生物統計學數據分析

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生物統計學數據分析范文第1篇

 

2011年2月，國務院學位委員會進行了學科調整，統計學完全從數學和經濟學中獨立出來，上升為一級學科，設在理學門類中，編號為0714。統計學上升為一級學科后，下設的二級學科包括數理統計學、社會經濟統計學、生物衛生統計學、金融統計、風險管理和精算學、應用統計學。統計學上升為一級學科對統計學專業的教學帶來巨大影響。

 

同時，隨著大數據時代的到來，使得傳統的統計數據收集、處理與分析方法面臨新的挑戰，從而推動統計學的發展進入了一個全新的階段。在統計學上升為一級學科以及大數據時代已經到來的大背景下，統計學專業的課程教學也面臨著新的挑戰，需要進一步改革與調整。

 

一、大數據時代的到來

 

(一)大數據的生成

 

伴隨著人類對客觀世界各領域數字化程度的不斷提高，每天都有大量的數據產生，并且其產生的速度也越來越快。這些數據來源廣泛，其中最主要的來源有：科學研究(如天文學、生物學、高能物理等實驗數據)、社交網絡、電子商務、物聯網、移動通信等。

 

(二)大數據的定義

 

為了應對數據大規模增長帶來的機遇和挑戰，美國《Nature》雜志在2008年9月4日率先提出了“大數據”的概念。國際數據中心IDC 是研究大數據及其影響的先驅，在2011年的報告中定義了大數據：“大數據技術描述了一個技術和體系的新時代， 被設計于從大規模多樣化的數據中通過高速捕獲、發現和分析技術提取數據的價值”。但是大數據是一個新興而且內涵不斷發展的概念，尚沒有統一公認的定義，只能從其特點上加以認識。

 

(三)大數據的特點

 

與傳統數據相比，大數據的特征可以用五個“V”來表示，即Volume(容量大)、Variety(種類多)、Velocity(時效性強)、Value(價值高)、Visualization(可視化呈現)。大數據容量大是個相對的概念，受時間、行業和數據類型等因素的影響;種類多是指數據集的結構異質性，科技進步導致了結構化、半結構、非結構化數據的日益增多;時效性強是指大數據被生成、處理、移動的速度相當快，是區別于傳統數據最顯著的特征，這也增加了對即時分析、加工數據的需求;價值高是指大數據潛在的高價值能為評價和決策提供依據。可視化是大數據分析的關鍵步驟，是對有價值信息加以提煉并顯示的過程。

 

(四)大數據的應用

 

大數據具有5Vs(Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity)特點，蘊含著巨大的社會價值、經濟價值和科研價值，已引起了產業界、學術界、政府部門和其他組織的高度關注和重視。

 

近年來，世界發達國家相繼布局大數據戰略，諸如聯合國“數據脈動”計劃、美國大數據戰略、英國“數據權”運動，大力推動大數據發展和應用。大數據已納入我國國家發展戰略，國務院2015年8月31日印發了《促進大數據發展行動綱要》的通知(國發[2015]50號)，指出：“大數據成為推動經濟轉型發展的新動力，大數據成為重塑國家競爭優勢的新機遇，大數據成為提升政府治理能力的新途徑。以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。探索發揮大數據對變革教育方式、促進教育公平、提升教育質量的支撐作用”

 

二、大數據給傳統統計學帶來的沖擊

 

(一)數據收集方法上

 

不同于傳統的調查抽樣方法獲取數據，大數據的收集來源渠道通常為現代網絡渠道，如互聯網、物聯網等。不同的數據源的數據采集需要專用數據采集技術， 如包含格式文本、圖像和視頻的網站數據，通常需要web爬蟲技術。

 

(二)數據存儲上

 

大數據的存儲不同于傳統的數據存儲方式，有固定的格式和結構，對于大數據的數據庫來說，可以直接將所探測到的信號自動容納到其中;大數據需要有先進的存儲設備，傳統的存儲設備已經不能容納如此大量的數據。

