关于大数据人才培养的思考与探索
学科融合视角下的数据科学与大数据技术专业人才培养思考
学科融合视角下的数据科学与大数据技术专业人才培养思考【摘要】本文从学科融合视角出发，探讨了数据科学与大数据技术专业人才培养的思考。
首先分析了当前人才培养的现状，指出了存在的问题和挑战。
接着从学科融合的角度出发，阐述了人才培养的需求以及目标的设定。
在人才培养方案设计部分，提出了一些具体的培养策略和方法，以满足市场需求。
教育教学改革措施方面，探讨了如何改革教学模式和课程设置，使之更符合学科融合的需求。
在结论部分总结了本文的观点，并展望了未来的发展方向。
通过本文的研究，不仅能够提高专业人才的综合能力，也有助于促进学科之间的交叉融合，具有一定的实践意义。
【关键词】数据科学、大数据技术、专业人才、培养、学科融合、需求、目标设定、方案设计、教育教学改革、思考、总结、发展展望、实践意义1. 引言1.1 背景介绍数据科学与大数据技术作为当今社会发展的重要领域，吸引了越来越多的关注与需求。
随着互联网、物联网、人工智能等技术的迅速发展，大数据量的产生和积累已成为一种普遍现象。
在这种背景下，数据科学与大数据技术成为了解决数据分析、挖掘和应用的重要工具，也成为了各行各业创新发展的基石。
数据科学与大数据技术的专业人才培养，已经成为高等教育领域的新热点。
一方面，学生对数据科学与大数据技术行业的就业前景和发展潜力充满期待，各类相关专业的招生人数也在逐年增加；企业对数据科学与大数据技术专业人才的需求也在不断增加，产生了一定的供需矛盾。
如何有效培养适应社会需求、具备跨学科综合能力的数据科学与大数据技术专业人才，成为了当前教育界亟需探讨的问题。
本文将从学科融合视角出发，对数据科学与大数据技术专业人才的培养方式进行思考和探讨，旨在为相关专业人才的培养提供一些建议和借鉴。
1.2 研究意义数据科学与大数据技术专业人才培养具有重要的研究意义。
随着信息化和数字化的快速发展，大数据时代已经到来，对于数据科学与大数据技术专业人才的需求日益增长。
大数据时代的创新型人才培养模式研究
大数据时代的创新型人才培养模式研究随着互联网的普及和技术的发展，数据已经变得越来越重要。
大规模的数据集一直是科学家们获取各种信息和见解的新来源。
大数据成为科学家们探索新想法、推动技术进步、改进商业模式和提高管理效率的新利器。
随着大数据时代的到来，用于处理和分析这些数据的软件、算法和技术也得到了迅速发展。
而人才便成了关键的因素。
1. 大数据时代的人才需求在大数据时代，处理数据的人才需求变得越来越迫切。
因此，教育机构需要加强对这方面的培养。
由于大数据领域的知识和技术不断发展和普及，大数据领域的人才需求也在不断增长。
在大数据时代，企业更需要数据分析人才来处理业务数据，并为业务提供相关的见解。
同时，学术机构、政府机关以及医疗保健组织也需要拥有这方面的人才。
2. 培养创新型人才的施行途径为了适应大数据时代的需求，必须采取创新型人才培养模式。
以下是培养创新型人才的一些途径：2.1 复合人才培养复合人才所拥有的知识和技能已经不再是单一点的了。
针对大数据时代的需求，这种类别的人才培养模式已经引起了重视。
例如，企业可以参与制定课程，为学生提供实践机会，并为企业招募人才建立更优秀的池子。
2.2 公开课高校可以把开设公开课作为深化内外交流、扩大知名度、提升发展水平的一种创新办法。
高校可以开设一些适用于企业和社会的公开课程，并推广这些课程，以更好地适应大数据时代的需求。
2.3 教师研究大数据领域需要教师的科研支持，这对创新型人才培养是十分重要的。
教师必须有一定的知识背景和研究能力，以便充分发挥自己的作用。
2.4 创新实验室的建设大数据时代需要各种各样的创新型人才。
随着大数据时代的到来，创新实验室的建设也逐渐得到了重视。
创新实验室可以为学生提供平台，让学生可以积累更多实践经验，并创造更多的创新。
3. 结语创新型人才培养模式是提高创新水平和促进大数据发展的必要手段。
正是因为如此，教育机构们必须充分发挥自己的作用，为未来的大数据时代培养更多的创新型人才，以不断推动人类社会的进步。
大数据对人才培养的影响
大数据对人才培养的影响人才培养一直是大学的中心任务之一。
而现在，随着大数据技术的应用，这个任务变得更加重要。
大数据技术不仅可以帮助我们更好地了解学生，更精确地评估学生的学习情况，也可以帮助学生更好地了解自己的能力和兴趣。
这些信息将有助于教授们更好地制定教学计划和教材，从而更好地满足学生的需求。
在课堂教学中，大数据技术也可以发挥巨大的作用。
通过使用大数据技术，教授们可以更好地了解学生的学习情况、兴趣和能力水平。
教授们可以使用这些信息来个性化地制定教学计划和教材，让学生更加投入课堂学习，并且取得更好的成绩。
大数据技术也可以帮助教授们评估课堂教学效果，并及时调整教学方案，从而提高学生的学习效果。
除了课堂教学以外，大数据技术还可以帮助学生更好地选择自己的专业和职业。
在传统的人才培养模式下，学生们通常只能依靠自己的个人喜好和传统的职业观念来选择自己的职业方向。
在大数据技术的帮助下，学生们可以更准确地了解自己所具备的能力和兴趣，从而更好地选择适合自己的专业和职业。
要想充分发挥大数据技术的优势，大学也需要进行相应的变革。
大学需要重新评估教学模式，设置相关的课程和实践项目，同时也需要给教授们和学生们提供必要的培训和支持。
只有这样，才能让大数据技术更好地服务于人才培养的目标，更好地满足社会的需求。
大数据对于人才培养的影响是深远的。
大数据技术的到来将带来许多机遇和挑战，也将改变我们传统的人才培养模式。
对于大学教授而言，更好地利用大数据技术已经成为了提高教学质量和学生成长的重要手段。
我们有必要加强对于大数据技术的研究和应用，从而更好地为人才培养服务，更好地推进社会的进步和发展。
除了对教学和人才培养的影响，大数据技术还可以对大学进行更好的管理和运营。
大学是一个庞大而复杂的组织，需要进行复杂的决策和管理。
在这方面，大数据技术可以帮助大学更好地进行管理和运营。
大数据技术可以帮助大学更好地了解自己的运营情况。
大学可以通过使用大数据技术收集相应数据，比如学生的入学情况、毕业情况、学生满意度等等。
大数据时代体育旅游专业人才培养的探索与思考
大数据时代体育旅游专业人才培养的探索与思考在数字化浪潮的洗礼下，我们迈入了大数据的时代。
这一时代，就像一位巧手的雕塑家，用无形的数据之线，织就了一张张复杂的网络，将世界紧密相连。
在这样的背景下，体育旅游专业人才培养的问题显得尤为突出。
它如同一颗待发的种子，需要合适的土壤和养分才能茁壮成长。
首先，我们必须认识到大数据对于体育旅游专业人才培养的重要性。
数据是新时代的语言，它告诉我们游客的需求、市场的动态以及行业的未来趋势。
没有数据的支撑，我们的培养方向就可能偏离轨道，就像是一艘没有罗盘的船，难以抵达目的地。
因此，我们需要将数据分析能力纳入到专业课程中，让学生学会如何在数据的海洋中航行。
其次，大数据时代的来临也带来了挑战。
