大数据人才培养
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
一、项目背景
随着数据量的不断增加，大数据技术涌现出新的发展机遇，但是，我们在培养大数据技术专业人才方面还存在一些问题：学校教学资源有限，师资力量薄弱；学生如何掌握大数据技术，懂其原理、应用和开发？
为了解决上述问题，我们为2024级的大数据技术专业学生制定了大数据技术与应用专业人才培养方案，以提高大数据技术专业学生的素质，满足大数据技术应用的市场需求。
二、目标
本专业人才培养方案旨在培养具有大数据技术和应用能力的高素质应用型人才，同时具备自学能力，分析问题、推理解决问题、系统思维、服务意识和团队协作等能力。
三、培养计划
1、基础理论课程：本专业人才培养方案要求大数据技术专业学生系统学习数学、计算机科学、管理学等基础理论课程，以打好基础。
2、基础技能课程：学生需要掌握大数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据安全等基本知识，熟练掌握数据库和编程技能，以及云计算、移动应用等最新技术。
3、拓展学习课程：学生需要学习机器学习、算法、互联网技术，要熟悉流行的开源框架，增强应用能力。
2024年级大数据技术和应用专业人才培养方案说明
2024年级大数据技术和应用专业旨在培养具有扎实的计算机科学和数据科学基础知识、熟练掌握大数据技术和工具、具备良好的数据分析和挖掘能力、以及具备跨学科综合应用能力的高级专门人才。
专业课程设置全面，内容涵盖计算机科学、数据科学、数学、统计学等相关领域知识，旨在培养学生具备核心的大数据技术能力和应用实践能力，具有高度创新精神和实践能力，能在大数据领域中胜任从事新型信息技术研究与开发工作。
专业课程设置包括但不限于：数据结构、数据库系统、数据挖掘、机器学习、计算机网络、云计算、分布式系统、大数据技术、自然语言处理、图像处理、数据分析与可视化等。
同时，还将开设英语、数学、统计学等基础必修课程，以及专业选修课程和实践课程，如大数据处理实践、数据挖掘应用实战、大数据分析综合实验等，致力于让学生全面掌握大数据技术和工具，具备良好的数据分析和挖掘能力。
为了培养学生跨学科综合应用能力和创新精神，教学中将注重理论与实践相结合，开展项目驱动式教学、实验教学、案例教学等多种教学方式，引导学生运用所学知识和技能解决实际问题，提高学生的分析、设计和解决问题的能力。
同时，将通过校企合作、实习实训、实践教学等形式，培养学生具备较强的实践动手能力和创新精神，在真实工程项目中锻炼学生的解决问题能力和综合素质。
为了更好地培养学生的综合素质和创新能力，专业还会开设创新创业教育课程、综合素质训练等，引导学生培养团队协作精神、创新意识和实践能力，使学生具备较强的综合素质和创新创业能力。
并将通过毕业设计、关键技术攻关等实践环节，培养学生的工程实践能力和问题解决能力，提高学生的综合素质和实践能力，培养学生具备在大数据领域从事科研、开发和管理工作的能力。
综上所述，2024年级大数据技术和应用专业人才培养方案注重培养学生的大数据技术能力和应用实践能力，同时注重学生跨学科综合应用能力和创新精神的培养，以培养高素质的专门人才为宗旨，为学生未来的发展和职业规划打下良好的基础。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案大数据技术已经成为当今互联网时代的核心领域，同时也成为了各行各业发展的重要驱动力。
为了满足社会对大数据人才的需求，各高校相继开设了大数据相关专业。
本篇文章将探讨大数据专业人才培养方案的制定与落实，以期为相关机构提供参考。
一、培养目标大数据专业人才的培养要达到的目标是，培养具备数据分析、数据挖掘及人工智能等相关技能，能够运用大数据技术解决实际问题的专业人才。
此外，还应具备良好的英语听说读写能力、较高的计算机技术水平及较强的逻辑思维能力。
二、课程设置大数据专业人才的培养离不开课程的设置。
一门大数据专业课程的设置应包含以下内容：1. 数据库技术：包括数据库管理、数据仓库、数据集成等内容。
2. 数据分析与挖掘：包括统计分析、数据处理、数据挖掘算法等内容。
