摘要
以企业对大数据人才的需求为研究对象,采用K-means算法、PCA算法和K近邻算法等,对大数据岗位信息进行了聚类、主要特征分析、分类和分级。从企业对大数据人才需求的角度,建立大数据岗位工程实践能力评价模型,以解决大数据专业教师在工程实践能力主要特征的识别、工程实践能力的分类和分级的量化问题。
This article takes the demand of enterprises for big data talents as the research object,and uses K-means algorithm,PCA algorithm,and K-nearest neighbor algorithm to cluster,analyze,classify,and grade big data job information.This article establishes an evaluation model for the engineering practice ability of big data positions from the perspective of the demand for big data talents in enterprises,in order to solve the quantitative problems of identifying the main characteristics of engineering practice ability,classifying and grading engineering practice ability of teachers in big data major.
作者
童杰
TONG Jie(Department of Software Engineering,Chongqing Information Technology College,Chongqing,China 404000)
出处
《深圳信息职业技术学院学报》
2024年第1期15-23,共9页
Journal of Shenzhen Institute of Information Technology
基金
2022年度重庆市教育委员会科学技术研究项目(项目编号:KJQN202205001)。
关键词
工程实践能力
评价模型
岗位分析
大数据
engineering practice ability
evaluation models
job analysis
big data
作者简介
童杰(1975-),男(汉),湖北人,硕士,讲师,主要研究方向:大数据与人工智能。
