應用型高校數據科學與大數據技術人才培養體系探究

熊斐

摘要：隨著整個社會對大數據人才需求的井噴，如何培養出契合社會需求的數據科學與大數據技術專業人才成為高校急需解決的問題。文章通過分析大數據技術專業人才培養當前面臨的主要問題，結合大數據專業的特點，從多個維度對普通應用型本科院校大數據人才培養體系進行了探究，并指出作為普通應用型本科院校，應結合自身的專業特色，形成以應用為主導的特色大數據人才培養體系。

關鍵詞：數據科學；大數據技術；應用型高校；人才培養體系

引言

2011年由全球最著名的管理咨詢公司麥肯錫首次提出大數據概念，并迅速在全球范圍內引起共鳴。最近幾年，大數據應用已經席卷各行各業，對諸多產業原有規則產生了沖擊，極大加速了產業發展。當今社會已經進入大數據驅動時代，從公司戰略到產業生態，從學術研究到教學實踐，從城市管理乃至國家治理，“數據驅動”將成為鮮明的時代特征。大數據的應用正在逐步從互聯網擴展到金融、教育、物流、醫療、消費、氣象等各大社會和經濟領域，必將深刻影響未來全球社會和經濟的發展進程。

我國擁有全世界最大的互聯網市場，巨量的數據資源正在推動我國大數據產業的蓬勃發展。國家根據大數據產業發展狀況做了精心籌劃和前瞻性布局，大數據產業快速發展。2015年首次提出“國家大數據戰略”，制定了大數據發展行動綱要；2021年工業和信息化部發布《“十四五”大數據產業發展規劃》。“十四五”時期是我國工業經濟向數字經濟邁進的關鍵期，國家對大數據產業發展提出了新的要求，在第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要中做出了圍繞“打造數字經濟新優勢”，培育壯大大數據等新興數字產業的明確部署[1]。考慮到大數據行業面臨的巨大人才缺口，國內高校紛紛開設大數據專業，2015～2022年，全國743所（不含重復備案）高校成功備案“數據科學與大數據技術”本科專業。

1. 大數據專業人才培養現狀分析

國內眾多高校紛紛開設數據科學與大數據技術專業，但在專業建設、人才培養的過程中絕大部分高校都處于摸索階段，還沒有形成科學的、系統的建設標準和體系。數據科學與大數據技術專業與普通專業不同，是多學科交叉融合的應用型專業，而培養這類應用型人才并非易事。現階段，普通應用型本科院校在數據科學與大數據專業的建設和運行過程中存在諸多問題，主要集中在人才培育目標、專業課程設置、師資隊伍、實訓平臺等方面。

1.1 人才培養目標不清晰

人才培養目標與就業崗位密切關聯，當前大數據技術專業崗位主要包括大數據開發工程師、大數據分析挖掘崗、數據產品分析師、大數據科學家、數據模型師、大數據運維工程師、大數據架構師等。大部分高校大數據技術專業的人才培養目標與崗位關聯度不夠，所以導致人才培養目標不清晰，專業定位不明確，也未根據自身專業特色進行人才培養方案的科學規劃。人才培養目標的不明確會導致一系列問題，大數據技術專業的此類問題因為該專業的多學科交叉融合屬性顯得更為突出，從而無法培養出合乎社會需求的大數據專業人才。

1.2 專業課程設置不合理

數據科學與大數據技術屬于多學科交叉專業，在課程設置上絕大部分高校均涵蓋數學類課程、傳統計算機類課程、數據科學類課程，但在各類課程比例、課程體系流程方面均缺乏科學的規劃。在專業課程設置上部分高校只是在計算機類課程的基礎上附加幾門數據科學類課程，而這樣的課程安排無法培育出合格的大數據專業人才。

1.3 專業師資隊伍匱乏

由于大數據專業屬于聚焦前沿領域的應用型專業，而且牽涉到多學科的交叉融合，對師資的要求極高，大量師資無法滿足大數據技術專業的教學要求。即使通過對現有師資加強大數據相關知識的培訓力度，教學質量改善提升的效果也是存疑的。

1.4 實訓平臺缺乏

大數據專業屬于實踐型學科，專業知識的學習過程中需要大量實踐，為了理論與實踐相結合，需要相應的實訓平臺以便學生進行實踐訓練，充實實踐教學內容。而高校普遍缺乏這類大數據實訓平臺，導致實踐教學的效果不佳。

2. 大數據專業人才特色培養體系建設

2.1 明確培養目標

任何一個專業的人才培養方案的成功與否，都需要有明晰的人才培養目標。作為普通應用型本科院校，應該結合本校自身專業特點和師資特色，科學合理制定人才培養目標。作為普通應用型本科院校，應結合高校自身的優勢學科，創建交叉專業，或者把該專業歸屬到相關教學學院，形成以應用為主導的特色數據科學與大數據專業人才培養體系。大數據專業屬于應用型學科，針對不同領域的應用數據，在目標定位上要有所傾向，應該培養在特定領域的大數據專業人才[2]。結合筆者所在高校的專業特點，制定如下培養目標。

培養目標：本專業面向金融大數據、商務大數據和政府政務大數據的處理、分析和應用需求，旨在培養具備扎實的數學與計算機科學基礎、基于統計與優化的數據分析與建模能力、基于專業化行業知識的數據應用解決方案設計能力，擁有良好的計算思維，并具有一定的統計學基礎，較全面掌握大數據處理和分析的基本理論、基本方法和基本技術，具有大數據查詢、處理和分析的基本能力，能夠靈活運用所學的大數據知識解決實際問題，具備較高的綜合業務能力、創新與實踐能力，能從事大數據相關工作的應用型創新人才[3]。根據數據科學與大數據技術專業特點以及培養目標，在具體能力培養上如表1所示[4]。

