大數據下統計學人才培養模式

宋煒曄　劉志媛　楊靜

隨著云計算和物聯網技術的不斷進步，結構化數據和非結構化數據的爆炸式增長，我國的產業發展進入了大數據時代。大數據時代的數據有以下特點：數據量龐大，以萬為計量單位，數據獲取容易，有效數據混雜在無效數據當中。這些特點對傳統統計學專業人才的培養提供了機遇，也提出了挑戰。特別是地方院校，如何根據地區環境和企業需求，為社會提供應用型人才，成為了統計學人才培養目前遇到的新問題。

一、大數據發展為統計學人才培養提供了機遇與挑戰

1.大數據發展情況。近幾年，云計算和物聯網技術突飛猛進，伴隨而來的是用戶數據以幾何速度飛速增長。數據暴漲的情況幾乎發生在各行各業，醫療、餐飲、住宿以及其他商業活動。這些行業面對如此大量的數據，卻缺乏相關的專業人才去處理數據。而統計學這門學科研究的正是如何處理數據。因此，在當下以及未來，社會對統計學專業人才的需求是巨大的。教育部從2017年開始陸續批準高校新增設“數據科學與大數據技術”專業，以滿足社會對數據人才的需求。

2.統計學人才培養遇到的機遇與挑戰。大數據時代的到來對統計學人才培養既是機遇也是挑戰。在改革開放至今，統計學專業人才主要的需求來自傳統行業，需求有以下三個方面：一是政府職能部門，例如統計局、稅務部門、發改委等;二是傳統金融業，如商業銀行和人民銀行;三是市場調查公司。而隨著大數據時代的來臨，更多的行業需要對數據進行分析、處理和挖掘人才，而統計學人才培養正好符合這一需求。因此，大數據給統計學帶來了一個機遇，即社會對統計學人才的巨大需求，這在以前是沒有過的。

同時，大數據時代也為統計學人才培養帶來了挑戰。目前，較為傳統的統計學人才培養分為兩個方面：一是數理統計學人才的培養，偏向數學;二是經濟統計學人才培養，偏向經濟學。這兩個方面的人才培養都較為理論化，對數據科學的培養較少，實踐內容較少。培養出來的學生在數據分析和軟件應用這兩個方面的能力是有所欠缺的。因此，如何結合傳統的培養模式和大數據時代的社會需求，培養出既能科研又能滿足社會需求的應用型人才是目前統計學人才培養面臨的一個挑戰。

二、目前統計學人才培養面臨的問題

從當前大數據時代的人才需求，以及統計學傳統的培養模式來看，統計學人才培養出現了一些問題。

1.專業定位模糊。統計學人才培養現在面臨的一個重要問題就是專業定位模糊，其主要體現在人才培養與當地人才需求錯位和培養模式急需改革這兩個方面。①人才培養與當地人才需求錯位。統計學人才的需求和學校所在的經濟環境密切相關。統計學人才的培養應該在傳統培養模式的基礎上，結合當地的經濟環境和人才需求來為專業定位。而很多二三線城市的地方院校，在統計學人才的培養上還是按照傳統的經濟統計和數理統計分類，沒有結合當地的經濟特點培養人才，導致了人才培養與當地人才需求的錯位。②培養模式急需改革。在大數據時代，統計學專業人才的培養模式需要改革和創新，而如何改革，現在還沒有統一的結論。目前統計學專業人才還是按照傳統的培養模式，重理論，輕實踐。這樣的培養模式顯然滿足不了未來對數據人才的要求。而越來越多院校的計算機專業重視對學生統計學知識的講授。因此，很多企業的數據分析崗位招收的是計算機科學人才，而不是統計學人才。在這樣的環境下，統計學專業培養模式的改革就成了迫在眉睫。

