大數據背景下獨立學院應用統計學專業課程設置的幾點思考

付勝楠

[摘要]數據分析人才是當下最稀缺的職位之一，各高校都相繼開展大數據人才的培養。應用統計學專業對培養大數據人才有著得天獨厚的優勢。大數據背景下如何進行課程設置，以滿足統計人才的培養要求，是專業發展中面臨的重要問題。參考《普通高等學校本科專業類教學質量國家標準》中的要求，根據獨立學院的辦學定位，針對獨立學院應用統計學專業課程設置中存在的一些問題，給出了應用統計學專業課程設置中的幾點思考。

[關鍵詞]大數據;獨立學院;應用統計學;課程設置

[中圖分類號]G642

[文獻標識碼]A

[文章編號]1671-5918（2019）07-0145-02

doi：10.3969/j.issn.1671-5918.2019.07.061

[本刊網址]http：//www.hbxb.net

2016年3月國家將大數據戰略納入十三五規劃。同時各地出臺政策支持大數據產業發展。國內數據分析職位主要集中在互聯網、金融、房地產等行業，社交平臺領英發布《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示數據分析人才是當下最稀缺職位之一。大數據時代的到來也為統計學的發展帶來了機遇和挑戰。2018年初，教育部頒布了《普通高等學校本科專業類教學質量國家標準》，簡稱《國標》，也為各專業課程設置提供了重要依據。各高校可根據《國標》進行應用統計學專業人才培養方案及課程設置的修改。

一、大數據與統計學

這兩年，全國各高校都積極申請開設與大數據相關的本科專業。部分高校的統計學、應用統計學、計算機科學與技術、信息管理與信息系統等專業都開始以大數據為專業方向。普遍的定義認為，統計學是關于數據的科學，數據是統計學科的核心，也是統計學科的主要價值體現。培養擁有大數據分析能力的統計學人才，將是各高校統計學類專業發展的方向。應用型本科院校尤其是獨立學院的應用統計學專業如何適應大數據時代的要求，有針對性地進行課程設置是非常有必要的。因為大數據時代下的統計學人才應具備以下能力。

（一）數據采集能力。傳統的數據采集主要靠統計調查獲得，并且數據量相比現在小得多。如何獲取數據是大數據人才的基本。大數據背景下，我們身邊時刻產生著數據，人們可以通過互聯網、數據庫等獲得海量數據。所以需要改變傳統的數據采集方式，通過開設網絡爬蟲、數據庫技術等課程來培養學生從互聯網、數據庫采集數據的能力。

（二）數據挖掘能力。數據挖掘就是從海量數據中抽取潛在的有用信息的技術，是一門交叉學科，要求具備扎實的統計學機器學習等理論基礎，是大數據分析人才的核心技能。數據挖掘是更深層次的數據分析方法，它的應用十分廣泛。目前的數據庫系統無法發現數據中存在的關系和規則，也無法根據現有的數據預測未來的發展趨勢。數據挖掘技術就是為了解決傳統數據分析方法的不足，并針對海量數據分析而產生的技術，為決策者提供了很大幫助，也為企業帶來了利益。數據挖掘在今后數據技術發展中將會發揮重要作用。

（三）較強的計算機軟件技術。在當前的社會發展中，社會各個領域對計算機技術的依賴程度不斷加大。大數據領域更需要借助計算機軟件技術，以提高信息處理能力。如果學生想要掌握數據挖掘技術就必須精通至少一門編程語言例如python/R/C++，也需要掌握Mapreduce、Hadoop、Spark等大數據存儲與運算平臺。應用統計學專業的畢業生要適應大數據的工作崗位，必須具備較強的計算機軟件技術的能力。

二、應用統計學課程設置存在的問題

現代統計學的理論與方法已經滲透到自然科學與人文社會科學等領域，極大地促進了各學科的發展。在以往大部分高校的應用統計學本科專業都以經濟統計、商務統計、衛生統計等為專業發展方向，隨著社會的發展，這些專業方向逐步面臨淘汰，尤其是獨立學院，沒有專業特色，導致專業停止招生。大數據時代的到來對統計學科的發展既是機遇又是挑戰，如果高校不抓住專業改革的機會，勢必會影響專業的發展。目前，獨立學院的應用統計學專業課程設置主要存在以下幾個主要問題。

（一）課程設置以理論課為主。在應用統計學專業課程設置上，大多高校是參照《普通高等學校本科專業目錄和專業介紹（2012）》設置的。學科基礎為數學類的課程，專業必修課程為統計應用主干課程。然而，這些學科基礎和專業必修課程都是以理論課程為主，部分課程開設少量的上機實驗。專業選修根據應用領域設置不同課程，像商務統計應用領域設置計量經濟學、企業經營統計學等;金融與保險統計領域設置金融統計學、保險精算學等。這些應用領域的專業課程基本都是理論課程，導致學生對專業課程的學習不是很感興趣，動手能力也沒有那么強，不利于獨立學院學生能力的培養。

