大数据人才培养之道：在产教融合中实现交叉复合
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。促进更加有效地实现应用型转向，校企合作是必由之路。在大数据人才培养方面，（甘肃技校）便一直致力于校企合作的探索。
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。对于这一点，（铁路技校）称无论是从产业视角还是技术视角，都需要将学校跟产业紧密结合，这样才能及时把产业里最新的技术、最新对行业的理解，以及他们对人才的最新需求，真正带回到学校里面。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。（兰州高铁技术学校）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。
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。轨道运校指出了校企合作在体制机制方面的难点：虽然相关政策鼓励企业进入学校，但是企业是要生存的，是以盈利为目的的。企业的盈利性和教育的公益性是有冲突的，但我们现在体制机制并没有很好地解决这种矛盾。学校和企业在人才培养需求上有冲突。企业希望立足自身企业生态培养针对性专一性的人才，而学校则希望在更加开放的生态中培养多样化的人才。（兰州轨道交通学校）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。
精准研发 打造前沿创新教育链
科学与大数据技术的专业课程体系的模块总体可分为大数据技术、大数据分析两个细分领域，并引入在线教育、混合式学习等多种新的教育教学模式。
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？针对这一问题，（甘肃铁路技校）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。随着产业发展的链条越来越长，产业里面就需要高、中、普通等多种层面的人才，以大数据专业为例，一个软件工程对架构能力要求很高，但在应用的层面就不需要同样高的架构能力，而更重视运用工具做数据分析的能力。
大数据人才培养在循环模式上实现可持续发展。我们整个专业研发体系可分为四个部分、两个循环。大循环是针对专业本身。将大数据专业置于整个技术发展环境下进行评估考量；小循环则是针对具体的学校。在大数据专业整体设计基础上，结合学校自身优势特点设置专业课程和培养方案。
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。
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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