大数据环境下信计专业人才培养模式初探
基于大数据技术的计算机应用人才培养模式研究
基于大数据技术的计算机应用人才培养模式研究【摘要】本文主要探讨基于大数据技术的计算机应用人才培养模式。
在我们介绍了背景信息、研究意义和研究目的。
接着在分析了大数据技术在计算机应用人才培养中的作用，对现有人才培养模式进行了分析，并探讨了基于大数据技术的新人才培养模式。
通过案例分析和实施策略的讨论，我们提出了一些可行的建议。
在结论部分总结了主要研究成果，展望了未来研究方向，并给出了对实际教学工作的启示。
通过本研究，我们希望为计算机应用人才培养提供新的思路和方法，促进人才培养工作的改进和发展。
【关键词】大数据技术、计算机应用、人才培养、模式研究、背景介绍、研究意义、研究目的、作用、现有人才培养模式、新人才培养模式、案例分析、实施策略、总结主要研究成果、展望未来研究方向、实际教学工作、启示。
1. 引言1.1 背景介绍随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为计算机应用领域的核心技术之一。
大数据技术以其高效、高精度的数据处理能力，为公司和组织提供了更加精准、针对性的决策支持。
在这样的背景下，计算机应用人才的培养变得尤为重要。
传统的人才培养模式已经无法适应大数据技术快速发展的需求，因此需要不断探索更新的人才培养模式。
基于大数据技术的计算机应用人才培养模式的研究成为当前研究领域里的一个热点问题。
通过引入大数据技术，可以更好地培养具有数据处理、数据分析和数据挖掘能力的计算机应用人才，从而满足社会对高素质专业人才的需求。
本研究旨在探讨基于大数据技术的计算机应用人才培养模式，分析现有人才培养模式的不足之处，提出新的人才培养模式，并结合实际案例进行分析，最终旨在为教学实践提供有益的启示和建议。
1.2 研究意义大数据技术的快速发展和广泛应用正在改变人类社会的方方面面，其在各行各业中的重要性日益凸显。
在计算机应用人才培养领域，大数据技术的引入和应用也备受关注。
研究基于大数据技术的计算机应用人才培养模式，具有重要的理论和实践意义。
基于大数据技术的计算机应用人才培养模式研究
基于大数据技术的计算机应用人才培养模式研究1. 引言1.1 背景介绍随着信息技术和互联网的不断发展，大数据技术逐渐成为各行各业的热门话题。
大数据技术以其海量的数据处理能力和高效的数据分析方法，为计算机应用领域带来了前所未有的机遇和挑战。
在这种背景下，计算机应用人才的培养模式逐渐引起了人们的关注。
传统的计算机应用人才培养模式往往滞后于行业的发展需求，无法适应大数据时代的挑战。
如何基于大数据技术来重新设计计算机应用人才培养模式成为当前亟需解决的问题之一。
通过对大数据技术的应用和计算机应用人才培养模式的结合，可以更好地培养出具备大数据分析、人工智能等新技术能力的高素质人才，为推动行业的发展和创新提供人才保障。
本文将从大数据技术的发展现状、计算机应用人才培养模式概述以及基于大数据技术的计算机应用人才培养模式探讨等方面着手，通过深入分析、案例研究和影响因素分析，提出相关建议和展望，为推动计算机应用人才培养模式的创新和发展提供参考。
1.2 研究目的研究目的是为了深入探讨基于大数据技术的计算机应用人才培养模式，以适应当前社会对高素质计算机人才的需求。
通过研究现有的计算机人才培养模式和大数据技术的发展现状，可以揭示现行培养模式的不足之处，并提出针对性的改进建议。
通过案例分析和影响因素分析，可以深入了解基于大数据技术的计算机应用人才培养模式的具体实践和影响因素，为提升人才培养质量和效果提供理论支持和实践指导。
本研究旨在为高校、企业和政府部门提供有益的参考和借鉴，推动我国计算机应用人才培养模式的创新和发展，以满足信息化时代对人才的需求，促进经济社会的快速发展和进步。
1.3 研究意义本研究旨在探讨基于大数据技术的计算机应用人才培养模式，具有重要的理论和实践价值。
随着信息时代的快速发展，大数据技术已经成为一个热门话题，对于计算机应用人才的培养提出了新的挑战和机遇。
本研究旨在探讨如何利用大数据技术来更好地培养计算机应用人才，提高他们的专业水平和实践能力。
大数据时代信息管理与信息系统人才培养模式改革与创新研究——以
方式培养在校青年教师 。提 高内部人 才待遇 ，防止 人才流 失 ，造成 师 资 队伍不稳定 。再 次 ，加强企 业实 践。无 论 外 部 人 才 ，还 是 内部 人 属 于管理 学大 门类 之 下 ，培 养 具有 现 代 管理 学 理 论 基 础 、计 算 机 才 ，提倡 终身 学 习 ，更新 教 师 的 知识 结 构 。信 息 管 理 专 业 的教 师 技术 知识 及应用 能力 ，掌握 系 统 思 想 和信 息 系统 分 析 与 设 计 方 法 必 须不 断地跟 踪 技 术 的 发展 ，更 新 知 识 ，提 高 动 手 能 力 ，努 力 使 以及信 息管 理等 方 面 的 知识 与 能 力 ，能 在 国家 各 级管 理 部 门 、工 自己成为 一名 高素质 综合 人才 。 商企业 、金融 机构 、科 研 单 位 等部 门从 事 信 息管 理 及 信 息 系 统分 ６ 专业 实验 室与 实践 基 地创 新建设 析 、设 计 、实施 、管理 和 评 价 等方 面 的 高 级 专 门 人才 。我 校 信息 为信 息管 理专业 提供 实验 设备 ，必须 要 具备计 算机 方 面的基本 工程学 院在 计算 机 技 术 、信 息技 术 上 的 支撑 下 ，集 中优 势 学 科力 软件系统 ， 具备开发管理 软件的环境 ，在于 对管理 环境及 业务 流程 的 量 ，于 ２ ０ ０ ５年筹 办 了信息 管理与 信息 系统专 业并 正式招 收本 科生 。 