西安欧亚学院数据科学学院秉承 “以雇主为导向，以学生为中心” 的教育理念，以项目式教学为核心路径，于2025年5月28日成功举办 2025年度Data BITS先锋营项目式教学发布会。学院联合中兴通讯、狗熊会&美团、机械工业勘察设计研究院、西安久诺等领军企业重磅发布8项企业真实项目，通过将企业实战场景深度融入教学，打破高校知识滞后瓶颈，培养学生贯通数据科学理论与商业场景应用的复合能力。以 “数据×业务” 为引擎，数据科学学院开启校企协同育人新范式，标志着人才培养模式向 “真场景、真项目、真能力” 全面升级！学生将直击企业真实战场，以业务痛点为导向、数据技术为工具，打通 “数据×业务”价值闭环的最后一公里，在实战中锻造数据思维与商业洞察双核驱动的实战能力！

《时间序列分析》课程“理论强、实践弱”，传统案例囿于宏观经济预测，与行业发展脱节，课程团队与中兴通讯深度协同，以企业人才能力图谱为基准，实施三步改革，形成需求确定→雇主对标 → 项目植入 → 课程重构 → 能力认证的闭环。

1. 能力需求锚定

对标企业数据分析岗核心要求：

✔️时序建模实战力（ARIMA/指数平滑法调参）

✔️TB级数据处理力（Hadoop/MapReduce工程化应用）

✔️业务转化能力（数据解决方案转化为数据产品）

2. 课程体系再造

校企共制大纲，重构 “理论-工具-场景”三维课程轴

3. 真实项目植入

引入中兴通讯 “基于时间序列模型的NCDC气象数据分析” 项目，课程团队设计了雇主导师深度参与的项目式教学流程，从校内课程团队赋能、项目预热、项目发布、雇主导师进课堂进行项目讲解、在线项目指导和企业导师工作坊。

“基于时间序列模型的NCDC气象数据分析”项目作为Data BITS 先锋营核心项目，依托《时间序列分析》课程产教融合改革，聚焦海量气象数据预测分析，正是ESC理念的典范。

· 产业痛点驱动：极端天气威胁民生安全，亟需高精度预警技术；

·技术深度覆盖：从TB级数据清洗（Hadoop/MapReduce）→ 时序建模（Python ARIMA）→ 可视化决策（Django/ECharts），打通气象预警闭环；

· 能力闭环锻造：学生从“理论学习者”蜕变为“解决方案交付者”。

项目式教学启动：2025年5月28日，中兴通讯大数据技术部负责人赵彦发老师发布“基于时间序列模型的NCDC气象数据分析”企业真实项目，标志着《时间序列分析》课程项目式教学正式开启。

项目业务理解：在项目正式发布前，校内教师团队结合项目背景进行前期预热，激发学生兴趣；项目发布后，企业导师走进课堂，系统讲解业务背景与实际应用场景，帮助学生更好地理解项目意义与实践价值、所需技术和能力。

项目管理：项目通过引入系统化管理流程保障高效推进：启动阶段明确目标、里程碑及分工，制定详细计划；执行阶段采用敏捷管理，定期评审进展并化解风险；沟通机制依托周报和即时通讯群组，实现校企高效协同与问题快速响应。

项目需求分析：学生团队通过企业导师详尽的业务讲解，深入理解了项目的业务背景及应用场景，从用户角度出发，全面阐述项目开发背景、适用范围及功能需求，完成软件需求规格说明书的撰写，为后续的设计、开发和测试提供了坚实的基础。通过这一过程，学生们不仅提升了技术文档写作能力，也锻炼了将复杂业务需求转化为具体技术实现方案的专业技能，有效地培养了学生的系统思维能力和实际操作水平，为未来的职业发展奠定了坚实的基础。

项目开发：学生团队围绕企业级大数据处理与分析流程，完成了从数据采集到可视化展示的全链路开发。基于NCDC气象数据，通过Hadoop生态实现分布式清洗与存储，利用MapReduce进行ETL处理并落盘HDFS；借助Hive多维分析与Sqoop导出至MySQL，结合Python时间序列模型预测气温趋势；最终基于Django框架与ECharts构建可视化大屏，直观呈现气象特征与预测结果，赋能业务决策。开发过程严格按照软件工程规范进行，涵盖了系统设计、模块实现、测试部署等多个关键环节，充分体现了企业级项目开发的复杂性和系统性，培养学生企业级数据产品设计和开发的全流程能力。

