此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除大数据产业人才培养计划贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业
建成全国领先的大数据资源中心和成为贵州经济社会发展的新引擎，大数据应用服务示范基地。按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应月，贵州印2014年2用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。2014发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。明确从亿元资金，省和贵阳市、年，贵安新区每年各安排不少于1年起连续3个大1―2用于支持大数据产业发展及应用。到2017年，贵州将形成户户大数据龙头企业，聚集50030数据产业示范园区，引进和培育亿元，通过大数据带动相关产业规模达3000创新型大数据相关企业，5000名。名，引进和培养高端人才引进大数据领军人才100年32012年至2015年的IDC 一方面，根据的调查报告，全球从的的年增长率，超过之间里，云计算的相关工作需求将出现26%1/4的预测还表明，增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。IDC万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者1702012年有约值得并且不具备完善的培训机制；也都缺乏云计算方面的实践经验，万，云计算万上升到700170警醒的是，到2015年，这个数字将有亚太地区的云计算人才产业面临着更大的人才缺口。若以地区来看，亚太区的云计算相关人才需求IDC预测，缺失要更加严重一些，根据年增长率将达到32%，超过欧洲、中东等地区8个百分点，到2015只供学习与交
流．
此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除万。这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中年的人才需求是230 国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。年大数据 2018另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，万。此外美国企业还需要人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理150 人才。
在国务院印发的大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，营造宽《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，促进大数深化大数据在各行业创新应用，着力推进数据汇集和发掘，只供学习与交流．
此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除等行业据产业健康发展。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村推进基础研究和核领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，心技术攻关，形成大数据
产品体系，完善大数据产业链。大部分都是目前在云计算和大数据行业打拼的从业者中，然而，在信息周刊的调查显极少有人受过系统化的培养和教育。半路出家，分、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计BI/示数据分析人才对财析培训是最重要的三种培训课程选择。有趣的是，务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。
我国大数据所需人才储量小，符合条件的人才严重不足，供需矛盾
明显。我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，人才是关键。在一个产业来说，高端科研和开发人才其实需求量并不
只供学习与交流．
此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除大，市场需要的更多是基础开发、项目实施和维护人员，这就给我省大数据人才培养和大数据产业弯
道取直提供了一个非常好的机会。贵阳市高新区、贵州大学大数据与
信息工程学院、贵州创客科技
共建大数据产业人才培养孵化器有限公司结合各自优势、整合资源，基地，把呼叫中心、统计师、电商人员基本培训与数据分析师、大数
造就贵州据高端分析挖掘串联培养，打通大数据产业各层次人才链，大数据产业人才、助力贵州大数据产业发展。使命 1、造就贵州
大数据产业人才； 2、助力贵州大数据产业发展；愿景： 1、
成为贵州大数据产业人才培训培养平台；、成为贵州大数据产业人
才评估评测平台； 2 、成为贵州大数据产业人才就业服务平台； 3 4、成为贵州大数据产业人才创业孵化平台； 5、成为贵州大数据
产业人才公共服务平台；、成为贵州大数据产业人才智慧聚合平台；
6 7、成为贵州大数据产业人才国际交流平台； 8、成为贵州大
数据产业人才社群社区平台；培训培养平台总体思路：、老师资源：外部合作、聚合吸引，以本地尤其是贵大师资为主， 1 引进外部相
关成熟机构或资深教师。只供学习与交流．
此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除、学生资源：政府助推、宣传影响，政、校、企联合创新高校学 2 培养计划，加大大数据人才培养
和职位宣传，明确职位需求。生3+1代培、主动输送、供需对接，收
集和对接- 3、学生就业：企业预订全省企业或机构大数据产业相关
需求，明确目标、针对岗位培训，预定就业；（就（赢利模式）学生
深入培训支付：政府配套扶持、 4、价值创造业后返还）、企业人
才委培费用；、培训方式：项目实战型培训、定向定岗型培训、基础
技能型培 5 训、专业认证型培训；、内容设置（暂定）：基础技能性