模拟实验。通过塑造企业 版的信 息处理与 管理环境 ，让 学生体会 工作 ３ 信 息管理 与信 息系统 专业 应用 型人才 培养 现状分 析 环境 ， 做 出一些创造性 的学习成果 。信 息管理专 业 的实 践实验 涉及到 对 于专业 ，只有认 清 现 状 ，才 能在 未 来 几 年 不 断 实践 并 达 到 很多部门行业 ，因此我 院广泛联 系企事业 单位 ，建立 校企合作 ，创建 信 息管 理专业应用型人才培养 的 目标。经过充分 探讨 、学习 、分析 与 长期稳定 的实践 基地 ，让信 息管 理专 业学 生到 企业各 部 门跟班 实 习 ， 对照，对于 ２ ０ ０ ５ 年信息管理专业的人才培养计 划 ，我们 学院按照教 育 为学生提供 充足的实践环境 和广阔 的校外辅 导 资源 。 部培养要求 ， 设 计了 “ 广而全” 的课程体 系 ，但是 由于计算机 、经济 结束 语 管理类课程 门类多 ， 方 向宽泛 ，在现有 课程体系 总课时有 限的基础上 大数据 时代 下 ，信息 处 理 是 各 行 各业 必 不 可 少 的 ，因此 信 息
大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式
大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式摘要：随着计算机技术、信息技术与网络技术等得到了迅猛的发展，对人们的生活有着很大的改变，并且现代企业为了能够有效发展，就需要加强对于大数据的有效应用，在大数据时代，数据的分析以及安全、仓库和挖掘等技术收到了人们的重视。
在这种背景下，为了能够使得信息管理和信息系统专业人才能够很好的满足企业发展需求，就需要对传统的教育模式加强改变，不断提高学生信息处理水平，从而更高的适应企业对信息人才实际的需求，这对社会发展与学校发展具有非常重要的作用。
关键词：大数据时代；信息管理与信息系统专业；培养模式1大数据特特征所谓大数据，就是指一种多元形式的庞大数据组，大数据随着时间的改变而不断发生改变，具有很高的实时性。
在大数据时代一切皆可“量化”，大数据发展的核心基础来源于测量、记录和分析。
当前，信息技术的变革随处可见，随着大数据时代的来临，我们越来越多的开始关注信息本身了。
有了大数据的帮助，我们不会再将世界看作是一连串我们认为或是自然或者社会现象的事件，我们会意识到本质上世界是由信息构成的。
大数据的来源很多，包括网络平台、电子商务平台等，这些大数据的产生离不开网络发展。
因此，从某一方面来说，大数据时代是基于网络科技发展的前提下产生的。
如同硬币的正反面，大数据可以真实地反映某一阶段人类的行为、需求、向往等。
因此，越来越多的企业开始将大数据运用于企业建设和发展当中，为企业的决策提供更好的参考依据。
大数据数量非常庞大，对运算方法和能力的要求很高，管理难度普遍较大。
在大数据的时代下信息管理与信息系统专业可以充分利用大数据的优势对专业建设中的各种行为进行优化，从而提高教学效率。
2大数据时代对人才的需求当今时期，从相关的文献资料中的能够看出，通过对职业发展趋势实现大数据分析和研究，根据大数据概念与行业状况加以分析，最终得到大数据已经存在一个国际化的问题，即人才荒。
企业需求的新兴技术预测与大数据分析等方面的人才远远地超过了以往仅仅进行智能信息管理方面的人才。
大数据背景下信息管理专业人才培养模式——以嘉兴学院为例
办公自动化杂志一、研究的背景与意义麦肯锡最早提出“大数据”（Big Data）后，逐渐得到了广泛的应用，并正成为为学术界、产业界和政府机构关注的热点。
随着“大数据”行动在国家层面的实施，社会必然对信息管理与信息系统（以下简称“信息管理”）专业人才培养提出新的要求。
随之而来的，信息管理专业人才培养模式、课程体系和培养方案的革新，成为高校信息管理专业改革必须面临的重大问题。
因此，大数据背景下，开展大数据背景下信息管理专业人才培养模式的研究，不仅丰富信息管理学科专业知识理论体系，具有一定的理论意义；同时，为嘉兴学院信息管理专业人才培养提供可操作性的建议，具一定实际意义。
二、信息管理专业人才培养模式研究现状及存在问题随着大数据应用的推广，极大地促进了信息管理专业人才培养模式的研究。
黄晋、朱光等学者分析研究了大数据背景下信息管理专业课程体系设置等问题[1][2]。
查先进、汤海娟进行了大数据背景下信息管理专业人才培养模式改革创新影响因素研究，提出大数据时代推动着信息管理专业人才培养模式的改革与创新，并设计了一项鼓励学生授课的教学环节中的人才培养模式改革创新[3]。
2018年，李长仪，刘婷婷，张立涛以山东理工大学信息管理与信息系统专业为例.针对信息管理专业，对前沿数据应用的创新能力培育问题进行研究，对相关模式及实施策略完成了规划和设计[4]。
2018年，谢天保、白笑笑基于诺兰模型分析信息管理与信息系统专业就业市场变化及相应的人才需求，针对信息管理与信息系统专业多学科交叉融合的特点，提出现阶段大数据分析环境下信管专业多层次人才培养模式[5]。
2019年苏宁、黄超研究大数据给信息管理与信息系统专业带来的新要求、新挑战。
提出在大数据背景下，信息管理与信息系统专业建设的建议[6]。
通过调研和对国内信息管理专业人才培养模式研究成果的分析，发现国内许多高校信息管理专业人才培养模式是基于图书馆学、情报学等学科的信息管理专业人才培养模式，存在培养目标定位不明确、课程体系问题不合理、人才培养方式单一等问题[7]，这根本无法适应大数据时代对信息管理人才培养的要求。
