数据科学家普遍掌握多重技能，数据挖掘只是其中之一。这些能力往往并非是闭门造车所得，而是在各种实战项目中积累经验。
数据是有生命周期的，数据定义、采集、传输、存储、检索、分析、展示的全过程，均需人机协同和能量的持续投入，因之获取的知识如运用得宜，也会产生远大于各种投入的使用价值与经济价值，如此周流循环，生生不息，这可称为数据资产的再生产过程。
NLPIR大数据语义智能教学科研平台是大数据语义智能分析专业的教学科研综合平台。平台以自然语言理解为核心，结合北理工团队多年的科学研究与一线教学经验，以科学严谨的方式，致力于提升学员大数据与人工智能的教学培训、科学研究与工程实践的水平。
NLPIR大数据语义智能教学科研平台具有一套完善且丰富的教学体系，课程教材、视频教学、实训平台、实验验证和项目案例五位一体。
NLPIR大数据语义智能教学科研平台教学内容丰富，主要围绕大数据、人工智能和自然语言理解三大核心领域展开，核心内容包括以下几个方面：
1)科学的大数据观：大数据的定义，科学发展渊源;如何科学看待大数据?如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大数据观。
2)大数据技术平台与架构：云计算技术与开源平台搭建;Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践;TensorFlow深度学习平台。
3)机器学习与常用数据挖掘：常用机器学习算法：Bayes, SVM，深度神经网络等;常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析;深度学习：企业信息N, RNN, LSTM, Attention模型，seq2seq模型。
4)大数据语义精准搜索：通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾;大数据精准搜索的基本技术：快速增量倒排索引、结构化与非机构化数据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制;大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索;
5)非结构化大数据语义挖掘
语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词;内容关键语义自动标引与词云自动生成;大数据聚类;大数据分类与信息过滤;大数据去重、自动摘要;情感分析与情绪计算;不良信息智能过滤.
6)知识图谱的大数据自动构建与应用：知识图谱概念;知识点的自动发现;基于bootstrapping的知识大数据生成;
7)NLPIR智能语义平台：NLPIR智能语义分析在线云服务;NLPIR Parser语义分析平台实训;NLPIR智能语义二次开发接口与教程。
8)大数据应用案例剖析与综述：电网大数据应用案例;新媒体传播创新与头条应用;非结构化大数据挖掘。
推动大数据技术的教育和传播，保障大数据安全。大数据的本质是基于互联网的数据开放共享、互融互通。在保护国家秘密、商业秘密、个人隐私的前提下，规范推进政务数据资源跨部门跨地区跨层级共享，增强政府透明度，满足社会需要，推动大数据产业发展。