普開數據2020年暑期第十三屆全國高校師資班（線上直播）圓滿落幕！
8月1日起至8月20日，由普開數據舉辦的2020年暑期第十三屆全國高校師資班（線上直播）開班，來自全國各地高校的800人齊聚線上直播參加培訓，并順利完成了本次培訓的學習任務。
本次學習為每位參訓學員提供大數據人工智能教學實訓平臺賬號、實驗視頻、實驗手冊及相關資源，豐富已開設大數據、人工智能專業院校的課程體系。
專題一：Python數據采集、分析與可視化
課程簡介
通過大量案例快速介紹Python運算符、表達式、內置函數，列表、元組、字典、集合，選擇結構與循環結構，函數定義與使用，字符串與正則表達式等內容。學習完這些基礎內容之后，重點學習文本文件操作、json文件操作、CSV文件操作、Word文件操作、Excel文件操作、網絡爬蟲原理與應用、numpy數組運算與矩陣運算、pandas數據分析、matplotlib數據可視化以及sklearn機器學習等方面的內容。
課程特點
1、報名贈送全部PPT和案例源代碼、實驗錄播課及實驗手冊等資源。
2、案例教學，邊講邊練，實戰性強，力爭讓每位學員掌握所學內容。
專題二：深度學習實戰開發
課程簡介
課程強調動手操作；內容以代碼落地為主，以理論講解為根，以公式推導為輔。共10天20小時直播，實驗錄播10小時，講解深度學習、Python數據分析、機器學習算法、目標檢測、強化學習、知識圖譜等核心技術，從根本上解決如何使用模型、優化模型的問題；每次課中，首先闡述算法理論和少量公式推導，然后使用真實數據做數據挖掘、機器學習、深度學習的數據分析、特征選擇、調參和結果比較。
課程特點
1、全案例教學，邊講邊練，實戰性強，助教輔導，力爭讓每位學員掌握所學內容。
2、提供全部課程文檔，案例程序源碼，以及課程源碼。
專題三：計算機視覺案例及實戰
課程簡介
機器視覺是人工智能技術最經典的技術，起步早，發展成熟，在識別、定位、測量、分揀等當面都有相當成熟的應用。機器視覺技術主要包含圖像識別與目標偵測，本課程主要就是介紹這兩個方面的基礎內容；從圖像處理，到圖像特征抽取，到特征學習，主要介紹了基于卷積神經網絡的一些機器學習算法及其簡單應用。本課程主要以編程實現為主，用來強化機器視覺的理論與應用認知。
專題四：自然語言處理應用實戰
課程簡介
《自然語言處理》課程是python機器學習和深度學習的進階課程，通過學習這門課程，你會了解自然語言處理的基本概念和應用場景，掌握通過python來對語音或文本進行處理、并利用機器學習和深度學習算法進行建模，解決人機對話、機器翻譯、情感分析和語音識別等實際問題。
本課程主要培養訓練學員掌握python實現中文自動分詞，詞性標注，句法分析，自然語言生成，文本分類，信息檢索，信息抽取，文字校對，問答系統，機器翻譯，自動摘要，文字蘊涵。
課程特點
1、課程涵蓋10+實戰項目，且側重技能不同，學員的知識體系會更加全面。
2、從傳統NLP技術到基于深度學習的NLP技術，幫助學員理解技術深層次的本質關系。
專題五：區塊鏈基礎與應用實戰
課程簡介
通過介紹數字貨幣案例比特幣及其系統運行的原理，使學員了解區塊鏈的概念和思想。進而通過對區塊鏈主要技術的學習，主要包括：分布式理論，共識算法，加密算法，網絡通信等技術，掌握區塊鏈技術的核心特點。在此基礎之上通過學習區塊鏈2.0的以太坊和智能合約的相關知識和案例，掌握智能合約的概念和使用方法。最后課程介紹區塊鏈3.0的探索和落地應用，關于聯盟鏈的開發實踐。
課程特點
1、從實戰的角度對區塊鏈技術進行理解和剖析，結合數字票據、供應鏈金融、電子存證等實際案例分析和探討區塊鏈技術的應用場景。
2、提供全部課程文檔，案例程序源碼，以及課程源碼。
專題六：大數據基礎及實戰
課程簡介