 

(三)數據分析上

 

傳統的統計分析方法，難以勝任對非結構化的大數據的分析。當前大數據分析技術的研究可以分為6個重要方向：結構化數據分析、文本數據分析、多媒體數據分析、web數據分析、網絡數據分析和移動數據分析。

 

(四)數據展示上

 

數據可視化的目標是以圖形方式清晰有效地展示數據的信息。一般來說，圖表和地圖可以幫助人們快速理解信息。但是，當數據量增大到大數據的級別，傳統的電子表格等技術已無法處理海量數據。大數據的可視化展示需要專業的軟件來完成。

 

三、大數據時代統計學專業教學改革

 

大數據時代的到來對統計學也帶來了新的機遇和挑戰，特別是大數據對于數據分析人才產生了巨大需求，同時也要求統計專業學生掌握更為復雜統計軟件的編程和操作。大數據背景下，統計學要適應新的形勢，需要對課程教學進行有針對性的改革。

 

(一)大數據時代統計學專業畢業生就業方向定位

 

大數據時代的到來，使各行各業，包括政府、企業、個人都希望能從大數據這座金礦中挖掘出對自己有價值的金子，從而增加了對統計專業畢業生的需求。一直以來，我國統計工作領域主要是政府統計、部門統計、民間統計。傳統意義上，政府及各個部門是統計學學生就業的首選。然而，隨著大數據時代的來臨，越來越多的畢業生選擇發展空間更為廣闊的民間統計。民間統計相對于政府統計來說，涉及范圍十分廣泛，包括各類統計咨詢公司、統計調查公司、統計研究院等，介于市場和企業、行業之間。民間統計的發展前景十分廣闊，可以預見，隨著大數據時代的來臨，統計學作用的提高，民間統計必會成為統計專業畢業生選擇就業的主要渠道之一。

 

(二)大數據時代統計學專業課程設置改革

 

大數據時代，在對統計數據分析人才需求增加的同時，也對統計專業畢業生的大數據處理能力提出了更高的要求，這就需要統計學專業在課程設置上，增加大數據處理與分析方法課程，如《大數據分析方法》、《數據挖掘》等，培養學生能夠使用專業統計軟件(R/SAS/Python)進行大數據的挖掘、清洗、分析等。

 

(三)大數據時代統計學專業學生實踐能力培養改革

 

在課堂教學之外，通過廣泛舉辦大數據技術創新大賽、大數據技術創新與創業大賽、數據挖掘挑戰賽，支持學生成立大數據研究協會，舉辦大數據相關講座論壇等方式，增強學生分析和處理大數據的能力。另外，還要加強校外大數據實踐教學基地建設，通過與通信、互聯網、電子商務等企業大數據開發中心以及大數據研究咨詢機構合作，為學生提供給更多的實習、實踐機會。

 

四、總結

 

總之，面對大數據時代的到來，統計學專業需要積極改革與調整課程的設置，注重學生實踐能力的培養，以適應各行各業對大數據分析與挖掘人才的需求。

 

作者簡介：

生物統計學數據分析范文第2篇

【摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。

一、關于統計學

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。

二、統計學中的幾種統計思想

2.1統計思想的形成

統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。

2.2比較常用的幾種統計思想

所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括：均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：

2.2.1均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.2.2變異思想

統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

2.2.3估計思想

估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

2.2.4相關思想

事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

2.2.5擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

2.2.6檢驗思想

統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

2.3統計思想的特點

作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

三、對統計思想的一些思考

3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

3.2要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化對數據分析的認識

任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。

參考文獻：

[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).

[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).

