贵州高校本科大数据人才培养模式探讨
作者：向程冠 熊世桓
来源：《高教学刊》2020年第12期
摘 要：随着大数据的快速发展与应用，作为大数据省的贵州对大数据人才的需求更为迫切，贵州高校在省内大数据人才的输出中具有至关重要的位置，应根据省内大数据人才需求的实际情况培养人才。文章结合省内数据科学与大数据专业人才培养情况探讨高校如何培养本科大数据人才，为应对大数据人才培养问题提供参考。
联想u系列怎么样 关键词：大数据;人才培养;大数据人才;高校
中图分类号：C961 文献标志码：A 文章编号：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世纪的信息社会是一个以大数据为标志的理性时代，作为大数据省的贵州先人一步
布局大数据产业，与世界各地站在大数据产业的同一起跑线上，大数据的建设是贵州的机遇，以大数据的理念培养更多建设人才是贵州抓住这一机遇的基础。大数据时代的到来为贵州的发展带来了“天时”，贵州所特有的地质结构稳定优势及气候条件占据了数据中心建设的“地利”，《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见（国发[2012]2号）》把加快贵州发展上升为国家战略、我省出台的大数据产业发展规划及支持大数据产业发展的具体政策更是突显“人和”[1]。所以贵州高校大数据本科专业（数据科学与大数据技术）更应趁此“东风”，借势而上，改革育人模式，为贵州大数据产业培养更多优质的复合型人才。本文就目前贵州大数据本科专业培养人才的现状，探讨贵州高校如何培养大数据专业人才，为大数据专业建设与教学改革提供参考。
二、贵州高校本科大数据才培养现状
胸围尺寸尺码对照表 （一）数据科学与大数据技术专业获批基本情况
自2015年开始，教育部陆续批准了481所高校开设数据科学与大数据专业（专业代码：080910T），如表1所示。
贵州获批开设数据科学与大数据专业的高校有贵州大学、贵州师范学院、贵州师范大学、贵州工程应用技术学院、贵州民族大学、贵州民族大学科技学院、遵义师范学院、凯里学院、铜仁学院、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院及贵州财经大学，一共13所高校，授予工学学位的有8所高校，授予理學学位的有5所高校，获批情况如表2所示，其中贵州大学与贵州师范学院以一本招生，其他均为二本招生。
（二）数据科学与大数据技术专业人才培养定位情况
米皮的做法 数据科学与大数据技术专业的人才培养结合应用开展，注重数据思维的训练，强调数据获取、清洗、处理、存储与应用。与传统的计算机科学与技术相比，培养目标上的不同点在于注重培养学生的专业领域数据服务意识，更侧重于培养学生对于大数据的分析和处理能力，培养学生掌握大数据处理平台和技术，为行业提供数据支持与服务，从事以数据为工作对象的岗位。报名中级经济师
（三）就业岗位基本情况
在家工作 在大数据企业，从事大数据工作的岗位主要有四类：数据科学家、数据工程师、大数
据分析师和机器学习工程师。数据科学家主要从事深度学习与统计计算工作，数据工程师主要从事偏数据技术的基础构架和数据流水线工作，大数据分析师主要从事数据分析与数据应用的工作，机器学习工程师主要从事构建和部署机器学习模型工作。目前，大数据人才缺口较大，国内存在150万的人才空缺空间。岗位薪资较高，比计算机想关专业的工资高出10%以上，具有大数据分析能力的工程师比较受企业的欢迎，相比较而言，大数据工程师在企业的薪资远比进入科研机构、高校高得多。
（四）大数据师资基本情况
大数据师资的缺乏是贵州各高校开设大数据专业最大的痛点，大多数授课老师没有大数据行业背景，基本上是从计算机科学与技术专业、统计学专业转到大数据专业的教学上，能胜任大数据方向课程的老师不多，易导致把大数据专业的学生培养成了计算机科学与技术专业的学生，学生毕业后大多没有从事大数据相关的工作，更多的学生涌向信息系统开发的工作，这也是大数据企业不易招聘到大数据专业毕业生的原因之一。根据专业建设的基本要求，新开的专业要求专任教师人数不低于12人，专业生师比不能超过24比1，但由于大数据人才的缺乏，使得师资缺乏比较严重，给师资队伍建设带来了困难。
