大数据 ›› 2016, Vol. 2 ›› Issue (1): 53-58.doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2016006

• 专题：农业大数据 • 上一篇    下一篇

农业大数据研究生培养模式探索

牟少敏,温孚江,宋长青   

  1. 山东农业大学农业大数据研究中心，山东 泰安 271018
  • 出版日期:2016-01-20 发布日期:2017-03-22
  • 作者简介:牟少敏（1964-），男，博士，山东农业大学教授，主要研究方向为大数据、机器学习和模式识别。|温孚江（1955-），男，现任山东农业大学校长、教授，农业大数据创新战略联盟理事长，全国人民代表大会常务委员会委员。早年留学美国，并获得博士学位。主要从事植物保护研究和宏观农业研究工作。发表论文210余篇，专著5部。最近一本专著《大数据农业》由中国农业出版社于2015年9月出版。目前主要从事农业大数据应用研究工作，是我国农业大数据研究主要发起人之一。|宋长青（1963-），男，山东农业大学教授，农业大数据研究中心常务副主任，主要从事农业大数据采集、入库、平台建设、示范基地等研究与示范工作。
  • 基金资助:
    国家科技支撑计划基金资助项目(2013BAD15B02);公益性行业（农业）科研专项经费基金资助项目(201303107);中国农业科学院科技创新工程基金资助项目(CAAS-ASTIP-201X-AII-04)

Training mode of graduate students majored in agricultural big data

Shaomin MU,Fujiang WEN,Changqing SONG   

  1. Agricultural Big Data Research Center,Shandong Agricultural University,Taian 271018,China
  • Online:2016-01-20 Published:2017-03-22
  • Supported by:
    The National Key Technology R＆DProgram(2013BAD15B02);Public Sector (Agriculture) Scientific Research Funding Program(201303107);Scientific and Technical Innovation Project of CAAS(CAAS-ASTIP-201X-AII-04)

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摘要：

大数据应用尚处于初级阶段，农业大数据又是多学科的交叉融合产物，相应人才的缺乏是其研究和应用的重要瓶颈。简要介绍了农业大数据的概念、处理技术及其应用。并结合农业大数据的特点，针对目前人才严重缺乏的现状，提出了农业大数据研究生培养的重要性，并在此基础上，探讨了培养方案的要素以及人才培养模式。

关键词: 农业大数据, 机器学习, 大数据处理技术, 研究生培养模式

Abstract:

Big data application is still in its primary stage,and agricultural big data is the integrated products of many different subjects,so the insufficiency of big data specialists or experts is an important bottle-neck of big data application.The concept of agricultural big data,the processing technology and its application were briefly introduced.Combining the characteristics of the agricultural big data,aiming at the situation of agricultural big data talent lack,the importance of graduate students majored in agriculture big data was discussed.On this basis,the essence of training scheme and the training mode of graduate students were discussed.

Key words: agricultural big data, machine learning, big data processing technology, training mode of graduate students

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