大数据时代计算机人才培育方案
大数据时代计算机人才培育方案随着大数据时代的到来，计算机人才的培育成为了当前的重要课题。
大数据时代对计算机人才的要求不仅在于技术的精湛程度，更在于其对数据的深度理解和创新能力。
制定一份科学有效的大数据时代计算机人才培育方案成为了当务之急。
本文将从大数据时代计算机人才需求的特点、培养目标、培养内容和培养方法等方面进行探讨。
一、大数据时代计算机人才需求的特点1.技术深度和广度需求增加。
在大数据时代，计算机人才需要拥有更深入的技术知识，同时需要具备跨界综合技能，能够处理不同领域的大数据。
2.数据分析和挖掘技能成为必备。
大数据时代对计算机人才的数据分析和挖掘能力提出更高的要求，因此需要培养具备丰富的实践经验和能力的人才。
3.创新能力和商业思维的相关性增加。
大数据时代对计算机人才的创新能力和商业思维提出更高的要求，需要培养具备创新能力和商业敏感度的计算机人才。
二、大数据时代计算机人才培养目标1.深入理解大数据技术。
培养学生对大数据的深入理解，使其能够熟练掌握大数据技术的应用和发展趋势。
2.培养数据分析和挖掘能力。
培养学生对数据分析和挖掘的综合能力，使其能够准确把握数据蕴藏的信息，并能够进行有效的数据挖掘。
3.培养创新意识和商业思维。
培养学生对创新和商业的敏感度，使其能够在技术创新和商业应用中发挥积极作用。
四、大数据时代计算机人才培养方法1.提高课程设置的实效性。
通过增加实践课程和案例分析课程，培养学生实际操作能力和分析解决问题的能力。
2.增加实践环节的设置。
通过校内实验室和校外实习实践等形式，增加学生的实践经验和能力。
3.优化师资力量的配置。
引入资深的大数据从业者和技术专家，使学生能够接触到最新的技术发展和实际应用情况。
大数据时代计算机人才的培养是一项长期的任务，需要学校、企业以及行业协会共同合作。
只有通过各方的共同努力，才能培养出符合大数据时代要求的高素质计算机人才。
相信未来，随着大数据技术的不断发展，我们的计算机人才一定会更加优秀。
大数据时代下的人才培养模式
大数据时代下的人才培养模式随着大数据时代的到来，人类社会生产力的不断提高，科学技术的不断创新，数据已经成为了推动社会经济发展的重要生产要素。
在这个背景下，技术人才的需求呈现井喷式的增长，这给高校教育带来了前所未有的挑战。
然而，当前我国高校教育的教学模式和培养方案并没有完全适应大数据时代的需求。
因此，本文将从大数据时代下人才培养模式的需求和特点，探讨当前高校对于学生培养的不足，以及应如何建立适应大数据时代的人才培养模式。
一、大数据时代下人才培养模式的需求和特点以往的教育培养方式已经无法满足当今科技和经济的快速发展的需要。
而在大数据时代，培养模式也随之发生了巨大变化。
在大数据时代，对人才的需求不再是简单地掌握某项技能，而是需要具备多项能力和技能的综合型人才。
具体表现为以下几个方面：1. 数据技术能力。
在大数据时代，数据的处理和管理技能是最基本的能力之一。
因此，越来越多的企业和研究机构都需要人才具备数据处理、分析和挖掘技能。
2. 数据科学素养。
除了数据技术能力外，还需要具备对数据科学的理解和掌握。
这需要人才具有数学、统计学、计算机科学、模型构建等学科的综合科学素养。
3. 跨学科综合能力。
在大数据时代下，学科需求变得更为广泛和综合。
需要培养具有跨学科能力的人才。
例如，在社会经济学研究领域中，需要统计学、数据科学、信息技术、人类行为学等诸多学科知识的综合运用。
4. 创新思维能力。
在大数据时代，数据技术和数据分析方法不断进化和变革，需要人才具备敏锐的创新意识，以不断提高自身的解决问题的能力。
二、当前高校人才培养对于人才培养的不足虽然高校对于人才培养已有多年积累与实践，但是仍存在一些不足之处：1. 课程设置陈旧。
当前，许多高校在数据相关课程设置上仍然过于陈旧，没有能够跟上时代的步伐，课程内容不够新颖，授课方法也过于保守，难以满足大数据时代学生对于知识内容的需求和同步更新。
2. 师资力量匮乏。
高校的师资力量在数据相关知识和技能方面相对薄弱，缺乏业界实践经验，也没有能够积极跟进新技术和发展趋势，影响了学生的学习效果和应用能力。
大数据时代的人才培养模式研究
大数据时代的人才培养模式研究随着时代的发展，大数据已经成为社会发展的一个重要组成部分。
在大数据时代，每秒钟都会产生海量的数据，这些数据可以提供大量的信息，但是如何提取并利用这些信息是一个巨大的挑战。
为了应对大数据时代的挑战，需要大量的人才从事数据分析和挖掘工作。
因此，如何培养大数据时代所需要的人才成为了一个重要的问题。
一、人才需求的多样性大数据时代需要的是跨学科的人才，他们必须掌握数据分析、机器学习、统计学、计算机科学等多个领域的知识。
这种跨学科的需求不仅要求大学生在学习过程中拓宽自己的知识面，还要求从业人员不断地学习与更新。
此外，大数据时代还需要企业家精神、团队合作精神、创新意识等多种素质，这些素质可以通过社会实践、课外活动等方式进行培养。
二、教育培训模式的转变在大数据时代，传统的教育模式已经不再适用。
首先，要强化科技创新的教育。
在大数据时代，需要从小学、中学就开始教授计算机、编程、数学等科技课程，让学生更好地适应大数据时代所需要的知识。
其次，要推行在线教育和远程学习。
像Coursera和edX这样的在线教育平台已经开始流行，学生可以自由选择自己感兴趣的课程并在家里完成学习。
最后，要加强实践教学。
实践教学是非常重要的，数据分析、挖掘等一系列工作需要实际的数据和实现方式来加深学生对知识的理解。
