京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31