（二）專業軟件使用過于簡單。在應用統計學專業的實驗課程中，大多獨立院校使用的是SPSS軟件、Eviews軟件，部分院校使用SAS軟件。這些軟件功能比較單一，只能處理特定類型的數據，不能適應大數據時代社會發展的需要，也不利于學生的就業。

（三）缺少專業特色。在獨立學院中，應用統計學專業以經濟、金融統計方向為主，課程設置與重點大學的基本一致，沒有自己的特色，無法形成競爭力。有些獨立學院該專業的培養目標還停留在能夠完成問卷設計、收集數據，進行結構化數據的建模、分析的層面上。由于專業課程體系陳舊，導致本科畢業生就業率低，從而影響專業招生和發展。每年都會有高校取消統計學類專業的招生。

三、大數據背景下獨立學院應用統計學專業課程設置的幾點思考

隨著大數據時代的到來，社會發展需求既懂數學和統計學，又懂計算機技術的復合型人才。獨立學院的辦學定位大多是應用型，學生就業率為辦學所考慮的首要目標，這就需要學生具有較強的專業應用和實踐能力。所以，根據《國標》，結合在獨立學院的應用統計學專業的教學及專業建設經驗，對大數據背景下應用統計學專業課程設置提出以下幾點思考。

（一）以數據挖掘和數據分析為主線。獨立學院根據辦學定位、社會發展形勢及就業情況，可將應用統計學的專業方向定為數據挖掘和數據分析，開設一些與大數據相關的基礎課程，如大數據學科導論、數據挖掘、數據分析等。這樣相比數據科學與大數據技術專業的課程就較為簡單一些，學生除了能系統的學習統計類課程外，也能接觸一些大數據相關的課程，擴展了專業的就業面。在《國標》中，給出了應用統計學專業的學科基礎和專業必修課程開設的建議，關于數據挖掘和數據分析的主要課程在專業必修和專業選修課程中設置。

（二）提高學生的程序設計及計算機能力。以往比較流行的SPSS、EVIEWS等軟件不需要有較強的編程能力，使用方便，但有較大的局限性，也不利于專業的發展。在統計分析上，R語言有較為強大的能力;在專業發展上，Python語言更有前景。但兩款軟件都需要編程，這就需要開設程序設計基礎、算法設計、數據結構等課程，對學生能力的要求也就提高了，對學生的就業及發展是有較大幫助的。同時，還應增加統計計算、數據庫技術、數據可視化、網絡爬蟲、Mapreduce、Hadoop、Spark等與大數據專業相關的課程，以提高學生的專業技術水平及計算機能力。

（三）重視實驗、實踐課程的開設。獨立學院以培養應用型人才為目的，在課程設置上應加大實驗類課程的比例，以提高學生的實踐能力。《國標》規定專業實驗課程的總學分為4學分（約64學時）以上，如果實驗學分比例太少，是和獨立學院的專業培養目標不相符的。

根據《國標》的建議，應用統計學專業學科基礎課除了開設數學類課程外，還應根據應用領域開設對應的其他相關學科的基礎課程。以數據挖掘和數據分析為專業方向，可增加python程序設計課程為學科基礎。同時再根據應用領域開設相關基礎課程，例如經濟、金融方向可設置經濟學、金融學等課程，后續課程也要開設相關數據分析課程如經濟、金融大數據分析。

在專業必修課程中《國標》給出了各高校都應開設的課程，如應用回歸分析、應用多元統計分析等。還有一些可選開的專業必修課程，如統計學導論、試驗設計等。以數據分析為專業方向，同時需要增加數據庫技術、數據結構、算法設計與分析等課程。不管是學科基礎還是專業必修課程，像專業必修課程都可以理論與實踐相結合的方式進行課程教學。如：數理統計學、應用回歸分析、應用多元統計分析、應用時間序列分析等均可設置一半學時理論一半學時實驗。統計類課程實驗大多使用R語言，加強實驗不僅能增強學生的實踐能力，還能通過實踐更好的理解理論。

專業選修課程中，數據分析、數據挖掘、數據可視化等課程也均是理論與實驗相結合，并且實驗課學時多于理論學時，這些選修課程使用Python語言，對處理半結構化和非結構化數據就更為專業。

在實踐教學上，設置社會調查、創新創業、專業實習、畢業論文等，進一步提高專業實踐能力。同時，指導學生積極參加統計建模、數據挖掘、統計調查等競賽以提高他們的專業能力，來適應大數據時代的社會需要。

四、結束語

在大數據時代背景下，如何運用數學、統計學、計算機技術等，從大量數據中挖掘有用信息，給決策者提供量化支持是一些專業發展的重要任務，應用統計學專業應抓住機遇。獨立學院的應用統計學專業要適應大數據時代的發展也須對人才培養方案和課程設置做出必要的修改，為培養出能夠從事數據挖掘和互聯網數據分析等工作的高素質、復合型的統計應用型人才而努力。

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