三、企业与教育机构的合作为了培养大数据时代所需要的人才，企业与教育机构需要积极合作。
在教学过程中，需要让学生了解现实世界的需求，并根据企业的需求进行课程设置。
通过课程设置中的实践练习，学生可以完全掌握所学的知识，并在完成实践任务时应用所学的知识。
在一定程度上，企业也需要教育机构为自己培养人才，这种合作可以为企业培养出专业的人才，同时也可以帮助教育机构更好的了解人才培养的需求。
四、人才培养中心的建立人才培养中心是大数据时代所需要的人才培养的关键。
人才培养中心应该由各大院校、企业、政府等多方组建，共同建立一个专门培养大数据时代人才的机构。
大数据时代人才培养方式研究
大数据时代人才培养方式研究随着时代的发展，大数据已成为人类生产、工作和生活中不可或缺的一部分。
在大数据时代，数据处理和分析能力已成为各行业所需要的基本素质。
因此，针对大数据时代的人才培养方式的研究变得尤为重要。
下面从几个方面探讨大数据时代人才培养方式的研究。
一、教育体系中的大数据课程建设大部分学校已经开始在本科教育阶段设置相关的大数据课程，以培养学生的数据分析和处理能力。
例如，一些高校在计算机科学与技术学院开设了数据挖掘、生物信息学等方向的专业。
同时，在其他高校强制性开设一些计算机基础课程，如数据结构与算法、操作系统、计算机组成原理等方面的课程，以全面提高学生的计算机知识水平。
此外，一些国内高校已开始开设大数据人才培育的中外合作项目，使学生既能够获得国内外最新的大数据技术，又能够获得国际化的教育体验。
二、实践性教学的重视大数据时代的人才培养不仅需要理论课堂上的学习，还需要实践性教学的重视。
各类企业、政府机构以及科研院所纷纷开展与大数据相关的实践性活动，让学生们能够参与实际的大数据项目和案例分析，提高他们在实践中的数据分析和处理能力。
例如，一些大型金融集团开展了一些实践性高校合作计划，为学生们提供实际分析工作的机会。
同时，一些高校也开始充分利用自己的数据资源，开展大数据实践性教学，既可以为学生们提供实际操作的机会，又可以为学术研究提供更多的数据支持。
三、导师制的实行在大数据时代的人才培养中，导师制的实行非常重要。
通过导师指导，学生可以更好地学习和理解大数据领域的知识和技能，同时导师们也可以帮助学生们解决在实践中遇到的问题，为学生的职业发展提供更多的支持。
四、开放式的创新环境在大数据时代的人才培养中，培养学生的创造力也变得尤为重要。
为了培养学生的创新思维，高校和企业可以创建开放式的创新环境，让学生们能够在这个开放的空间中自由地表达自己的创新思维和想法.同时，一些高校还可以创建科技联合实验室等科研机构，为学生们提供更多的创新实践机会。
基于大数据技术的计算机应用人才培养模式研究
基于大数据技术的计算机应用人才培养模式研究1. 引言1.1 背景介绍随着信息化时代的发展，计算机应用人才的需求逐渐增加。
传统的人才培养模式已经无法满足社会对高质量计算机应用人才的需求。
大数据技术的快速发展为计算机应用人才培养提供了新的思路和方法。
大数据技术以海量数据的存储、管理和分析为核心，可以帮助我们更好地了解和解决现实世界中的问题。
在传统的人才培养模式中，往往存在着课程设置滞后、实践能力不足、培养模式单一等问题。
而基于大数据技术的计算机应用人才培养模式，可以通过对学生进行多维度的评估和监测，帮助学生更好地适应行业的需求，提升其创新意识和实践能力。
研究基于大数据技术的计算机应用人才培养模式具有重要的理论和实践意义。
本文将从大数据技术在计算机应用人才培养中的作用、基于大数据技术的计算机应用人才培养模式的特点、大数据技术在人才培养中的应用案例分析、基于大数据技术的计算机应用人才培养模式的构建以及培养模式实施的关键因素等方面展开研究，旨在为推动计算机应用人才培养模式的创新和提升提供参考和借鉴。
1.2 研究意义大数据技术的快速发展在各行各业都产生了深远的影响，其中包括计算机应用人才培养领域。
随着信息化时代的到来，计算机应用人才的需求越来越大，而传统的人才培养模式已经不能满足日益增长的需求。
研究基于大数据技术的计算机应用人才培养模式具有非常重要的意义。
这项研究可以推动高校教育教学模式的创新和改进。
传统的教学模式以教师为中心，缺乏针对性和个性化教育。
而基于大数据技术的人才培养模式可以实现个性化的教学，帮助学生更好地掌握知识和技能。
通过研究基于大数据技术的计算机应用人才培养模式，可以提高计算机应用人才的就业竞争力。
随着技术的飞速发展，企业需要更多具备实际操作能力的人才。
而新的人才培养模式可以更好地满足市场的需求，使学生在就业市场上更具竞争力。
研究基于大数据技术的计算机应用人才培养模式对于推动教育领域的发展，提高计算机应用人才的素质和就业竞争力具有重要的意义。
信息系统专业人才培养模式研究
信息系统专业人才培养模式研究第一章：引言随着信息技术的不断发展，信息系统已经成为政府、企业及个人不可或缺的一部分。
信息系统的建设与应用离不开专业人才的支撑，而如何培养专业的信息系统人才，成为我国信息技术发展进程中重要的课题。
本文将就信息系统专业人才培养模式的研究进行探讨。
第二章：信息系统专业人才培养理念信息系统专业人才的培养应该是创新性、实用性和能力导向的。
培养计划的制定应该紧密结合时代发展和社会需求，充分考虑信息技术的新动向和新应用，注重学生的创新能力和实践能力的培养。
第三章：信息系统专业人才培养模式3.1 联合培养模式联合培养模式是指学校与企业合作，共同制定信息系统专业人才培养方案，学校负责理论课程的教学，企业则提供实践操作的机会，学生可以在实践中深入了解企业的运作和管理，并通过实践提升自己的能力和素质。
