学合作育人项目。荣获“2016年度中国大数据创新百人”称号。主讲的《大数据技术原理与应用》在线课程自2016年3月在网易云课堂上线以来,一直稳居大数据类课程排行榜首位,学习人数超过2万5千人,99%网友给予最高五星级评价,被众多网友称为“国内难得的经典课程”;承办了NDBC2016全国高校大数据教学论坛,邀请高校大数据教学权威专家和知名教师做报告,吸引了来自全国各地高校的200余位教师参加会议。主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网,并以第一作者身份在《软件学报》《计算机学报》和《计算机研究与发展》等国家重点期刊以及国际学术会议上发表多篇学术论文。作为项目负责人主持的科研项目包括1项国家自然科学青年基金项目(No.61303004)、1项福建省自然科学青年基金项目(No.2013J05099)、1项中央高校基本科研业务费项目(No.2011121049),同时,作为课题负责人完成了国家发改委城市信息化重大课题、国家物联网重大应用示范工程区域试点泉州市工作方案、2015泉州市互联网经济调研等课题。

 注册参会
本次会议所有费用全部进入厦门大学账户,严格接受学校统一财务管理,会议各项支出,严格执行厦门大学相关报销规定。
会务费980元/人,交通费、住宿费自理,参会者可以选择自己预定厦门任何一家宾馆,或者也可以选择入住由会务组统一安排的宾馆(闽南大酒店)。本次会议会务费直接汇入厦门大学账户,会务费发票统一由厦门大学出具。(备注:如果是厦大本校老师参会,请直接用自己的厦大课题经费来交纳注册费,具体交纳方式可以咨询会务组)
请各单位积极组织和推荐相关课程骨干教师参加会议,参加会议的教师请2017年4月30日前将“参会回执”发给会务组联系人,具体汇款账户请见“会议通知”(WORD版本,内含参会回执和汇款方式)。
联系人:夏小云老师  厦门大学数据库实验室
E-mail: xiaxybella@163.com
 
 温馨提示:由于会务费980元是直接交给“厦门大学”学校财务处账户,会务组需要在5月1日到10日之间到厦门大学财务处核对汇款信息,提前找厦大财务处开具发票,因此,请参会老师务必在4月30日之前完成汇款,否则无法在参会当天拿到报销发票。
报到地点:会务组5月12日(周五)全天在闽南大酒店设置报到处,迎接各位参会老师注册报到。
会议地点:厦门大学克立楼报告厅,会务组5月13日(周六)早晨7点30分统一安排班车把参会老师从宾馆接到厦门大学会场。
交通住宿
参会者可以选择自己预订厦门的任何一家宾馆(没有班车接送到厦门大学会场,需要自行前往会场),或者也可以选择入住会务组统一安排的宾馆(会务组有统一安排班车接送到厦门大学会场)。如果需要入住会务组统一安排的宾馆,请参会老师自行和宾馆客户经理刘一民电话联系提前预定房间(预定时请告知宾馆是参加厦门大学举办的第1届全国高校大数据教学研讨会)。宾馆房间数量有限,请参会老师提前预定,宾馆为本次会议提供优惠价格,如果超出报销标准,可以选择和其他老师合住一间。
会议宾馆:闽南大酒店
宾馆地址:厦门市湖滨南路一里26-34号
宾馆主页:www.xmmn.com
预订房间:刘一民  宾馆客户经理  手机:18250832413  电话:0592-5181188 邮箱:rainliu@xmmn.com
注册报到:会务组5月12日(周五)全天在闽南大酒店设置报到处,迎接各位参会老师注册报到。
班车接送:会务组5月13日(周六)早晨7点30分统一安排班车把参会老师从宾馆接到厦门大学会场。
备注:会务组已经和闽南大酒店提前沟通,在预订房间时,请老师告诉宾馆是参加厦门大学承办的第1届全国高校大数据教学研讨会。
闽南大酒店为本次会议提供的会议优惠价 

日期

房型 门市价
(元/间/天)
会议优惠价
(元/间/天)

备注

2017.5.12-5.13

 

经济房 800 280 双早
副楼怡景双床 1000 300 双早
副楼标准大床/双床房 1200 320 双早
主楼高级双床房 1400 350 双早
主楼高级大床 1400 350 双早
湖景大床/双床 1800 400 双早
行政双床房 1800 400 双早
 (备注:以上不同房型数量有限,请提前预定
大会组委会
组委会主席:
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林子雨 厦门大学计算机科学系助理教授
ziyulin@xmu.edu.cn
组委会副主席:
苏明 院长 贵州师范大学大数据学院
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夏小云老师  厦门大学数据库实验室
王琰老师 厦门理工学院
会务组联系人
本届研讨会相关事务请联系:
夏小云老师  厦门大学数据库实验室
E-mail: xiaxybella@163.com