生物統計學數據分析范文第3篇

 

三、實施研究性教學要注意的幾個問題

 

1.實施研究性教學要和傳統教學方法相輔相成。本科學生大部分基礎知識主要還是通過課堂教學方式獲取，授課教師從事專業研究對于課程知識的理解要要優于學生，因此理論教學模塊仍然是學生獲取項目所需基本知識的主要來源。所有知識均通過自主式的研究性學習這樣不利于學生構建全面而完整的專業知識體系，“遇水架橋”式的學習方式效率也是很低下的。

 

2.鼓勵學生對于課程中的小課題提出自己的技術方案、并親自動手實踐和驗證該方案。只有通過實際的動手設計、制作和實驗，才能促使學生發現和彌補自身的知識不足,培養其實際動手能力和研究素養。

 

3.教學過程采用引導式教學方式，針對關鍵重點的知識點需要利用教師的自身科研知識積累，利用案例分析的方式將其講透，同時留一些內容讓學生課后通過文獻借閱、網絡搜索等方式自我理解和消化。

 

4.教學改革要循序漸進，要根據學生以及課程特點，不能完全照搬某種模式。一堂課、一章節均可以作為試驗點,看看對比效果如何。

 

近幾年來，經過在測試技術課程中運用研究性教學，其優勢是顯而易見的。其優勢有如下幾點：(1)通過采用研究性教學,學生對理論知識掌握的更加牢固。(2)研究性教學提升學生的創新意識和實踐能力。利用課堂討論以及教師引導確定的研究小課題,10界和11界兩屆學生已完成國家級大學生創新項目1項，校級重點創新項目1項，校級機器人大賽和節能減排大賽一項，均取得了不錯的名次。同時申報專利7項，發表了若干篇學術論文。(3)在測試技術課程中運用研究性教學，使理論與實際聯系的更加緊密，使得學生的知識掌握更加扎實，學生的課程成績也有所提升。(4開展研究性教學后，參加過項目后的學生實踐能力和自信力均得到加強。學生的就業率和考研率均得到了提高，同時由于在項目實踐過程中了解了自身的興趣特長，不少學生在申報至國外高校繼續進修使對于將來所從事的專業也有了一定認識。在測試技術課程中開展的研究性教學實踐對其他專業和課程也具有一定的借鑒意義。

 

開發與利用都發生著巨大的變化,大數據(bigdata時代已經來臨，傳統的科技信息資源服務正面臨著很大挑戰，海量數據處理、垃圾數據、垃圾信息和專業化知識需求的矛盾亦日益突出。大數據時代的到來使得提高統計學的教育教學質量成為了統計學界高度重視的問題。如何加強統計學的學生在數據分析等方面的實踐教學環節，如何進行優化和重構，從而大力提升學生符合時代要求的能力，提升我國在數據領域的國際地位。就我國統計學教育的現狀來看，人才質量與市場需求的矛盾還非常突出，如何培養具有數據分析能力的人才是本文探討的作力點。本文從課程體系、課程內容、課內外要求、教師能力等方面進行探討。

 

1.偏重課堂內的理論講授,不重視課堂外的訓練。根據對畢業生和雇主的調查分析，集中的問題是學生沒有解決問題的能力，雇主對畢業生的專業能力不太滿意。雖然我們近年來在實踐教學環節有一定程度的強化，但沒有對理論課堂講授與課外的訓練結合。課堂內滿堂灌的現象依然很突出，學生外出實踐鍛煉的時間不夠，學生自己課外下的功夫沒有辦法監控，從而導致學生與實際脫離，影響了其就業的質量，無法推動社會的發展。

 

2.實踐模塊形同虛設，教師的管控能力不高。學生的綜合能力不能很好地與實踐模塊融合，學生到底如何進行實踐環節，還沒有形成系統的模式。實踐教學的形式還是比較虛的,需要切實加強，老師對實踐仍然無法勝任，因為大多數老師沒有實踐的經歷和經驗，需要花大力氣去培養，才能更好地把控統計學在數據分析方面的實踐實訓。

 

3.設施不能滿足現代教育教學需要。有的學校多媒體教室都不足，而國外發達國家的教室已經像一個多功能的實驗室了。我們的教師還只能滿足教師為主的課堂講授，如何開展討論式學習、基于問題式的互動教學、合作式學習等模式?同時我們的統計學還沒有足夠重視實驗室的建設，同時認為統計學實驗室就是幾臺電腦而已，其實統計學可以在很多領域發揮重要作用。

