院校专业职业能力分析工具

院校专业职业能力分析工具基于地区产业岗位大数据,匹配院校专业数据,并结合DACUM 工作法生成的专家经验数据,通过自然语言处理和机器学习技术手段,为院校专业调研与专业人才培养方案设置和调整提供科学、准确、全面、动态的数据参考与建议。工具首先基于地区产业研究,实时动态采集地区产业企业岗位需求大数据,通过自然语言处理和机器学习技术对数据进行挖掘,产生地区产业岗位信息数据库(包括标准岗位库、岗位画像、岗位紧缺度以及地区企业信息库);其次基于国家专业教学标准及院校专业数据(专业人才培养方案、课程数据等),通过自然语言处理和机器学习技术提取并生成专业数据,通过机器学习技术生成专业岗位群数据,以及后续专业岗位群分析、职业能力分析等; 然后可以利用企业专家资源库发起基于DACUM 工作任务法的岗位工作任务及职业能力在线研讨;最后结合以上数据和分析整理生成专业职业能力分析报告。

中关村创新型孵化器研究​

国内较早研究创新型孵化器的机构,研究与“双创”活动的兴起几乎同步。

走访调研几乎所有的中关村创新型孵化器,与每家孵化器的管理人员、入驻企业创业者都进行了深入的交流。

完成调查报告,调研报告荣获“北京市科协系统优秀调研” ,研究成果最终还形成出版物——《中关村创客军团》。

海淀区战略性新兴产业专业技术紧缺人才需求目录

首次采用大数据的方法收集海量的企业招聘信息,采集数据近700万条,覆盖海淀区六大战略性新兴产业的36个细分行业。

独立研发出综合性的岗位紧缺度评价指标——紧缺度指数、设计出岗位分级方法、岗位要求画像建立方法。

目录收录岗位超过一千个,为300多个紧缺岗位建立岗位要求画像,目录编制得到企业、高校等专业人士的广泛认可。

大健康产业发展研究

采用大数据统计方法核算大健康产业的业务占比,并结合经济普查数据进行规模统计。从发展环境、产业规模、产业结构等层面,深入分析当前海淀区大健康产业的发展现状、存在问题和限制因素。

在此基础上提出建设“中国智慧健康区”的基本定位和“智慧健康共享平台”的实施途径,并规划了全信息处理、全生命周期、全科研转化三条发展路径及重点发展领域。最后,根据海淀区大健康产业发展特点,提出海淀区大健康产业高质量创新发展的总体思路、定位、路径、重点领域及配套政策建议。

人工智能产业人才需求研究

当前,人工智能产业作为技术密集型产业,人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义,科技人才对产业发展起着至关重要的影响。北京市作为全球人工智能企业最密集的区域之一、全国人工智能发展的高地,人工智能产业规模较大,对人才的需求量较高,其战略意义显著。

本报告采用大数据分析方法,对北京市人工智能人才的状况进行了分析预测。