3.2 综合课程体系信息系统专业人才需要具备广泛的知识面和高质量的技术能力。
为此，高校应该开设综合课程，将多个方向的课程进行整合，打破传统课程界限，培养学生的横向、纵向知识能力，并引导学生在实际应用中灵活运用知识。
3.3 个性化教育模式信息技术的发展非常迅猛，培养出针对未来劳动市场的适应性强的人才已经成为当今教育的重要任务。
因此，高校应该更多地考虑学生的个性需求，注重培养学生的自主创新能力，引导学生在不断探索中形成自己的特色。
第四章：信息系统专业人才培养模式的实施高校应该为信息系统专业课程进一步开阔思路，放弃单一的教学模式，打破传统的学科壁垒，推行信息系统专业人才培养的跨学科课程模式，注重学生的综合性素质的培养，提高信息系统专业人才的实际能力。
第五章：信息系统专业人才培养模式的应用5.1 应用于人才培养教育通过运用信息系统专业人才培养模式，学生可以在校期间获得广泛的实践经验和不同的学科技能，掌握相关实践技能并为其将来的职业生涯发展奠定基础。
5.2 应用于企业培训通过运用信息系统专业人才培养模式，企业可以获得更为优秀的员工，他们具备相关专业知识及技能，同时拥有较强的解决问题的能力和创新能力，能够为企业发展带来新的活力。
大数据时代新闻传播人才培养模式分析
大数据时代新闻传播人才培养模式分析随着信息技术的快速发展，人们进入了大数据时代。
在这个时代里，数字信息涌现，呈现了多样化和复杂性。
在这个背景下，媒体传播面临着新的挑战。
为了应对这种变化，新闻传播人才的培养方式也需要进行改革。
本文将从大数据时代的背景、新闻传播人才需求的变化、新闻传播人才培养模式的分析和未来展望几个方面进行探讨。
一、大数据时代的背景大数据时代可以说是指现代技术和信息领域的新革命，具有数字化、网络化、数据化、智能化等特点。
信息量巨大、复杂多样、由此衍生出的应用范围广泛，如云计算、物联网、人工智能等。
这些技术带来的信息交流的快速化、广泛化、普及化以及大规模化，加速了舆论传播的速度、规模和范围，成为社会发展的重要推动力量。
二、新闻传播人才需求的变化在大数据时代，媒体传播的环境和形式发生了巨大变化，新闻传播人才的需求也发生了相应的变化。
传统新闻传播人才通常依靠熟悉新闻生产流程和资源的积累以及专业技能的掌握来进行工作，硬件设备和技术驱动力的作用不是很明显。
而在大数据时代，传统媒体形态发生了很大的改变，互联网、智能手机等数字化设备的普及，使大众可以随时随地获取信息。
新闻传播人才也需要具备跨界的能力，能够用大数据思维和技术来进行信息的采集、处理、挖掘和展示。
此外，在新闻报道方面，传统媒体以“推送”为主的工作方式已经被“智能推送”和“个性化推送”所取代，新闻传播人才需要具备深入了解用户需求的能力，以便能快速响应用户需要，进行定制化信息推送。
而新闻传播人才在传统记者这一角色以外，还需要具备网络运营、数据分析、数字营销等领域的能力，从而适应不同的传播环境。
1、以数据为驱动的涉媒融合教育传统的新闻传播人才培养模式已经无法适应大数据时代的需求。
因此，必须借鉴跨界教育的经验和实践，将数据分析、数据挖掘、网络技术和传播理论相结合，开设涉媒融合教育课程，让学生能够熟悉大数据分析、网络技术和传播理论的交叉应用。
2、传统媒体人才和信息技术人才的融合培养在大数据时代，新闻传播人才需要具备熟练的传媒技术和工程技术的能力。
大数据时代背景下信管专业人才培养模式的探讨——以财经类院校为例
科技视界Science &Technology VisionScience &Technology Vision 科技视界0前言在当今大数据时代的背景下,在我国“推动普通本科高校向应用型转变”和“国务院办公厅关于深化产教融合的若干意见”等政策的指引下,财经类院校的信管专业作为既具备信息管理类课程、又培养学生经济管理能力的复合型学科,为培养适合当今大数据时代背景的、满足企业的用人需求的、面向行业领域的数据分析人才有重要意义。
通过引企入教的培养模式,建立信管专业跨学科背景的面向领域的大数据分析型人才的培养目标、课程体系建设势在必行。
1大数据时代的人才需求在当今大数据时代的背景下,数据资源已经成为企业竞争的重要资源之一。
随着我国信息技术的迅速发展,可获得的数据资源日益庞大,但是,从海量的数据中如何能够转换成可用的信息却依然在不断研究当中,因此各个行业领域都在争夺这块高地。
从行业、企业的角度来看,无论是互联网行业、电子商务行业等新兴行业,还是政府、教育机构等传统行业,都正在利用自身的信息技术优势,在多年的经营过程中积累着海量的数据资源,运用大数据技术对这些数据进行统计分析和深度挖掘为社会创造出价值。
面对行业、企业的用人需求已向具有大数据分析能力的人才转变或涉及,由此可知具备处理分析大数据能力的人才成为了未来推动社会发展的重要动力。
从高校人才培养的角度来看,根据2019年教育部公布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示,全国各大高校新增备案本科专业最多的是数据科学与大数据技术,共196所。
由此可以说明大数据技术已经为当今人才需求提供了新的技能方向,同时此趋势已经对高校培养具有大数据分析能力的人才提出了更高的要求,大数据及其相关技术已经纳入了新的培养体系,甚至可以影响到其他的专业。
综上,无论是行业企业角度,还是高校人才培养角度,当今时代都已经对数据分析能力提出了更高的要求。
基于大数据技术的计算机应用人才培养模式研究
基于大数据技术的计算机应用人才培养模式研究随着大数据时代的到来，计算机应用领域出现了许多新的机遇和挑战。
