大數據基礎人才培養現狀與對策研究

杭州電子科技大學繼續教育學院 胡國義 鄭明娜 邵根富

1 背景及需求

當前，新一輪技術革命正引領人類從工業文明向網絡文明加速轉型，信息技術以及計算機發展迅速，數據呈現出爆炸式增長。黨的十九大提出要加快建設網絡強國、數字中國、智慧社會，加快實施國家大數據戰略。建設數字中國，是貫徹落實習近平新時代中國特色社會主義思想的戰略舉措，政府、社會、經濟都是重要領域，全國各地紛紛開始了三大領域的數字化轉型進程，亟待不同層次、不同類型的大數據人才助力各地數字化轉型建設。

在各地政府推進數字化轉型建設的過程中，大數據無疑是重中之重。據不完全統計，我國省級層面已有19個地區設立了省級大數據管理機構；從省級以下層面來看，我國已設立了79個有關機構。大數據管理部門的成立表明，當地政府已充分認識到了大數據的重要性。從各地大數據的實踐來看，最大痛點和瓶頸正是大數據意識及各層次大數據人才的匱乏。獵聘發布了《獵聘2019年中國AI&大數據人才就業趨勢報告》，報告指出，AI&大數據人才在全球爆發式發展，而另一面在全球范圍內呈現嚴重人才荒，中國大數據人才缺口高達150萬。高校肩負著人才培養的社會責任，對各行業人才加大大數據技術的培養尤為重要。人社部2019年新增13個職業，其中就有新增大數據相關的職業“大數據工程技術人員”。

2019年以來，國家出臺一系列的文件指出推動人工智能、大數據與區塊鏈等技術在各行業的應用，建立基于大數據分析的食品安全信息平臺，推動大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈、超級計算等技術與交通行業深度融合；推動互聯網、物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈與貿易有機融合。《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》更是指出加強對大數據、云計算、區塊鏈、物聯網、人工智能、衛星導航等新技術研發應用。習近平多次指出要充分運用大數據分析等方法支撐疫情防控工作。自疫情發生后，全國各地積極運用大數據、云計算等技術，為疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配提供支撐，發揮出我國在大數據應用、互聯網等方面的優勢。提出數字經濟一號工程的浙江，創造了“一圖一碼一指數”的抗疫和復工復產的精密智控機制，數字技術創新引領經濟社會數字化轉型成效。總之，國家逐步重視大數據在各行業的應用。

隨著大數據時代的到來，無處不在的“數據”引發了人們空前的關注，各行各業對大數據人才的需求量都呈現出大幅增長的趨勢。但是當前不論是國內還是國外，不同層次、不同類型的大數據人才都比較缺乏，大數據基礎人才即大數據工程技術人員缺乏問題最為突出，大數據工程技術人員現有的數量與實際需求相比都存在很大的缺口。

本文所研究的大數據基礎人才，是指在大數據人才金子塔中處于中低層的基礎人才，是從事大數據管理與應用的人才。

2 大數據基礎人才培養情況

大數據行業正面臨著全球性的人才荒，世界各國紛紛制定大數據戰略，致力于搶占大數據發展戰略制高點。國際數據公司(IDC)發布的 2017 年大數據白皮書預測，2025 年全球大數據規模將增長至 163 ZB，相當于 2016 年的 10 倍，大數據繼續表現出更為強健的增長態勢。

面對全球范圍內大數據工程技術人員稀缺的狀況，我國政府、高校和企業需要協同建立大數據基礎人才教育培養體系，加快推動數據技術的發展和大數據基礎人才的培養。下面從大數據基礎人才高校培養現狀和社會培訓現狀兩個方面進行闡述。

2.1 大數據基礎人才高校培養現狀

2.1.1 大數據人才培養發展

作為大數據概念的發源地，美國一直走在大數據發展的前列。據不完全統計，美國現有46所高校開設與大數據相關的本科專業；有超過300所大學開設了大數據相關專業碩士研究生課程。與國外的大數據發展相比，我國大數據的起步相對較晚。要想讓大數據充分發揮價值，將大數據的優勢落地，需要一大批優秀的大數據人才。2014年年初，在袁衛和紀宏教授的倡導下，由中國人民大學、北京大學、中國科學院、中央財經大學和首都經濟貿易大學五所院校成立的大數據分析碩士培養。自2016年，北京大學成為教育部首批獲準開設“數據科學與大數據技術”專業的本科院校，截至2020年，總計477所本科院校成功獲批該專業，30所高校開設“大數據管理與應用”專業。在實際培養過程中，高校大數據技術專業畢業的師資緊缺，從事該專業的教師由來自計算機科學與技術、人工智能專業轉型與國外高校畢業數據科學教師組成，缺乏專業的大數據技術師資，因此培養的人才知識體系較為簡單。

