大力培养大数据人才,引领智慧科技时代
在全球信息化快速发展的大背景下,数据已成为国家重要的基础性战略资源,大数据正日益渗透到社会生活和经济发展的方方面面。2015年,国务院出台《促进大数据发展行动纲要》,提出要全面推进我国大数据发展和应用,加快建设数据强国,在“十三五”规划、“两化融合”、“互联网+”和《中国制造2025》等重大国家战略中,明确要求在全社会各个领域中加大对大数据应用,促进大数据产业发展,加快“数据中国”建设,这标志着大数据产业已上升为战略高度。
大数据互联网产业升温催生人才紧缺
随着大数据产业在全球范围内的快速兴起,国内互联网行业和IT行业的领军企业纷纷进军大数据行业,大量大数据中心的建设,大数据法律法规的完善,数据挖掘、分析、存储和数据感知等技术的不断成熟以及数据安全的加强,使得大数据应用和推广更加广泛和易接受。大数据已经融入了制造业、医疗、金融等多个领域。人才职位主要集中在互联网、金融、房地产、消费品、制药/医疗等行业,源于该几类行业已在短期内无论是产品端、用户端、运营端等都实现了大数据的原始积累,且数据增长速度依然可观。
然而,由于人才培养的滞后,以及新兴行业熟练技术人员积累的不足,未来大数据人才的短缺必将成为制约行业发展的重要因素。目前市场对大数据人才需求的特点是:需求量大、薪资水平高,并且呈上升趋势。
职业教育人才培养计划成为产业发展保障
加快大数据专业人才培养、提升人才培养质量已成为教育亟须解决的难题。而职业教育则是突破解决这一难题的有效途径之一。党的第十八次全国代表大会上就提出了“大力发展职业教育,提高高等教育质量”的要求和重点培养具有实际动手能力的应用型、复合型人才的发展规划,后续出台的《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》、《现代职业教育体系建设规划》(2012-2020)等纲领性文件更明确提出“加快发展现代职业教育,是深入实施科教兴国战略和人才强国战略的必然要求,是保就业、惠民生、打造经济升级版的重要举措,必须摆在更加突出的战略位置。”“鼓励各地探索职业教育体系建设的具体模式,鼓励职业教育多样化、多形式发展,形成政府办学、企业办学和社会办学共同发展,全日制与非全日制一体化,学历教育与非学历培训沟通衔接的职业教育新格局”。
由于大数据科学是与软件工程、计算机科学、数学和统计学等基础学科紧密结合,并与众多应用学科交叉融合的新兴学科,具有复合性、应用性和前沿性的特点,因此,目前国内主要是一些有实力的研究型大学在积极探索开展大数据专业人才的培养,尚未形成明晰的人才培养体系。而一些职业教育机构由于市场敏感度高、企业资源丰富等优势,开始实施大数据技术的相关培训时间较早,已经构建起符合市场需求的人才培养体系,值得学校借鉴。
校企联合培养大数据职业人才
2016年,湖南省职业教育新程集团与省内高校合作共建大数据与互联网职业人才培养计划。高校在大数据高端人才与研究方面具有极大的优势,而新程教育则是一家根植湖南,专注信息技术职业教育的集团公司,旗下产业覆盖职业教育、电子商务平台运营、创投孵化三大领域。公司研发有自有知识产权体系的职业教育教材,并于2007年被国家工信部认定为信息化工程师资格认证指定教材。2013年公司被评为腾讯网十年最具创新力IT教育品牌。在信息技术人才培养方面硕果累累。
通过大数据人才培养计划的建立,新程将协同其大学计划一起为高校提供基于分布式实验环境的硬件及软件系统套件,以及行业最新的专业级平台和工具等服务,使得学生能够掌握大数据领域的前沿技术。同时,新程还将与高校联合进行课程、教材等的深度研发,并持续提供多元化、高质量、更广泛的公开课程资料,覆盖当前主流嵌入式系统课程与实验、移动互联开发课程与实验、智能硬件实践课题及操作系统实训等。
另一方面,新程将十余年深耕信息产业职业人才培养所积累的广泛企业联盟引入高校,据悉,新程研发的职业素养提升体系(LDSP)将企业人才内训模式转化为大学教育模式,将用人企业的内训培养系统引入教学实施过程,通过共同制定培养方案、共同完成实训课程、共同建立学生成长档案,提前引入企业文化等模式,不断深化产教融合,塑造训练培养学生企业能力素质,适应企业对专业技能、职业素质、个人修养的用人需求,帮助学生走上职业发展之路。
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。我国需加快大数据专业建设步伐,注重人才与产业的结合,保证人才培养的质量与效率,加强校企合作。我们有理由相信,凭借高校在大数据研究方面深厚的底蕴,新程教育集团十余年深耕职业教育,积极开展大学合作计划,广泛建立校企合作产教融合联盟,必将有助于提升大数据职业人才培养发展速度,应对逐步升高的行业需求,加快优质教学资源的共享,推进教学改革,促进大数据职业教育发展。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 8-1 Pandas 数据重塑 - 数据变形 数据重塑(Reshaping) 数据重塑,顾名思义就是给数据做各种变 ...
2024-11-26统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22