貴州高校本科大數據人才培養模式探討

向程冠 熊世桓

摘 ?要：隨著大數據的快速發展與應用，作為大數據省的貴州對大數據人才的需求更為迫切，貴州高校在省內大數據人才的輸出中具有至關重要的位置，應根據省內大數據人才需求的實際情況培養人才。文章結合省內數據科學與大數據專業人才培養情況探討高校如何培養本科大數據人才，為應對大數據人才培養問題提供參考。

關鍵詞：大數據;人才培養;大數據人才;高校

中圖分類號：C961 ? ? ? 文獻標志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2096-000X（2020）12-0115-04

Abstract： With the rapid development and application of big data， Guizhou， as a province of big data， has a more urgent demand for big data talents. Guizhou colleges and universities play a vital role in the output of big data talents in the province. Talents should be trained according to the actual situation of big data talent demand in the province. Combined with the situation of data science and big data professional training in the province， this paper discusses how to train undergraduate big data talents in colleges and universities， so as to provide reference for dealing with the problem of big data talent training.

Keywords： big data; talent training; big data talents; colleges and universities

一、概述

21世紀的信息社會是一個以大數據為標志的理性時代，作為大數據省的貴州先人一步布局大數據產業，與世界各地站在大數據產業的同一起跑線上，大數據的建設是貴州的機遇，以大數據的理念培養更多建設人才是貴州抓住這一機遇的基礎。大數據時代的到來為貴州的發展帶來了“天時”，貴州所特有的地質結構穩定優勢及氣候條件占據了數據中心建設的“地利”，《國務院關于進一步促進貴州經濟社會又好又快發展的若干意見（國發[2012]2號）》把加快貴州發展上升為國家戰略、我省出臺的大數據產業發展規劃及支持大數據產業發展的具體政策更是突顯“人和”[1]。所以貴州高校大數據本科專業（數據科學與大數據技術）更應趁此“東風”，借勢而上，改革育人模式，為貴州大數據產業培養更多優質的復合型人才。本文就目前貴州大數據本科專業培養人才的現狀，探討貴州高校如何培養大數據專業人才，為大數據專業建設與教學改革提供參考。

二、貴州高校本科大數據才培養現狀

（一）數據科學與大數據技術專業獲批基本情況

自2015年開始，教育部陸續批準了481所高校開設數據科學與大數據專業（專業代碼：080910T），如表1所示。

貴州獲批開設數據科學與大數據專業的高校有貴州大學、貴州師范學院、貴州師范大學、貴州工程應用技術學院、貴州民族大學、貴州民族大學科技學院、遵義師范學院、凱里學院、銅仁學院、安順學院、貴州商學院、貴州理工學院及貴州財經大學，一共13所高校，授予工學學位的有8所高校，授予理學學位的有5所高校，獲批情況如表2所示，其中貴州大學與貴州師范學院以一本招生，其他均為二本招生。

（二）數據科學與大數據技術專業人才培養定位情況

數據科學與大數據技術專業的人才培養結合應用開展，注重數據思維的訓練，強調數據獲取、清洗、處理、存儲與應用。與傳統的計算機科學與技術相比，培養目標上的不同點在于注重培養學生的專業領域數據服務意識，更側重于培養學生對于大數據的分析和處理能力，培養學生掌握大數據處理平臺和技術，為行業提供數據支持與服務，從事以數據為工作對象的崗位。

（三）就業崗位基本情況

在大數據企業，從事大數據工作的崗位主要有四類：數據科學家、數據工程師、大數據分析師和機器學習工程師。數據科學家主要從事深度學習與統計計算工作，數據工程師主要從事偏數據技術的基礎構架和數據流水線工作，大數據分析師主要從事數據分析與數據應用的工作，機器學習工程師主要從事構建和部署機器學習模型工作。目前，大數據人才缺口較大，國內存在150萬的人才空缺空間。崗位薪資較高，比計算機想關專業的工資高出10%以上，具有大數據分析能力的工程師比較受企業的歡迎，相比較而言，大數據工程師在企業的薪資遠比進入科研機構、高校高得多。

（四）大數據師資基本情況

大數據師資的缺乏是貴州各高校開設大數據專業最大的痛點，大多數授課老師沒有大數據行業背景，基本上是從計算機科學與技術專業、統計學專業轉到大數據專業的教學上，能勝任大數據方向課程的老師不多，易導致把大數據專業的學生培養成了計算機科學與技術專業的學生，學生畢業后大多沒有從事大數據相關的工作，更多的學生涌向信息系統開發的工作，這也是大數據企業不易招聘到大數據專業畢業生的原因之一。根據專業建設的基本要求，新開的專業要求專任教師人數不低于12人，專業生師比不能超過24比1，但由于大數據人才的缺乏，使得師資缺乏比較嚴重，給師資隊伍建設帶來了困難。

三、貴州高校本科大數據才培養模式初探

（一）校企深度合作，聯合培養大數據人才

大數據是理性時代的標志，主宰這個時代的是大數據人才，高校在構建自己的大數據培養體系時，首要任務是思考用什么樣的人去培養大數據人才，我們的教師們都準備好嗎？如何讓教學與企業應用技術的發展同軌，務實地培養企業需要的人才，最為直接的方式就是讓企業參與人才培養，學術界與產業界聯合培養大數據人才是最為可行的方式之一，其實這種模式在其他地區已經在幾年前開始實施了，如2011年IBM與北京交通大學軟件學院制定研究生信息管理專業共建計劃，又于2012年與西安交通大學軟件學院合作建立業務分析系[2]。目前，省內有貴州大學、貴州師范大學、貴州理工學院與相關大數據企業開設了聯合培養模式。顯然，貴州可以復制這種校企深度合作模式，將國內外著名企業引進學校，共同培養具有貴州特色鮮明的大數據應用性人才，為貴州大數據產業的發展作好人才儲備，重現貴州“明清三狀元一探花”的輝煌。

