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LGR-KJ04A型 大数据会计实训室综合建设方案

品牌:理工伟业 咨询电话:010-82827827 82827835

一、建设思路

本方案建设依据财会、大数据、人工智能专业的特点,以“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实践”为核心,采用“理论+实践+应用案例”模式。从基础到进阶再到提高,由易而难、循序渐进,逐步提升学生的学习技能和实践水平,提高“学”的质量和成效。
在教学方式上,提供了一站式教学服务,可满足用户备课、授课、课堂互动、课后作业、课程考核、实训拓展、教学考试和教学分析全过程教学,并且针对不同学习程度的用户定制打造实验学习环境和课程体系,让教学更简单,更高效。
在科研实践方面,提供在政府企业应用过的财会平台,及教学成果化的工程案例,帮助学生在实践中学习最新技术,积累行业经验,了解工程项目痛点;为科研和就业提供便利。
师资的建设也至关重要,在智慧财会方向,提供不定期的师资培训服务,培养一支拥有高质量的师资队伍。

二、智慧财会教学实训平台

智慧财会教学实训平台采用B/S架构,利用先进的云计算、大数据和人工智能理念,融合财会专业知识,搭建面向智慧财会教育的一体化教学平台,产品将对教学资源、实验环境和工具、教学流程、虚拟化支撑云平台和硬件资源进行整合和重建,从高校教学管理者、专业负责人、课程负责人、教师和学生等多维角度上,打造专业化人才定制培养服务平台。

三、智慧财会数智实践平台

智慧财会数智实践平台是一款面向财会行业的集成大数据开发、数据挖掘、数据可视化等功能的综合性科研实训系统。平台内置多种智慧财会场景,将人工智能算法及数据分析图表等功能代码模块化,通过用鼠标拖拽的方式即可便捷的构建智慧财会开发流程,实现智慧财会应用开发。旨在为高校提供智慧财会可落地的实验实训及部署环境,提升学生对数据的实际应用能力。结合高校的智慧财会理论教学,帮助学生成为拥有实践经验的应用者,让学生能够真正掌握智慧财会科研能力,提升学生的综合市场竞争力。
智慧财会数智实践平台采用B/S架构,支持自适应布局和任意终端的缩放;支持直接使用浏览器登录访问,实验开展不受空间限制,在网络联通情况下即可访问系统开展实验。

四、智慧财会课程

1、课程清单

序号

课程名

课程内容

1

Python程序设计语言

Python基础环境搭建、Python基础语法、函数、雷和对象、Python文件和数据库、Python排序算法等

2

数据库技术应用

MongoDB数据库、SQL数据分析预处理、MySQL数据技术与应用等

3

R语言

R语言编程基础、R语言综合应用、R语言算法实现等

4

数据挖掘与机器学习

线性回归、逻辑回归、决策树分类、聚类分析、KNN近邻分类、支持向量机、朴素贝叶斯、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、集成学习等

5

计算机辅助审计技术

计算机辅助审计技术概述、审计数据采集技术、审计数据预处理技术、审计数据分析技术

6

基于Python的财经数据分析与可视化

Python数据处理、数据分析、数据可视化展示等

7

非结构化工程数据采集与挖掘分析

工程审计数据采集处理概述、OCR信息识别提取、非结构化文档信息提取、非结构化工程审计数据处理综合实训等

8

信息系统审计

信息系统审计概述、信息系统审计基本概念、信息系统审计内容与方法、IT治理、信息系统一般控制及审计、信息系统应用控制及其审计、信息系统开发与获取审计、信息系统运营与维护审计、信息系统审计综合案例等

9

大数据审计

数据审计概述、大数据采集、存储与处理技术、大数据审计技术与工具、大数据审计实务案例等

10

智能审计

智能审计概述、智能审计技术方法、智能审计技术应用与案例等

11

数字化审计

数字化审计概述、数字化审计技术方法、数字化审计工具、数字化审计作业、数字化审计管理、数字化审计分析综合案例等

12

基于数据库的财务数据分析

数据存储与数据库、MySQL DDL操作、MySQL DML操作、数据分析技术基础、数据分析技术(初级)

13

基于Python的财务数据分析

Python编程技术、数据清洗与预处理、数据可视化、财务数据分析应用、财务数据分析综合实战

14

基于大数据的财务数据分析

大数据分析基础、大数据ETLHive数据分析、Presto数据分析、Spark SQL数据分析、大数据智能分析、财务大数据综合实战

五、平台优势

1、高质量的财会课程,赋能智慧财会教育
依托中国审计高等教育发源地之一的南京审计大学师资力量,及世界头部会计事务所普华永道,将大数据、人工智能等数字技术与财会知识相结合,为课程质量提供有力的保证;实训课程来源于实际的智慧财会项目工程,将行业经验沉淀到校园。
2、打通教学和行业,构建财会人才培养生态
实验室将教学体系与行业工程相融合,既可以从成熟的行业工程应用和项目中,将财会行业成功的数字化和智能化经验转化为教学实验成果,完善智慧财会教学体系;又可以将实验室培养的人才、快速的适配到企业,反哺财会行业,为行业的数智化升级提供人才储备;同时科研实训平台也为学校承接外部产业项目提供稳定、便捷的保障。
3、体系化的课程及实践资源兼容性
平台提供丰富的、体系化的智慧财会课程资源,包含大数据、人工智能、云计算等技术领域与财会行业的融合。另外也提供财会行业的经典数据集、海量算法模型、各领域的实训项目案例,帮助用户解决课程代码难以衔接,高质量的数据集不易获得,没有大体量的数据集进行模型训练,缺少算法模型以及学习优秀的行业领域项目等问题。
4、行业实战打磨,积累丰富的产业技术和经验
实验室不仅具备面向教育场景的科研实训平台,也可以进行工程开发,平台应用于智慧财会项目,为财会企业数智化升级提供了数据分析、疑点挖掘的服务。产业项目经验和技术的积累,转换为最新的行业算法、实训案例、场景模板反哺高校,将财会行业数字化转型过程中最新的技术、实践的经验、遇到的问题转化为知识传递给高校,更好的赋能智慧财会相关专业。
5、简单易用(图形化界面拖拽式建模),助力智慧财会知识落地使用
方案简化了传统数据分析/挖掘的过程,将算法及相关功能代码组件化,通过用鼠标拖拽的方式及图形化界面配置来构建数据挖掘模型,并实现模型的发布、管理,轻松完成数据挖掘、数据分析工作。通过提供并行化的高效数据挖掘工具,可以实现一站式建模、评估、部署。提高智慧财会项目落地速度,降低数据挖掘落地成本。让用户能够快速从数据获得决策智慧。
在智慧财会数智实践平台中,每个建模步骤都是一个组件,每个组件接受若干输入,并且产生输出。每个组件的输出可以作为其他组件的输入,这样,整个建模过程就可以形成一幅有向无环图。在建模的过程中,会有很多尝试性的步骤。从而实现让学生用最短的时间测试出相应项目最有效的算法模型,为将来踏入社会能为企业创造高产值以及提升工作率打下坚实基础。
6、可拓展性强,支持用户自己开发或调优算法
实验室平台具备灵活的适应能力、可扩展能力,支持二次开发,并且在设计开发时就充分考虑接口的标准化、协议的标准化。
平台为数据导入和导出、数据转换、模型算法、模型评估和部署方面增加新的应用提供了良好的扩展性,可以轻松增加新的数据挖掘算法、数据处理过程组件、特征工程、模型评估方式。

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