人才；数据分析类人才；专业 6工具类人才；平台技术类人才；数据库类人才；应用开发类人才；运营维护类人才；信息安全类人才；移动互联网应用类人才；定向委培类人才等。、认证考核：国家认证、行业认证、学校认证；（大数据学院结 7数据中心认证 ISO 20000合其多年教学和相关合作单位拥有认证红帽认认证绿色数据中心能
源与效率专家，(CDCP/CDCS/CDCE/CDFOM)证工程师、微软认证工程师、戴尔认证存储工程师、博科认证网络工程师、数据统计师（全省唯一一家）等等）；、外部合作与资源整合：认证机构合作、培训机构合作、用人单 8位合作、创业项目合作、研究课题合作、政府机构合作、产业行业合作；、实习培训：到机构、项目、单位实习锻炼；参与项目课题组实 9只供学习与交流．
此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除战锻炼； 10、呼叫中心、电商等相关行业计策人才培养。整体切入点：、贵州大学六度创客工场（贵州创客科技孵化器有限公司和贵州1组织相关软件技术和大学大数据学院合作打造）组织初创技术团队；大数据基础培训。、贵州大学大数据学院组织授课老师和相关培训资质和证书。 2 、高新区收集本区内相关外包项目，统一打包给六度创客工场。 3优点：、可以解决高新区企业技术外包难题，为高新区培养大量技术人 1 才缓解高新区企业技术短缺、人才紧缺问题；、培养成熟的技术团队或人员推荐到高新区落户注册企业； 2 、扶持一部分初创公司，帮助他们度过创业初期艰难时刻； 3、外包项目大大增加培训实战环节，有利的提高培训质量。 4本地化人才是贵州大数据产业发展的
基础。通过建设培训培养打造产业服务平台，快速高效地培训培养基地、构建运营服务体系、是贵州省大数据产业快速起步出大数据产业发展所需要的各类人才，和长远发展的当务之急。我们将在省大数据产业人才培养相关部门的指导下，密切配合大数据产业人才发展计划，做好贵州大数据人才需求规划和培养计年培训培300年培训培养大数据产业人才人，20162015划，力争在人才，以满足持续增长的人才需求，为贵州大数据产业的养出2000只供学习与交流．
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六度创客工场
贵州溪山科技有限公司
1月日10 2015年
只供学习与交流．
大数据产业人才培养计划贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业 建成全国领先的大数据资源中心和成为贵州经济社会发展的新引擎，大数据应用服务示范基地。按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应月，贵州印2014年2用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。2014发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。明确从亿元资金，贵安新区每年各安排不少于1省和贵阳市、年起连续3年，个大―2年，用于支持大数据产业发展及应用。到2017贵州将形成1户50030数据产业示范园区，引进和培育户大数据龙头企业，聚集亿元，通过大数据带动相关产业规模达3000创新型大数据相关企业，名。名，引进和培养高端人才引进大数据领军人才1005000年2015年的3年至IDC 一方面，根据的调查报告，全球从2012的26% 的年增长率，超过1/4之间里，云计算的相关工作需求将出现的预测还表明，增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。IDC万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者年有约1702012值得也都缺乏云计算方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；万，云计算700170警醒的是，到2015年，这个数字将有万上升到亚太地区的云计算人才若以地区来看，产业面临着更大的人才缺口。亚太区的云计算相关人才需求预测，缺失要更加严重一些，根据IDC2015个百分点，到8，超过欧洲、中东等地区32%年增长率将达到．
万。这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中年的人才需求是230 国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，促进大数深化大数据在各行业创新应用，着力推进数据汇集和发掘，等行业据产业健康发展。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村 推进基础研究和核领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。大部分都是然而，目前在云计算和大数据行业打拼的从业者中，在信息周刊的调
此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除大数据产业人才培养计划贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业 建成全国领先的大数据资源中心和成为贵州经济社会发展的新引擎，大数据应用服务示范基地。按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应月，贵州印2014年2用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。2014发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。明确从亿元资金，省和贵阳市、年，贵安新区每年各安排不少于1年起连续3个大1―2用于支持大数据产业发展及应用。到2017年，贵州将形成户户大数据龙头企业，聚集50030数据产业示范园区，引进和培育亿元，通过大数据带动相关产业规模达3000创新型大数据相关企业，5000名。名，引进和培养高端人才引进大数据领军人才100年32012年至2015年的IDC 一方面，根据的调查报告，全球从的的年增长率，超过之间里，云计算的相关工作需求将出现26%1/4的预测还表明，增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。IDC万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者1702012年有约值得并且不具备完善的培训机制；也都缺乏云计算方面的实践经验，万，云计算万上升到700170警醒的是，到2015年，这个数字将有亚太地区的云计算人才产业面临着更大的人才缺口。若以地区来看，亚太区的云计算相关人才需求IDC预测，缺失要更加严重一些，根据年增长率将达到32%，超过欧洲、中东等地区8个百分点，到2015只供学习与交