由于大数据技术的快速发展和广泛应用，人们越来越需要能够理解、分析和解决大数据问题的计算机应用人才。
因此，如何培养这样的人才成为了一个重要的问题。
本文将着重研究基于大数据技术的计算机应用人才培养模式。
一、需求分析随着社会经济的发展和技术的进步，大数据技术已经应用到越来越多的领域。
大数据技术对计算机应用人才的需求也在不断增加。
据一份报告显示，全球对大数据技术人才的需求已经达到了数百万人，而我国每年的大数据人才缺口超过50万人。
尤其是在物联网、人工智能、云计算等新兴技术的领域，大数据技术已经成为了重要的支撑技术。
因此，计算机应用人才需要具备较强的大数据技术背景，能够根据数据进行分析、挖掘和应用。
对此，大学应该考虑如何培养这样的人才。
二、培养模式在培养计算机应用人才时，需要结合大数据技术背景，进行多方面的教学与实践。
具体的培养模式如下：1. 课程设置大学应该针对大数据技术的应用领域，如物联网、人工智能、云计算等，开设相关的课程。
这些课程应该包括大数据技术的基础知识、数据分析与挖掘的方法和技巧、算法设计与优化等内容。
除此之外，还需要加强实践环节，让学生在实际项目中体验大数据技术的应用。
2. 成长计划大学应该制定完善的计算机应用人才成长计划。
这个计划应该包括从大一开始的基础学习、到大二、大三学习专业知识、到大四进行实习和研究等阶段。
每个阶段的要求和计划都应该具体明确，以便学生有针对性地学习和实践。
3. 项目实践大学应该积极组织学生参与大数据应用的项目实践。
这些项目应该与企业合作，让学生真实地了解大数据技术的应用。
同时，还可以让学生从中学习实践技巧、培养团队合作精神、提高自己的综合素质等。
4. 多元化培养大学应该通过多元化的方式来培养计算机应用人才。
这个多元化包括学生个性化选择课程、不同专业之间的交叉培养、参加学术会议与比赛等。
大数据时代下信息管理与信息系统专业人才培养模式的探究——以南
大数据时代下信息管理与信息系统专业人才培养模式的探究——以南京工程学院为例发表时间：2018-09-18T10:22:01.103Z 来源：《知识-力量》4中作者：郭子雄李蕊侯红霞田华[导读] 大数据时代的到来与发展，对社会产生了巨大的影响。
在教育领域，信息管理与信息系统专业作为信息化人才培养的重点学科，在数据高速传播的大数据时代中（南京工程学院，江苏南京 211167）摘要：大数据时代的到来与发展，对社会产生了巨大的影响。
在教育领域，信息管理与信息系统专业作为信息化人才培养的重点学科，在数据高速传播的大数据时代中，不断地做出改变与调整。
本文以南京工程学院信息管理与信息系统专业人才培养为例，探索这一时代巨变中的信息管理人才现状及发展，为信息管理与信息系统专业建设发展建言献策。
关键词：大数据时代；信息管理与信息系统；人才培养；一、引言随着社会科技的进步，信息的流通加快，数据之间的交流越来越紧密。
特别是“云技术”的出现和发展，大数据越来越受关注，技术发展催生了一个新时代。
在大数据时代，数据正在迅速膨胀并变大，不断地冲击着教育领域，对世界信息管理专业人才培养提出了新要求。
为了适应大数据这个新时代，国内管理类人才培养正在转型。
南京工程学院信息管理与信息系统专业作为重点学科之一，也加快了自身的转型与发展，并且不断地融入大数据时代。
本项目研究大数据时代的同时，也探究时代对于学科建设的影响。
二、大数据的概念及其特点社会的飞速发展，大数据概念呈现多元。
在维基百科的定义中，“大数据（bigdata）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”；此外，大数据的特点十分显著，主要为V olume(数据量大)、Variety(数据类型多样)、Value(数据价值密度低)、Velocity(数据处理速度加快)总结为4V理论，对社会发展产生了重大的影响。
大数据时代下信息管理与信息系统人才培养模式研究
大数据时代下信息管理与信息系统专业应用性人才培养模式探索性研究信息与工程学院王学成1【摘要】大数据时代来临之际，社会对信息管理人才的需求和要求不断提高。
这不仅为信息管理与信息系统专业的建设提出挑战，也为其带来前所未有的发展机遇。
本文主要依据陕西国际商贸学院的信息管理与信息系统专业的人才培养方案，深入分析在大数据时代下信息管理专业人才培养模式的现状，并对专业建设和模式进行了实践探索。
关键词：信息管理与信息系统；应用型人才一、引言“大数据”作为目前最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的技术逐渐成为专业人士争相研究的焦点。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有特定意义的数据进行专业化处理。
目前我国政府尚未直接以专有名词对“大数据”给予政策支持。
但是在2011年12月8日工业和信息化部发布的物联网“十二五”规划上提出的四项关键技术创新工程（信息处理技术、信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术）中，信息处理技术包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等大数据的重要组成部分；而另外3项也都与“大数据”密切相关。
大数据时代的到来不但对信息管理与信息系统专业人才的需求增加，同时也对信息管理专业人才培养提出了新的要求。