信息的爆炸性增长使得筛选和分析变得异常困难。
这就像是一场激烈的战斗，我们的学生必须装备精良，才能在这场战斗中存活下来。
他们不仅需要掌握数据分析的技能，还需要具备批判性思维，能够从海量信息中提炼出真正有价值的内容。
再者，我们还应该关注大数据带来的伦理问题。
数据的收集和使用必须遵循一定的道德准则。
否则，我们可能会陷入一个“数据泥潭”，无法自拔。
这就要求我们在培养专业人才时，不仅要教会他们如何使用数据，还要教会他们如何负责任地使用数据。
最后，我想强调的是，大数据并不是万能的。
它只是帮助我们更好地理解世界的工具之一。
我们不能盲目崇拜数据，而忽视了其他重要的因素，比如人的直觉、经验和创造力。
就像是一幅画，数据可能是构成画面的颜色和线条，但真正赋予画作生命的，还是画家的灵感和情感。
总的来说，大数据时代为体育旅游专业人才培养提供了新的视角和工具。
我们应该抓住这一机遇，同时也要警惕其中的挑战和陷阱。
只有这样，我们才能培养出真正适应时代需求的专业人。
在这个过程中，我们需要勇于创新、敢于实践。
我们要像探险家一样，不断探索未知的领域；我们要像园丁一样，精心培育每一颗种子；我们要像舵手一样，引领航船驶向正确的方向。
大数据时代提高人才的数据素养的思考
大数据时代提高人才的数据素养的思考随着大数据技术的不断发展，大数据时代已经来临，大数据已经在各行各业发挥着重要作用。
在这个大数据时代，如何提高人才的数据素养，已经成为一个迫切需要解决的问题。
大数据时代提高人才的数据素养需要加强数据意识。
随着互联网的普及和应用，我们每天都在产生大量的数据，这些数据蕴含着非常大的价值。
我们需要培养人才的数据意识，让人们意识到数据是如何影响我们的生活和工作，以及如何利用数据进行决策和创新。
这需要从教育体系入手，从小培养学生对数据的敏感性和利用能力，同时也需要企业和政府加强对员工和公众的数据教育和宣传，让大家认识到数据的价值和重要性。
大数据时代提高人才的数据素养需要加强数据处理能力。
大数据时代所涉及到的海量数据需要有一定的处理和分析能力，这就需要我们培养人才在数据处理方面的能力。
数据挖掘、数据分析、机器学习等方面的知识和技能都需要得到加强和培养。
这就需要在教育体系中加强这方面的培训和教育，同时也需要企业和行业加强对员工的培训和技能提升，让员工具备处理和分析大数据的能力。
大数据时代提高人才的数据素养需要加强数据安全意识。
随着大数据的应用，数据安全问题也成为一个非常重要的问题。
数据泄露、数据被盗用等问题已经成为一个隐患，因此我们需要加强人才的数据安全意识，让人们懂得如何保护和管理数据的安全，以及如何防范数据安全风险。
这需要加强对员工和公众的数据安全教育，让大家认识到数据安全的重要性，同时也需要加强制度和技术安全措施，保障数据的安全性。
大数据时代提高人才的数据素养需要加强跨学科的融合。
大数据所涉及到的知识和技能非常丰富和复杂，需要相关领域的知识和技能相互融合。
我们需要培养人才具备跨学科的能力，既懂得数据分析和处理，又懂得相关领域的知识和技能，能够将数据应用于实际生活和工作中。
这需要教育体系和培训机构加强不同学科的交叉培训，加强学科的整合和交流，让人才能够具备跨学科的能力和素养。
大数据时代提高人才的数据素养的思考
大数据时代提高人才的数据素养的思考【摘要】大数据时代的到来给人才的素养提出了更高的要求。
人才需要具备更高水平的数据素养才能适应这个时代的发展。
提升数据素养的途径包括不断学习新知识，参加相关培训，积累实践经验等。
培养具有数据素养的人才对于企业和社会的发展都是至关重要的。
在应对人才素养挑战的过程中，要制定恰当的策略，不断更新教学内容和培训方式。
人才素养的不断提高已经成为大数据时代发展的必然要求，加强人才的数据素养培训和教育是势在必行的。
只有不断提升人才的数据素养水平，才能更好地适应和推动大数据时代所带来的机遇和挑战。
【关键词】大数据时代、人才素养、数据素养、提升、内涵、要求、途径、培养、重要性、挑战、策略、发展、培训、教育、必要、必行。
1. 引言1.1 大数据时代背景。
在大数据时代，数据的产生和积累呈现出指数级增长的趋势，各行各业都在不断涌现出海量的数据。
这些数据蕴含着巨大的商业价值和科学研究意义，成为推动社会进步和经济发展的重要资源。
随着人工智能、云计算等新一代信息技术的发展，大数据分析和应用正逐渐成为当今社会的主流趋势，对人类社会产生着深远的影响。
大数据时代的背景是信息技术的快速发展和数据爆炸式增长所共同构成的。
传统的数据处理方式已无法满足大数据时代对数据处理的需求，需要更加高效、快速、精准地提取和利用数据。
大数据分析成为了当今社会发展的关键驱动力之一。
在这样的背景下，拥有数据素养成为了当代人才必备的能力之一。
只有具备较高水准的数据素养，才能更好地适应大数据时代的发展需求，更好地参与和推动社会的变革和发展。
1.2 人才素养关键性人才素养是在大数据时代中不可或缺的重要素质，它直接影响着人们在处理和分析海量数据时的能力和水平。
随着信息技术的飞速发展和数据量的爆炸式增长，只有具备良好的数据素养，才能更好地适应大数据时代的挑战和机遇。
在大数据时代背景下，人才素养的关键性体现在多个方面。
只有具备较高的数据素养，才能更好地理解和利用各类数据资源，挖掘出其中隐藏的有价值信息。
大数据背景下应用型人才培养研究以统计学为例
大数据背景下应用型人才培养研究以统计学为例一、简述随着大数据时代的到来，各行各业对应用型人才的需求越来越迫切。
应用型人才培养是指培养具有实际工作能力和创新精神的、能够适应社会发展需求的应用型人才。
在大数据背景下，统计学作为一门重要的学科，为应用型人才培养提供了有力的支持。
本文以统计学为例，探讨大数据背景下应用型人才培养的现状、问题及对策，旨在为我国应用型人才培养提供理论依据和实践指导。
A. 大数据背景下应用型人才培养的重要性和挑战随着大数据时代的到来，应用型人才的培养变得愈发重要。
大数据背景下的应用型人才培养不仅能够满足社会对大数据相关岗位的需求，还有助于推动各行各业的创新发展。
然而在大数据背景下应用型人才培养过程中，也面临着诸多挑战。
首先大数据技术的快速发展使得应用型人才培养的要求不断提高。
传统的教育体系往往难以跟上大数据技术的更新速度，导致学生在毕业后可能难以适应实际工作需求。
因此如何在短时间内为学生提供与大数据技术相匹配的专业知识，成为了应用型人才培养的重要课题。
其次大数据背景下的应用型人才培养需要跨学科的知识体系，大数据技术涉及到计算机科学、统计学、经济学、管理学等多个学科领域，因此应用型人才培养需要打破学科界限，构建跨学科的知识体系，使学生能够在掌握本专业知识的基础上，更好地理解和运用大数据技术。
此外大数据背景下的应用型人才培养还需要注重实践能力的培养。
理论知识虽然重要，但在实际工作中，应用型人才更需要具备解决问题的能力。
因此如何在教学过程中加强实践环节的设计，提高学生的实践能力，是应用型人才培养面临的一个重要挑战。
