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大数据人才培养

产业发展与应用下的大数据人才培养模式探索与实践
发布时间:2024-01-03 浏览量:0

随着数字经济的高速发展,对于大数据人才的需求日益增长。产业数字化和数字产业化之间的关系,已经成为推动社会发展的关键。为此,高校及产业界需要紧密配合,以培养出符合时代需求的大数据人才。

大数据人才培养模式

数字产业化与产业数字化高速发展

当我们讨论产业的发展,不可避免地会涉及到数字经济的发展生态。生态是数据价值化为基础、数字产业化与产业数字化为核心、数字化治理为保障的协同发展。这种发展是包含了生活和产业转型的各个方面。

数字化产业和产业数字化两个概念提出的核心是强调新一代技术如5G、人工智能、大数据等在经济发展中的作用。这些技术不仅给社会治理创新带来价值,而且也推动了生产关系的统一和技术的进一步融合。随着数据成为新一代生产力,对数据价值化的重视亦随之提升。

产业数字化驱动高校人才培养新变革

当前,产业数字化仍占有数字经济中核心的比重。高校在专业和产业方向的教学中应当强调电子、软件、互联网、大数据、人工智能等领域,以支持企业的转型升级。而企业数字化转型的关键在于利用最新技术优化资源配置,提升效能。

但这种转型也面临挑战——数据的获取、理解和管理以及数据质量标准等,这些问题的出现强调了数据治理的重要性。据此,企业数字化转型中数据治理的四个维度包括:数据管理、技术、安全和商务。而数据治理本身是衡量转型成功与否的关键指标。

高校大数据专业建设应该关注学生数据治理能力培养

培养大数据人才的过程中,数据治理应成为重要的教学内容。高校应该对其课程体系和专业技能进行针对性优化,并与产业界紧密结合,为学生提供真实的商业案例与应用场景。

如今,一些高校已开始将数据治理纳入课程体系,这不仅是为了培养学生的技术能力,更是为了培养他们在组织发展战略、公司治理变革、管理等商业层面的核心能力。

美林数据立足产业实践,助推数智人才培养

高校在大数据及相关专业的人才培养上,依然存在与产业需求不匹配的情况。部分专业设置和课程体系过于传统,未能紧跟产业数字化发展的步伐。随着数字技术的发展和产业需求的变化,大数据人才培养应该更加注重创新和适应性,以对接产业人才需求及长远的职业发展,大数据人才的核心能力包括但不限于:

● 跨学科学习:结合数学、统计学、计算机科学及业务知识,培养学生的全方位能力。

● 实战实践:通过项目式学习和企业实习,让学生接触真实的商业问题和数据挑战。

● 持续学习:鼓励学生自主学习,随时跟进新技术和方法论的发展。

● 软技能:强化沟通、商业意识和伦理道德训练,培养综合素养。

在大数据人才培养方面,高校应积极响应行业需求,在课程设计、教学模式方面实施改革,注重学生应用能力的培养,提供更加多元和实践导向的教学。

同时,随着产业数字化的深入,在培养大数据人才的过程中,数据治理也应成为重要的教学内容。高校应该对其课程体系和专业技能进行针对性优化,并与产业界紧密结合,为学生提供真实的商业案例与应用场景,以提升学生基于企业数字化转型落地的数据治理与分析应用系统思维认知和能力。

美林数据作为一家专注于数据治理和分析的大数据公司,服务于全国上千家行业龙头企业,为企业提供从咨询、产品到服务的数字化转型服务。同时依托产业资源,深耕高校数智人才培养,与全国300余所高校在教学、实训与科研领域开展深入合作,结合产业技术发展趋势、应用场景与人才培养规律,为高校提供系统的数智人才培养解决方案

美林数据创新提出并践行“产岗课师学训研用”的人才培养理念,依托产业链、串通人才链,用人才链能力矩阵驱动课程体系建设,发挥校企合作优势,搭建产教融合的双师双能型教师团队打造;结合五大实验模式,实现从知识学习、技能训练、创新研究到应用落地的能力成长闭环。以数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、数字经济、大数据技术等专业为例,结合实验模式创新与行业实战案例引入,结合低代码开发、编程开发、混合式开发等不同实验方法,形成大数据不同学科特色化人才培养方案。

大数据时代要求高校与产业界携手共进,形成一个有机结合的人才培养体系。通过打造实践与理论并驾齐驱的教学环境,我们可以培养出既有深厚技术功底,又具备严谨分析能力和前瞻创新思维的大数据人才,为数字经济的可持续发展提供坚实的人力资源支持。美林数据期望与全国更多生态企业、高校携手,共同推动大数据及其应用领域的蓬勃发展。

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