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- LG-DLK01型 電力系統(tǒng)綜合自動化實驗平臺
LGR-KJ04A型 大數(shù)據(jù)會計實訓室綜合建設方案
品牌：理工偉業(yè) 咨詢電話：010-82827827 82827835
一、建設思路
本方案建設依據(jù)財會、大數(shù)據(jù)、人工智能專業(yè)的特點，以“厚基礎、寬知識、重思想、重創(chuàng)新、重實踐”為核心，采用“理論+實踐+應用案例”模式。從基礎到進階再到提高，由易而難、循序漸進，逐步提升學生的學習技能和實踐水平，提高“學”的質量和成效。
在教學方式上，提供了一站式教學服務，可滿足用戶備課、授課、課堂互動、課后作業(yè)、課程考核、實訓拓展、教學考試和教學分析全過程教學，并且針對不同學習程度的用戶定制打造實驗學習環(huán)境和課程體系，讓教學更簡單，更高效。
在科研實踐方面，提供在政府企業(yè)應用過的財會平臺，及教學成果化的工程案例，幫助學生在實踐中學習最新技術，積累行業(yè)經(jīng)驗，了解工程項目痛點；為科研和就業(yè)提供便利。
師資的建設也至關重要，在智慧財會方向，提供不定期的師資培訓服務，培養(yǎng)一支擁有高質量的師資隊伍。
智慧財會教學實訓平臺采用B/S架構，利用先進的云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能理念，融合財會專業(yè)知識，搭建面向智慧財會教育的一體化教學平臺，產(chǎn)品將對教學資源、實驗環(huán)境和工具、教學流程、虛擬化支撐云平臺和硬件資源進行整合和重建，從高校教學管理者、專業(yè)負責人、課程負責人、教師和學生等多維角度上，打造專業(yè)化人才定制培養(yǎng)服務平臺。
三、智慧財會數(shù)智實踐平臺
智慧財會數(shù)智實踐平臺是一款面向財會行業(yè)的集成大數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等功能的綜合性科研實訓系統(tǒng)。平臺內置多種智慧財會場景，將人工智能算法及數(shù)據(jù)分析圖表等功能代碼模塊化，通過用鼠標拖拽的方式即可便捷的構建智慧財會開發(fā)流程，實現(xiàn)智慧財會應用開發(fā)。旨在為高校提供智慧財會可落地的實驗實訓及部署環(huán)境，提升學生對數(shù)據(jù)的實際應用能力。結合高校的智慧財會理論教學，幫助學生成為擁有實踐經(jīng)驗的應用者，讓學生能夠真正掌握智慧財會科研能力，提升學生的綜合市場競爭力。
智慧財會數(shù)智實踐平臺采用B/S架構，支持自適應布局和任意終端的縮放；支持直接使用瀏覽器登錄訪問，實驗開展不受空間限制，在網(wǎng)絡聯(lián)通情況下即可訪問系統(tǒng)開展實驗。
四、智慧財會課程
1、課程清單
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序號 |
課程名 |
課程內容 |
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1 |
Python程序設計語言 |
Python基礎環(huán)境搭建、Python基礎語法、函數(shù)、雷和對象、Python文件和數(shù)據(jù)庫、Python排序算法等 |
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2 |
數(shù)據(jù)庫技術應用 |
MongoDB數(shù)據(jù)庫、SQL數(shù)據(jù)分析預處理、MySQL數(shù)據(jù)技術與應用等 |
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3 |
R語言 |
R語言編程基礎、R語言綜合應用、R語言算法實現(xiàn)等 |
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4 |
數(shù)據(jù)挖掘與機器學習 |
線性回歸、邏輯回歸、決策樹分類、聚類分析、KNN近鄰分類、支持向量機、樸素貝葉斯、遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法、集成學習等 |
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5 |
計算機輔助審計技術 |
計算機輔助審計技術概述、審計數(shù)據(jù)采集技術、審計數(shù)據(jù)預處理技術、審計數(shù)據(jù)分析技術 |
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6 |
基于Python的財經(jīng)數(shù)據(jù)分析與可視化 |
Python數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化展示等 |
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7 |
非結構化工程數(shù)據(jù)采集與挖掘分析 |
工程審計數(shù)據(jù)采集處理概述、OCR信息識別提取、非結構化文檔信息提取、非結構化工程審計數(shù)據(jù)處理綜合實訓等 |
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8 |
信息系統(tǒng)審計 |
信息系統(tǒng)審計概述、信息系統(tǒng)審計基本概念、信息系統(tǒng)審計內容與方法、IT治理、信息系統(tǒng)一般控制及審計、信息系統(tǒng)應用控制及其審計、信息系統(tǒng)開發(fā)與獲取審計、信息系統(tǒng)運營與維護審計、信息系統(tǒng)審計綜合案例等 |
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9 |
大數(shù)據(jù)審計 |
