教育战略需要服务于国家战略，从国家大数据战略发展来看，随着数字经济产业的飞速发展，未来社会对数字人才需求将剧烈增长，为服务国家数字经济发展战略，高校需要提前做好大数据人才培养的准备，满足社会需求。

虽然国内高校在数据科学与大数据技术专业建设方面经过几年的发展已经有了一定基础， 但是仍然存在着一些难题：

1、培养方案不精准

由于我国大数据学科起步晚，高等院校缺乏对大数据学科人才培养的经验，因此造成高校对学生培养方向定位不明确，课程设置内容不清晰，学科课程侧重于传统的理论教学，忽略了培养学生实践能力和数据思维的培养。且目前数据科学与大数据技术专业的课程设置并没有参考和标准，如何根据院校情况制定精准的人才培养方案，设置对应的课程体系并且与院校师资相契合，仍是大多数高校需要考虑的。

2、 教学资源不完善

对于很多高校教师来说，大数据并不像很多传统的理工科学科那样有完善的教学资源，目前并没有统一的大数据教材，并且缺乏与课程相契合的实践课程以及是项目实训案例资源，老师准备相关的教学资源需要花费大量的时间与精力，并且由于不同课程由不同老师负责，无法保证整个大数据知识体系能够完美衔接。

3、实践环境不完备

数据科学与大数据技术专业的学生需要从原理、技术与应用等不同的角度掌握大数据平台搭建的方法与原理、挖掘的算法与技巧、分析的理论与分析知识、存储的工具与要求。学生要很好地掌握这些课程，除了课堂学习之外，也需要通过实验来加深理解和提高实际应用操作能力。调查表明，大数据的环境搭建方法、挖掘算法、分析知识、数据存储、运算环境以及用于实验的大数据生命周期类真实案例都无法在我国高校现有的实验室中完成，实践环节存在基础实验设施落后、与行业需求相脱节等问题。

4、项目案例不丰富

大数据是一门综合性较强的学科，除了理论基础知识以外，还需要接触真实数据并学习一些项目案例来将理论知识与实际应用相结合，为了训练大数据人才，需要各种各样的数据环境，在实践中总结经验，训练发现问题和解决问题的能力。数据环境是要有来源多样、类型多样的数据集合，并且数据规模要足够大。然而大多数高校都没有相关的数据及基于真实场景的大数据项目案例来让学生学习，无法提升学生实战能力和数据思维能力。

5、专业师资力量薄弱

大数据专业涉及的学科知识面及工程技术比较广泛，教学难度大，对教师的要求较高，需要兼具理论知识和实践能力。由于大多数高校的大数据教育处于起步阶段，师资力量和相关配套比较薄弱，教师大部分从计算机专业调配，在大数据实践教学方面缺乏一定的项目实战经验，能够胜任该专业理论和实践教学的教师比较缺乏。