三、贵州高校本科大数据才培养模式初探
（一）校企深度合作，联合培养大数据人才
大数据是理性时代的标志，主宰这个时代的是大数据人才，高校在构建自己的大数据培养体系时，首要任务是思考用什么样的人去培养大数据人才，我们的教师们都准备好吗？如何让教学与企业应用技术的发展同轨，务实地培养企业需要的人才，最为直接的方式就是让企业参与人才培养，学术界与产业界联合培养大数据人才是最为可行的方式之一，其实这种模式在其他地区已经在几年前开始实施了，如2011年IBM与北京交通大学软件学院制定研究生信息管理专业共建计划，又于2012年与西安交通大学软件学院合作建立业务分析系[2]。目前，省内有贵州大学、贵州师范大学、贵州理工学院与相关大数据企业开设了联合培养模式。显然，贵州可以复制这种校企深度合作模式，将国内外著名企业引进学校，共同培养具有贵州特鲜明的大数据应用性人才，为贵州大数据产业的发展作好人才储备，重现贵州“明清三状元一探花”的辉煌。
（二）构造大数据学科生态
近年来，大数据被“吹”神了，或给人摸不着的感觉，或给人 “盲人摸象”的感觉。不少人认为能“吹”就行，而无法将大数据技术落地，这也许太“右”;也有不少人认为培养几个Hadoop工程师，就是大数据人才了，这也许太“左”。其实不然，太“左”或太“右”均不能满足企业的大数据人才需求，也就不可能完成大数据分析的任务。如果分析国内著名企业的数据分析团队（如阿里），不难发现其中有掌握商业理念与价值的企业高管、熟悉数据分析算法的业务分析师、熟知架构规划的数据产品经理以及玩转大数据平台技术（Hadoop，Spark，NoSQL，Autonomy，Vertica等）的数据架构师[3]，显然每个角均有不同的培养路径，所以高校在学科建设方面不能“盲人摸象”，应围绕大数据构造学科生态。
（三）大数据人才培养与大数据科学研究相结合
高校具有较强的科研基础与能力，科研应该服务于人才培养，但大多数的研究还是局限于科研人员和教师，学生却很少直接参与其中，尤其对本科生来说就更少了。在培养大数据人才方面，高校应改革科研管理模式，把人才培养与大数据领域的研究相结合，引导、鼓励有潜质的本科生参与到大数据技术及应用的科研实践中，让学生接触大数据、感知大数据、应用大数据、研究大数据。
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（四）应注重培养“实战型”应用人才
大数据处理技术主要包括并行计算、云计算、高性能计算与分布计算等方面。大数据分析主要应用于电子商务、医学、天文气象等领域的数据挖掘分析。我省今年2月发布的《贵州省大数据产业发展应用规划纲要（2014-2020年）》指出：“坚持以应用需求为导向、‘应用、数据、技术’三位一体协同发展，集中攻克大数据关键技术和产品，集聚丰富数据资源，发展数据服务业务[4]。推动技术产品、应用模式、商业模式和体制机制的协同创新，大力推进原始创新和集成创新，形成完整创新链条，促进产业发展向创新驱动型转变。”将搭建面向政府、公众和企业的云计算和大数据服务平台，打造贵州“七朵云”（电子政务、智能交通、智慧物流、智慧旅游、工业、电子商务、食品安全）。贵州大数据产业的发展，势必会带动行业人才的爆炸式需求，因此，人才的缺口是比较大的，尤其是大数据处理人才和数据分析人才更为紧缺。中国科学院院士、上海交通大学副校长梅宏曾给贵州省发展“大数据”把脉：“发展大数据产业，对贵州来说，人才培养会是一个比较大的挑战。如何培养一批能支撑大数据产业发展的专业人才，是一个亟待解决的问题[5]。”所以，对省内高校来说，既是机会更是挑战，在专业定位上应着眼于大数据处理技术与分析应用两个方向，培养“实战型”应用人才。
（五）聘请企业具有大数据职称的工程师为学生讲授专业方向课程，鼓励从事大数据课程教学的教师申报大数据职称
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