（二）構造大數據學科生態群

近年來，大數據被“吹”神了，或給人摸不著的感覺，或給人 “盲人摸象”的感覺。不少人認為能“吹”就行，而無法將大數據技術落地，這也許太“右”;也有不少人認為培養幾個Hadoop工程師，就是大數據人才了，這也許太“左”。其實不然，太“左”或太“右”均不能滿足企業的大數據人才需求，也就不可能完成大數據分析的任務。如果分析國內著名企業的數據分析團隊（如阿里），不難發現其中有掌握商業理念與價值的企業高管、熟悉數據分析算法的業務分析師、熟知架構規劃的數據產品經理以及玩轉大數據平臺技術（Hadoop，Spark，NoSQL，Autonomy，Vertica等）的數據架構師[3]，顯然每個角色均有不同的培養路徑，所以高校在學科建設方面不能“盲人摸象”，應圍繞大數據構造學科生態群。

（三）大數據人才培養與大數據科學研究相結合

高校具有較強的科研基礎與能力，科研應該服務于人才培養，但大多數的研究還是局限于科研人員和教師，學生卻很少直接參與其中，尤其對本科生來說就更少了。在培養大數據人才方面，高校應改革科研管理模式，把人才培養與大數據領域的研究相結合，引導、鼓勵有潛質的本科生參與到大數據技術及應用的科研實踐中，讓學生接觸大數據、感知大數據、應用大數據、研究大數據。

（四）應注重培養“實戰型”應用人才

大數據處理技術主要包括并行計算、云計算、高性能計算與分布計算等方面。大數據分析主要應用于電子商務、醫學、天文氣象等領域的數據挖掘分析。我省今年2月發布的《貴州省大數據產業發展應用規劃綱要（2014-2020年）》指出：“堅持以應用需求為導向、‘應用、數據、技術三位一體協同發展，集中攻克大數據關鍵技術和產品，集聚豐富數據資源，發展數據服務業務[4]。推動技術產品、應用模式、商業模式和體制機制的協同創新，大力推進原始創新和集成創新，形成完整創新鏈條，促進產業發展向創新驅動型轉變。”將搭建面向政府、公眾和企業的云計算和大數據服務平臺，打造貴州“七朵云”（電子政務、智能交通、智慧物流、智慧旅游、工業、電子商務、食品安全）。貴州大數據產業的發展，勢必會帶動行業人才的爆炸式需求，因此，人才的缺口是比較大的，尤其是大數據處理人才和數據分析人才更為緊缺。中國科學院院士、上海交通大學副校長梅宏曾給貴州省發展“大數據”把脈：“發展大數據產業，對貴州來說，人才培養會是一個比較大的挑戰。如何培養一批能支撐大數據產業發展的專業人才，是一個亟待解決的問題[5]。”所以，對省內高校來說，既是機會更是挑戰，在專業定位上應著眼于大數據處理技術與分析應用兩個方向，培養“實戰型”應用人才。

（五）聘請企業具有大數據職稱的工程師為學生講授專業方向課程，鼓勵從事大數據課程教學的教師申報大數據職稱

由于大數據師資的嚴重缺乏，每學期大數據專業的排課成了大數據專業負責人最為頭疼的事，一方面企業中從事大數據工作的工程師往往沒有職稱背景，高校對于外聘老師基本要求往往需要中級以上職稱。另一方面，請其他高校的老師來給學生上課尤其困難，高校自身就缺大數據教師，往往能來授課的老師卻不是大數據老師，陷入“能上課的不能來，能來的不能上課”的尷尬局面。作為大數據省的貴州，今年按照省人力資源社會保障廳的統一安排，由貴州省大數據管理局發布了《關于組織開展2019年度貴州省工程系列大數據專業技術職務任職資格申報評審工作的通知》，明確了大數據專業技術資格，對應初級、中級、高級職稱，這是及時雨，具有高級職稱的工程師將為貴州大數據人才培養提供良好的條件。另外，高校在引進人才方面也可引進取得大數據高級職稱的工作師，為大數據專業建設注入大數據行業的工科血液。高校教師應轉變傳統的職稱觀念，鼓勵從事大數據研究的老師及科研人員申報工程系列大數據專業技術職務任職資格。

（六）培養方案中應明確數據科學與大數據技術專業的能力知識目標

數據科學與大數據技術專業培養的學生應該具備數據獲取、傳輸、存儲、處理分析和應用的能力。在數據的獲取能力上應具備根據行業需求收集數據的能力，具有一定的爬蟲編寫能力和數據抽取能力，如電商數據的爬取。在數據傳輸技術上應熟悉常用的數據傳輸協議及分布式數據消息隊列技術，如Kafka。在數據存儲技能上應熟悉分布式存儲原理與應用，如HDFS。在數據的分析處理能力上應熟練掌握數據洗清技術、數據格式轉換技術及數據統計技術，如MapReduce。在數據應用能力上應熟練掌握大數據挖掘的基本方法、大數據檢索引擎技術及數據可視化技術，如關聯規則、聚類、分類、Lucene、Elasticsearch等。

（七）注重改革教法，變“教得好”向“學得好”轉變

貴州高校在培養大數據人才過程中需從國家和貴州經濟產業發展的需求出發，培養有數據獲取、分析處理及應用的高素質復合型人才，學生會做比老師會講重要，所以在教學中應該注重產出導向，以學生為中心，持續改革教學方法，教師在授課過程中應少講多做，變老師“教得好”為學生“學得好”。