大數據應用人才的知識、能力、素質結構及其培養

田緒紅+鄺穎杰+肖磊+劉財興

摘 要：給出大數據應用人才的一種初步定位與分類方法，結合應用型人才通用的知識能力素質結構特征，論述大數據應用人才特殊的知識結構、能力結構與素質結構，從課程設置、實驗系統建設、校企合作等方面，探討大數據應用人才知識能力素質結構培養模式。

關鍵詞：大數據；知識能力素質結構；人才培養模式

1 大數據應用人才的定位

高等學校應該培養什么樣的人才，從歷史角度上看，不同時期有不同的觀點。學術界目前認為，高等學校培養的人才通常分為研究型人才、應用型人才與技能型人才。研究型人才指探索世界、發現知識與規律、尋求科學理論的人才，重在培養其堅實的理論基礎、科學的思維方法、批判性的精神及探索規律與創新知識的能力。應用型人才指將科學規律與知識應用于社會生產實踐，為社會創造直接價值的人才，重在培養其理論聯系實際、將專業知識轉化為社會生產實踐的能力。技能型人才指在生產第一線進行實際操作的高級技工人才，重在培養其掌握扎實的專業經驗性知識、技能與技巧以及實際崗位操作能力[1]。

隨著大數據應用的興起，社會對大數據應用人才的需求急劇增長。大數據應用人才如何定義？大數據應用人才應該具備什么樣的知識能力結構特征？如何培養合格的大數據應用人才？這些都是目前高等教育急需研究的課題。

大數據應用人才并沒有嚴格的定義，但大體上指：“運用統計分析、機器學習、分布式處理等技術，從大量數據中提取出對業務有意義的信息，以易懂的形式傳達給決策者，并創造出新的數據運用服務的人才。”[2]

通常來講，大數據應用人才可分為以下4種類型[3]。

（1）IT架構與管理工程師，負責規劃設計大數據系統運行的IT基礎架構，如網絡基礎設施、云平臺構架、服務器集群、數據庫系統等，并負責日常管理、運行、維護、性能調整、升級換代等。

（2）數據系統工程師，負責大數據軟件系統的分析、設計、實現、運行維護等，熟悉軟件開發過程，了解大數據處理算法。

（3）數據分析師，擅長機器學習與數據挖掘算法，熟悉統計學方法，精通數據處理與分析過程。

（4）數據科學家，大數據中的領導者，具備多種交叉科學和商業技能，能夠將數據和技術轉化為企業的商業價值。

這4類人才往往存在重疊與交叉，對于一個小型大數據應用，可能一個人兼顧幾個方面，既是IT架構師，也是系統工程師，既是系統工程師，也是數據分析師。對于一個大型應用，通常需要一個團隊分工協作。即便如此，團隊所有成員也必須具備大數據處理各方面的知識。因此，大數據應用人才屬于應用型人才，是一種新型復合型人才。

2 大數據應用人才知識能力素質結構特征

大數據應用人才屬于應用型人才，應該具備應用型人才通用的知識能力結構特征。大數據應用人才也是一種非常新型的復合人才，還需要具備一些特殊的知識能力素質結構。

應用型人才通用的知識能力素質結構特征已經有許多文獻進行了探討[4]。

知識結構包括人文社會科學知識、學科基礎知識、專業基礎知識、專業知識、綜合性知識。

能力結構包括公共基礎能力、專業綜合能力、個性發展能力。

素質結構通常體現為非智力因素，如思想、道德、品質、心理、身體等；表現為一種人格特征和精神狀態，如思想道德品質、社會責任感、誠信守法、團結合作、文化藝術修養、審美情趣、科學精神、專業興趣、專業使命感、創造意識、創造欲望等都是素質的體現。

數據科學人才的最佳來源[5]包括34%計算機科學專業的學生，24%非計算機科學專業的學生，27%IT、計算機科學以外領域的專家，12%的商業智能專家，3%其他。由此可以總結出數據科學人才的基本知識能力素質結構。

2.1 知識結構

（1）數學知識，包括微積分、線性代數等。這些知識是理解與學習其他知識（如數據挖掘等）的基礎，也是培養抽象思維的必要環節。這些知識學習也是培養與數量有關的能力的基礎。

（2）計算機科學知識，包括計算機科學與技術方面的基本原理、方法、手段等基礎知識。

程序設計基礎知識方面，掌握常用的編程語言與技能，如Python、C/C++、Java、Perl、MATLAB、Pig等。Python作為一種開源語言，目前在科學計算、機器學習等方面得到廣泛應用，因此，掌握Python語言對于大數據開發非常有幫助。

數據庫知識方面，了解數據庫分析與設計的基本方法與過程，掌握數據建模的方法與技能，熟悉數據建模的常用工具，熟練使用SQL及NOSQL平臺與工具。

分布與并行計算知識方面，了解云計算、虛擬化等分布式技術，掌握常用的并行算法，掌握大數據處理工具知識，如MapReduce、Hadoop、Hive、Spark等分布式計算工具。

