2016年2月,教育部公布新增的“数据科学与大数据技术”专业,北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为第一批获批高校。时隔一年,2017年3月,教育部公布第二批“数据科学与大数据技术”专业获批的32所高校。到此为止,我国已有35所高校获批该专业。
第二批32所获批高校名单如下:
1 中国人民大学
2 北京邮电大学
3 复旦大学
4 华东师范大学
5 电子科技大学
6 北京信息科技大学
7 中北大学
8 晋中学院
9 长春理工大学
10 上海工程技术大学
11 上海纽约大学
12 浙江财经大学
13 宿州学院
14 福建工程学院
15 黄河科技学院
16 湖北经济学院
17 佛山科学技术学院
18 广东白云学院
19 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院
20 广西科技大学
21 重庆理工大学
22 成都东软学院
23 电子科技大学成都学院
24 贵州大学
25 贵州师范大学
26 安顺学院
27 贵州商学院
28 贵州理工学院
29 昆明理工大学
30 云南师范大学
31 云南财经大学
32 宁夏理工学院
第一批3所,第二批32所,全国高校纷纷响应,都在积极申报,而且这完全符合国家推动大数据发展的政策,下一批估计会有几百所获批。那么,各大高校应该怎么建设大数据专业,才能不至于掉队呢?
首先需要明确大数据专业需要培养什么样的人才。
“数据科学与大数据技术”专业(专业代码080910T)强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业人才一般需要培养以下专业能力:一是理论性的,主要是对数据科学中模型的理解和运用;二是实践性的,主要是处理实际数据的能力;三是应用性的,主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
理论是基础,实践是工具,而应用则是目标与核心竞争力,一名合格的大数据专业毕业生应该具有让数据产生价值的能力。
其中,理论素养的培养需要通过经典的数据数据课程,比如描述统计(含数据可视化)、回归分析、多元统计、机器学习(含深度学习)、时间序列、非结构化数据、运筹优化等,根据各学校的不同定位,以应用为导向,相应地开设基础课程、核心课程或者选修课程。
实践方面,则需要以下几个方面的巩固提高。第一、要强化SQL的训练,这是在企业环境中,同数据库基本的交互。第二、要强化R和Python的训练。就R而言,几乎所有最新的统计方法,都能找到相应的package,是小样本学习训练的不二之选;而在实际的数据产业中,Python则是被用得多的编程语言。第三、并行计算能力的提升,主要针对两种常见的技术框架:Hadoop和Spark。
最后,无论理论和实践功课做得多足,没有一个真实的应用场景,都无法产生价值,所以还需要产业实践。比如,大数据与金融学结合催生出金融科技方向,带来了征信、风控、自动化交易、机器人投资顾问等分支;数据挖掘与生物学结合产生了计算生物学方向……而这些大数据应用都需要深入企业真实项目和案例的实战。
社会对大数据人才的需求是多层次的,大数据人才的培养也应该有区别有重点。如果说硕士层次注重职业发展的广度和综合运用能力,本科注重扎实的学科基础和工程实践能力,而专科侧重具体的岗位的技术运用能力。
比如,高职高专学校怎么建设大数据专业呢?从事数据挖掘的人都知道,数据挖掘的80%工作量都在数据清洗准备。这个工作又繁琐,又消耗大量的人力,但是对技能水平要求并没有那么高,那么高职高专学校正好可以培养大量大数据准备人才。
任何专业人才的培养,任何一个学科的发展壮大,都离不开完整的教学体系、贴合的教学内容、适用的实践应用平台以及过硬的师资水平,大数据专业亦是如此。所以对于大数据专业的申报而言,如果能统一整合以上各方面资源,那么专业建设将会变得事半功倍~
现在,机会来了!全国千所高校大数据师资免费讲习班将于4月22日-4月23日在南京正式开班。届时,清华大学博士、中国信息协会大数据分会副会长、南京大数据研究院院长刘鹏教授将系统介绍大数据技术体系和人才培养体系,而金陵科技学院副校长张燕教授也将带来本科和高职大数据教材体系的分享。同时还有云创大数据系统介绍大数据实验建设体系和平台,从培养体系、教学内容直至实验平台,为迷茫的老师们拨云见日。(对于参会的各高校申报大数据专业,云创大数据将提供方案和技术支撑)
在讲习期间,刘鹏教授将通过一个整天的时间,系统的讲解《大数据》教材,使得老师们可以完全吃透教材,迅速上手,方便其教学科研。其中,《大数据》是国内绝大多数高校采用的知名教材《云计算》的姊妹篇,而在CNKI公布的高被引图书名单中,《云计算》在中国计算机图书的引用量排名全国数一数二。
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此外,本次大会也有幸邀请到《大数据》的原作者和一些行业知名专家,可以针对大数据教学中的一些重难点问题,为到会老师进行重点讲解。同时,已经在郑州大学、西京学院等院校实施落地的大数据实验体系也将在会上分享给老师们。
在该体系中,BDRack大数据实验一体机搭建了一站式的大数据教学实验平台,不仅提供多样化的大数据组件,以Docker容器技术虚拟出足够的实验集群,同时同步提供配套教材、PPT、实验手册、教学视频以及培训服务等,帮助高校更好地满足课程设计、上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求,可为大数据专业提供有力的建设支持。
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