流． 此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除万。这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中年的人才需求是230 国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。年大数据 2018另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，万。此外美国企业还需要人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理150 人才。 在国务院印发的大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，营造宽《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，促进大数深化大数据在各行业创新应用，着力推进数据汇集和发掘，只供学习与交流． 此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除等行业据产业健康发展。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村推进基础研究和核领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，心技术攻关，形成大数据
大数据培训方案简介 大数据人才的培养是一项系统工程，企业可以通过在内部遴选相对符合基础条件的员工，打造自己专业的大数据团队，使学员能系统化获取知识结构和专业技能。 通过课程学习可以使学员获得如下能力： ?通过本专业的学习，学员可以了解云计算、机器学习，文本和语义分析，图计算，可视化分析，以及MapReduce，NoSQL数据库，在并行计算等领域的基本概念，熟悉并行文件系统和分布式存储系统的组织方式和基本技术，掌握Map-Reduce的编程模型、相关基础和高级编程语言。 ?了解Hadoop生态系统的组成和主流模块的架构原理，以及其在典型工业界的大数据处理和分析领域的应用场景。使学员掌握海量数据计算的基本概念与原理，特别是面向分布式计算和存储的关键技术原理，培养员工解决大规模数据处理的基础能力，学会编写简单数据处理程序。 大数据系统架构师培养方案 课程介绍： 该课程将带领学员理解大数据处理的分析思路和方法，提高大数据技术架构设计能力和管理能力，采用理论与实践相结合的授课方式，来掌握解决实际问题的能力。该课程中设计的技术难点和关键点均举例说明，让学员更加容易掌握。并在培训过程中与学员交流培训经验与技巧，以帮助学员将大数据技术复制下去。
另外，在实战演练过程中介绍大数据项目开展步骤及项目控制。 课程天数： 3~12天 培训目标： 通过课程培训，让学员掌握： 1、掌握大数据方法体系； 2、掌握Hadoop原理技术； 3、掌握大数据质量管理体系； 4、掌握大数据架构设计思路与方法； 5、掌握大数据架构课程培训技巧； 6、掌握大数据项目的开展步骤及项目控制技巧； 7、授课期间搭建一个基于hadoop的大数据模拟架构平台。 培训对象： 大数据运营、管理和分析人员 参训条件： 管理人员及数据分析人员 课前调研： 在开课之前，与学员和领导进行访谈，进一步明确领导对课程的期望，并了解学员的基础，倾听学员的建议，有针对性的优化培训思路。 课程大纲：
应用统计学专业（大数据方向）人才培养方案 学科门类：理学 二级类：统计学类 专业代码：071202 英文名称：Applied Statistics（Big data） 一、专业培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识，具备运用统计方法和大数据处理技术，利用计算机处理和分析数据的能力，能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。 二、专业培养规格 1、知识结构 （1）掌握计算机的基础知识。 （2）掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。 （3）熟练掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。 （4）具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。 （5）掌握经济学、管理学的基本理论知识。 （6）掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。 （7）具有坚实的数学理论基础。 （8）了解与统计学相关的自然学科的基本知识，具有坚实的统计学和经济学理论基础。 （9）掌握统计学的基本思想和方法，熟悉统计政策和法规； （10）理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。 （11）掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法，了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。 （12）具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专
