实验室作为支撑高校人培方案实施的核心设施，大数据实训实验室的建设一定要与学科建设、人才培养充分融合，是一个包含物理空间+硬件资源+软件资源+课程内容的系统化工程。很多高校实验室建设比较关注显性部分建设，将大量的经费和精力放在了实验室装修、桌椅选配、服务器资源采购等部分，不重视隐性的软件与课程内容的建设，导致很多高校实验室利用率不高，无法为学科人才培养提供支撑和帮助。
那么高校大数据实验室建设，除了考虑物理空间与硬件资源外，重点需要考虑软件与课程资源部分，只有丰富、匹配的课程资源与实训案例，才能更好的支撑教学与人才培养。大数据实验室建设和规划，建议从以下三个维度考虑和规划。

学科属性是基础
大数据实验实训室建设必须符合学科人才培养的目标与需求，匹配行业相对应岗位能力标准。同为大数据专业，但是工科、理科与商科对于大数据人才的培养首先需要符合学科定位。“大数据管理与应用专业”，作为“管理工程类”学科，商科属性，一定是管理+大数据。是以管理学科为根基，培养学生的大数据思维和用大数据处理问题的能力。如果商科类大数据人才培养与计算机学院的类似，在学习过程中，学生就会比较吃力，而就业过程中又会比较迷茫。工科需要偏向于学生的工程化应用能力，理科要偏向于逻辑思维、数理思维的培养。
高校在实验室规划过程中，第一要务就是从学科定位出发、结合学校的特色和行业优势，定义人才培养目标和方向，并结合教学模式，进行实验室规划。
应用能力是核心
大数据、人工智能都是偏向于应用与实践较强的学科领域，学生除了需要具备扎实的理论基础、还需要有较强的应用实践能力。而实验室作为支撑人才培养的核心资源，主要目标就是需要在学生应用能力培养方案提供资源支撑与保障。
平台易用性、维护的便捷性、课程内容的丰富性等是需要重点考量，一是教学考评管全流程需要覆盖、二是实验环境的管理、安全监测等需要智能便捷，三是课程资源与实训案例需要丰富，能够满足不同层次学生实践实训的需求。
融通产业是关键
数字经济的核心两个组成部分，一是数字产业、二是产业数字化。无论是什么高校，一定要在人才培养方面与产业对接，可以是从高校传统行业优势、学科特色研究方向等出发，将人才培养定于与产业发展关键，从产业需求测开展人才培养，在课程中植入相关产业特点和应用实践。比如学校是工业背景，可以从工业大数据、工业企业数字化转型角度出发，进行实训实践能力培养，让学生在理论知识、专业技能和行业知识上同步提升，更好的匹配行业用人要求。
大数据实验室作为学科发展和人才培养的重要支撑资源，高校在建设和规划过程中一定与学科特色、人才培养出发，对接产业需求，建设符合学科发展、人才培养目标与教学模式的价值实验室。
如果您在大数据实验室建设和规划方面，有任何疑问和问题，欢迎拨打咨询热线：4006082558