朱麗娜 張作昌
摘 要:數據科學與大數據技術是一門新興的熱門專業,以數據,特別是大數據為研究對象,以統計學、計算機科學以及專業領域知識等為理論基礎,以數據采集、預處理、數據管理及數據計算等為研究內容,其目標是培養具有多學科交叉能力的大數據人才。本文結合財經院校的優勢學科,確定專業定位,設置課程體系,建設師資隊伍,與校企合作育人,探索數據科學與大數據技術專業的建設方案。
關鍵詞:新工科;數據科學與大數據技術;專業建設
一、大數據人才需求
大數據技術是信息化發展的新階段。隨著信息技術和人類生產、管理、交易、學習以及生活交匯融合,互聯網快速普及,全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點,對經濟發展、社會治理、國家管理、人民生活都產生了重大影響。數據科學隨之崛起成為一門獨立的學科,在學術與應用領域均受到廣泛的關注[1]。在政策層面,大數據的重要性進一步得到鞏固。2017年1月17日工信部發布《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》指出:鼓勵高校探索建立培養大數據領域專業型人才和跨界復合型人才機制,支持高校與企業聯合建立實習培訓機制,加強大數據人才職業實踐技能培養。黨的十九大提出“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”,習近平總書記在政治局集體學習中深刻分析了我國大數據發展的現狀和趨勢,對我國實施國家大數據戰略提出了更高的要求。
我國大數據行業的技術應用尚處于探索發展階段,人才培養和培訓體系相對滯后,大批產業發展所需的專業人才嚴重短缺。全球著名的管理咨詢公司麥肯錫在《大數據》報告中指出,大數據人才短缺將嚴重制約大數據行業發展,尤其是統計和機器學習方面的專業人才以及懂得如何運用大數據來運營企業管理和分析的人才。2017年7月15日,數聯尋英發布首份《大數據人才報告》,報告顯示,目前全國大數據人才僅有46萬,未來3-5年大數據人才的缺口將高達150萬之多;在大數據技術相關崗位中,數據分析師是核心人才,是組織架構中負責關鍵的崗位,專職的數據分析師的主要職責是圍繞業務分析數據,參與業務運營和決策,建立面向業務的模型。在數據驅動的未來,數據分析將成為員工最基本的職業技能,大數據人才市場勢必會越來越大。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計,未來中國基礎性大數據分析人才缺口將達到1400萬。
二、大數據專業建設
數據科學與大數據技術專業是教育部為落實構建《促進大數據發展行動綱要》于2016年批準設立的新工科專業,可授予“工學”或“理學”學位,是一門具有明顯跨學科特色的交叉專業,統計學、數學、計算機科學,以及領域應用是其密不可分的組成部分。2016年有3所高校獲批,2017年有32所高校獲批,2018年有248所高校250個專業點獲批(其中廈門大學與上海財經大學均同時獲批“工學”和“理學”兩個點),2019年又有196所高校獲批。截止目前,已有接近500所學校開設數據科學與大數據技術專業。
數據科學與大數據技術專業是以大數據為研究對象,以從數據中獲取知識和智慧為主要目的,以統計學、計算機科學、可視化及專業領域知識為理論基礎,以數據采集與預處理、數據存儲、數據分析及數據計算為研究內容的一門交叉學科,其專業培養目標強調培養學生的實踐應用能力和創新能力[2]。一般從“科學”(數學、統計學、數據數學)、“技術”(計算機科學與大數據技術)和“應用與實務”三個基本方面構建數據科學與大數據技術專業的主干課程體系[3]。
由于大數據專業人才的類型很多,崗位需求涵蓋面廣泛,所以不同的高校結合自身的特點會有不同的專業建設定位。以廣西財經學院為例,學校的優勢學科包括會計學、財政學、金融學、數量經濟學、區域經濟學、統計學等。結合學校的財經背景,我們的專業建設方案以計算機技術和數學理論為基礎,突出對金融數據的統計分析和智能化分析,授予“理學”學位。在課程體系設置方面,數據科學與大數據技術專業的專業基礎課程分為計算機基礎和數學基礎兩部分,專業選修課程既包括針對結構化傳統金融數據的統計分析,又包括針對大數據時代非結構化新型數據的智能化分析。具體來說,計算機基礎相關課程包括“數據科學導論”、“程序設計基礎”、“數據結構”、“數據庫原理與應用”、“數據挖掘與分析”、“算法分析與設計”、“軟件工程”等,數學基礎相關課程包括“數學分析”、“運籌學”、“離散數學”、“常微積分方程”、“多元統計分析”、“數學建模”、“數值分析”等,專業選修課包括“R語言建?!薄ⅰ癝PSS數據分析”等傳統的統計分析方法,又包括“Python及在財經大數據分析與應用”、“人工智能”、“機器學習”等新型的智能化分析方法。此外,課程體系中還包括專業實驗和綜合實訓環節,我們以小組為單位、以項目為基礎鍛煉學生設計程序、處理分析大數據的綜合能力。在師資建設方面,我們以課程為單位初步組建本專業的教學團隊,鼓勵教師通過在線學習、參加短期培訓、訪學或去企業掛職鍛煉,提升其專業理論素養和實踐指導能力;鼓勵教師考取相關的職業資格證書,提高“雙師型”專業教師的比例[4]。在校企合作方面,我們積極探索、主動改革,本專業所屬的二級學院與廣西財政廳聯合共建東盟數據中心,在相關領域共同開展各種大數據綜合運用的研究,主要合作領域包括:大數據應用研究、數據收集及統計、專業人才培養、學生實習基地等。另外,我們還與多家上市企業保持著緊密的產學研合作,聘請企業的工程師承擔部分實訓課程,并擔任學生的校外實習導師。
數據科學與大數據專業的課程體系建設尚處于探索階段,需要進一步研究厘清上述課程之間的銜接關系、具體講授內容、知識點深淺程度、授課方式等具體的課程建設內容,最好能新編制系列教材,解決當前數據科學領域中沒有成套成體系教材、教師無法正常開課的重大教學問題[5]。
三、結束語
作為地方財經類院校的新增本科專業,我們將立足廣西地方經濟與社會發展的數字化需要,結合學校的優勢資源進行科學定位、強化特色,培養能在金融、商業、互聯網等行業從事大數據處理、分析、預測和運維的高素質復合應用型人才,為廣西地方經濟與社會發展提供大數據人才保障。
參考文獻
[1] 李國杰,陳學旗. 大數據研究:未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域——大數據的研究現狀與科學思考[J]. 中國科學院院刊,2012(06): 647-657.
[2] 王艷麗,張敏,尤國強. 新工科背景下數據科學與大數據技術專業建設初探[J]. 陜西教育(高教),2020(02): 44-45.
[3] 賀文武,劉國買. 數據科學與大數據技術專業核心課程建設的探索與研究[J]. 教育評論,2017(11): 31-35.
[4] 汪中,施培蓓. 數據科學與大數據技術專業建設研究[J]. 安慶師范大學學報(自然科學版),2019,25(1): 117-120.
[5] 阮敬. 如何培養“一體三新”的數據科學與大數據技術人才[J]. 中國統計. 2020(02): 24-25.
基金項目:廣西高等教育本科教學改革工程項目(2018JGB291)
作者簡介:朱麗娜(1981—),女,安徽淮北人,博士,教授,研究方向為數據挖掘、網絡安全。Email:zhulina81@163.com