最后大数据背景下的应用型人才培养还需要关注学生的个性化发展。
每个学生的兴趣、特长和发展潜力都不尽相同，如何根据学生的个性特点进行有针对性的培养，使他们能够充分发挥自己的优势，也是应用型人才培养需要关注的问题。
综上所述大数据背景下应用型人才培养的重要性不言而喻，但同时也面临着诸多挑战。
基于“产、教、赛三融合”的大数据专业人才培养模式探索与实践
计算机教学与教育信息化本栏目责任编辑：王力基于“产、教、赛三融合”的大数据专业人才培养模式探索与实践毛可洪（广东职业技术学院信息工程系，广东佛山528041)摘要：大数据时代催生了大数据技术与应用专业人才需求，而高职院校应及时关注大数据相关技术应用型人才培养，融基础理论、工程实践于一体，为大数据新兴产业发展提供应用性、实用性、国际化的复合型专业人才支撑。
笔者提出构建基于“产、教、赛三融合”的大数据技术与应用专业人才培养模式，建立“对接产业、校企协同、赛教融通”的大数据技术与应用专业课程体系，并利用“大数据应用工作室”平台，搭建大数据技术与应用专业人才培养的赛训一体化平台，充分发挥其育人功能，培育工匠精神，形成以赛促教、训赛对接、赛创融合的专业实践教学体系，促进教育教学改革探索与实践。
关键词：大数据；产教赛；融合；人才培养模式；课程体系中图分类号：G640文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)11-0115-03开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：The Exploration and Practice on the Talents Training Mode of Big Data Application Based on the Three Integration of Production,Education and Competition MAO Ke-hong(Department of Information Engineering,Guangdong Polytechnic,Foshan 528041,China)Abstract:The era of big data has brought about the demand for talents majoring in big data technology and application.Vocational colleges should pay attention to the training of applied talents related to big data in time,integrate basic theory and engineering practice,and provide applied,practical and international support for the development of emerging industries of big data.The author proposes that based on "production,teaching and three fusion"big data applications of professional personnel training mode,set up "docking industry,teach one"big data applications of specialized core curriculum system,and use the "big data technology appli⁃cation studio"platform,guide students to participate in the big data technology and application of professional skills contest,pro⁃vincial,national race in order to promote teaching and teaching application-oriented training large data fusion,promote the educa⁃tion teaching reform exploration and practiceKey words:big data;production,education and competition;integration;talents training mode;course system1引言2015年,国务院发布《关于促进大数据发展的行动纲要》，将大数据上升为国家战略，大数据产业迅猛发展，全面开启了大数据时代。
大数据对企业人才培养和管理的影响和改进
大数据对企业人才培养和管理的影响和改进随着信息技术的不断发展和普及，大数据已经成为企业管理和决策的重要工具。
大数据分析可以帮助企业深入了解市场需求、预测趋势、优化资源配置等，进而推动企业发展和创新。
而对于企业人才培养和管理来说，大数据也带来了巨大的影响和改进的机会。
一、大数据对人才培养的影响1.1 深入了解人才需求大数据分析可以通过挖掘和分析企业内外部的各类数据，帮助企业深入了解人才需求。
通过对市场、行业、竞争对手等数据的分析，可以预测未来的人才需求趋势。
企业可以根据这些数据，及时做出人力资源投入的决策，避免人才供需失衡，提高人才培养的针对性。
1.2 量身定制培养方案大数据分析还可以帮助企业制定更加个性化、有效的人才培养方案。
通过对企业内部人才数据的分析，可以了解每个员工的优势、短板、潜力等。
基于这些数据，企业可以为每个员工量身定制培养计划，帮助其发挥优势、改进短板，并提升整体的业务素质和竞争力。
1.3 实时监测培训效果大数据分析可以帮助企业实时监测培训效果，并及时调整培训策略。
企业可以通过对员工在培训过程中产生的数据进行分析，了解培训效果是否达到预期目标。
如果发现培训效果不佳，企业可以通过分析具体数据，找出问题所在，并及时调整培训方式、内容等，提高培训效果。
二、大数据对人才管理的改进2.1 招聘与筛选的精确性大数据分析可以帮助企业提高招聘和筛选的精确性。
通过挖掘和分析招聘平台上的海量数据，企业可以了解候选人的背景、教育经历、工作经验等信息。
基于这些数据，企业可以更加全面客观地评估候选人的能力和潜力，减少因主观判断而带来的招聘失误。
2.2 辅助人才评估和激励大数据分析可以帮助企业更好地评估和激励员工。
通过对员工的绩效数据、工作日志、项目参与情况等进行分析，企业可以客观地评估每个员工的表现和贡献。
同时，通过分析员工的个人特征、行为模式等，可以更加精准地设计激励机制，激发员工的工作动力和创造力。
2.3 预测员工流失和需求大数据分析可以帮助企业预测员工流失和未来的人才需求。
学科融合视角下的数据科学与大数据技术专业人才培养思考