數(shù)據(jù)審計概述、大數(shù)據(jù)采集、存儲與處理技術、大數(shù)據(jù)審計技術與工具、大數(shù)據(jù)審計實務案例等 |
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10 |
智能審計 |
智能審計概述、智能審計技術方法、智能審計技術應用與案例等 |
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11 |
數(shù)字化審計 |
數(shù)字化審計概述、數(shù)字化審計技術方法、數(shù)字化審計工具、數(shù)字化審計作業(yè)、數(shù)字化審計管理、數(shù)字化審計分析綜合案例等 |
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12 |
基于數(shù)據(jù)庫的財務數(shù)據(jù)分析 |
數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)庫、MySQL DDL操作、MySQL DML操作、數(shù)據(jù)分析技術基礎、數(shù)據(jù)分析技術（初級） |
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13 |
基于Python的財務數(shù)據(jù)分析 |
Python編程技術、數(shù)據(jù)清洗與預處理、數(shù)據(jù)可視化、財務數(shù)據(jù)分析應用、財務數(shù)據(jù)分析綜合實戰(zhàn) |
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14 |
基于大數(shù)據(jù)的財務數(shù)據(jù)分析 |
大數(shù)據(jù)分析基礎、大數(shù)據(jù)ETL、Hive數(shù)據(jù)分析、Presto數(shù)據(jù)分析、Spark SQL數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)智能分析、財務大數(shù)據(jù)綜合實戰(zhàn) |
五、平臺優(yōu)勢
1、高質量的財會課程，賦能智慧財會教育
依托中國審計高等教育發(fā)源地之一的南京審計大學師資力量，及世界頭部會計事務所普華永道，將大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術與財會知識相結合，為課程質量提供有力的保證；實訓課程來源于實際的智慧財會項目工程，將行業(yè)經(jīng)驗沉淀到校園。
2、打通教學和行業(yè)，構建財會人才培養(yǎng)生態(tài)
實驗室將教學體系與行業(yè)工程相融合，既可以從成熟的行業(yè)工程應用和項目中，將財會行業(yè)成功的數(shù)字化和智能化經(jīng)驗轉化為教學實驗成果，完善智慧財會教學體系；又可以將實驗室培養(yǎng)的人才、快速的適配到企業(yè)，反哺財會行業(yè)，為行業(yè)的數(shù)智化升級提供人才儲備；同時科研實訓平臺也為學校承接外部產(chǎn)業(yè)項目提供穩(wěn)定、便捷的保障。
3、體系化的課程及實踐資源兼容性
平臺提供豐富的、體系化的智慧財會課程資源，包含大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術領域與財會行業(yè)的融合。另外也提供財會行業(yè)的經(jīng)典數(shù)據(jù)集、海量算法模型、各領域的實訓項目案例，幫助用戶解決課程代碼難以銜接，高質量的數(shù)據(jù)集不易獲得，沒有大體量的數(shù)據(jù)集進行模型訓練，缺少算法模型以及學習優(yōu)秀的行業(yè)領域項目等問題。
4、行業(yè)實戰(zhàn)打磨，積累豐富的產(chǎn)業(yè)技術和經(jīng)驗
實驗室不僅具備面向教育場景的科研實訓平臺，也可以進行工程開發(fā)，平臺應用于智慧財會項目，為財會企業(yè)數(shù)智化升級提供了數(shù)據(jù)分析、疑點挖掘的服務。產(chǎn)業(yè)項目經(jīng)驗和技術的積累，轉換為最新的行業(yè)算法、實訓案例、場景模板反哺高校，將財會行業(yè)數(shù)字化轉型過程中最新的技術、實踐的經(jīng)驗、遇到的問題轉化為知識傳遞給高校，更好的賦能智慧財會相關專業(yè)。
5、簡單易用（圖形化界面拖拽式建模），助力智慧財會知識落地使用
方案簡化了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析/挖掘的過程，將算法及相關功能代碼組件化，通過用鼠標拖拽的方式及圖形化界面配置來構建數(shù)據(jù)挖掘模型，并實現(xiàn)模型的發(fā)布、管理，輕松完成數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析工作。通過提供并行化的高效數(shù)據(jù)挖掘工具，可以實現(xiàn)一站式建模、評估、部署。提高智慧財會項目落地速度，降低數(shù)據(jù)挖掘落地成本。讓用戶能夠快速從數(shù)據(jù)獲得決策智慧。
在智慧財會數(shù)智實踐平臺中，每個建模步驟都是一個組件，每個組件接受若干輸入，并且產(chǎn)生輸出。每個組件的輸出可以作為其他組件的輸入，這樣，整個建模過程就可以形成一幅有向無環(huán)圖。在建模的過程中，會有很多嘗試性的步驟。從而實現(xiàn)讓學生用最短的時間測試出相應項目最有效的算法模型，為將來踏入社會能為企業(yè)創(chuàng)造高產(chǎn)值以及提升工作率打下堅實基礎。
6、可拓展性強，支持用戶自己開發(fā)或調優(yōu)算法
實驗室平臺具備靈活的適應能力、可擴展能力，支持二次開發(fā)，并且在設計開發(fā)時就充分考慮接口的標準化、協(xié)議的標準化。
平臺為數(shù)據(jù)導入和導出、數(shù)據(jù)轉換、模型算法、模型評估和部署方面增加新的應用提供了良好的擴展性，可以輕松增加新的數(shù)據(jù)挖掘算法、數(shù)據(jù)處理過程組件、特征工程、模型評估方式。