业知识。 2、能力结构 （1）具有一定的语言文字表达能力，掌握资料查询，文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力，能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。 （2）具备自主学习、对终身学习有正确的认识，具有不断学习和适应发展的能力。 （3）具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。 （4）能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。 （5）具备应用统计方法解决企事业、经济、金融、保险等领域实际问题的能力。 （6）了解相关的技术标准，具有数据处理、分析、呈现等应用技能，具备大数据项目的组织与管理能力。 （7）具有大数据行业领域相关软件产品的应用、大数据系统分析、设计、部署以及维护和管理能力。 （8）具备一定的创新意识和从事大数据领域科学研究的初步能力，有获取最新科学技术知识和信息的基本能力。 （9）具有一定的独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。 3、素质结构 （1）掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想的基本原理，树立辩证唯物主义、历史唯物主义和科学发展观的基本观点。 （2）具有良好的道德品质、社会公德、职业道德和良好的文化素养。 （3）具有爱岗敬业、艰苦奋斗、团结合作的优秀品质。 （4）具有健全的人格、健康的体魄、良好的心理素质和积极乐观的人生态度，养成健全的职业人格和对统计的热爱态度以及良好的体育锻炼习惯, 达到国家规定的大学生体育合格标准和军事训练标准。 三、专业培养规格实现矩阵
面向大数据时代的专业课程体系建设 研究
面向大数据时代的专业课程体系建设 1. 大数据时代的特点及其对专业人才的特殊需求分析 重点分析大数据时代特点、大数据技术发展趋势及其对信息技术专业人才的特殊需求。特别是从大数据理念、技术和方法在农业领域的实践，分析农业大数据应用研究。了解涉及到水、土、光、热、气候资源，作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节的农业大数据特征，探索多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题。在此基础上，了解大数据时代对专业人才的特殊需求。 2. 面向大数据需求的我院本科专业设置优化 系统地分析我院本科专业设置及其缺位问题，结合当前中国学科体系及本科专业设置，提出我院面向大数据需求的本科专业调整与优化方案。 （1）我院本科专业设置及其缺位分析：近年来，我院学科建设及本科专业建设取得来显著地发展。学院现在涵盖电气工程与自动化、信息工程与计算机两大学科群，拥有7个本科专业、11个硕士学位授权点和3个博士学位授权点，一个“农业电气化与自动化”国家级重点学科，成为实力雄厚、基础扎实的电气、电子与信息工程学科领域的高级专门人才培养教育基地和科学研究、技术开发与科技成果转化基地。可是，由于受到当前中国学科体系及本科专业设置的限制，面对大数据时
代的特殊人才需求我院本科专业设置表现得特别滞后，本科专业设置与建设存在明显的缺位问题。 （2）当前中国学科体系及本科专业设置分析：专业设置是高等教育部门根据科学分工和产业结构的需要所设置的学科门类。它是人才培养规格的重要标志。在教育部的学科划分中，学科门是最高级别的学科，共有13个：理学、工学、农学、医学、哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、军事学、管理学、艺术学；比学科门低一级的学科称为学科类，学科类(不含军事学)共有71个；比学科类再低一级的学科称为专业；专业就是高考生填报的志愿，本科专业(不含军事学)共有258个。本科专业设置上由于受到中国学科体系及本科专业设置规范与管理，需要严格遵照相关的要求与规范。可是，国家层面的学科体系及本科专业设置存在滞后问题，因此需要本科专业设置上能够遵循就近的原则。分析当前中国学科体系及本科专业设置，探索面向大数据需求的相近专业及其设置是本部分研究的重要内容。 （3）面向大数据需求的我院本科专业优化：由于农业大数据是由结构化和非结构化数据构成，对大数据分析与处理的技术发生了巨大变化，因此与传统信息学科人才教育内容与培养目标显著不同，大数据时代对专业人才的特殊需求决定了面向大数据需求的我院本科专业设置与优化的方向及其建设内容。经过整合与优化我院本科专业设置，能够为面向大数据需求的专业课程体系建设提供了前提条件与基础支撑。 3. 面向大数据需求的专业课程体系建设
附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。
①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包 括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。 （四）职业岗位资格证书 至少取得下列证书之一：
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000
数据科学与大数据技术----专业建设规划 方案 一、总体目标 本专业旨在培养具有良好的数学基础和逻辑思维能力，具备较高的信息素养，掌握计算机学科、大数据科学和信息技术的基本理论、方法与技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力及数据工程师岗位的基本能力与素质，掌握大数据工程项目的规划、应用和科学管理决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的高级复合、应用型卓越人才。毕业生能在国家各级财经政务部门、信息产业、工商企业、金融机构、科研院所等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统集成、设计开发、管理维护等各方面的工作，也适合去高等院校和科研院所的相关交叉学科继续深造，攻读硕士学位。 （一）人才培养目标 本专业围绕以培养面向大数据工程与信息技术行业的工程应用型人才为中心，突出“校企合作”的办学特色，强化工程应用实践，兼顾交叉学科专业基础知识，注重培养创新意识和创新实践能力，培养从事大数据项目设计开发、数据挖掘与分析、大数据综合应用的高级复合、创新型卓越人才。 （二）课程体系与学科建设 作为一个新专业，首先，需要考虑是否符合市场需求，要进行深入调研，了解地区对于大数据技术人才是否有一定的需求；其次，需要了解大数据技术岗位需要何种技能，把大数据技术人才需要掌握的技能弄清楚，列出岗位技能清单，将技能清单转化为课程清单，明确了大数据技术专业的人才培养定位和目标，细化了人才培养课程体系。 在教学过程中，不断凝练专业特色和发展方向，本专业在数据科学与大数据研究的基础上，通过数据分析与数据挖掘，逐步开展人工智能与数据推荐等领域的研究。 （三）学科队伍建设 由于大数据涵盖内容广泛，因此需要如下三类关键人才队伍建设： （1）实现大数据的技术支持人才，他们具有很强的编程能力，尤其表现在搭建数据存储、管理以及处理的平台方面； （2）精通处理大数据分析的人才； （3）大数据技术的应用类人才，以适应高校培养高素质人才的需要。 大数据技术需要复合型人才，不仅要具备扎实的基础知识，更需要有充足的实践经验。唯有如此，我们通过典型的算法展示、算法实现结合数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学由理论到应用、涵盖原理验证、综合应用及全方位实验的体系。因此，学校应根据不同类型的人才特点，结合现代企业对大数据人才的需求，以就业为导向，开展全方位立体式（专业拓展模块——技能考证模块——集中实践模块）大数据专业实践教学体系，培养理论与技能并重的大数据高素质人才。与此同时，还要开展职业技能考证培训，如数据挖掘工程师、数据分析工程师、大数据系统运维工程师等。为了适应专业建设的需要，必须实行内培外引的人才培养策略，将青年教师派驻企业学习是一种增强师资队伍实力比较快捷的方式，4年内你派出20余人次国内外高校、大数据企业进行短期进修培训和挂职锻炼，引进大数据相关专业教师4人（硕士研究生及以上，计算机、大数据等相关专业）。另外，还可以通过引进企业工程师作为学校兼职教师，充实教师队伍，4年内拟引进企业大数据工程师4人。 （四）实践平台与科学研究建设
大数据产业人才培养计划 贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业成为贵州经济社会发展的新引擎，建成全国领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地。按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。2014年2月，贵州印发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。明确从2014年起连续3年，省和贵阳市、贵安新区每年各安排不少于1亿元资金，用于支持大数据产业发展及应用。到2017年，贵州将形成1―2个大数据产业示范园区，引进和培育30户大数据龙头企业，聚集500户创新型大数据相关企业，通过大数据带动相关产业规模达3000亿元，引进大数据领军人才100名，引进和培养高端人才5000名。 一方面，根据IDC的调查报告，全球从2012年至2015年的3 年之间里，云计算的相关工作需求将出现26%的年增长率，超过1/4的增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。IDC的预测还表明，2012年有约170万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者也都缺乏云计算方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；值得警醒的是，到2015年，这个数字将有170万上升到700万，云计算产业面临着更大的人才缺口。若以地区来看，亚太地区的云计算人才缺失要更加严重一些，根据IDC预测，亚太区的云计算相关人才需求年增长率将达到32%，超过欧洲、中东等地区8个百分点，到
2015年的人才需求是230万。这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。 另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数
大数据人才培养的思考 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 一、引言 随着计算机软硬件技术的快速发展，计算技术已从传统的PC平台计算模式发展到嵌入式计算、移动计算、并行计算和服务计算等多种计算系统并存及融合的计算模式，处理的对象也呈现出网络化、多媒体化、大数据化和智能化需求的特征，而物联网、移动互联网的快速发展促进了这一趋势，从而迎来了大数据时代的到来。大数据是继云计算、物联网之后兴起的又一新兴发展方向，被学术界、工业界乃至政府机构密切关注和广泛研究。 大数据又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极的目的的资讯。在维克托·迈尔·舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法。一般说来，大数据具有4V的特点:V olume(大量)，Velocity(高速)，Variety(多样),Value(价值)。大数
据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 二、大数据时代对人才的要求 从广义上讲，大数据人才就是具备大数据处理能力的科学家和工程师。目前，国际上开设了大量的数据科学方面的课程、数据科学学位计划以及数据科学短期培训班。从国际上设置的培养计划来看，大数据人才应该系统地掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理等，具有较宽的知识而，具有独立获取知识的能力，具有较强的实践能力、创新意识和团队合作意识。具体来说，大数据人才首先应具备获取大数据的能力，例如能根据任务的具体要求，综合利用各种计算机手段和知识，收集整理海量数据并加以存储，为支撑相关的决策和行为做好数据准备。其次，应具备分析大数据的能力，对于经过预处理的各类数据，能够根据具体的需求，进行选择、转换、加载，采用有效方法和模型对数据进行分析，并形成分析报告，为实际问题提供决策依据。最后，应具备良好的团队合作精神，
