数据科学与大数据专业培养方案探讨

摘要：近年来，国家大力支持大数据产业的发展，业界对数据科学与大数据技术方面的人才的需求越来越迫切，教育界对数据科学与大数据专业人才的热情高涨。学校的培养如何更好地满足业界需求？专业培养方案的制订变得尤其重要，作者在广泛调研业界与教育界的基础上，针对我校的具体情况，探讨数据科学与大数据培养方案的建设。这对同类高校也有一定的参考意义。

关键词：数据科学与大数据技术专业；人才培养方案；课程体系

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2019）05-0045-02

一、数据科学与大数据技术专业发展背景

中共中央政治局于2017年12月8日下午就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。

重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理的岗位也很多；常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类等。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间；懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万；到2020年全球将达到5000亿美元的市场规模，而中国到2020年也将达到8000亿人民币的市场规模。到2020年，大数据人才需求将超过50万人。数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8000元，硕士学历的数据分析师月薪可达到12000元，5年工作经验的可达到40万至60万元。

二、数据科学与大数据技术专业现状

2016年2月教育部批准北京大学、对外经济贸易大学、中南大学设立数据科学与大数据技术专业。2017年3月，我校与中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、上海纽约大学等32所高校获批设立该专业。2018年3月21日，教育部官网公布了2017年度高等学校本科专业备案或审批结果，中国人民大学等248所高校获批设立该专业。

该专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才——有专业知识、有数据思维。

数据科学与大数据技术专业旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将行业知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次应用型人才。由于培养目标的差异，各个高校的数据科学与大数据技术专业的人才培养方案均有不同的侧重点。

三、培养方案的制订

本专业培养方案是在本校已有的信息与计算科学专业的数据分析方向的人才培养方案基础上，制订新的专业人才培养计划。本方案突出加强公共基础课、学科基础课和专业核心课程的有机联系；突出学科基础课程的重要地位和重庆市区域经济大力发展大数据产业的需要，积极与华为、东软、百度等行业知名大数据企业开展实践基地建设与专业联合培养等校企合作。大数据时代，需要大数据技术架构、大数据分析、挖掘与应用人才，且需求量巨大，对大数据的采集、存储、处理、分析、挖掘与应用都提出了前所未有的新要求。在制订人才培养方案时，以“培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才”为指导思想。

1.具有良好的数学基础，较强的数学计算和推理能力；掌握数据科学与大数据技术的基本方法，熟练掌握和使用大数据技术软件、大数据平台；掌握统计学的基础知识和基本理论方法，具有系统的统计思想；能够利用统计学的理论和方法进行数据收集、整理和分析；熟练掌握至少两种计算机编程语言和统计软件，能用计算机编程和统计软件进行数据计算与分析，并能正确解释结果；具有对使用不同的数据处理与分析方法得到的结果进行对比评估的能力，能够洞悉或预测不同数据处理与分析方法等可能引发的问题，并采取恰当的应对措施；了解大数据的发展和趋势应用，具有自学和进一步学习和创新的能力。

2.了解与大数据相关的职业和相关行业的生产、设计、研究与开发的法律法规；熟悉各类大数据行业主要的法律法规、遵守数据体系的职业行为准则，并在法律和制度的框架下开展工作，具有良好的职业道德和操守；熟悉大数据使用、处理与分析等方面的方针、政策和法律法规，正确认识大数据分析与技术对于客观世界和社会的影响；熟悉数据分析行业相关的开发、设计、管理和质量标准，熟悉质量管理的基本方法；了解质量保证体系，并能熟练运用国内外标准开展数据获取、数据分析、数据处理、数据运维等方面的工作。

3.具备较高的外语水平，具有国际视野和跨文化的交流、竞争与合作能力；掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术跟踪并获取信息的基本方法；具有团队合作和协作能力，较强的自我控制能力和人际交往能力，能够使用数据科学知识和大数据技术进行有效地沟通和交流；适应现代技术的发展，培养终身学习的能力，具有适应大数据分析新技术的能力。

本人才培养方案基于普通地方高校实情，主要围绕以下几点实施：（一）突出专业特色，明确专业方向；（二）根据专业培养目标构建科学合理的课程体系；（三）强化校企合作，加强实践教学，积极推动校企联合办学，培养实践动手能力；（四）加强科研训练，培养学生创新能力；（五）积极开展创新能力训练，培养学生创业能力。基于上面几点考虑，确定了本校的数据科学与大数据技术专业的主干课程：工科数学分析（176）、线性代数与解析几何（64）、应用概率统计（64）、离散数学（48）、统计学习理论基础（64）、科学计算与Matlab（48）、大数据建模与算法（48）、大数据平台及其应用（48）、面向对象程序设计（Java）（64）、分布式与云计算（48）、数据结构与算法（48）、机器学习与人工智能（48）、R语言及应用（48）、数据可视化（48）、应用多元统计分析（56）、Python程序設计（48）、数据库原理及应用（48）、大数据案例与实践（48）等。并在每门核心课程中安排实训实践学时，以及在每学年安排综合的实习实践项目，致力于提高学生的动手能力。

科学的培养方案是专业建设的关键。现阶段本专业的培养处于探索阶段，各个学校的培养侧重点也不同，造成目前本专业的培养方案也具有较大的差异。针对我系信息与计算科学数据分析方向多年的建设经验，探讨数据科学与大数据培养方案的建设，这对同类高校建设数据科学与大数据技术专业也有一定的参考意义。

参考文献：

[1]陈欣，周龙福，曹耀钦.探索应用型本科数据科学与大数据技术专业人才培养方案的构建[J].现代工业经济和信息化，2017，7（23）：40-42.

[2]张志钢，赵黎强，高天迎.面向大数据应用的计算机科学与技术专业人才培养方案研究[J].天津教育，2017，（01）：32-33.

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