產教融合下的金融大數據跨學科人才培養研究

（哈爾濱金融學院 黑龍江·哈爾濱 150030）

0 引言

大數據（Big Data）是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

本文針對國內外金融大數據人才需求進行市場調研分析，一方面，從跨學科人才培養角度，制定適合金融大數據方向的人才培養策略；另一方面，從專業建設角度，創建金融大數據實驗室和跨學科課程體系。最終形成一套完整的金融大數據跨學科人才培養策略。

1 研究的必要性

1.1 選題意義

不斷完善的大數據政策環境和技術手段，促使大數據行業應用成為可能，大范圍企業級應用進入快速發展時期。大數據已經成為企業和國家的重要戰略資源，隨之催生了一批與之相適應的新的就業崗位，金融、電信、交通、醫療等行業已經在應用大數據平臺，與之相關的軟硬件、服務市場也在快速發展。2017年3月中國信息通信研究院發布《中國大數據發展調查報告》，報告顯示，大數據人才短缺是制約企業大數據發展的主要因素之一。高校是人才培養的儲備庫，市場急需對金融業務有深刻理解、具備數據建模、數據挖掘和數據分析能力的跨專業混合型人才。這促使高校要深入探索跨專業人才培養路徑，培養綜合性的大數據分析人才是目前高校跨專業人才培養的努力方向。本項目旨在通過研究國內外金融大數據人才需求現狀和跨專業人才培養的相關理論，制定新形勢下高校金融大數據人才培養策略，結合產教融合理論和CDIO工程教育理念，創新現有人才培養策略，與企業合作拓寬高校畢業生就業渠道，緊跟市場需求，為社會輸送具備核心競爭力的金融大數據人才，并將研究成果應用于其他行業大數據人才的培養過程中。

1.2 應用前景

國務院在《促進大數據發展行動綱要》中明確指出，大數據發展工作要加強專業人才培養，建立健全大數據人才培養體系。同時鼓勵高等院校設立大數據相關專業。培養具有統計分析能力、計算機技術、綜合管理知識的跨學科復合人才；與企業合作，培育大數據應用創新型人才。截至2019年12月，全國共有180所高校開設了大數據科學專業。此外，數據科學類專業或課程在高校中受到廣泛關注，師資建設成為制約數據科學教學發展的主要因素。本項目立足本院特色，通過與企業合作共建，提高教師在數據科學方向的科研及教學能力，逐步打造以培養大數據人才為核心的教學、科研基地，教學、科研、服務有序銜接。從長遠看，構建大數據教學科研中心，衍生以自身科研創新為核心輻射區域經濟的科技服務能力，為今后實現科技與本地產業結合，對內對外提供科研基礎環境和技術服務，進而帶動區域性科技創新，促進區域經濟發展，具有現實可行的巨大應用前景。

2 國內外金融大數據人才需求調研分析

2.1 國外研究現狀

全球著名咨詢公司麥肯錫預計，2018年美國大數據領域中深度分析人才職位的需求會超過供給，缺口為14萬到19萬個職位，預計市場需要150萬能夠有效利用大數據分析的管理者和分析師。在國外，大數據廣泛應用于各個金融領域。在銀行個人征信領域，利用大數據技術挖掘用戶信息，為用戶提供金融服務，為銀行管控金融風險。在證券公司股票、債券、基金等交易領域，依靠大數據分析技術，實時把握市場行情，成為金融交易的主要工具。在保險公司反欺詐領域，引進大數據分析技術，通過數據分析客戶理賠記錄，幫助保險公司識別欺詐行為。

（1）金融大數據人才需求。中國人民銀行副行長李東榮在《大數據時代的金融人才培養》（2013）中認為我國金融業信息化正在向信息化金融轉變，在這一轉變過程中急需大量兼具金融、信息技術與管理知識的多技能復合型人才。目前亟待培養和儲備深刻理解大數據以及能夠駕馭大數據技術并進行行業創新的人才，這就對現代金融教育和人才培養提出了訴求。《2016年中國金融大數據白皮書》中指出金融領域各行業都表現出對大數據分析應用的強烈需求，我們正在經歷著金融大數據發展的黃金時期。

（2）跨學科（專業）人才培養的具體實踐。李培鳳、王生鈺通過對南京大學、武漢大學、北京大學、美國麻省理工學院跨學科人才培養的對比，分析了多樣化的跨學科人才培養模式，南京大學以“厚基礎、寬口徑”形式實現跨學科人才培養；武漢大學以“三創教育”為核心，采用試驗班形式實施跨學科人才培養；北京大學突出強調“加強基礎、淡化專業”的教改方針；美國麻省理工學院在25個系之間構建許多橫向研究鏈，跨系構成42個研究中心或實驗室。

（3）CDIO工程教育模式研究現狀。北京交通大學查建中教授在《工程教育改革戰略“CDIO”與產學合作和國際化》一文中分析了工程教育改革戰略“CDIO”與“產學合作”和“國際化”之間的關系。顧建民以CDIO理念引領的工程教育改革包括：面向工程實際，科學設置培養目標；改革課程體系，增強學生工程意識；改進教學方法，豐富教學內容，培養學生團隊協作精神；加強實踐教學，培育學生工程實踐能力；探索更恰當的學習評價方法；重視教師專業能力的培養。