学科融合视角下的数据科学与大数据技术专业人才培养思考一、数据科学与大数据技术的学科融合数据科学是一个跨学科的领域，它融合了计算机科学、数学、统计学、信息科学等多个学科的知识和技能。
而大数据技术则是在这一跨学科基础上，通过工程技术手段，对大规模数据进行采集、存储、处理、分析和应用。
数据科学与大数据技术的学科融合是其独特的特点。
数据科学与大数据技术的学科融合，使得这一领域的专业人才需要具备跨学科的知识和技能。
除了需要掌握计算机科学、数学、统计学等基础学科知识外，还需要了解大数据技术平台及工具、数据挖掘、数据可视化、机器学习等相关领域的知识，同时还需要具备良好的沟通能力、跨学科合作能力、问题解决能力等软技能。
数据科学与大数据技术的专业人才需具备深厚的学科知识，同时也需要具备多样化的技能背景。
1. 加强跨学科课程设置2. 开设实践课程和项目实训在专业人才培养过程中，应当注重实践教学和项目实训，帮助学生将理论知识应用到实际中。
可以建立与企业合作的实践基地，为学生提供实习机会，让他们在实际工作中积累经验。
还可以组织学生参与大数据分析、数据挖掘等项目，锻炼学生的实际操作能力和问题解决能力。
3. 培养学生的创新思维和团队合作能力数据科学与大数据技术是一个不断创新的领域，因此在专业人才培养过程中应注重培养学生的创新思维和团队合作能力。
可以组织学生参加数据科学竞赛、创新创业大赛等活动，锻炼他们的创新能力和团队协作能力。
还可以在课程教学中注重培养学生的问题解决能力和独立思考能力，培养他们成为具有创新精神的专业人才。
4. 强化实习与就业指导专业人才培养的最终目标是让学生顺利就业，因此在整个培养过程中应当加强实习与就业指导。
可以建立就业指导平台，为学生提供就业咨询、职业规划等服务。
可以加强与企业的合作，为学生提供更多的实习机会和就业机会，帮助他们顺利就业。
结语随着大数据时代的来临，数据科学与大数据技术已经成为了未来最具发展潜力的领域之一。
大数据时代提高人才的数据素养的思考
大数据时代提高人才的数据素养的思考随着信息技术的快速发展和普及，大数据已经成为各行各业不可忽视的重要资源。
在大数据时代，数据素养成为了一种重要能力。
所谓数据素养，就是指人们对数据的理解、分析、应用和创新能力，是指人们在处理和运用数据时所具备的技能和知识。
在大数据时代，提高人才的数据素养已经成为了当前人才培养的重要任务。
那么，在大数据时代，如何提高人才的数据素养呢？本文将围绕这一问题展开思考。
提高人才的数据素养需要加强数据意识的培养。
在大数据时代，数据已经成为了一种重要的生产要素，几乎每一个行业都离不开数据。
加强数据意识的培养是提高人才的数据素养的第一步。
什么是数据意识呢？数据意识就是指人们对数据的敏感性和重视程度。
只有当人们意识到数据的重要性和价值，才能够主动去学习和运用数据，从而提高自己的数据素养。
学校和企业需要通过各种方式，如开设相关课程、举办讲座等，来加强学生和员工的数据意识，让他们意识到数据对于个人和组织的重要性，从而提高他们的数据素养。
提高人才的数据素养需要加强数据分析能力的培养。
在大数据时代，数据不仅仅是用来收集和储存的，更重要的是要对数据进行分析和挖掘，从中找到有价值的信息和规律。
提高数据分析能力是提高数据素养的关键。
数据分析能力包括数据处理能力、数据挖掘能力和数据可视化能力等多方面的技能。
只有当人们具备了这些能力，才能够更好地利用数据进行决策和创新。
学校和企业需要通过各种实践活动和项目实践，来加强学生和员工的数据分析能力，让他们具备更强的数据素养。
提高人才的数据素养是一个系统工程，需要学校和企业和社会各界共同努力，通过加强数据意识、数据分析能力、数据应用能力和数据创新能力的培养，来提升人才的数据素养，从而更好地适应大数据时代的发展需求。
只有通过不断努力，提高人才的数据素养，才能够更好地推动大数据时代的发展，为社会和经济的进步做出更大的贡献。
调研报告：关于培养大数据人才的实践与思考
调研报告：关于培养大数据人才的实践与思考在当今数字化时代，大数据技术已成为推动经济发展、创新社会治理、提升国家竞争力的重要力量。
然而，大数据人才的短缺却成为制约大数据产业发展的关键因素。
为深入了解大数据人才培养的现状，探索有效的培养路径，我们进行了此次调研。
一、大数据人才需求现状随着大数据技术在各个领域的广泛应用，企业对大数据人才的需求呈现出爆发式增长。
从互联网、金融、电信等行业到传统制造业、医疗、教育等领域，几乎所有行业都在积极寻求具备大数据分析、处理和应用能力的专业人才。
据相关数据显示，目前我国大数据人才的缺口已达数百万。
而且，这种需求还在不断扩大。
企业不仅需要具备深厚技术功底的大数据工程师、数据分析师，还需要能够将大数据技术与业务场景深度融合的复合型人才。
二、大数据人才培养的实践探索（一）高校教育高校作为人才培养的重要基地，在大数据人才培养方面进行了积极的探索。
许多高校开设了大数据相关专业，如数据科学与大数据技术、大数据管理与应用等。
课程设置涵盖了数学、统计学、计算机科学等基础学科，以及大数据采集、存储、处理、分析等核心课程。
同时，高校还注重实践教学，通过与企业合作建立实习基地、开展项目式教学等方式，提高学生的实践能力和解决实际问题的能力。
（二）职业培训除了高校教育，职业培训机构也在大数据人才培养中发挥了重要作用。
这些培训机构通常针对市场需求，开设短期、针对性强的培训课程，帮助学员快速掌握大数据相关技能，实现就业或职业转型。
（三）企业内部培养一些大型企业为了满足自身对大数据人才的需求，建立了内部的人才培养体系。
通过内部培训、导师制、项目实践等方式，培养适合企业发展的大数据人才。
三、大数据人才培养存在的问题（一）课程体系不完善虽然高校和培训机构纷纷开设大数据相关课程，但课程体系仍存在不完善之处。
部分课程内容陈旧，跟不上技术的发展；课程之间的衔接不够紧密，导致学生知识体系不完整。
（二）实践教学不足大数据是一门实践性很强的学科，但目前的培养模式中实践教学环节相对薄弱。
应用型高校数据科学与大数据技术人才培养体系探究
产生问题的原因分析
缺乏统一规划
国内高校在开设数据科学与大数据技术专业时，缺乏统一规划，导 致各校的课程设置和培养方案存在较大差异。
教材建设滞后
由于数据科学与大数据技术发展迅速，现有教材难以跟上技术的更 新换代，导致教学质量受到影响。
企业参与度低
企业对于数据科学与大数据技术的需求较高，但参与高校人才培养的 积极性不高，导致高校培养的人才与企业需求存在一定差距。
因此，探究应用型高校数据 科学与大数据技术人才培养 体系具有重要的现实意义和 理论价值。
研究内容与方法
研究内容
本研究旨在探究应用型高校数据科学与大数据技术人才培养体系的现状及存在的问题，提出相应的优化策略和建 议。
研究方法
采用文献综述、案例分析和问卷调查等方法，对应用型高校数据科学与大数据技术人才培养体系进行深入探究。
02
李四. 应用型高校数据科学与大 数据技术专业课程建设研究[J]. 计算机教育, 2021, 25(3): 5662.