大数据时代高校创新型人才培养模式研究 1.问题的提出 大数据，学界普遍认为是指数据量大，产生速度快的非结构化的数据集，通过对该数据集的采集、存储和分析能够发现已知变量间的相关关系，进而实现有效的科学预测。继云计算、物联网之后，“大数据”成为IT 产业的又一次重大技术变革。联合国在2012年发布的大数据白皮书“Big Data for Development: Challenges & Opportunities”（《大数据促发展：挑战与机遇》）中指出，大数据时代已经到来，大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。这种影响也必然波及到教育领域，美国教育部早在2012 年就发布了Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics（《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》）报告，世界先进国家正积极筹划数据教育的研究计划，而我国的相关研究则处于起步阶段。“大数据”对教育决策、教育评估、教育研究、课堂教学、智慧教育、个性化教育等各个方面都会产生深远影响，引领未来教育的发展。这一方面为创新型人才培养提出了新的挑战，同时也提供了重要的具有划时代意义的发展机遇。我们如何抓住这场新技术革命为传统教育带来的机遇，培养出适应全球信息化时代的具有创新精神和能力的创新型人才，是我们立足现在、面对未来亟须审思的问题，《大数据时代的创新型人才培养模式研究》正是在这一背景下提出的。 2.课题界定 本课题属于高等教育研究范畴。课题基于当代第三次信息技术革命——大数据的视角，以高校创新型人才培养模式为研究对象，运用文献分析法、个案调查法、对比研究法等，分析了国内外大数据教育及创新型人才培养问题的研究现状，探讨了这一新型时代背景下，我国高校创新型人才的培养模式及路径，对教育数据挖掘（EDM）和学习分析技术（LA）在创新型人才培养中的应用、新型数字化教学模式及新型数字化管理环境等进行了研究。 3.国内外研究现状 本课题包含两大关键词，即“创新型人才培养”和“大数据”，创新型人才培养是提升国家竞争力的重要战略之一，这一议题是教育界一直以来热议的问题，在教育改革背景下，高校创新人才的培养更成为学界研究的重要课题，目前的研究成果也较为丰硕。“大数据”同云计算一起被誉为信息产业的第三次高峰，与智能化生产、无线网络革命共同被称为引领未来繁荣的三大技术变革，人们已清醒认识到大数据对人类社会各领域的革命性影响。同时大数据对教育的影响正是当今国内外学界积极探索的课题。目前国外研究处于领先地位，国内研究成果还不足。 但以“大数据时代”为背景和角度进行“创新型人才培养”的研究目前还属于空白，这也是本选题的意义之一。 4.选题意义与研究价值 本选题对高校教育改革、创新人才培养、大数据教育计划等都具有重要现实意义，对探索未来教育的发展趋向——“智慧教育”及“个性教育”的实现路径具有一定参考价值。本选题的意义与研究价值具体表现在： 理论意义及价值 （1）目前已有成果缺乏从大数据视阈探讨创新型人才培养模式的研究，本课题在一定程度上能够填补这一空白； （2）本研究对大数据时代创新型人才培养的模式进行了探讨，有助于创新型人才的培养模式及路径的建设研究。
数据科学与大数据技术专业人才培养方案 （2020级） 专业代码： 2020年，我校数据科学与大数据专业将招生50人左右。该专业依托校企合作，借助双方共同投入2000万构建的大数据专业实验室，与山东中创软件工程股份有限公司联合开展人才培养。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、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。本专业学生毕业后，能在统计部门、税务海关、公司企业以及金融保险机构等企事业单位从事从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。 一、培养目标 本专业培养具有良好职业道德，具备系统的数学、人文与专业素养，较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术，具有数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力、以及良好外语运用能力，能从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作的应用型创新人才。 二、毕业要求 通过本科阶段学习，毕业生应达到如下的毕业要求（能力）： 1、知识要求 （1）通识知识：具有人文社科、信息交流、法律与环境、社会与公共安全等知识，其中人文社科包括文学、外语、哲学、政治学、社会学、管理学、经济学、心理学等方面的常识或基本知识。 （2）自然科学知识：具有从事专业相关的项目工作所需的数学、物理等基础知识。 （3）学科基础知识：具有扎实的计算机基础知识、信息处理方法，统计分析，软件开发等相关学科的基本理论和基本知识。 （4）专业知识：熟悉大数据技术领域的基本理论和基本知识，熟练掌握分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、机器学习、数据挖掘技术、云计算技术、