2.1.2 大數據人才實踐能力培養

大數據人才培養起步較早的是美國、英國等國家的高校。許多美國大學會將數據科學與原有特色專業相結合，在本校具有優勢的領域中關注數據科學，并非常重視這一專業的實踐性。比較重視通過與校外合作來提高學生的實際應用能力，提高學生就業的實操能力。

但是，我國校企合作還未形成統一的模式。在實際的人才培養過程中，很多高校缺乏大數據的獲取渠道，缺乏成熟的大數據人才培養方案，特別是缺少在大數據人才思維訓練方面的經驗。畢業生缺少實習機會，導致高校培養出的大數據人才難以立刻上手，需要較長的培訓和適應期。而且，目前國內大數據相關專業主要開設在本科、研究生層次，大部分都是面向大數據高層次人才，對于大數據基礎人才的教育、培養極其缺乏，尤其是具備實操能力的大數據人員。

2.2 大數據基礎人才社會培訓現狀

大數據基礎人才需要具有跨領域的知識架構，既需要懂IT技術和統計知識，又要懂實際的應用場景業務，市場實際需求與現有人員相比存在巨大缺口，僅靠傳統的高校教育難以快速滿足市場需求。高校教育一方面招生人數受限，另一方面由于課程設置受限，難以快速應對市場對人才的動態需求，社會培訓成為填補大數據工程技術人員缺口的有效途徑。

目前，大數據行業社會培訓機構眾多，但對大數據基礎人才的培養存在嚴重的方向偏移。很多大數據培訓機構是從IT培訓轉化而來，缺乏綜合知識結構培養。因此，為了更好地服務國家大數據戰略、服務數字中國等建設，有必要聯合高校和行業龍頭企業開展大數據人才培養、培訓。

3 大數據基礎人才培養對策

針對我國大數據基礎人才培養的現實情況、市場需求等，本文提出對大數據基礎人才培養采取校企聯合培養的模式。由高校和行業龍頭企業以市場人才需求為導向，共同制定人才培養標準，在高校里進行理論基礎課程的培養，企業進行實踐課程培養，“理論+實踐”的培養模式，讓學生能更早地進行工作模擬，工作能力提升，獲取職業資格證書，為就業打下堅實基礎。

3.1 校企聯合培養大數據基礎人才的優勢

3.1.1 人才培養更符合市場需求

以浙江為例，已經初步構建起大數據產業的生態系統，涌現出阿里巴巴系列企業、海康威視、數夢工場等一批在全國有影響力的大數據企業，在大數據的基礎設施、支撐平臺、應用開發上形成了較完整的產業鏈。以浙江為試點，打造學校企業聯合的培育模式，保證校企師資融合、工學結合。校企聯合培育模式，一方面可以以市場需求為導向培養人才，更能適應市場的需求，讓大數據直接轉化為生產力，助推地方質量變革、效率變革、動力變革和實現高質量發展的新引擎。另一方面可以倒逼高校人才培養模式更具市場化，高校教師的“理論基礎+企業導師”的實踐能力，雙方的師資互補互學，能更好地融入到人才培養中來。

3.1.2 人才培養標準更科學化

國家專門制定出臺了《國家職業教育改革實施方案》(簡稱職教20條)，明確自2019年開始，在職業院校、應用型本科高校啟動“學歷證書+若干職業技能等級證書”制度試點工作。這一試點工作的推出，直接為國家人才培養指明了方向，讓人才更具基礎性、更有實踐能力，能直接進入工作，減少崗前適應實踐，也是推行“產教融合”人才培養的舉措。這對于本文所研究的大數據基礎人才培養給出了方向。讓行業、企業參與課程開發、專業教學、職業能力培訓、質量標準制定與考核評估等大數據人才培養全過程。

3.2 校企聯合培養大數據基礎人才的做法

大數據行業人才需求就像金字塔結構，金字塔中下層人員需求量大且技術能力水平要求相對較低，而金字塔上層人員需求有限但綜合技術能力要求相對較高。但是金字塔的下層卻是人才需求量最大的，這些基礎性職業人才占到大數據從業人員的70%以上，基礎性人才是推動數字經濟發展的引擎，該類人才是可通過高校、企業、社會等聯合教育平臺培養的剛需人才。以市場需求、人才工作內容為依據，將大數據基礎人才進行工種劃分、能力等級劃分，最終給出培養方案，由行業主管部門給予職業認定指導。