2.培養模式偏理論、輕實踐。偏理論、輕實踐是統計學人才培養的另一大問題，集中體現在以下幾個方面。①理論課時多，實踐課時少。統計學專業在大多數院校按照數學專業的模式來培養，或者按照經濟學專業的模式來培養。這兩個專業都是偏理論化的專業。這就導致了學生在校的頭兩年，幾乎不涉及任何的實踐課程和軟件課程。僅有的實踐課程和軟件課程是c語言。統計學專業的實踐課程相對而言過少，而僅有的實踐課程也對人才未來的發展作用不大。②實踐課內容浮于表面，操作軟件能力差。大部分學校統計學專業的實踐課程僅有R語言或者spss等軟件教學，部分學校開設了c語言課程教學。這對統計學專業人才的培養是遠遠不夠的，且很多高校實踐課的內容和考核形式浮于表面，學生容易通過，實踐能力得不到很好培養。從企業的調研和交流來看，excel的數據操作能力、運用數據庫的數據提取能力以及Python軟件的數據挖掘能力是企業對數據分析人才的基本要求。③學生項目經驗較差，滿足不了企業對于人才的需求。統計學專業雖然是理科專業，但是其研究內容和人才需求有很強的工科特點。企業需要學生有一定的項目經驗和實踐能力。而大多數院校受限于地理環境，無法為學生提供參與項目的機會，學生只在學校學，去企業學習的機會較少。因此，大多數學生沒有項目經驗，企業招進來需要重新培養。

3.校企合作困難。統計學專業人才雖然就業方向廣泛，但是要達到企業要求需要長期培養。基于這個特點，企業需求的是能長期工作的員工，短期只能培養學生，因此企業招收統計學實習生的意愿非常低。特別是在二三線城市，高校很難聯系企業為學生提供大量的就業機會，學生得不到鍛煉，更加依賴企業培養，導致企業更不愿意要為學生提供實習機會。

三、統計學培養模式的改革與創新

面對以上統計學專業的培養困境，河北北方學院依托經濟環境和現有教學資源，積極調研和改革培養模式，總結出一套行之有效的解決方案。

1.增加實踐學時，提升學生數據收集與分析能力。從2017級起，我校增加了培養方案中實踐學時的比例，并且從大一的下半學期開始，直到大三的下班學期，每個學期末都有實踐周，更加強調對學生實踐能力的培養。統計學專業，根據課程特點，開設了數據挖掘、數學軟件、市場調查分析等數據分析課程，并將實踐周的課程與之前的理論課相配合，強調培養學生的實踐能力。例如在大二上半學期的《專業基礎實訓》實訓周課程中，主講用excel對基本統計學方法的應用、簡單數據分析和圖表處理，在大二下半學期的《數據收集與整理實訓》中主講數據收集方法，并帶領學生進行實踐，為大三上半學期的《市場調查分析》的講授，以及參加全國市場調查大賽和泰迪杯數據分析大賽打下了基礎。

2.積極參加數據競賽和社會實踐，增加學生項目經驗。利用課余時間，河北北方學院統計系教研室積極組織帶領學生參加全國大學生數學建模競賽、全國大學生市場調查大賽、泰迪杯等各項統計數學類競賽，從參賽中，培養學生數據分析能力，積累項目經驗。積極組織學生到當地的工作崗位實習，例如統計局、銀行等企事業單位，提升學生的工作能力。其中張家口市經開區統計局已經和我校簽訂協議，成為我校統計學專業的實習基地。

3.與用人單位積極交流，根據企業需求改革培養方案。河北北方學院地處張家口，學生主要的就業地區分兩類，一類是北京、天津以及其他經濟發達的地區，這類地區主要的接收單位是企業，另外一類是河北地區，該地區的主要接受單位是事業單位、公務員和銀行。校統計系教研室在多次與各個類型的企業進行交流和調研以后，將17級培養方案進行改革，針對企業需求，增加了《市場調查分析》和《數據挖掘》等課程，培養學生的數據分析能力，針對事業單位等部門，增加了《統計法律法規》等課程，從不同的需求和角度來培養學生。同時，在其他的課程中，例如《應用回歸分析》和《多元統計分析》等，加入企業實際案例，提升學生對課程的理解和實踐能力，為社會提供具有數據分析能力的應用型人才。

四、結語

大數據時代的來臨，為統計學專業的發展提供了新的機遇，也對統計學的培養模式提出了新的要求。本文從當前形勢分析，提出統計學專業的困境主要在于專業定位模糊，培養模式落后，且與企業交流太少。而改革培養模式，注重學生分析數據能力，指導學生參加競賽和社會實踐，調研企業，了解企業需求是行之有效的解決辦法。統計學培養模式的改革任重而道遠，希望本文能為相關院校統計學專業的人才培養提供參考建議，為社會輸送應用型人才。[基金項目：本文系2019年河北北方學院校級教育教學改革研究項目“大數據背景下，統計學專業應用型人才的培養理念與模式研究”（項目編號GJ2019023）階段性成果]

（作者單位：河北北方學院）