来源： 中国教育新闻网  

大数据是什么？复杂的数据计算、热门的融资标签，或是精准的营销手段？也许我们无法给出一个准确的定义，但是大数据本身已深入到我们生活的方方面面。在移动互联网时代，行业发展、科学研究、人才培养都绕不开大数据，在以云计算为代表的技术创新大幕下，怎样利用数据资源发展创新，如何培养精于大数据技术的高层次人才，是整个教育行业正在思考和探索的问题。 

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校企合作 共创产教融合生态圈

 数据的工具性决定了大数据专业的应用性，对大数据人才的培养则直接指向了实用型。促进高校更加有效地实现应用型转向，校企合作是必由之路。

大数据人才培养需要整合资源，优化合作模式。大数据技术以前沿性、产业化为特征。在高校开设大数据专业，便要考虑如何将其与产业紧密结合。大数据专业与多个基础学科都有紧密联系，对大数据人才的培养则要根据这一特征整合资源，最大效度地优化校企合作模式。新的专业不是凭空建立的，它一定是在原有学科基础上发展起来的，而这些基础学科在高校里已经有了一定的积淀。比如大数据专业，与计算机学科、数据库学科、统计学科等等都有相当深厚的联系。优化合作模式就是要将学校本身的优势与企业能带来的资源有机结合，在资源整合基础上实现产教融合。

 大数据人才培养需要深度融合，实现双主体运作。校企合作、产教融合，一直是备受关注的热点话题。然而，真正做到融合却不是易事。学校和企业的天然差异为校企合作带来重重困难。为了克服校企合作的天然壁垒， 要真正在产教融合的基础上实现大数据专业的共建，则需要将双主体运作落到实处，即充分发挥校企双发的主体性、能动性，在产学融合２．０模式下实现双赢。

大数据人才培养需要即时跟进，紧贴前沿。大数据作为复杂数据处理的前沿性技术，时时在更新，时时在发展，而教学过程具有周期性，且与前沿产业发展具有时间差，这就对大数据专业的教学提出了难题。如何让教学进度紧跟前沿产业发展？要注重企业真实项目和案例的实战，将行业领军的大数据技术企业的课程体系和实践教学体系融入到专业课程体系当中，让专业教学与产业发展同步。 

大数据人才培养需要分层设计，阶梯发展。从纵向看，大数据技术具有层次性。随着大数据技术从研发到应用的发展，对人才的培养也呈现出不同需求。从横向看，大数据技术具有极强的兼容性，能与其他学科结合起来达成更多的创新成果。在大数据专业基础上进行大数据加互联网金融以及大数据与互联网＋战略管理方向的人才培养，就是对大数据兼容性的拓展。

应用导向 培养新工科复合型人才

校企合作、产教融合的最终目的，是实现人才的培养。大数据行业需要怎样的人才？在全球现向数字化经济转型的当下，以信息科技为代表的技术正在非常快速地跟传统行业去融合，反映到人才培养上，就是对跨学科和交叉复合人才的需求。 

对于工程技术人才来说，不仅需要在合适的场景选择与之相匹配的工具、技术去解决问题，还需要深入了解如何在构建模型的过程进行优化、迭代，达到精益求精。工匠精神不只是简单的去解决某一个问题，还需要有系统观、全局观和数据观，同时，还要求创新型人才掌握相应的科学观和文化感，从而便于其在具体的生产实践环节中去主动创新、发现和定义问题。 

无论是大数据人才的培养，还是其他专业人才的培养，最终的目标是能够为每个人提供其所需要的技能，帮助他们在任何一个职业阶段获得进步，进而实现真正的人才可持续成长。

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