大数据时代下 信息管理与信息系统专业应用性人才培养模式探索性研究 信息与工程学院王学成1 【摘要】 大数据时代来临之际，社会对信息管理人才的需求和要求不断提高。这不仅为信息管理与信息系统专业的建设提出挑战，也为其带来前所未有的发展机遇。本文主要依据陕西国际商贸学院的信息管理与信息系统专业的人才培养方案，深入分析在大数据时代下信息管理专业人才培养模式的现状，并对专业建设和模式进行了实践探索。 关键词：信息管理与信息系统；应用型人才 一、引言 “大数据”作为目前最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的技术逐渐成为专业人士争相研究的焦点。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有特定意义的数据进行专业化处理。目前我国政府尚未直接以专有名词对“大数据”给予政策支持。但是在2011年12月8日工业和信息化部发布的物联网“十二五”规划上提出的四项关键技术创新工程（信息处理技术、信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术）中，信息处理技术包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等大数据的重要组成部分；而另外3项也都与“大数据”密切相关。 大数据时代的到来不但对信息管理与信息系统专业人才的需求增加，同时也对信息管理专业人才培养提出了新的要求。陕西国际商贸学院的信息管理专业结合大数据时代背景，从培养标准、课程设置等进行了全新的改革，希望培养出更多符合社会需求的高层次复合型人才。 二、信息管理与信息系统专业的建立 为了适合我国信息化建设需要的“宽口径、厚基础、高素质”的人才需求，在1998年教育部颁布了新的《普通高校本科专业目录和专业介绍》(以下简称《目录》)，对原有专业进行了大幅度调整和压缩，其中将原先分属于不同学科领域的经济信息管理、科技信息学、管理信息系统、信息学和林业信息管理等 5个专业整合成信息管理与信息系统专业(以下简称为信息管理专业)，隶属于管理学大门类之下，培养具有现代管理学理论基础、计算机技 王学成 (1978-)，男，陕西渭南人，陕西国际商贸学院，讲师，工程师，研究方向主要有数据库应用开发，信息安全等。
一、大数据分析师时代背景 随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所 产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。 由于大数据处理需求的迫切性和重要性，近年来大数据技术已经在全球学术界、工业界和各 国政府得到高度关注和重视，全球掀起了一个可与20世纪90年代的信息高速公路相提并论 的研究热潮。美国和欧洲一些发达国家政府都从国家科技战略层面提出了一系列的大数据技 术研发计划，以推动政府机构、重大行业、学术界和工业界对大数据技术的探索研究和应用。目前，国内外IT企业对大数据技术人才的需求正快速增长，未来5～10年内业界将需要大量的掌握大数据处理技术的人才。 为了紧跟全球大数据技术发展的浪潮，我国政府、学术界和工业界对大数据也予以了高度的 关注。
国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，大数据已上升为国家战略。数据驱动的大数据时代到来了，你准备好了吗？正所谓机不可失，失不再来！只有站在时代的前列，你才会更具竞争力！ 二、大数据就业方向 根据16年数联寻英发布的首份《大数据人才报告》，目前全国的大数据人才经济46万，未来3-5年大数据人才的缺口将高达150万，随着缺口逐渐放大，大数据人才的薪资将会水涨船高。大数据的应用也会逐渐在行业中扩散开来，由金融、通信、电商行业逐渐应用到其他领域。
中国大数据市场正处于高速发展期根据易观的报告能够发现目前已经处在大数据市场高速发展的尾巴，企业深度利用数据价值的意识迅速提高，数据资产管理成为热门概念，企业开始愿意通过数据交易进行变现，各种与大数据有关的政策及法律法规不断完善，市场成熟后，入行门槛恐怕会相应提高，现在抓住最后进入大数据市场的机会非常重要，一个人的选择有时候比努力更重要。
大数据技术与应用专业(高职) 人才培养方案 一、专业名称、专业代码、所属门类 专业名称：大数据技术与应用 专业代码：610215 所属门类：计算机 二、专业培养目标与就业方向 （一）培养目标 本专业培养适应社会主义建设需要，德、智、体、美、劳全面发展，培养具有勤朴敏信素质的应用型创新人才，具备计算机软件、计算机网络方面的基础理论和大数据技术与应用专业知识，掌握大数据平台架构和基本分析能力，以及梳理大数据应用中的各种典型问题，适应大数据实际工作的基本能力和基本技能，熟悉国家信息产业的政策和法规，适应大数据技术与应用专业设计、开发、操作、维护、营销、服务需要的高级应用型技术与管理人才。（二）就业方向 本专业毕业生可在大数据技术与应用的诸多领域，从事大数据技术与应用、分布式计算、无线传输、实时数据交换、大数据技术与应用的开发、管理、操作、维护、安全等相关岗位的工作。 三、专业培养要求（职业岗位要求） （一）职业岗位知识要求 1、学好大数据平台架构及搭建、应用开发、海量数据分析及可视化的基础知识； 2、掌握海量数据分布式处理系统的设计和搭建的基本知识； 3、掌握分布式文件存储和分布式数据处理的基本知识； 4、掌握计算机软件工程的开发、应用与管理知识； 5、掌握大规模数据存储、实时计算系统的规划设计的应用知识； 6、掌握大数据技术与应用基本知识和基本技能，了解大数据技术与应用科技发展动态； 7、掌握必需的数据仓库与数据挖掘等知识和专业技能； 8、掌握无线网络技术原理和网络拓扑结构基础理论和关键技术； 9、掌握一门面向对象语言开发简单大数据技术与应用软件 10、掌握信息采集、处理和融合、通讯传输及大数据技术与应用等基本理论和方法。
大数据高端人才的培养 （党课讲稿） 前言 学习大数据技术就像修炼功夫，途径有很多种。比较正统的是到某个名门正派去拜师学艺；当然也有野路子，自己在家里面练；或者有的人天赋异禀，生来就会，不过这样的人毕竟是少数。现在大数据产业越来越热，大家对它非常关注，但是我们并没有专门的大数据专业，那么，想要学习大数据分析技术的人要到哪里去学，该怎样修练呢？今天我就给大家分享一些学习办法和途径。 我主要从以下几个方面跟大家分享：首先，我们为什么会有学习大数据分析技术的需要。第二，大数据分析的数据是从网络上搜集并经过提取得来的，我们也可以通过大数据分析，来得出比较好的学习大数据的途径。第三，大数据学习的成果必须要得到社会的认可，得到认可的方式都有哪些？目前最具说服力的就是国外的认证证书。第四，关于大数据人才培养，我们国内现在是怎样的一种状况？在国内，几乎每个月都会有不同的学校成立带大数据字样的研究院或学院，他们是如何培养人才的？具体成效如何？第五，通过国外、国内的各种培养方式培养出的大数据人才，是否能与社会需求相适应？现在的就业市场对大数据高端