陕西国际商贸学院的信息管理专业结合大数据时代背景，从培养标准、课程设置等进行了全新的改革，希望培养出更多符合社会需求的高层次复合型人才。
二、信息管理与信息系统专业的建立为了适合我国信息化建设需要的“宽口径、厚基础、高素质”的人才需求，在1998年教育部颁布了新的《普通高校本科专业目录和专业介绍》(以下简称《目录》)，对原有专业进行了大幅度调整和压缩，其中将原先分属于不同学科领域的经济信息管理、科技信息学、管理信息系统、信息学和林业信息管理等 5个专业整合成信息管理与信息系统专业(以下简称为信息管理专业)，隶属于管理学大门类之下，培养具有现代管理学理论基础、计算机技王学成 (1978-)，男，陕西渭南人，陕西国际商贸学院，讲师，工程师，研究方向主要有数据库应用开发，信息安全等。
基于大数据时代会计信息化人才培养模式创新研究
基于大数据时代会计信息化人才培养模式创新研究随着大数据时代的到来，会计信息化已经成为了企业管理的重要组成部分。
会计信息化的发展需要大量的专业人才，而传统的会计人才培养模式已经不能满足当前的需求。
我们需要对会计信息化人才培养模式进行创新研究。
我们需要加强对大数据技术的培养。
大数据技术已经成为了现代会计信息化的核心，我们需要培养掌握大数据技术的会计人才。
这包括对大数据处理工具的学习，如Hadoop、Spark等，以及对数据挖掘、数据分析等技术的掌握。
还需要将大数据技术与会计学知识相结合，培养出既懂会计又懂大数据技术的专业人才。
我们需要注重实践能力的培养。
会计信息化是一个实践性很强的领域，只有通过实践才能真正掌握相关的技能。
我们应该注重学生的实践能力培养，包括实习、实训等形式的实践活动。
为了与时俱进，我们可以与企业合作，让学生参与到实际项目中，培养他们的实践能力和解决问题的能力。
我们需要注重专业知识的更新。
大数据技术发展迅速，会计制度也在不断变化，我们需要培养具备学习能力和适应变化的能力的会计人才。
培养学生的学习能力，使他们能够不断学习新知识，并能够将其运用到实践中。
我们还可以设置专门的更新课程，对新的会计制度和大数据技术进行系统学习，以保持专业知识的更新。
我们需要注重团队合作和创新能力的培养。
会计信息化不仅需要个体能力，还需要团队合作和创新能力。
我们可以通过小组合作的方式进行教学，培养学生的团队合作能力。
还可以通过开展创新实践项目，提升学生的创新能力。
通过培养学生的团队合作和创新能力，使他们能够在未来的工作中具有更高的竞争力。
基于大数据时代会计信息化人才培养模式需要进行创新研究。
我们需要加强对大数据技术的培养，注重实践能力的培养，更新专业知识，培养团队合作和创新能力。
通过这些措施，我们能够培养出适应大数据时代需求的高素质会计信息化人才。
大数据环境下信息管理专业人才培养模式分析与构建论文
大数据环境下信息管理专业人才培养模式分析与构建论文2021年教育部颁布《教育部关于全面提高高等教育质量的若干意见》，要求大力提升人才培养水平、增强科学研究能力、服务经济社会发展、推进文化传承创新，全面提高高等教育质量。
《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2021—2021年》在序言中指出“面对前所未有的机遇和挑战，必须清醒的认识到，我国教育还不完全适应国家经济社会和人民群众接受良好教育的要求"。
在当前大数据环境下，随着数据量节节攀升，更加强调数据的深层挖掘、驱动决策作用，信息产业成为支柱产业，对于数据内容收集、整理、利用的人才需求旺盛，所以未来信息人才既要懂得数据架构和分析、注重实践，更要了解社会文化与经济等多元背景知识，两者之间结合是信息人才培养的关键。
1信息人才培养模式形成脉络分析通过对检索到的所有论文进行整理，发现有关"信息人才培养模式〃的文献多以运用文字来描述现象的定性研究为主，研究对象主要是各高校人才培养模式改革的实例及经验总结等理论性研究。
1.1关于信息人才培养的相关研究1998年，魏晓敏提到信息社会对信息人才来说，既是机遇又是挑战。
各种信息系统的组织与管理，信息情报事业的发展，信息服务质量的好坏，人才是关键。
赵立军强调建立政府主导型的国际化人才培养宏观管理体制，完善国际化人才需求分析和预测系统，对人才培养工作进行监督检查和效果评估，制定和实施高端人才引进战略，营造有利于国际化人才成长和发挥作用的机制和环境等。
管媛辉、肖月认为当前必须大力培养具有双重专业和多元知识结构的新型的科技信息专门人才，以适应大系统时代发展的要求。
丁献峰指出新的信息环境已经对社会公共信息部门提出挑战，为满足社会公众对信息的需求，可以采取三种人才培养模式：厚基础+宽口径培养模式、本硕直读的研究生培养模式、知识+能力+素质的多元一体化人才培养模式。
m赵静杰等谈到信息资源管理创新人才培养模式分三大模块：教育培养模块、实践模块以及综合运用模块，三个模块和谐统一，形成一个完整的体系。
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一
的瓶 颈 。 （ 二） 师 资 紧缺 目前 国 内高 校 还 处 于 大 数 据 专 业 人 才 培 养 探 索 阶 段 ， 起 步较 晚 ，大 数 据 的教 师 大部 分 是 计算 机 专 业 教 师 经 后 天 学 习 成长 的 。 大 数 据 人才 的师 资积 淀 不 够 ， 主要 体 现 在 师 资 数 量 及 质量 的严 重 不 足 。 （ 三） 实验 设 备 紧缺 目前 由 于 大数 据在 我 国 处 于 初 步 发 展 阶 段 及 我 国教 育 体