3 金融大數據實驗室建設

金融大數據實驗室的建設目的是作為大數據教學實驗及科研平臺，包括數據挖掘與大數據分析平臺。實驗室的設計全面落實“產、學、研、用”一體化的思想和模式，從教學、實踐、科研和使用多方面注重專業人才和特色人才的培養。利用虛擬化教學資源，搭建教學系統和集群平臺，充分利用線上線下資源結合VR/AR等技術手段，為學生搭建良好的學習環境，調動學生的積極性，讓學生鞏固所學知識，為后續的教學翻轉做充分準備。將理論學習、實踐教學和大數據項目實戰融為一體，由難而易、循序漸進，逐步提升學生的學習技能和實踐水平，提高“學”的質量和成效。利用大數據分析主流軟件框架，搭建與業界主要用戶一致的實驗與科研環境，將理論課程中學到的數據挖掘算法運用到實際的數據分析過程中，提升學生的動手操作和項目實踐能力。使得學生所學與企業項目人才需求無縫銜接，與教師的科研工作緊密配合。通過專業的大數據分析計算資源搭建的開放式大數據分析平臺，可以充分的融合教師的科研需求，教師可以在開放的平臺環境下開展大數據科研工作，提升教師的科研創新能力，充分提高“研”的成效。

圖1：金融大數據實驗室交互式學習實驗室框架圖

4 校企合作共建金融大數據跨專業課程體系

4.1 合作項目的指導思想

通過校企合作甲骨文華育興業IT新技術實驗班，共同培養IT新技術人才，加強實踐教學和技術訓練環節，幫助學生積累實際工作經驗，使學生成為IT企業生產服務一線急需的高素質人才。

4.2 合作形式

（1）采用“2+2”人才培養模式。實驗班學生在大一、大二期間主要由甲方進行培養，乙方輔助培養；大三、大四期間主要由乙方進行培養，甲方輔助培養。實驗班從2019年開始合作培養5屆學生，每年在計算機系大三學生中由甲乙雙方共同確定聯合培養的學生共計25名，單獨編班。實驗班學生大三學年為崗前技能培訓階段，大四學年為就業指導和企業實習階段，崗前培訓和就業指導由乙方派師資完成，企業實習由乙方負責安排。每年的合作培養方向，由雙方共同商定。

（2）時間安排：崗前培訓期間每周周一至周五上課，不排除由于時間緊張而安排周六、周日上課的情況（可根據實際情況協調安排）。

（3）授課教師：為了讓參加崗前培訓的甲方學生扎實掌握所學知識，掌握頂崗實習工作必備的技能，保證學生在學習后能勝任相應工作，乙方應該安排具有豐富教學經驗、行業工程實踐經驗和深厚理論功底的工程師為學生授課。

（4）教學組織：乙方安排不少于900學時的崗前培訓課程，提供培訓內容、教學安排、開發工具、軟件等，并提供全面的技術培訓和就業指導支持。甲方提供實驗班崗前培訓階段的場地及教學設備，包括電腦、網絡及其他日常教學硬件設備。

（5）成績考核：學生在實驗班崗前培訓期間，乙方授課教師需根據學生表現、測試情況給出學生培訓科目的考核成績，用于置換甲方大三、大四開設課程的成績和學分。經考核不合格的學生可繼續進行崗前培訓，以達到企業實習所必備的能力水平。再考仍不合格者，將責其退出實驗班。

（6）就業推薦：在企業實習階段乙方對學生進行就業輔導和推薦，包括職業生涯規劃、應聘技巧，優化簡歷。乙方承諾：負責實驗班中15名學生成功推薦就業，這15名學生在進入頂崗實習期間一線城市實習工資不低于5000元，轉正（學生取得畢業證）后平均薪資不低于9000元。

4.3 合作期限及費用

協議主要針對五個年級的計算機系電子商務、軟件工程、信息管理與信息系統、計算機科學與技術專業的學生；合作期限為五年。

5 基于產教融合與CDIO工程教育理念的教學方法改革

CDIO理念強調人才培養要滿足行業崗位需求，能夠具備職業勝任力。結合云計算與大數據課程，在深化“厚基礎、寬口徑”，基于產教融合與CDIO工程教育理念的教學方法改革做了以下工作。

大數據環境下，各種信息資源極大豐富，無論對于學生還是教師，快速高效的學習都尤為重要，如何引導學生學習、做學生的搜索引擎尤為重要。學生運用學到的知識，分組制定計劃完成項目。在實際教學過程中，教師結合構思、設計、實現和運作的特點，采用工程案例方式，貫通整個教學過程，達到教學與實踐相結合的目的，讓學生融入其中。

基于工程實踐，以案例項目為背景引出理論知識，教師通過案例的講解給出大數據基本思想理念，學生在項目案例分析過程中認識學習。引導學生自主學習，學會利用各種方法解決相關問題，提高學生綜合素質，逐步形成教學方法，經過實驗教學的驗證，效果十分明顯。CDIO工程教育理念還引入到工科其他專業中，可有效提升課程教學內容的新穎性，并促進教學改革與時代快速接軌。此外，鼓勵學生參與各種學科競賽，引導學生了解最前沿的計算機科學技術，激發學生的創新意識，培養學生自主學習能力。

6 結語

培養綜合性的大數據人才是我們跨專業人才培養的努力方向，高校要深入探索跨專業人才培養路徑，通過研究國內外人才需求現狀和跨專業人才培養的相關理論，探究課程體系建設、實驗室建設、教學內容和方法改革、師資隊伍培養、產教融合和CDIO工程教育理念等相關領域，制定新形勢下高校金融大數據人才培養策略。更新教育理念，創新現有人才培養策略，拓寬就業渠道，緊跟市場需求，才能為社會輸送具備核心競爭力的人才。