大數據專業國內外建設現狀與發展特征分析

張永亮 劉子昂

摘 要：隨著數字經濟的快速發展，急需大數據相關專業人才的培養，諸多高校紛紛設立大數據相關專業。本文選取了國內外具有代表性的學校，對其大數據專業的設立、課程、培養特色等方面進行了分析，進一步探究了大數據專業人才需求特征以及經管類學院大數據專業建設特征，以期為大數據專業建設和人才培養提供建議。

關鍵詞：大數據專業;大數據課程;大數據人才

近年來，隨著全球數據資源的暴增和大數據、云計算、AI人工智能、區塊鏈等數字信息技術的高速發展，大數據時代已近在咫尺。不可否認，經濟與管理體系也隨著產生變革（凃云杰，2019）。人類如何能利用好數據資源，既需要大數據技術，又是深刻的管理難題，所以未來社會發展需要大量既懂得大數據技術又精通經濟管理的復合型人才。國家信息中心發布的中國大數據發展報告顯示，數據分析類、系統開發類和數據管理類人才是大數據行業最為需要的三類人才。現階段，我國大數據專業的相關人才嚴重供不應求。各大本科院校，尤其是經管類學院，在相關人才培養方面將發揮極大的作用。因此，各經管類本科院校需要積極探索培養優秀的大數據應用型人才的方式與路徑。

一、大數據專業國內外代表性高校建設情況

國內方面，我們的研究對象主要包含教育部已經審批或者備案的高校，同時鑒于數據科學與大數據技術專業開設高校較多，且大多數也開設管理類或經濟類課程，借鑒意義較大，所以對這一專業也適當涉及。2016年，北京大學、對外經貿大學及中南大學獲《普通高等學校本科專業備案和審批結果》（以下簡稱“審批結果”）批準，建設“數據科學與大數據技術”專業（代碼080910T）。2017年，第二批備案名單中涵蓋32所高校。2018年，教育部首次增設“大數據管理與應用”專業（代碼120108T）并有5所高校獲批。國內方面，我們的主要研究對象既包含已經獲得審批的學校，也包含已經備案的學校，調研專業包含大數據管理與應用和數據科學與大數據技術。國外方面，其一流大學的大數據專業發展至少比國內提前三年左右，諸多高校以數據分析學專業為基礎，建設了數據科學專業。2013年，紐約大學開設的數據科學碩士專業，代表著向數據科學的實質性過渡。在此以后，數據科學專業在多個學校紛紛開始建設（張長海，2019）。具體而言，我們調研了以下高校：

（1）西安交通大學。其管理學院，設立了大數據管理與應用專業。該專業建設中，以三個模塊（基礎課、專業核心課和選修課）來設計，目的是培養學生學會利用商務數據進行相關定量分析，成為可以做智能化商業決策的綜合型人才，并具有合理知識結構的復合型人才。

（2）對外經貿大學。其信息學院的數據科學與大數據技術專業，2017年開始招生。該校大數據專業以學科基礎課與專業方向課共同構成課程體系，專業設置的目的是培養學生形成較強的數理分析能力，逐步掌握數據挖掘工具和分析方法，了解比較常見的各種大數據分析平臺，能夠從事不同領域數據分析工作的高素質人才。

（3）加州大學伯克利分校。其信息學院設有信息與數據科學專業，授予的學位為信息和數據科學專業碩士。課程體系上，包含三類課程（基礎課程、高級課程和綜合訓練課程），該學院整體課程設計的重中之重是數據清洗、存儲與檢索，此外重要課程還包含數據挖掘、數據可視化等分析類課程。可見，該校大數據專業的定位較高，尤其是希望培養出這一專業領域的領導者，側重讓學生學習與應用前沿大數據工具，同時希望通過數據分析探查思想，解決大數據相關復雜問題。

（4）斯坦福大學。由計算與數學學院和統計系共同設立數據科學專業，授予學位為數據科學方向的統計學理學碩士。課程設置方面，分為5個模塊：基礎課程、數據科學、現代應用統計學、高級科學編程及高性能計算、專業選修。該學校此專業的培養方向上，突出的是將數據科學作為統計科學的一個細分方向，以統計科學為側重，注重兩者的深度結合以及不同專業的融合，培養面向數據科學的統計學家。

（5）卡內基梅隆大學。其數據科學專業學生的培養，呈現分散化特征，也就是說此專業學生被分散在很多專業，對應的公共政策、工商管理、信息系統管理、計算數據科學等學位項目也很多。計算數據科學專業是其中最直接用數據科學命名的專業之一。課程體系上，很多課程都以計算機專業為背景。培養特色上，主要注重跨學科方法與計算機科學的融合利用，突出計算機的主干作用，拓展相關大數據應用知識學習。

二、大數據專業人才需求分析

通過我們的調研發現：首先，大數據專業人才供求不匹配，企業的人才缺口較大。其次，復合型人才在大數據相關工作中的職位需求較多，一方面需要熟悉統計學、算法與分析、機器學習等基礎學科知識，另一方面還要根據所處的不同細分領域靈活匹配。另外，大數據管理與應用專業的就業前景廣闊，學生畢業后可在相關領域繼續深造，或從事商務數據分析、商務智能決策數據環境建設、云計算與物聯網等工作。通過對各大相關公司的崗位標準的調研，我們發現，目前大數據產業主要需要如下三個方面人才：