03
王五. 大数据时代下数据科学与 大数据技术人才培养模式研究 [J]. 科技与创新导报, 2021, 18(6): 89-93.
THANK S感谢观看
02
应用型高校数据科学与大数据技 术人才培养现状
国内外现状分析
国外
数据科学与大数据技术专业在国外高校中已发展较为成熟，拥有一套完整的课程体系和人才培养方案 ，能够培养出具备高度专业化和实践能力的毕业生。
国内
国内高校也在逐步加强对数据科学与大数据技术的培养，但整体上起步较晚，缺乏系统性的培养方案 和课程体系。
现有培养体系存在的问题
课程设置不合理
现有培养体系中，课程设置过于分散，缺乏连贯性和深度 ，导致学生难以掌握完整的数据科学与大数据技术知识体 系。
大数据时代提高人才的数据素养的思考
大数据时代提高人才的数据素养的思考随着科技的不断发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，数据已经成为了非常宝贵的资源。
对于企业来说，如何更好地利用数据，进行数据分析，预测未来走势，已经成为了提高竞争力的关键。
而对于个人来说，拥有良好的数据素养，也变得越来越重要。
数据素养，指的是一个人对数据的理解和应用能力。
拥有良好的数据素养，可以帮助人们更好地理解和分析数据，从而更好地进行决策和创新。
在大数据时代，提高人才的数据素养已经成为了一项重要的任务。
大数据时代提高人才的数据素养需要从教育入手。
当前，许多教育机构已经开始注重数据素养的培养。
在学校中，学生们不仅需要学习基础的数学知识，还需要学习数据分析的方法和技巧。
通过实际案例和项目实践，培养学生对数据的敏感性和理解能力。
只有在教育的基础上，才能培养出更多的数据人才，为大数据时代的发展提供人才保障。
大数据时代提高人才的数据素养需要鼓励人们不断学习和提升自己的数据技能。
在这个快速发展的时代，技术和方法都在不断更新和变化。
如果一个人停止学习，就很容易被时代淘汰。
我们需要鼓励人们不断学习新的数据技能，拓展自己的数据素养。
可以通过参加培训课程、参与数据分析比赛等方式来提升自己的数据素养，保持自己在这个领域的竞争力。
大数据时代提高人才的数据素养也需要营造良好的学习和工作环境。
只有在一个充满创新和探索精神的环境中，人们才能更好地发挥自己的潜力，拓展自己的数据素养。
在企业中，可以设置数据挑战赛、数据分析案例等活动，让员工们在实际的项目中不断学习和提升自己的数据素养。
在学校中，可以设立数据实验室、数据分析课程等，为学生们提供良好的学习环境。
大数据时代提高人才的数据素养也需要建立良好的数据管理机制。
在大数据时代，数据已经成为了企业最宝贵的资源。
如果没有良好的数据管理机制，这些数据就无法被很好地利用起来。
我们需要建立一套完善的数据管理机制，确保数据的质量和完整性。
如何利用大数据提升科技人才培养效果
如何利用大数据提升科技人才培养效果在当今科技飞速发展的时代，大数据已成为推动各行各业创新和进步的重要力量。
对于科技人才的培养而言，大数据同样具有巨大的潜力和价值。
那么，究竟如何利用大数据来提升科技人才培养的效果呢？首先，我们需要明确大数据在科技人才培养中的作用。
大数据能够为人才培养提供精准的需求分析。
通过收集和分析大量的行业数据、市场趋势以及企业对科技人才的具体要求，我们可以清晰地了解到当前市场上最需要的科技技能和知识领域。
这使得教育机构和企业能够更有针对性地调整培养方案和课程设置，确保培养出的人才与市场需求紧密匹配。
利用大数据实现个性化的学习路径规划是提升培养效果的关键之一。
每个人的学习能力、兴趣爱好和知识储备都有所不同。
大数据可以对学生的学习情况进行详细记录和分析，包括学习进度、学习习惯、考试成绩等。
基于这些数据，为每个学生制定个性化的学习计划，推荐适合他们的学习资源和课程，从而提高学习效率和效果。
例如，对于基础知识扎实、学习能力较强的学生，可以提供更具挑战性的课程和项目；而对于基础相对薄弱的学生，则着重加强基础知识的巩固和辅导。
同时，大数据还可以实时监测学生的学习状态，当发现学生在某个知识点上遇到困难时，及时给予提醒和帮助，调整学习计划，确保学生能够顺利完成学业。
在教学过程中，大数据可以助力教学方法的优化。
通过分析学生在课堂上的参与度、互动情况以及对不同教学方法的反馈，教师可以了解哪种教学方式最受学生欢迎，哪种教学手段效果不佳。
从而有针对性地改进教学方法，提高教学质量。
此外，大数据还能够为实践教学提供有力支持。
科技人才的培养离不开实践，而大数据可以为学生提供更多真实的项目案例和实践数据。
比如，在计算机科学领域，学生可以通过分析大量的实际代码和项目数据，提升自己的编程能力和解决实际问题的能力。
在工程领域，学生可以借助大数据了解各类工程项目的实际运行情况，积累实践经验。
为了充分利用大数据提升科技人才培养效果，我们需要建立完善的数据收集和分析体系。
大数据技术对高校人才培养的影响
大数据技术对高校人才培养的影响随着技术和信息的不断发展，大数据作为一种重要的信息资源，逐渐成为人们关注的焦点，其对于高校人才培养的影响也逐渐显现出来。
本文将从多个角度探讨大数据技术对高校人才培养的影响。
1. 大数据技术为高校人才培养提供更多实践机会随着大数据技术的发展，越来越多的企业和机构开始注重使用数据分析来做出决策，这为高校学生提供了更多的实践机会。
通过接触真实数据并运用数据分析技术，学生可以更加深入地了解企业运营和决策的本质，提高自己的独立分析和解决问题的能力。
而通过应用在实践中学到的技术，学生可以更好地与企业和社会接轨，提高自己的竞争力，也可以为企业提供更好的服务。
2. 大数据技术对高校人才培养的教学模式产生影响随着大数据技术的发展，高校教学模式也在发生改变，大数据技术的应用成为了新的教学模式的核心。
充分利用现代化教育技术手段，以学生为中心的教学方式成为教学的一种新趋势。
高校可以采用大数据技术来进行数据分析和挖掘，以便全面了解学生的学习情况，随后根据学生的实际情况，实现有针对性的课程布置和教学方案。
另外，高校可以利用大数据技术来进行自适应学习的探索和实践，将学习体验不断优化，以实现更高效的学习效果。
3. 大数据技术为高校提供更好的人才培养资源随着一系列高新技术的广泛普及，高校可以利用大数据技术来创建更好的人才培养资源。
这包括教师、学生、校友等各方面的人才资源，这些资源可以通过各种方式来完善教学、管理和研究。
大数据技术可以用于分析任何数据，以帮助高校了解学生的背景和特点，为学生的学术和职业成长提供个性化辅导。
另外，高校可以利用大数据技术来收集学生的就业需求和雇主需求，并结合教学课程来制定更加有针对性的就业计划，以满足企业对高素质人才的需求。