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大 数 据 环 境 下信 计 专 业 人 才培 养模 式初 探
雷 勇
（ 湖北工业大学 ， 湖 北 武汉 ４ ３ ０ ０ ６ ８ ）
摘 要： 在 全球 信 息化 产 业迅 猛 发 展 的 大环 境 下 ， 海量 数 据 无 疑 成 为 一 个 国 家非 常 重要 的 可利 用的 、 极 具 价 值 基 础 性 战 略 性 的资源． 大 数 据 已经 融 入 社 会 生 活 、 学 习和 生产 发 展 的各 个 方 面 。 大数 据 的 运 用 对 于 促 进 经 济发 展 、 提 高管理水平、 完 善 政 府 职 能、 提 高 国 家 竞 争 力有 非 常积 极 的作 用。 目前 我 国经 济 正 处 于 高 速发 展 阶段 ， 对 大数 据 人 才 的 需 求量 很 大 。我 国大数 据人 才 的缺 口在 未 来三 五 年 内将 达 １ ８ Ｏ 万。 作 为 我 国人 才 培 养 主 力 军 的 高校 无 疑 肩 负着 大数 据 人 才 培 养 的使 命 。 本 文 主 要探 讨 的 是信 息 与计 算科 学专 业 如 何 培 养 大 数 据 人 才 。 关键词 ： 大 数 据 信 计 专 业 人 才培 养 高 校 大数 据 人 才培 养 所 面 临 的 问题 （ 一） 大数 据 人 才培 养 体 系不 足 目前 我 国 大 数 据 人 才 培 养 基 本 针 对 研 究 生 阶 段 ， 而 本 科、 专 科 及 职 业 教 育 阶段 基 本 没 有 开 设 大 数 据 专 业 。就 算 是 研究 生阶段 ， 大 数 据 研 究 方 向 目前 也 只 是 计 算 机 科 学 技 术 的 个 分支 。无 论 是 人 才 培 养 规 模 还 是 质量 都 无 法 满 足 现 实 的 需求 。 高校 培 养 体 系 的严 重 不 足 已 成 为 制 约 大 数 据 技 术 应 用
可 以突 出 大 数据 的 主 导 地 位 ，尽 快 完 善 大 数 据 人 才 培 养 体 系 各个环节。 （ 二） 提 高信 计 专 业 大数 据 人 才 培 养 的认 识度 政 府 作 为 管 理 者 应 积 极 创 导 大 数 据 的发 展 并 提 供 相 应 的 资金 、 政 策 的支 持 。高 校 需 要 加 快 大 数 据 人 才 培 养 的步 伐 ： 一 方 面 要 培 养 高水 平 的 教 师 队伍 ，鼓 励 教 师 参 加 大 数 据 的 各 种 研 讨 会 及 学 术会 议 并 从 事 相 关 课 题 的 研 究 。 另 一 方 面 要 对 学 生 加 大 宣 传 力 度 ，让 学 生 认 识 大 数 据 的 广 阔 发 展 前 景 并 提 供 给 学 生 更 多 的 大 数 据 学 习 资 源 ，鼓 励 学 生 积 极 参 与 大 数 据 的 各项科学竞赛活动。
（ 三） 完 善信 计 专 业 大数 据 人 才 的课 程 设 置
制 的 落后 等 因 素 ，高 校 对 大 数 据 专 业 人 才 培 养 所 需 实 验 设 备 的投入严重不 足。培养大数据 人才实验 环境所需 的硬件 、 软 件、 实 验 平 台及 教 学 内容 管 理 等 跟不 上 人 才 培 养 的 需 求 。 （ 四） 大数 据人 才培 养认 识 不 足 虽然在２ ０ １ ５ 年９ 月， 国务 院 已经 出 台 《 促 进 大 数 据 发 展 行 动纲要》 ， 提 出 我 国要 全 面 推 进 大 数 据 发 展 及 应 用 ， 积 极 加 快 数 据 强 国 建设 ，这 说 明 大 数 据 产 业 已经 上 升 到 国家 战略 的高 度 。 但 是从 目前 情 况看 ， 各地方政府 、 各 高 校 及 企 业 行 动 比较 缓慢 ． 目前 只有 部 分 高 校 迈 开 前 进 的步 伐 ， 传 统 教 育 系 统 人 才 培 养 带 来 的 意识 及 技 术 、师 资 的 滞 后 性 大 大 制 约 大 数 据 专 业 人 才 的 培 养模 式 的 发展 。 （ 五） 校 企 合 作 的人 才培 养模 式有 待 加 强 由于 大 数 据 应 用 涉 及 政 务 、 电信 、 销售 、 生产 、 咨询 、 物流 、 金融 、 卫生 、 教 育等 行业 ， 并 且 随着 技 术 的发 展 ， 大 数 据 的应 用 将 越 来 越 广 泛 和深 入 。 大 数 据 技 术 涉 及 数 据 采 集 、 数 据存 储 、 数据挖掘 、 数据分析等 。 而 高 校 却 无 法 单 独 提 供 这些 方 面所 需 的成 熟 的 实 践 及 技 术 平 台体 系 ，这 时 就 需 要 大 量 企 业 参 与进 来． 提供 应 用 型 的工 作 环 境 及 技术 支撑 。 就 目前 情 况 看 ， 由 于 高 校 的认 识 不 足 、 行 政 体 制 落后 、 联 合 培 养 的意 愿 性 不 强 及 企 业 利 益 等 因素 的 影 响 ， 校与企“ 亲热 ” 度 远 远不 够 。 二、 信 计 专 业该 如 何 培 养 大 数 据 人 才 大 数 据 的 相 关 岗位 所 需 具 备 技 术 技 能 一 般 包 括 计 算 机科 学技术 、 数 学 和 统计 学 、 数据挖掘 、 数据可视化等方面 ， 从 湖 北 工业 大学 信 计 专 业 的课 程 开 设 情 况 看 ，这 四个 方 面 都 有 所 涉 及， 不 存 在 太 多短 板 ， 所 以信 计 专 业 培 养 大 数 据 人 才 具备 先 天 的优势 。 下面就信计专业如何培养大数据人才提 出个人建议 ：