《大數據基礎及實戰》是一門重要的大數據技術入門課程，為學習者搭建起通向“大數據知識空間”的橋梁和紐帶，為學生在大數據領域“深耕細作”奠定基礎、指明方向。課程將系統講授大數據的基本概念、大數據處理架構Hadoop、分布式文件系統HDFS、分布式并行編程模型MapReduce、基于內存的大數據處理架構Spark、大數據在互聯網、生物醫學和物流等各個領域的應用。在Hadoop、HDFS、MapReduce、Spark等重要章節，安排了實踐操作，讓學習者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。
課程特點
1、報名送培訓全部PPT和實驗手冊文檔源代碼以及習題。
2、邊學邊練，實戰性強，力爭讓每位學員掌握所學內容。
工程教育認證新版補充標準發布
關于印發《工程教育認證專業類補充標準的公告》
工程教育認證通告[2020]第3號
中國工程教育專業認證協會組織修訂了《工程教育認證專業類補充標準》，經中國工程教育專業認證協會第一屆理事會2020年第二次（通訊會議）審批批準，現予印發，自2021年認證專業開始使用。
中國工程教育專業認證協會
2020年6月22日
普開數據工程教育認證寶–促進工程教育改革，助力工程教育人才培養！
2020年3月24日，由普開數據主辦的工程教育認證在線視頻專題會議成功舉行，來自全國各地的合作伙伴約200余人，首次嘗試線上云聚會，共同傾聽并探討工程教育認證的相關問題，為后續順利開展工程教育認證工作奠定了基礎。
會上，普開數據總經理葉剛先生首先發言，他提到，在我國加入《華盛頓會議》的背景下，實施工程教育專業認證，是教育部“十二五”期間“本科教學工程”的重要內容之一，是我國高等學校推進工程教育改革的重要舉措，也是工程教育國際化的重要標志；其次，重點講述了工程教育認證的流程、認證存在的問題及應對的策略，通過軟件、培訓、咨詢、服務等一體化的流程將認證工作信息化，從而為高校開展工程教育認證提供了便捷之路。
隨后，普開數據副總經理劉生老師首先針對高校在工程教育認證過程中遇到的一系列問題，從專業角度向我們介紹了工程教育認證的輔助工具-認證寶，通過講解認證寶的應用場景，達成了數據圖形化、認證功能的產品化、認證體系的矩陣化、自評工作的系統化；接著又以工作流程為切入點，詳細闡述了專業負責人、管理員、教師等三種角色的功能，通過劉老師詳細的介紹讓大家對工程教育認證寶有了深入系統的認識，也讓對復雜的工程教育認證流程的高校教師們不再抱以敬畏之心。
最后，普開數據總經理葉剛先生做了總結，通過開展工程教育認證研修班的方式，以學生為中心進行現場指導，由淺入深，循序漸漸，逐步搭建核心課程體系，有利于培養學生解決復雜工程問題的能力；會議的最后，進行了在線互動環節，葉剛總經理對觀眾的疑問進行了逐一解答。
工程教育專業認證解決方案的輔助工具—-普開數據工程教育認證寶
普開數據在研究眾多的認證案例和請教多位工程認證行業專家的基礎上，建立了自己的科研團隊、開發團隊、實施團隊，研發出了一套應用于工程教育認證的系統——工程教育認證寶。
工程教育認證寶以“華盛頓協議”為指導思想，以OBE理念為行動方針，結合多個工程教育認證案例，幫助學校制定本科專業培養方案，建立課程與畢業要求的支撐，實現專業畢業要求達成度的自動評估和持續跟蹤，為學生、教師、專業負責人和管理者服務。
認證寶是以學生為中心、產出導向為指導、持續改進為方針、解決復雜工程問題為目標，為高校提供工程教育認證的系統化解決方案，全方位智能化支撐工程教育認證需求。
該平臺面向工程類、師范類、醫學類專業的用戶。目前已經在全國多個專業進行測試和應用，并得到積極地反饋。工程教育認證寶充分將教育認證過程產品化、系統化，將認證工作數據可視化，讓認證工作簡潔、專業、高效、智能。
工程教育認證是我國高等教育質量保障體系和推進我國工程師注冊制度的重要組成部分，是國際工程教育學歷互認和工程師互認的重要基礎。 未來，普開數據也將繼續通過“工程教育認證寶”，在行業內發揮好示范、引領的作用，與高校、企業開展深度產教融合，實現學生就業競爭力與學校打造特色專業的雙贏，為國家建設“雙一流”助力。
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