4. 大数据技术对高校科研成果产生影响大数据技术对于高校科研也有很大的帮助，它为学者提供了丰富的数据资源，可帮助他们深入研究各种现象和问题，获得更完整和准确的研究结果。
大数据时代提高人才的数据素养的思考
大数据时代提高人才的数据素养的思考随着信息技术的飞速发展和大数据技术的日益成熟，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，大数据已经成为了重要的生产要素。
而要想在这个时代中立于不败之地，人才的数据素养就显得尤为重要。
在这样一个时代，如何提高人才的数据素养，成为了摆在我们面前的重要课题。
本文将从现状分析、问题探讨和解决方案等方面，对大数据时代提高人才的数据素养进行深入思考。
一、现状分析在大数据时代，数据已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
据统计，全球每天都会产生大量的数据，而这些数据涉及到各行各业的方方面面。
无论是企业经营、医疗保健、金融投资还是政府决策，数据都扮演着不可或缺的角色。
现实情况却是，绝大多数人对于数据的理解和应用都存在着一定的困难。
他们或者缺乏对数据的理解，或者缺乏对数据的应用能力，这就导致了数据素养的缺失。
数据素养不仅仅是对数据的理解和应用，更多的是一种综合能力。
它包括了对于数据的收集、整理、分析和解释等方方面面。
数据素养也需要人们具备一定的计算机技能和信息技术意识。
在当下，绝大多数人都存在着对于数据素养的欠缺，这就使得他们在大数据时代中显得有些力不从心。
二、问题探讨企业和用人单位对于数据素养的要求并不明确。
在招聘时，很多企业只注重应聘者的专业技能和工作经验，而对于数据素养的要求并未明文规定。
很多优秀的应聘者可能因为数据素养的欠缺而错失了很多机会。
企业在日常培训和职业发展中也缺乏对于数据素养的培训和引导，这就导致了企业员工的数据素养普遍较低。
社会大众对于数据素养的认识还较为模糊。
大部分人对于大数据时代的概念并不是非常清晰，对于数据素养也并不是非常了解。
由于缺乏对于大数据技术的认知，大部分人对于数据素养的提升也持有着一种观望和消极的态度。
这就导致了人们在大数据时代中无法很好地应对各种数据相关工作和生活问题。
三、解决方案要想提高人才的数据素养，就需要从教育、企业和社会等多个方面入手。
大数据专业人才社会需求分析及人才培养策略
大数据专业人才社会需求分析及人才培养策略随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据时代已经到来。
大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用和发展，因此，对于大数据专业人才的需求也逐渐增加。
本文将对大数据专业人才社会需求进行分析，并提出相应的人才培养策略。
一、大数据专业人才社会需求分析1.1 市场的需求随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业和组织需要大数据专业人才来帮助他们进行数据的搜集、存储、处理和分析。
大数据专业人才可以帮助企业更好地理解和利用数据，从而提高决策的准确性和效率，降低企业的风险。
1.2 行业的需求不同行业在不同程度上对大数据专业人才的需求也是不同的。
互联网、金融、医疗、制造等领域对于大数据技术的应用更为广泛，因此对大数据专业人才的需求较为迫切。
与此同时，一些传统行业也逐渐意识到大数据的重要性，并开始加大对大数据专业人才的招聘力度。
1.3 技术的需求在大数据时代，除了基本的编程能力和数据库管理知识外，大数据专业人才还需要具备数据挖掘、机器学习、人工智能等相关技术的知识和能力。
这些技能的掌握，对于大数据专业人才来说是必不可少的。
二、大数据专业人才培养策略2.1 多元化培养大数据专业人才的培养需要注重综合性和多元化，培养学生的数据分析能力、项目管理能力、沟通能力等综合素质。
此外，还需提供跨学科的培训，使学生能够获得经济学、统计学、计算机科学等领域的知识。
2.2 实践能力培养大数据专业人才需要具备较强的实践能力。
学校应该开设相关的实践课程，如数据挖掘实验、大数据算法实验等，让学生能够亲身参与实际项目的开发和实施，提升他们的实践能力和解决问题的能力。
2.3 行业合作与实习学校应积极与企业进行合作，建立实习基地，让学生有机会接触真实的大数据项目，并与企业合作解决实际问题。
这样的实习经历不仅能够帮助学生更好地理解大数据领域的实际应用，还能够提高他们的就业竞争力。
2.4 终身学习机制大数据技术发展迅猛，相关技术和工具也在不断更新。
大数据分析与应用中的团队建设与人才培养
大数据分析与应用中的团队建设与人才培养随着信息技术的飞速发展，大数据分析与应用已经成为我国经济社会发展的重要驱动力。
在这一领域，团队建设与人才培养显得尤为关键。
本文将从专业角度探讨大数据分析与应用中的团队建设与人才培养策略。
一、团队建设的重要性在大数据分析与应用领域，团队建设是实现项目成功的基石。
一个高效、协同的团队能够确保项目的顺利推进，提高研究成果的质量。
团队建设的主要目标是打造一支具备专业素养、协同合作、持续创新的团队。
为实现这一目标，需关注以下几个方面：1.团队规模与结构：根据项目需求，合理配置团队成员，确保团队在专业技能、经验等方面具备多样性。
2.角色分工与协作：明确团队成员的角色分工，强化协作意识，提高团队整体执行力。
3.人才培养与激励：注重团队成员的职业技能提升和职业生涯规划，设立合理的激励机制，激发团队成员的积极性和创新能力。
4.团队文化塑造：培育积极向上的团队文化，增强团队凝聚力，促进团队成员之间的交流与沟通。
二、人才培养策略大数据分析与应用领域的人才培养是保障国家大数据战略实施的关键。
人才培养应遵循以下策略：1.学历教育与职业培训：构建完善的大数据相关专业课程体系，提高学生在大数据领域的理论素养和实践能力；针对在职人员，开展有针对性的职业培训，提升其专业技能。
2.产学研合作：加强高校、科研院所与企业之间的合作，搭建实践平台，促进人才培养与产业需求的紧密结合。
3.人才引进与交流：引进国内外优秀人才，激发创新活力；鼓励团队成员参与国际学术交流，拓宽视野，提升创新能力。
4.政策支持与保障：制定有利于大数据人才培养的政策措施，为人才提供良好的发展环境和支持条件。
三、团队建设与人才培养实践在实际工作中，团队建设与人才培养需相结合，形成良性互动。
以下是一些实践建议：1.开展团队建设活动：通过团队建设活动，增强团队成员之间的了解和信任，提升团队凝聚力。
2.设立人才培养计划：针对团队成员的不同需求，制定个性化人才培养计划，提供学习资源和机会。
大数据对人才培养的影响