 

二、構建統計學實踐教學模式的思路與內容

 

我們生活在一個海量信息、海量數據，同時也是垃圾信息、垃圾數據并存的時代:通信模式、網絡互聯、數據倉庫技術、電子商務和各種其他新興技術使我們獲取數據、分析數據和利用數據的能力有了一個質的變化。這個變化正在不斷深入、全面影響著我們的日常生活，由此也影響著社會、文化、國防和國民經濟的發展。信息服務產業已成為發達國家經濟轉型的主要支柱。數據和信息資源已成為繼人力資源和物質資源以外的第三大資源。數據資源的開發和利用將是未來社會和經濟發展的主要手段之一，統計學也應該占有一席之地。如何利用統計學模型、方法與技術,并結合新信息技術和數據展示模式，來培養具有扎實的統計學、數據處理基礎，能運用統計方法和統計軟件解決自然科學、工程技術、經濟金融、管理科學等領域中的實際問題，具有較強的數據處理、開發與挖掘、量化分析、預測與決策、統計質量管理等能力的適應現代經濟社會發展需要的應用型高級專門人才,其對學生實踐能力培養的要求非常高，但是，在實踐教學環節中，由于受到師資、實驗經費、實驗設施等軟硬件條件的局限，總的來說，實踐教學手段還是比較單一，實踐教學手段缺乏創新性和靈活性，理論教學也不能很好地與社會實際相聯系,造成理論學習與社會生活實際脫節的現象,制約了學生社會實踐能力的培育和提高。

 

1.需要構建以數據分析為核心的應用型人才培養體系。針對社會需求強調應以數據分析為核心培養應用型統計學人才的特點，結合人才培養工作面臨的共性問題，貫徹“重基礎、寬口徑、強實踐、長應用”的十二字方針，構建和優化統計學人才培養的實踐教學模式，修訂和完善統計學人才培養方案，切實落實實踐教學各個方面和環節。

 

2.大力整合和優化實踐教學的內容、大力發展實習實訓軟硬件環境。系統地優化和整合現有實踐模式,從實驗課程的門數、與理論課程的銜接、實驗室外的實訓、課程論文設計、調查與分析、專業實習與畢業實習等環節,形成以學生數據分析和統計軟件應用能力培養為主線的立體化實踐教學內容。大力配置與數據分析有關的軟硬件環境，如數據分析軟件系統、數據來源、實訓仿真模擬等。

 

3.革新實踐教學模式。依托校外基地、校內實習實訓平臺，通過培育實踐教學通道,構建有助于學生應用能力、創新能力培養的實踐平臺，建立以實踐教學與課外實訓相結合的實踐教學模式，將理論講授、實驗教學、內外實訓、實踐環節緊密結合起來，構建全方位的實踐教學模式。

 

4.教師要有到公司的經歷。通過機制和體制的創新，與公司協同創新，鼓勵老師到公司去了解當前社會的真實需求，并形成定期到公司鍛煉的機制,必須把老師的教學、科研與社會、公司的需求相結合,從而提高老師的水平，構建具有豐富實踐經驗的實踐教師隊伍。可以通過派遣老師到相關的公司去鍛煉，計算相應的工作量，讓老師無后顧之憂，當然還需要相應的制度來切合，如對老師的考核評價模式等都需要與此相適應。

 

5.建立和健全激勵機制。要在激勵機制上下功夫，要讓老師樂意到公司去鍛煉，去實踐,從而提升老師可實踐能力，這樣才能更好地交給學生，學生才會相信學到的東西確實有用處。

 