2.2 優化課程體系

筆者所在高校已開設計算機科學與技術專業、經濟統計學專業、數學與應用數學專業多年，具有豐富的辦學經驗，其中計算機科學與技術專業和數學與應用數學專業均歸屬于理工學院，理工學院可以很好地配置資源，非常利于大數據專業的建設。

計算機科學與技術專業中含有多門數據庫相關的課程，包括數據庫原理、大型數據庫管理軟件、分布式計算等課程。數學與應用專業中含有多門數據分析方向的課程，如數學建模、數據挖掘、時間序列分析等課程。經濟統計學專業已開設多元統計分析、統計軟件與應用等課程。上述三個專業為數據科學與大數據技術專業的建設積累了豐富的教學經驗，通過整合上述三個專業為開設數據科學與大數據技術專業打下堅實的基礎。

主干課程包括：大數據導論、高級語言程序設計（C語言）、微觀經濟學、面向對象程序設計（JAVA語言）、并行與分布式計算、數據結構、數據庫系統原理、數學建模、數據清洗與融合、大數據可視化、多元統計分析、Python與大數據分析、R語言與數據分析、數據庫應用開發技術、Hadoop大數據技術、大數據查詢與處理、自然語言處理、數據挖掘、計算機網絡、大數據查詢與處理、時間序列分析、統計軟件與應用等。

考慮到自身特點，還應該開設一些特定應用領域的課程，比如開設微觀經濟學、現代金融工程、金融風險分析等經濟類課程。通過開設“特定領域知識+大數據技術”特色課程，既符合地方產業需求，又契合學校專業特色，有利于培養特定專業領域的大數據應用型人才。

根據學校專業特點，針對該專業開設兩個發展方向供學生選擇，分別是大數據應用開發方向、金融大數據分析與利用方向。通過開設專業方向課，更利于針對特定應用領域的大數據人才的培養，形成具有特色的大數據人才培養體系。專業方向課程設置如表2所示。

在專業主干課程、專業方向課程的基礎上，還開設專業拓展課程，以期為學生提供更完整的知識體系以及更廣泛的專業外延。

2.3 師資隊伍建設

考慮到大數據專業需要多學科融合，所以對師資的要求非常高。一方面可以對現有相關專業師資進行培訓，提升現有師資水平；另一方面可以引進大數據專業的師資，補充和優化師資隊伍結構，但更重要的是需要深度強化產教融合、校企合作，跨步推進協同育人。大數據專業技術迭代非常快，單純依賴高校師資極難大幅提升專業教學質量，引進外部力量以及企業資源，通過產教融合、校企合作，才能從根本上解決大數據專業的師資問題[5]。

2.4 搭建大數據實訓平臺

大數據專業實踐性極強，其教學需要在相應的實訓平臺上展開，實現理論與實踐結合，大數據實訓平臺對能否培育出合格的大數據專業人才至關重要。大數據實訓平臺的設計應落實“產、學、研、用”一體化的思想，利用虛擬化技術及大數據主流框架，搭建實踐教學平臺，將大數據核心技術應用到實踐教學中，將理論知識、實踐教學和大數據項目實踐進行融合，循序漸進，由淺入深，逐步提升學生的專業技能和項目實踐能力，使得學生獲取的知識、技能與社會需求吻合，真正培育出合乎社會需求的特定專業領域的大數據應用型人才[6]。

大數據實訓平臺的搭建可以在第三方平臺的基礎上進行二次開發，從而滿足學校自身的特色培養需求，特別是大數據案例庫的建設和擴充上。同時，通過專業的數據挖掘系統、數據分析和處理系統，匹配教師的科研需求，提升教師的科研創新能力，從而有效提升科研成效。

結語

近年來，全國高校紛紛上線大數據專業，在專業建設過程中出現了種種問題，本研究對大數據專業人才培養方案中最核心的人才培養目標、課程設置、師資隊伍建設、實踐教學等關鍵問題進行了探究。大數據專業是一個應用型專業，針對不同領域的數據應用，目前并不存在統一的標準和方法，針對特定應用領域的大數據人才培養是必然趨勢。作為普通應用型本科院校，應結合自身的專業特色，形成以應用為主導的特色大數據人才培養體系。

參考文獻：

[1]錢程.科技賦能傳統企業數字化轉型的對策分析[J].科技創新發展戰略研究， 2021，5（6）：42-44.

[2]李莎莎，周競文，唐晉韜，等.數據科學與大數據人才專業課程體系分析[J].計算機工程與科學，2018，（S1）：110-113.

[3]祝英杰，李晗，楊相群.DT時代大數據人才培養模式教學改革探究[J].科教導刊， 2022，（8）：32-34.

[4]張微微，楊靜宜，呂曉華，等.基于校企協同育人模式的數據科學與大數據技術專業人才培養研究[J].科技風，2021， （30）：91-93.

[5]戴志鋒，李春艷，靳洪.多學科交叉融合的數據科學與大數據技術專業課程教學改革與實踐[J].湖北經濟學院學報（人文社會科學版），2022，19（7）：149-152.

[6]朱魁，吳斌，王柏，等.結合大數據平臺的大學創新實驗課程體系建設[J].計算機教育，2020（1）：138-142.

作者簡介：熊斐，碩士研究生，講師，研究方向：計算機網絡、智能優化算法。

基金項目：江西省高等學校教學改革研究項目（編號：JXJG-18-32-2）。