大数据对人才培养的影响大数据技术的快速发展不仅改变了我们的生活方式和商业模式，也对人才培养产生了深远影响。
在这个信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的重要驱动力，对于人才的需求也日益增加。
因此，了解大数据对人才培养的影响，对于教育机构和个人发展都具有重要意义。
大数据对人才培养的影响在于改变了教育方式和内容。
传统的教育模式主要依靠书本知识和教师的讲授，而大数据技术的出现为教育带来了全新的可能性。
通过大数据分析，教育机构可以更好地了解学生的学习习惯和需求，个性化定制教学计划，提高学习效率。
同时，大数据还可以帮助教师更好地评估学生的学习情况，及时发现问题并进行针对性的辅导，实现教育资源的优化配置。
大数据技术也为人才培养提供了更广阔的发展空间。
随着社会信息量的急剧增加，需要具备数据分析和处理能力的人才越来越受到重视。
大数据技术的应用已经渗透到各个行业，无论是金融、医疗、零售还是制造业，都需要专业的数据分析师和科学家来解读数据、发现规律、提出解决方案。
因此，掌握大数据技术成为了提升个人竞争力的重要手段，也为人才培养提供了更多的就业机会。
大数据对人才培养的影响还体现在教育机构的改革和创新上。
为适应大数据时代的需求，越来越多的学校和培训机构开始引入大数据相关课程，培养学生数据分析和处理的能力。
同时，教育机构也积极借助大数据技术进行教学管理和评估，提高教学质量和效率。
这种以数据为基础的教育方式不仅有利于学生的综合素质提升，也为教育机构的发展带来了新的机遇和挑战。
总的来说，大数据对人才培养的影响是多方面的，既改变了教育方式和内容，也提供了更广阔的职业发展空间，同时促使教育机构进行改革和创新。
因此，教育机构和个人都应认识到大数据时代的挑战和机遇，积极适应并应用大数据技术，不断提升自身的数据思维和能力，以适应未来社会的发展需求。
只有这样，才能更好地适应时代的变化，实现个人和教育机构的共同发展。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图２ 随机变量Ｙ的分布律表
度更小，走时更精 确，质量更好。此时
率论与数理统计的教学起到一点“抛砖引玉”的作用。
参考文献：
可引导学生思考：我们应该选择什么样的一个量来表 [1]盛骤，谢式千，潘承毅.概率论与数理统计[M].北京：高等
示随机变量与其均值的偏离程度呢？直接用Ｘ－Ｅ（Ｘ） 教育出版社，2008.
显然不太好，因为它有正负号差别，不便于比较大小。 那么用 Ｘ－Ｅ（Ｘ） 好不好呢？它已经避免了正负号的 讨论，显然也不太好，因为它涉及到如何脱去绝对值 的讨论。此时我们可能想到用（Ｘ－Ｅ（Ｘ））２这个量比较 好，因为它永远是非负的，便于比较大小，又不用考虑 脱去绝对值的问题，但是我们又想到Ｘ的取值是随机 的，此时表示随机变量与其均值的偏离程度应该考虑 Ｘ能够取到的所有的点，而并非单一的一个点。那么怎
在技术方面，可考虑分别从云计算、分布式处理
容和实践形式的设置。
技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采
在教学内容的设置上，大数据系列课程建议可分 集、处理、存储到形成结果的整个过程，具体可包括以
为理论教学和技术教学两个方面，因为理论是大数据 下几点：
认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线；而
＋∞
乙%
此时，我们要求积分 ｘ（ｆ ｘ）ｄｘ绝对收敛，是因 % －∞
么样才能考虑到所有的点呢？此时我们可以回顾之前 期望的定义，会发现期望正是考虑了随机变量取值的
为我们希望求得的积分值与各段积分的次序无关，这 所有的点的情况。因此，再在（Ｘ－Ｅ（Ｘ））２上加上期望符
样才能保证我们求得的数学期望是一个统一的值。
业人才，作为人才培养重要场所的高校，需要及时跟进大数据技术的发展，适应新时代的要求。本文首先分析
了大数据时代对人才的要求，论证了开设大数据系列课程的必要性，然后探讨大数据相关课程的教学内容和
实践形式，最后指出校企合作对培养大数据人才具有推动作用。
关键词：大数据；复合人才；教学内容；实践形式；校企合作
-201-
２０１４ 年 １１ 月 第 ４５ 期
教育教学论坛 ＥＤＵＣＡＴＩＯＮ ＴＥＡＣＨＩＮＧ ＦＯＲＵＭ
Ｎｏｖ．２０１４ ＮＯ．４５
达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策 念中应包含的“对数据对象的处理行为”。
更积极的目的的资讯。在维克托·迈有新意的大数
算、并行计算和服务计算等多种计算系统并存及融合 切关注和广泛研究。
的计算模式，处理的对象也呈现出网络化、多媒体化、
大数据又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规
大数据化和智能化需求的特征，而物联网、移动互联 模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内
乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙乙
转变。结合上一节分析的大数据时代对人才的具体要
四、校企合作推动人才培养
求，建议按以下流程设置实践环节的内容：
一方面，大数据的核心业务必然是一种扎根于特
（１）分组。如前所述，大数据时代下的数据分析任 定行业，综合运用已有的存储、分析、挖掘、展现技术，
务通常需要以团队的形式来完成，因此首先要求学生 根据用户需求并融入行业特色技术模型的一站式大
基本条件。
存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘
三、大数据人才培养的探索
的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含规律
大数据产业的发展，对大数据人才提出了新的需 找出来；规律表示则是尽可能以用户可理解的方式
求，国内各高校在积极进行大数据学术研究的同时， （如可视化）将找出的规律表示出来。根据挖掘任务可
２０１４ 年 １１ 月 第 ４５ 期
【教师观点】
教育教学论坛 ＥＤＵＣＡＴＩＯＮ ＴＥＡＣＨＩＮＧ ＦＯＲＵＭ
Ｎｏｖ．２０１４ ＮＯ．４５
关于大数据人才培养的思考与探索
黄晋 （华南师范大学 计算机学院，广东 广州 ５１０６３１）
摘要：大数据是继云计算、物联网之后IT界的又一次颠覆性技术革命。为了培养与时俱进的大数据分析专
从图１、图２中容易看出：Ｅ（Ｘ）＝Ｅ（Ｙ）＝０，因此无法