6.大力推廣基于問題的教學模式。在國外當前建構主義教育改革的大環境中，為了促進教師教好學、學生學好知識和技能。基于問題的教學模式(Problem-BasedLearnhg,以下簡稱PBL就是使得教與學非常吻合的教學模式。PBL最早起源于美國20世紀50年代中期的醫學教育,現在這種方式在諸如經濟管理教育、建筑教育、法律教育、工程教育等方面受到高度重視。PBL模式是以小組的形式進行教學，同時突出大作業模式,把教學放到具體的、與實際結合的問題中，通過合作解決客觀的真實問題，從而提升學生的內在，有利于學生踏上就業的高速路，有利于我國數據科學的發展，有利于信息服務產業的大發展。

 

本文對統計學實踐教學模式進行了探討，在大數據背景下，如何培養能夠進行數據統計分析的應用型人才是統計學教育者的共同責任。本文從統計學實踐的維度進行分析，從實驗課程、課題內外、數據分析、教師公司實習經歷等方面進行多維的研討，以求更新統計學實踐人才培養模式的變革。隨著互聯網、微博、微信、手持設備等新的社交網絡出現，對數據分析的層次和要求都有相應的提高，如何提高數據分析能力是需要系統地探討的問題。

 

食品化學與食品微生物學和食品工程原理并稱為食品科學與技術學科三大基礎支柱分支學科。其中，食品化學是從化學角度和分子水平上研究食品的化學組成、結構、理化性質、營養與安全性質以及食品中各類物質在食品生產、加工、貯藏與運銷過程中發生的變化以及這些變化對食品品質與安全產生的影響的一門基礎應用科學，是為改善食品品質、開發食品新資源、革新食品加工工藝和貯運技術、科學調整居民膳食結構、改進食品包裝、加強食品質量控制以及提高食品原料加工與綜合利用水平奠定理論基礎的科學。因此，食品化學是食品專業學生必修的一門非常重要的專業基礎課。以下是對于食品化學教學改革的幾點思考。

 

一、教學內容要重點突出

 

食品化學從食品的化學組成成分以及食品感官品質的角度,研究了食品中的水分、碳水化合物、脂肪、蛋白質、維生素和礦物元素、酶以及食品的色素和風味的組成、結構以及在加工和貯藏過程中的變化。一般院校都是在完成食品生物化學的前提下，才開設食品化學這門課。食品化學與食品生物化學有很多共同的地方，比如在食品中的化學組成，同時在有機化學和生物化學里面都有闡述，二者從結構和組成上是有所重疊的，因此在講授的過程中應該把教學重點放在加工和貯藏過程中的變化上，重點強調加工單元操作以及貯藏方式對于這些化學成分的影響，從而指導食品加工和貯藏的參數選擇，更好地控制食品加工和貯藏的安全。我院食品化學的課程設置是40學時講課,24學時的實驗。在有限的40學時之內，把相關的變化講述清楚也并非容易。因此，重點應放在水分、碳水化合物、脂肪和蛋白質以及色素和風味化學的講授上，讓學生掌握變化的原因，結合化學和生物化學的知識，對于組分變化有個理論層面的深刻認識。

 

二、教學方式多元化

 

俗語道:“教學有法，教無定法，貴在得法。”教學方式的改革對提高教學質量起著至關重要的作用。好的教學方法不僅能幫助學生既快又牢地掌握知識，而且還滲透著對學生學習方法與思想方法的理念認識和訓練，對提高學生的綜合素質起著積極作用。本課程在講授時多采用啟發式教學方式，通過在課堂上結合化學組分的化學的結構特點、組成特點以及專業層面的加工和貯藏的具體產品，啟發學生對于具體的概念的理解和認識，打破教材本身對于內容的前后順序,本著學生理解和掌握的需要，調節教學內容和方式。同時結合實踐教學的方式，幫助學生理解食品化學的真諦。在實踐教學中設置了蛋白質功能性質實驗，通過蛋白質的溶解性、乳化性、凝膠性的定性實驗，學生通過感性的認識，通過實驗現象,進一步了解蛋白質的功能性質，結合具體的實驗操作，讓學生體會深層次的功能性質對食品品質的影響。