AI赋能：围绕项目实现，学生通过和AI工具交互学习大数据技术理论知识、编写代码、排错等。比如针对Hadoop集群启动异常、Hive服务启动失败等问题，和deepseek互动排查原因，找到问题所在“core-site.xml文件中的配置参数错误，导致HDFS无法正常启动”、“hive-site.xml文件中与MySQL连接的配置信息有误，导致Hive无法连接到元数据存储”，根据AI所给建议修复问题，提高自主解决问题能力。课程团队针对学生AI使用体验做了专项调查，大部分学生表示使用 AI 工具能够提升学习技能与效率、拓宽知识面，反映出AI在实用技能助力上受认可，也显现在思维、协作等方面的价值挖掘空间。多数同学认为使用AI工具对个人发展有积极影响，主要体现在提前了解适应 AI 技术增加就业竞争力、激发对AI相关领域兴趣及培养数字化思维以适应未来社会发展。

项目成果历经双轮阶梯式路演，实现从课堂演练到企业验收的能力跃迁。

1.预路演·课堂汇报演练

课程内模拟企业答辩场景，全面检验项目完成度；校内导师针对项目中的技术盲点及汇报时的逻辑结构提供了精准指导，帮助学生识别并改进存在的问题，有效提升学生的技术理解和表达清晰度，锻了职业化汇报素养。

2.正式路演·企业级验收

2025年6月18日，企业项目验收会如期举行，企业导师全程深度参与评审工作，严格对标行业交付标准，从技术实现、商业价值及项目完整性等维度进行多维度评估。此次验收会不仅是对项目成果的权威检验，更通过企业视角的深度反馈，为后续优化迭代提供了专业指引，有效提升了学生企业级项目交付能力与商业思维。

汇报演讲专业度高——清晰拆解项目技术流程、ARIMA模型调优逻辑，汇报台风沉稳自信，表达能力远超预期；

矩阵式分工执行力强——算法组/数据组/可视化组无缝协同，分工合理，高效协作确保项目高质量完成，敏捷开发文档完备；

项目完成度超预期——从环境准备到数据采集清洗，再到python时序最优预测、可视化大屏设计部署，完整实现企业级数据产品的开发，可在此基础上进一步设计开发个性化大屏系统。

通过时序项目式教学，我可以知道企业实际需要的技能与能力，我未来应该学什么，学习重心在那，相较于非项目式教学课程，我既提高了对知识的实际操作能力，也提高了视野，可以让我在未来找工作时有底气，迅速适应工作。                    

——统本统计2302班姬朝旭

参与时序项目让我系统掌握了大数据处理、Python建模及Web开发技术，锤炼了项目管理与团队协作能力，并通过AI协作提升了问题解决效率，实现了专业能力与综合素养的双重跃升。              

——统本大数据2203班于琛洋

项目式教学不仅锤炼学生技能和业务交付能力，也对教师提出了更高要求。为确保学生高质量完成企业项目，教师需在课程设计、过程管理与技术支撑三方面持续突破，唯有以“学习者+教练员+协调者”的多重角色持续精进，方能构建“以学生为中心、以项目为载体”的高质量育人闭环，真正实现教育链与产业链的深度融合。

——校内导师 《时间序列分析》课程负责人

李小鸭

“基于时间序列模型的NCDC气象数据分析”项目通过真实气象数据构建企业级全流程实训体系，融合Hadoop生态、Python建模与Web可视化技术，形成“数据-算法-应用”闭环，以模块化设计实现教学与实战深度融合，显著提升学生工程能力与团队协作素养。

——企业导师 中兴通讯大数据部技术负责人

赵彦发总经理

本项目通过Hadoop生态实现海量气象数据的分布式处理，结合Python时间序列模型进行精准预测，已初步验证了大数据技术与统计学方法的跨学科融合潜力。未来可进一步探索以下方向：

动态模型优化：利用机器学习算法（如LSTM、Transformer）对时间序列模型进行动态调优，适应气候变化趋势的非线性特征，增强预测鲁棒性。

应用场景拓展：从气象预测到产业赋能，项目成果可延伸至多个高价值领域，形成跨行业解决方案。

教育模式升级：项目实践已初步验证校企协同育人模式的有效性，未来可进一步深化教育改革，将大数据与统计学的跨学科项目纳入核心课程，设计“数据工程+商业分析”双主线教学路径，强化学生解决复杂问题的能力；联合更多行业头部企业，建立“项目共建-人才共育-成果共享”机制，推动学生从“课堂学习”向“产业实战”无缝衔接。