（3）機器學習方面的知識，掌握數據挖掘常用算法，如貝葉斯方法、決策樹、神經網絡、關聯規則、聚類等，了解不同類型數據處理方法，如文本數據挖掘、時間序列數據挖掘、流數據分析與處理等。近幾年人工智能方面取得較大進展，尤其是深度神經網絡領域。

（4）領域知識。大數據應用領域非常廣泛，包括政府、金融、電信、零售、制造業、教育、醫療等，只有對某個領域的業務流程、數據特征、數據處理需求以及數據的商業價值等非常熟悉，才能真正將數據和技術轉化為企業的利潤。

2.2 能力結構

（1）綜合應用知識的能力。通常來講，一個大數據應用項目涉及多方面的知識，要求大數據人才有較強的綜合能力，來融會貫通各種知識。

（2）團隊合作與領導能力。 一個大數據團隊通常會聚集各方面的人才，因此相互合作非常重要，良好的團隊合作精神將形成合力。另外，較強的領導能力是協調團隊和凝聚團隊的重要保證。

（3）工程能力。大數據應用項目本質上是工程項目，因此，要按照工程項目的規律開展，團隊人員要具備工程開發與管理的能力。

（4）溝通交流能力。企業的業務部門員工以及管理層，對企業的業務流程會非常熟悉，但不熟悉數據分析方面的知識。大數據人才必須具備與他們進行良好溝通的能力，才能深入挖掘企業的數據特征與處理需要，并將數據分析的結果有效傳達給他們，否則，大數據的價值就得不到充分發揮。

2.3 素質結構

（1）創新欲望。不墨守成規，勤于思考，具有強烈的創新欲望與創新精神。目前大數據雖然在許多方面取得了非常的成功，但仍然有大量的現象、技術、問題都是前所未有的，如AlphaGo最近連續戰勝全世界的圍棋高手，不僅給圍棋界帶來震撼，也讓全世界對人工智能未來的發展感到震驚。因此，大數據應用人才要敢于創新，勇于創新，善于創新。

（2）對數據的敏感性與好奇心。從龐大的數據中發現商業價值不是一件唾手可得的事情，面對海量復雜的數據，人們往往無從下手。只有對數據具有高度敏感性并對發現數據背后的隱藏秘密具有強烈好奇心的人才能成功找出答案。

（3）跨界思維。大數據應用往往需要將不同來源、不同類型、不同領域的數據進行融合與分析，才能發現前所未有的價值。因此，大數據人才不能將自己的思維模式局限于某個或幾個固定的領域，要具有跨專業、跨領域的跨界思維模式。

（4）正確的價值觀與道德法律意識。大數據應用可幫助企業獲得合法的商業價值，但應用不當，也可能泄漏國家機密、損害國家的利益、侵犯單位與個人隱私，因此，大數據人才必須具備正確的價值觀。技術是合法獲利的手段，而不是違紀犯法的工具。技術獲利要遵循社會基本的道德與價值觀，要遵守國家的法律與法規。

3 大數據應用人才培養的實踐探索

為順應計算機學科“大數據時代”對人才知識結構、能力結構以及整體素質的要求，在廣東省高等學校質量工程項目、專業綜合改革試點項目與大數據課程群教學團隊項目支持下，學校計算機科學與技術專業進行了大數據應用人才培養探索。

華南農業大學是省部共建211大學，廣東省高水平大學建設高校，計算機科學與技術專業一直是學校最受歡迎的專業。因此，學校計算機科學與技術專業生源質量非常好，具備較好的培養基礎。

近年來，學校人才培養方案不斷改革，強化知識能力素質的綜合培養。通過學校基本培養環節的學習，學生通用的知識結構、能力結構與素質結構已經得到較好培養。通過大學數學課程與計算機科學與技術專業課程的學習，學生數學知識與計算機知識已經掌握得較為牢固。

在上述基礎之上，筆者采取了如下措施，加強學生大數據方面知識、能力與素質培養。

（1）在人才培養方案中增設了數據科學模塊，包含6門課程：統計學、數據挖掘與機器學習、分布與并行計算、云計算與大數據、Hadoop大數據處理技術、大數據及其安全與隱私。通過特色的數據科學模塊課程，加強了統計學知識、并行計算方面知識、機器學習方面的知識、大數據處理技術方面知識的學習；同時，強化了學生隱私保護方面的道德法律意識。

（2）在人才培養方案中增加實踐環節學分，改革實踐環節教學模式。大部分實踐環節項目綜合性較強，要求學生采取小組合作方式完成，并嚴格要求學生撰寫開題報告、設計文檔，項目結束要進行分組答辯。通過這樣的方式，強化學生綜合應用知識的能力，培養學生團隊合作與交流溝通能力。