 

三、拓寬教學思路

 

食品化學是一門專業基礎課，但是在教學過程中若單從專業基礎課的角度出發，可能會更偏重基礎課的教學，在講授上偏重結構和組成，但是食品化學不同于生物化學，是在食品加工和貯藏中所有涉及到的化學成分變化的—門專業基礎課，如不能在教學思路上多考慮實際課程的需要，會使得后續的專業課講授上和食品化學脫節，因此在教學思路上更偏重于專業角度來研究化學組成。如何系統又全面地進行教學，需要我們這些老師考慮清楚教學的重點和講授的重點，教學思路一定要拓寬。把專業和基礎很好地結合起來，涉及到教師隊伍的建設，因此也要求教師豐富自己的食品專業知識,才能在實際的教學過程中增加學生學習的興趣，真正做到為后續的專業課服務。

 

四、實踐教學要突出學生綜合能力的培養

生物統計學數據分析范文第4篇

關鍵詞：健康；大數據；人才培養

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）30-0224-02

一、培養大數據技術應用人才的緊迫性、必要性

由于社會生活與生產已經被大數據與云計算所籠罩，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘、數據可視化等技術，正在為大數據與云計算行業帶來大量的商業價值，逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。因此，與之相關的職業需求也必然呈爆發式增長，而現實情況則是大數據職業的相關人才比較匱乏。無論從人才市場反饋信息來分析，還是從國內外高校的有關專業辦學動向了解，以及企事業單位對大數據人才的需求調查來看，培養大數據技術應用人才都具有現實的緊迫性、必要性。

二、培養健康大數據技術應用人才的緊迫性、必要性

健康大數據分析技術能在疾病與健康研究、環境與健康研究、醫藥生物技術研究、衛生宏觀決策支持四個方面發揮特殊的作用。

1.疾病與健康研究。在疾病與健康研究方面，又有健康研究、亞健康研究和疾病研究。（1）健康研究。深入研究和分析人群的健康規律，對衛生保健、健康促進、疾病預防和治療有著重大的指導意義。如：①對體檢數據分析和挖掘，以便于精確地確定不同人群的健康標準，打造個性化、地區化的健康評估模型。②υ懈駒脅期、產后及新生兒的健康數據進行深入分析，研究孕產婦和新生兒的健康規律，給出更科學的孕產婦和新生兒保健的指導。③對老年人的健康數據分析和研究，研究老年人的健康特點，給出更科學的養生指導。（2）亞健康研究。對亞健康進行深入分析與研究對保持健康狀態，預防和糾正亞健康狀態以及對疾病的預防和治療都有十分重要的意義。如：亞健康與疾病間的關系、亞健康與健康間的關系。研究各種可觀察指標（體檢數據）、外部數據（如職業、飲食、習慣、性格、愛好等）在亞健康中的權重、指標之間的關聯性。通過數據挖掘，分析導致疾病的影響因素，建立評估模型來預測疾病、治療亞健康。（3）疾病研究。中國面臨的嚴重危害人民健康的疾病包括：傳染性疾病，慢性非傳染性疾病，小兒出生缺陷。對病人的醫學數據及相關數據的研究分析，對各種疾病的預防和治療都有十分重要的價值。如：①對傳染性疾病、慢性非傳染性疾病的研究：應用數據挖掘技術對相關數據進行分析，找出發病規律，揭示疾病的病因，摸索出疾病的變異規律、并發癥規律，科學評估各種治療方案的療效，建立疾病的預測模型。②對小兒出生缺陷的研究，應用大數據分析技術對兒童出生缺陷的數據進行分析，從廣泛的大變量集中找出影響兒童出生缺陷的主要因素，在環境、遺傳學、病理學等多方面探索兒童出生缺陷的病因，建立兒童出生缺陷的預測模型。