3.2.1 大數據基礎人才工種劃分

結合市場實際需求以及從業人員所從事的具體工作內容分析，大數據基礎人才主要從事大數據的采集、清洗、分析、治理、挖掘等工作，并能安全地加以利用、管理、維護和服務的專業人員。本文將大數據基礎人才分為大數據治理和大數據安全兩個方向。

3.2.2 職業能力等級劃分

根據大數據基礎人才的職業能力水平，分為三個等級：初級、中級、高級。初級定位：能根據數據項目建設的要求，完成數據的基礎調研、采集管理，能運用工具做簡單的數據治理及基礎數據安全運維類工作。中級定位：能獨立承擔數據治理、數據建模應用等工作的管理及優化，能主動發現數據安全風險并提供整改方案，可指導初級人員完成相關工作。高級定位：能根據數據標準及規范，完成數據的標準化制定，能結合數據應用設計主題及建模，能提供數據安全的體系化設計及方案，對數據管理體系可持續優化，并能參與技術管理及培訓類工作。

3.2.3 校企聯合制定培養標準

充分發揮校企聯合培養人才的優勢，充分利用行業和企業的人才培養體系、課程體系及人才評估體系，結合已有的實訓課程及項目經驗導入，夯實理論基礎及實踐動手能力和積累大數據項目經驗，最終培養出具有良好的職業道德和創新精神的人才，除了掌握專業所需的課程知識技能外，還具備大數據工程項目從業所需的各項知識及技能，為數字經濟發展提供大量基礎人才。

圍繞大數據基礎人才的技能要求及工作內容，由相關部門、院校、企業、行業專家研討制定符合該類人才培養要求的課程體系，并結合各地區及行業的發展增加地區或行業特色類教材。

(1)基礎課程體系

基礎課程體系包含本科培養高校的教學計劃規定課程，以及職業能力培養課程體系、職業標準課程體系、先導課程體系。

職業能力培養課程體系是指由相關部門、院校、企業、行業專家研討制定的符合大數據基礎人才職業培養要求的課程體系，并結合各地區及行業的發展增加地區或者行業特色類教程。

職業標準課程體系是指由行業主管部門及相關專家委員會共同制定的通用標準類課程體系，是普適所有大數據基礎人才的標準課程，各院校及培養機構需要依規開設相應的課程。

先導課程體系是指為解決大數據基礎人才職業認定時基礎知識技能缺失或不足的問題，設計的對被培養(培訓)人員知識重構的課程體系。

(2)技能實訓課程體系

實訓類課程由與高校合作的培訓中心采用集中面授的方式按期開展，保障學員有足夠的實操內容及學習效果，理論結合實踐的方式讓學員更快的掌握數據治理、數據安全人員所需的職業知識及技能，滿足行業人才的普適性需求。技能實訓課程體系全部運用企業在實際工作中獲取的數據加密后進行模擬操作，有利于學員加深對基礎課程體系的理解，有利于學員快速地掌握具體工作中對大數據基礎人才的工作要求，可以通過市場需求讓學員對所學知識進行重塑。

3.3 校企聯合培養大數據基礎人才方案的推廣

3.3.1 將聯合制定的標準上升到行業標準

大數據基礎人才屬于工業和信息化領域，校方和企業聯合制定的標準上報上級主管部門，經評估認定后上升到行業標準，以該標準指導人才培養，發放大數據基礎人才職業證書，作為人才能力水平的認定。

3.3.2 在全國各地建立大數據人才職業鑒定中心

由各個地區信息特色明顯的高校的繼續教育學院聯合當地行業中的龍頭企業成立職業鑒定中心，將大數據基礎人才的培養嵌入當地高校的大數據人才培養的末端，也可嵌入其他非大數據專業畢業生的畢業環節，嵌入部分基礎、技能課程。學生培訓學習結束后參加職業鑒定，獲取相應資格證書，為社會培養實踐型人才。

3.3.3 嵌入高校“1+X”職業證書培養體系

將此人才培養方案嵌入各地應用型本科高校和高職院校的人才培養中，大數據基礎人才職業的兩個方向進入教育部“1+X證書”的試點工作，讓高校中“大數據技術與應用”等專業的學生，能在高校獲得學歷證書的同時，獲得職業證書，擴展就業本領。有利于構建終身學習型社會的創立；有利于學生個人職業能力水平的提升；有利于用人單 位選人用人；有利于大數據基礎人才的上崗就業；有利于提升人才需求地區大數據推動社會發展的力度。

4 結語

大數據已成為國家戰略，數據已成為新型生產要素，大數據基礎人才的培養重在實踐、重在應用。大數據在各行各業的應用及作用日趨凸顯，如何打通人才需求與人才培養的通道尤為重要，是本文研究的目的和意義。