（3）開發程序設計在線自動評判系統，開展“基于大數據的大學生程序設計能力評價指標”研究，并將研究成果融合到自動評判系統中，對系統進行優化。借助該系統，算法程序設計類課程從一開始就引入競賽機制，積極鼓勵學生除了完成教師規定的上機實驗外，挑戰不同難度的額外上機實驗，并根據學生完成額外上機實驗的難度、數量、質量，進行綜合實時排名。學生每完成一個上機實驗，即可實時看到排名的更新情況。這種教學模式大大激發了學生的學習興趣與求知欲望，許多學生利用課余時間登錄系統完成實驗，努力提高自己排名。這種教學模式也極大提高了學生參加各級程序設計大賽的成績。近3年計算機學科學生獲得ICPC國際大學生程序設計競賽亞洲區域賽金牌6項，銀牌14項，銅牌7項。2014年和2015年連續2年晉級ACM-ICPC全球總決賽，并分別獲得全球總決賽第19名和第28名的好成績。

（4）與華為技術有限公司、北京紅亞華宇科技有限公司、廣東宏遠科技有限公司等公司合作，共同建設云實驗平臺，包括信息安全云實驗系統、大數據云實驗系統等；在此基礎上，提出“云平臺+服務”的實踐教學模式，構建課程實驗、創新項目和創業活動“三位一體”的實踐教學體系。通過云平臺實驗系統的訓練，學生在大數據處理方面的實踐能力得到較大提升。系統還提供了許多不同行業的實際案例供學生實習與實訓，豐富了學生的領域知識，提高了學生綜合應用知識的能力和工程實踐能力，激發了學生對大數據領域的好奇心。系統也給學生提供了一個創新創業的平臺，學生有好的創新項目（包括國家級、省級、校級及院級大學生創新項目）或者好的創業項目，只要申請相應的服務即可隨時隨地使用云平臺資源，有效激發了學生創新創業的欲望。

（5）與國家級人才培訓基地四川華迪信息技術有限公司合作，在學生畢業實習環節實施軟件工程項目復現，即利用企業已開發成功的軟件工程項目，去掉一些商業秘密后，讓學生在企業管理人員、工程人員的指導下，將原來的項目重新實施一遍。學生組成項目小組，自主選定組長，在組長領導下協作完成每個階段的任務。其中一個重要的創新是嚴格按照軟件工程規范，實施分階段提交，交叉完成各階段任務。即每個小組要根據另外一個小組上一階段提交的文檔完成下一階段的任務，而不根據自己上一階段完成的文檔繼續完成下一階段任務。這就要求學生嚴格按照軟件工程規范完成每一階段的文檔，否則下一階段的小組就很難開展下去。

這種實習模式重點培養了學生的工程能力、團隊合作與領導能力、溝通交流能力。同時IT企業提供的實習環境也大大激發了學生的創新欲望及對大數據領域的好奇心。

（6）與阿里云計算有限公司、北京知行慧科教育科技有限公司及廣東溫氏食品集團股份有限公司等單位合作，共同開設了云計算與大數據試點班——溫氏阿里班。

阿里云計算有限公司的大數據技術、北京知行慧科教育科技有限公司的合作課程、廣東溫氏食品集團股份有限公司的獎學金與實習機會、華南農業大學的教學改革成果與創新實踐平臺，所有這些優質資源集中起來構成了溫氏阿里班的這種創新人才培養模式。目前，溫氏阿里班受到社會廣泛關注，第一屆新生入學成績在學校所有專業中排名第一，由此可見這種人才培養得到廣大學生的認可。

上述方案涉及課程設置、實驗系統建設、校企合作等環節，2013年開始在學校計算機科學與技術專業開展人才培養模式試點工作。

目前第一屆學生尚未畢業，但有許多學生已經找到工作或實習單位。初步統計表明，從事大數據相關工作或實習的學生較之前增加了40%，說明經過這樣的模式培養，學生在大數據應用方面的興趣與能力有明顯增強。

4 結 語

目前，社會對大數據應用人才的需求非常旺盛，對大數據應用人才的期望也非常高。如何科學地制訂大數據應用人才的知識能力素質結構標準，實施有效的培養方案，是高等學校人才培養方面的一個重要課題。本文只是一個初步的嘗試，需要得到同行的指正并進行進一步的探索。

參考文獻：

[1] 潘懋元. 應用型人才培養的理論與實踐[M]. 廈門： 廈門大學出版社， 2011： 21-28.

[2] 城田真琴. 大數據沖擊[M]. 周自恒， 譯. 北京： 人民郵電出版社， 2013： 223.

[3] 羅旭. 大數據時代我們最需要什么樣的人才[N]. 光明日報， 2014-03-08（8）.

[4] 宋克慧， 田圣會， 彭慶文. 應用型人才的知識、能力、素質結構及其培養[J]. 高等教育研究， 2012， 33（7）： 94-98.

[5] EMC. Data science revealed： A data-driven glimpse into the burgeoning new field[EB/OL]. [2017-06-20]. http：//www.emc.com/collateral/about/news/emc-data-science-study-wp.pdf.

（編輯：孫怡銘）