2.環境與健康研究。環境對健康的影響與公眾利益息息相關，環境健康損害如得不到妥善處理還將轉化為社會、經濟問題。應用大數據分析技術探索環境變遷對人民健康造成危害的預防和治理措施。主要包括發現案例、發病機理和臨床治療研究，預防和治理各類環境流行病在污染源以及污染途徑控制的研究等。例如：研究環境污染對兒童的影響，以解決環境對兒童所造成的不健康和疾病迅速增長的問題，從而給予兒童特殊的健康指導。分析各種職業的發病分布和嚴重程度，開展職業病和職業多發病的預防預測。開展對空氣污染顯著提高城市人群呼吸道和過敏性疾病的發生率的研究。

3.醫藥生物技術與健康。醫藥生物技術最鮮明的特點是大量新思想、新技術、新材料、新方法和新產品引入醫學研究和醫療保健之中，如全新的醫學成像技術、基因工程技術、納米技術、生物芯片技術、生物醫學工程技術、生物信息技術和中醫藥技術等及其產品，將大大提高疾病預防、診斷、治療和藥物設計研制水平，以及對突發事件（如傳染病等）的檢測、預防與治療水平。以大數據分析技術為核心的生物信息技術在由眾多新技術構成的醫藥生物技術中發揮著其獨特的作用。

4.衛生宏觀決策支持。衛生宏觀決策支持系統是以數據倉庫為數據中心、以數據挖掘為技術核心、以商務智能為展現工具的綜合衛生信息平臺。它可以建立在各級別衛生系統上，如醫院、地區衛生系統、全國衛生系統，為各級衛生部門提供智能決策系統，深入了解衛生系統的歷史和現在，把握衛生系統業務發展的未來，評估衛生系統內部各部門的業務效績，幫助各級決策者提供最佳實施方案，如預防接種基本數據，傳染病報告，等等。因此，在大健康領域，目前迫切需要兩類大數據技術應用人才：（1）健康數據平臺建設人才；（2）健康數據挖掘應用人才。需要開設相關專業，使學生能勝任大數據平臺搭建、存儲和分析等技術工作，同時也能成為“產學研用”一體化的紐帶，推動大數據技術在健康領域的具體應用。

三、建議開設健康大數據技術及應用專業

從事數據統計、分析和應用是一類歷史悠久且高度職業化的專業。由于大數據具有體量巨大、速度極快、類型眾多、價值巨大的特點，對數據采集、存儲、處理、傳輸和應用提出了前所未有的要求，傳統的信息學科下的相關專業已經難以適應大數據時代的新要求。

1.必須分析《計算機科學與技術》、《軟件工程專業》與《大數據科學與技術》專業的本質區別，因為這兩個專業與我們計劃開設的《大數據科學與技術》專業有非常密切的關系。《計算機科學與技術》是一個老牌的基礎性專業，主要研究計算機原理、計算機體系結構、操作系統、數據結構、計算理論與方法、程序設計理論、計算機軟件、數據庫、計算機網絡、分布式系統、圖形學等內容。顯然，計算機科學專業一直關注計算機本身的科學技術問題，核心是計算機系統結構所涉及的硬件與軟件，而并不擅長海量數據的采集、處理與分析、傳輸與應用。《軟件工程》是從計算機學科分化出來的一個專業，側重軟件需求分析、軟件模型、軟件設計、軟件生命周期管理等知識。與計算機專業一樣，也是一個基礎性專業，并同樣面臨對軟件系統本身的深入研究以及如何與行業結合的問題。總體上，在《計算機科學與技術》、《軟件工程專業》基礎上增加大數據專業知識，既不利于這些專業本身的鞏固與發展，也沒有多少空間實施這種改革。