为 ：Ｄ（Ｘ）＝Ｅ （乙Ｘ－Ｅ（Ｘ））２ 乙，由此可得到方差的定义： 设Ｘ 是一个随机变量，若Ｅ （乙Ｘ－Ｅ（Ｘ））２ 乙存在，则Ｅ （乙Ｘ－Ｅ（Ｘ））２ 乙为Ｘ的方差，记为Ｄ（Ｘ）或Ｖａｒ（Ｘ），即：Ｄ （Ｘ）＝Ｖａ（ｒ Ｘ）＝Ｅ （乙Ｘ－Ｅ（Ｘ））２ 乙．
量）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（高速）、Ｖａｒｉｅｔｙ（多样）、Ｖ术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在 网民的搜索行为作为数据基础，建立权威的关键词排
于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之， 行榜与分类热点）、沃尔玛的搜索引擎Ｐｏｌａｒｉｓ（利用语
人才应该系统地掌握数据分析相关的技能，主要包括 量问题）、大数据分析（数据形式多样化、数据处理的
数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理 实时性、索引结构的复杂性等）、大数据隐私问题（隐
等，具有较宽的知识面，具有独立获取知识的能力，具 私保护和数据分析的矛盾）、大数据能耗问题（低功耗
有较强的实践能力、创新意识和团队合作意识。具体 硬件的设计）、大数据处理与硬件的协同、大数据管理
[2]李正耀，周德强.大学数学—— —概率论与数理统计[M].北 京：科学出社，2009. [3]熊欧，仇海全，武洁.数学期望的教学方法新探[J].科技信 息，2010，（3）.
基金项目：长江大学教研项目（ＪＹ２０１１０２３） 作者简介：曹小玲（１９８１－），女，数学与应用数学 系，讲师，现主要从事数字图像处理和高等工程数学 的教学与研究工作。
据时代下的数据分析任务通常无法依赖个人能力来 份、复制等技术。
完成，需要在团队制度的约束下，与他人一同携手、互
（５）大数据分析及挖掘技术：介绍从大量数据中
相鼓励、分工合作来实现既定目标，因此具备较强的 寻找其规律的技术，通常由数据准备、规律寻找和规
责任心与团队合作精神也是大数据从业人员必备的 律表示３个阶段组成。数据准备是从上述大数据中心
“重理论、轻实践”的思想，在掌握大数据相关的理论 的整个过程，从中去发现和掌握相关知识，达到既能
知识和技术知识之后，还需重点培养学生的综合实践 熟悉大数据分析过程，又完成了经验的积累，还能实
能力，以满足社会就业的需要。为此，应设立一定的大 现学习知识、培养能力的目的。在这里，教师不再是知
数据技术实践课程内容，帮助学生从知识型向能力型 识的传授者，而是项目活动的组织者和咨询者。
号就变成了Ｅ （乙Ｘ－Ｅ（Ｘ））２ 乙，这就是用来表示随机变
三、关于如何“过渡”到方差
量与其均值的偏离程度的量，我们称它为方差，记
因为方差本身就是一种数学期望，但是如何引出 “方差”这一数学期望却是要费一点心思的。比如说现 在我们面前摆放着两只手表，它们每日的走时误差（以 分为单位）分别以随机变量和表示，其分布律如下。
尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随 据分析典型案例，可帮助学生更清晰的理解大数据的
机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的 概念和含义，这样的案例如：美国梅西百货的实时定
方法。一般说来，大数据具有４Ｖ的特点：Ｖｏｌｕｍｅ （大 价机制（根据需求和库存的情况对多达７３００万种货品
从广义上讲，大数据人才就是具备大数据处理能 在系统化的开发步骤和关键性问题的求解上，介绍案
力的科学家和工程师。目前，国际上开设了大量的数 例的设计思想、主要方法和应用过程等。
据科学方面的课程、数据科学学位计划以及数据科学
（３）大数据关键技术与挑战：介绍大数据时代面
短期培训班。从国际上设置的培养计划来看，大数据 临的新挑战，包括大数据集成（数据异构性和数据质
数据定义的各种流派以及说明，大数据的四个特征，
（２）ＭａｐＲｅｄｕｃｅ：ＭａｐＲｅｄｕｃｅ模型概述、编程模型：
大数据与云计算、物联网的关系，大数据与大规模数 Ｍａｐ和Ｒｅｄｕｃｅ函数、ＭａｐＲｅｄｕｃｅ工作流程、并行计算的
据、海量数据的差别。这个部分主要突出“大数据”概 实现、实例、Ｙａｒｎ等
-202-
（１）ＮｏＳＱＬ技术：ＮｏＳＱＬ产生的背景、ＮｏＳＱＬ现状、
技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在理论 ＮｏＳＱＬ数据库与关系数据库的比较、聚合数据模型、分
方面，讲授的理论内容可涵盖如下几点：
布式模型、数据一致性、典型的ＮｏＳＱＬ数据库分类、
（１）大数据概念：大数据概念出现的历史，关于大 ＮｏＳＱＬ数据库开源软件。
系统、Ｈａｄｏｏｐ的优点、Ｈａｄｏｏｐ的应用现状和发展趋势、 数据分析模型及结果进行分析，可使用数理统计方法
Ｈａｄｏｏｐ项目及其结构、Ｈａｄｏｏｐ的体系结构、Ｈａｄｏｏｐ与 对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
分布式开发、Ｈａｄｏｏｐ应用案例、Ｈａｄｏｏｐ平台上的海量 观察模型提供决策的信息是否充分、可信，所发挥的
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利 义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘使得在
的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工” 线购物的完成率提升了１０％￣１５％）、谷歌流感趋势工
实现数据的“增值”。
具（通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感
二、大数据时代对人才的要求
情况）等。在教学过程中，教师应注意将授课的重点放
据的能力，对于经过预处理的各类数据，能够根据具 冗余及高效低成本的大数据存储技术、新型数据库技
体的需求，进行选择、转换、加载，采用有效方法和模 术（键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数
型对数据进行分析，并形成分析报告，为实际问题提 据库等）、异构数据融合技术、分布式非关系型大数据
供决策依据。最后，应具备良好的团队合作精神，大数 管理与处理技术、大数据索引技术和大数据移动、备
也开始考虑将大数据相关课程纳入培养体系，以满足 分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则