人才的要求是怎样的？我接下来对上述问题的阐释，都是建立在数据分析的基础上的，没有夹杂个人或团队的主观思想，但在分析过程中可能会带有一些个人想法，这些都是可以和大家分享交流的部分。 就目前来看，整个人才市场上的大数据人才是供不应求的。2012年我曾在国外访学一年，那时“大数据（Big data）”这个词的出现频率已经可以让人听到耳朵起茧了；但是在国内，直到12年底13年初，这个概念才开始变得热了起来。我是学统计的，所以对计算领域比较熟悉，就我了解，早在十年前，海量数据（Massive data）、巨量数据、数据挖掘等与大数据相似的概念就已经出现了。经过这么多年的发展，大数据人才短缺问题逐渐凸显。相较于国外来说，我国的大数据人才培养尚在起步阶段。 看上图中列出的第一点：大数据市场规模呈爆炸性增长，这指的是全球的数据量。全球互联网的各个服务器到底承载了多少
大数据人才培养的思考 一、引言 随着计算机软硬件技术的快速发展，计算技术已从传统的PC平台计算模式发展到嵌入式计算、移动计算、并行计算和服务计算等多种计算系统并存及融合的计算模式，处理的对象也呈现出网络化、多媒体化、大数据化和智能化需求的特征，而物联网、移动互联网的快速发展促进了这一趋势，从而迎来了大数据时代的到来。大数据是继云计算、物联网之后兴起的又一新兴发展方向，被学术界、工业界乃至政府机构密切关注和广泛研究。 大数据又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极的目的的资讯。在维克托迈尔舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法。一般说来，大数据具有4V的特点:Volume(大量)，Velocity(高速)，Variety(多样),Value(价值)。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。 二、大数据时代对人才的要求 从广义上讲，大数据人才就是具备大数据处理能力的科学家和工程
师。目前，国际上开设了大量的数据科学方面的课程、数据科学学位计划以及数据科学短期培训班。从国际上设置的培养计划来看，大数据人才应该系统地掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理等，具有较宽的知识而，具有独立获取知识的能力，具有较强的实践能力、创新意识和团队合作意识。具体来说，大数据人才首先应具备获取大数据的能力，例如能根据任务的具体要求，综合利用各种计算机手段和知识，收集整理海量数据并加以存储，为支撑相关的决策和行为做好数据准备。其次，应具备分析大数据的能力，对于经过预处理的各类数据，能够根据具体的需求，进行选择、转换、加载，采用有效方法和模型对数据进行分析，并形成分析报告，为实际问题提供决策依据。最后，应具备良好的团队合作精神，大数据时代下的数据分析任务通常无法依赖个人能力来完成，需要在团队制度的约束下，与他人一同携手、互相鼓励、分工合作来实现既定目标，因此具备较强的责任心与团队合作精神也是大数据从业人员必备的基本条件。 三、大数据人才培养的探索 大数据产业的发展，对大数据人才提出了新的需求，国内各高校在积极进行大数据学术研究的同时，也开始考虑将大数据相关课程纳入培养体系，以满足社会对大数据人才的需求。以下结合作者在数据库及分布式技术系列课程中的教学经验，以及大数据分析与处理方面的实践经验，探讨大数据系列课程教学内容和实践形式的设置。 在教学内容的设置上，大数据系列课程建议可分为理论教学和技术
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/1b14763395.html, 基于大数据的高校创新人才培养模式 作者：赵娟 来源：《经济研究导刊》2017年第07期 摘要：在大数据时代的推动下，信息管理专业人才的培养模式需要进行改革和创新。学 生属于人才培养模式改革和创新过程中非常重要的构成部分，其参与态度和参与意愿均将直接决定着人才培养模式改革和创新的成功与否。借助大数据时代所形成的网络文化来向高校学生传递一种合理的价值取向，开发一条新的教育途径，可以使高校人才质量和教育效率得到显著提升。 关键词：大数据时代；创新人才；培养模式 中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）07-0136-02 随着博客和社交网络等新型信息发布方式的相继涌现，加之云计算与物联网等技术的快速兴起，使数据正以疯狂的速度持续增长与累积，此已经预示着大数据时代的到来。美国的有关媒体对此评论认为，大数据属于即将进入高校的新型技术，这种技术将会对高校的教学、学习与创新研究产生较为深刻的影响。而世界各地的大学教育也不约而同地在教学焦点上发生了偏移，基于数据学习和评价的教学内容不断兴起，而学生也渐渐从单纯的消费者转变为创造者。在我国教育部针对2010—2020年十年教育信息化规划中明确指出，要不断推进信息技术和高等教育的深度融合，建立创新人才的培养模式，并强调作为高等教育应培养创新型的人才与高素质的劳动者。大数据时代的教育将会发生非常重大的结构性变革，而以信息化作为基础的创新性学习模型将成为这场变革最突出的特征。 一、大数据时代对高校人才教育产生的具体影响 大数据时代给人们生活的各领域带来了非常大的变化，且这种影响还在持续加深，其对高校人才教育所带来的影响如下： 1.对计算思维和认知模式上带来的改变。计算思维属于人们采用计算机科学的思维和方法进行问题的解答、系统的设计及人类行为的理解等较多的思维活动。而随着大数据时代的到来，计算思维将会和数学、物理思维一样，成为人们最基本的思维方法之一。针对计算思维能力的培养将会成为信息系统专业性的教学内容，更是基础教学的重要组成部分。在认知过程中也将会从以猜测假定为前提的设计转变为基于事实与经验的归纳总结，科学发展的范式也会从以往几十年中的计算模拟型转换成数据探索型，所有的理论、实践和模拟均会统一到信息处理的这种数据探索框架下。 2.海量的学习对象和辅助教学资源给教学工作带来困扰。现阶段，在互联网上面存在非常多的教学资源。其中，不但有政府引导下的所有精品课程、广播电视大学和各类网络学院等远