2.有必要考察其他數據處理相關專業的人才培養情況。《統計學》或《應用統計》是一個在國內外高校均具有長期辦學傳統的數據處理專業，國內開設此專業的高校達100所以上。《統計學》專業的培養目標大致可分為兩類，一類是理論研究人才，另一類偏向實際應用。前者主要包括數學專業下的統計學，后者包含的方向十分廣泛。從培養方案與具體實施情況來看，國內外統計學均帶有強烈的數學特征，因為它本身是從數學專業分化出來并依托數學專業開辦的，提供的課程主要是數學理論與統計方法，同時開展一些專業統計軟件、程序設計、數據庫系統等方面的訓練。顯然，盡管該專業在數據統計與分析方面具有理論與方法上的優勢，但它并不P注大數據系統的建設問題，該專業在統計軟件、程序設計、數據庫系統等方面的訓練遠遠不能滿足大數據系統建設與應用的需要。健康大數據技術與應用專業是一個以現代計算機與網絡系統為依托，專注健康大數據采集與管理、健康大數據分析與應用的新理論和新技術，培養解決健康大數據系統建設整體性問題的高級復合型專業人才的專業。它依托計算機、軟件工程專業建設，但是大大拓展、延伸了它們的業務范圍，從而獲得了新的特色和優勢。

四、培養目標

本專業培養健康大數據科學與工程領域的高級應用型專業技術人才。畢業生具有醫學的基礎知識、系統的信息科學、數據科學知識，掌握大數據科學、技術與工程領域所需要的電子、計算機、網絡等相關學科的基本理論和基本知識，掌握大數據處理和管理的基礎理論，熟練掌握海量數據采集、存儲、處理與分析、傳輸與應用等關鍵技術，具備健康大數據工程項目的系統集成能力、應用軟件設計和開發能力，具有一定的健康大數據科學研究能力與動手實踐能力，能在健康領域內從事健康大數據的應用、功能開發、技術管理、技術維護和技術培訓等工作，也可在健康服務機構從事健康數據的服務與管理等技術工作的高端應用型復合人才。

生物統計學數據分析范文第5篇

應用統計學專業主要課程應用統計學一般學習課程：高代、幾何、數理統計、多元分析、抽樣調查、實變函數、復變函數、數學分析等等。應用統計學主要研究統計學的基本理論和方法，針對大量數據能夠熟練地運用計算機處理和分析數據， 用以解決各個領域內的實際問題。主要涉及到數據分析、數據管理、統計調查等。

課程體系：《C/C++程序設計》、《數理統計學》、《運籌學》、《描述統計》、《抽樣調查原理》、《多元統計分析》、《應用隨機過程》、《復變與積分變換》 部分高校按以下專業方向培養：大數據、金融統計、生物統計學、風險管理與精算。

應用統計學專業就業前景

應用統計學專業主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，從培養目標上講，主要是培養具有堅實的統計學基礎理論，具有系統的研究方向專門知識，具有獨立從事實際數據采集、處理和分析的能力，能為實際問題的解決和決策提供量化的依據，具有能夠繼續進行博士課程學習和研究的能力，成為統計分析，風險管理和精算方面的高級人才。

應用統計學專業研究生要發展，還是考慮往財稅、金融等領域突破，考CPA、精算師等，到銀行、會計事務所、保險公司等機構工作。因為單純的統計是沒什么工作好做的，需要和其他的工作(專業)相結合。

應用統計學專業就業方向統計學專業畢業生的就業前景非常好;主要到政府統計部門、經濟管理部門，銀行、證券公司、保險公司等金融機構以及信息咨詢公司等從事研究和教學工作或者到大型企業部門從事數據分析工作。應用統計學專業的畢業生主要到企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作。

從事行業：

畢業后主要在互聯網、新能源、金融等行業工作，大致如下：

1、互聯網/電子商務;

2、新能源;

3、金融/投資/證券;

4、計算機軟件;

5、其他行業;

6、專業服務(咨詢、人力資源、財會);

7、電子技術/半導體/集成電路;

8、外包服務。

從事崗位：

畢業后主要從事產品經理、交互設計師、ui設計師等工作，大致如下：

1、銷售助理;

2、會計;

3、人事專員;

4、行政專員;

5、倉庫管理員;

6、行政前臺;

7、出納;