（1）大數據應用開發人才。主要負責包括需求分析、平臺選擇、技術架構設計、應用設計和開發、測試和部署等工作。要求具備分布式存儲與計算的知識，熟悉spark、hadoop等數據框架，熟悉編程語言，進而可以勝任相關開發或者測試等工作。

（2）大數據挖掘分析人才。主要負責從數據處理到數據挖掘的全部工作，要求熟悉相關數據和平臺業務，熟悉數據挖掘的工具與流程，最終達到為用戶提供指導性意見的目標。

（3）大數據系統運維人才。要求熟悉數據庫，管理數據倉庫，聚焦數據倉管的各方面工作。此外，還要對數據庫系統進行管理，包括提高數據庫工具和服務的有效性，能夠確保有效保護與備份數據信息，實時監控數據庫性能等相關工作，掌握大數據系統的搭建與運維。

從技術層面來分析，大數據人才需求的重點是挖掘分析工作。這是因為大數據最主要的價值就是體現在對海量數據進行加工之后產生的價值增值，這必然需要大量的大數據應用開發與系統運維的專業人員。對大數據產業的人才需求面分析，可以對不同行業，針對不同的業務領域進行進一步細分。從業務層面來說，大數據技術是面向各個行業領域的，這些領域又可以不斷細化，不斷分類。例如，在金融行業，隨著金融信息化的不斷推進，金融工程領域與金融征信領域對相關專業人才需求量突飛猛進。當前大數據技術正處于快速推廣和應用階段，所以大量的應用型人才這一階段顯得更為需要。需要注意的是，大數據專業人才不僅僅要掌握專業技術類知識，而且需要具備不同領域的業務類知識，兩者相結合，才能更好地發揮勞動價值，使得企業效益最大化。

三、經管類學院大數據專業建設特征

大數據管理與應用專業，是在2017年度教育部新增審批的普通高等學校本科專業，所以目前還無本科畢業生。與國外偏重計算機領域的大數據專業建設不同，我國的大數據專業建設通常依托于經管類學院（蔣再興，2019）。因此需要分析經管類學院大數據專業的建設特征，具體概況如下：

（1）經管類學院的大數據管理與應用專業和理工類學院的相關專業，具有區別與聯系。理工類學院中的大數據專業，注重數學理論的嚴謹性，從理論層面研究相關基礎技術和工程可行性，學習內容上，重點在數據挖掘、分布式計算等技術性方法。而經管類學院則依托商科優勢和經管資源，注重培養學生集合商業環境與經濟管理理論，把大數據作為工具，處理相關的業務問題。因此，經管類大數據專業的培養目標落腳在數據質量管理與數據資產化，培養復合型商業實戰人才。

（2）關于經管類學院的大數據專業就業前景和就業去向。“知識、技術、管理、數據”在十九屆四中全會中已經認定為基礎生產要素，突出了數字經濟的價值貢獻。“新經濟科創2.0”時代，以大數據、云計算、人工智能、數字孿生、5G和區塊鏈等代表的技術力量不斷協同，配合數據、算法、算力等新要素，引領各產業智能化水平的不斷提升（李曉華，2019）。因此，在就業方面，數據產業相關的職位方向十分廣闊，涵蓋商業數據分析師、數據科學家等。學生畢業后也能夠利用所學習的數據分析方法在大數據領域的相關院校或者研究所繼續深造（范莉莉等，2017）。

（3）大數據管理與應用專業對學生特質或素質能力的要求。具體可包含：英語能力。這是大數據專業建議旨在培養國際化視野的數據人才的必然要求;經管學科知識。如需要掌握經濟與管理、信息技術的基礎知識，掌握大數據獲取、管理、分析、應用等方面的技能;應用與創新能力。能運用大數據技術與方法識別、分析、解決實際問題，掌握創新創業技能;交叉學科學習能力。由于大數據的應用領域廣泛，因此高素質領軍型交叉學科人才顯得十分重要。

總之，大數據管理與應用專業的建設上需重點培養兩方面素質的人才：一是掌握數據采集、數據清洗、數據處理、數據分析的方法;二是數據分析能力，熟悉大數據分析和數據建模;從課程設置上，需構建“專業基礎+專業核心+項目實戰”課程體系，加強數據科學特色課程和因果和計量方面分析課程建設，注重結合人文和管理領域，拓展數據管理的相關應用知識的介紹，不斷促進專業發展。

參考文獻：

[1]凃云杰.大數據時代的數據安全與隱私保護問題研究[J].無線互聯科技，2019，16（08）.

[2]李曉華.數字經濟新特征與數字經濟新動能的形成機制[J].改革，2019（11）.

[3]張長海.高職院校大數據技術與應用專業課程體系研究[J].信息與電腦（理論版），2019，31（23）.

[4]蔣再興.經管類本科院校大數據專業課程建設研究[J].科技視界，2019（34）.

[5]范莉莉，劉濤，陶皖.以大數據技術與應用為方向的信息管理與信息系統專業建設研究[J].黃山學院學報，2017，19（03）.

作者簡介：張永亮（1990— ），男，漢族，吉林長春人，博士，講師，研究方向：國際經濟學;劉子昂（1995— ），男，漢族，安徽淮南人，碩士在讀，研究方向：應用經濟學。