3. 人工智能：包括人工智能基础、数据科学、及人工智能的各种应用等。
4. 计算机基础：包括计算机程序设计、计算机体系结构、操作系统等内容。
5. 英语语言：包括英语阅读、听力、口语和写作等技能。
三、实践教学实践教学是大数据专业人才培养的重要环节。
实践教学内容应包括以下几个方面：1. 大数据实战项目：学生需要完成一系列的大数据实战项目，包括数据处理、数据分析、数据挖掘等。
2. 大数据实验：学生需要完成大量的实验，包括数据预处理、数据分析及挖掘等。
3. 校外实习：学生需要到企业或机构实习，进行大数据相关工作的实践操作。
四、师资队伍大数据专业人才培养的核心在于师资队伍的水平。
一个优秀的大数据专业师资队伍应具备以下几个方面的特征：1. 知识面广泛：教师必须具备数据科学、计算机科学、数学以及经济学等学科的知识。
2. 经验丰富：教师应有从事数据分析、数据挖掘等大数据项目经验。
3. 科研实力强：教师应该拥有扎实的科研基础，能够为学生提供前沿的大数据知识。
五、总结本文提出了大数据专业人才培养方案的一些基本思路，包括培养目标、课程设置、实践教学和师资队伍建设。
大数据人才培养方案
大数据人才培养方案摘要：随着大数据时代的到来，大数据技术和应用成为各行各业发展的重要驱动力。
为了满足大数据产业发展对高素质人才的需求，大数据人才培养方案逐渐受到关注。
本文将就大数据人才培养方案的目标、内容、方法以及面临的挑战进行探讨，旨在为相关机构和个人提供参考。
1. 引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，海量、多样化的数据愈发浩如烟海。
大数据时代的到来为各行各业提供了机遇和挑战，同时也对人才的需求提出了新的要求。
大数据人才培养方案成为各个学校和培训机构关注的热点，其目标是通过系统、全面的培养，培养出适应大数据产业需求的高素质人才。
2. 大数据人才培养方案的目标大数据人才培养方案的目标是为了满足大数据产业发展对人才的需求，培养适应大数据行业发展的专业人才。
具体目标如下：1) 正确理解大数据概念和本质；2) 掌握大数据的采集、存储、处理、分析和应用的基本方法和技术；3) 具备大数据分析的能力，能够根据实际问题进行数据挖掘和分析；4) 具备大数据应用的能力，能够基于大数据开展创新研究和业务应用。
3. 大数据人才培养方案的内容大数据人才培养方案的内容根据目标进行设计，包括以下几个方面：1) 基础理论知识：培养学生对大数据的基本概念和原理的理解，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面的核心知识。
2) 技术能力培养：培养学生掌握大数据采集、存储和处理的基本技术，包括数据挖掘、机器学习、云计算、分布式存储和计算等方面的技术。
3) 实践能力培养：通过实践项目的设计和实施，培养学生解决实际问题的能力，包括数据分析、业务应用和创新研究等方面的能力。
4)综合素质提升：培养学生的团队合作能力、创新能力和终身学习能力，使其具备适应快速发展的大数据产业的能力。
4. 大数据人才培养方案的方法为了实现大数据人才培养方案的目标，需要采用灵活多样的教学方法。
包括以下几种：1) 系统课堂教学：通过教师授课，向学生传授大数据的理论知识和实践技能。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案1. 引言随着信息技术的迅猛发展，大数据在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
大数据技术的应用不仅需要先进的技术手段，更需要具备相关知识和能力的专业人才。
为了培养满足社会需求的大数据专业人才，我们制定了以下的大数据专业人才培养方案。
2. 培养目标本培养方案的培养目标是培养具备以下能力和素质的大数据专业人才： - 掌握扎实的大数据技术基础知识，包括大数据处理、机器学习、数据挖掘等； - 具备大数据系统的设计、开发和维护能力； - 具备数据分析和决策支持能力，能够为企业和组织提供数据驱动的决策支持； - 具备团队协作和沟通能力，能够与不同的团队成员进行有效的合作； - 具备学习和创新能力，能够不断跟进新兴的大数据技术和趋势。
3. 课程设置3.1 基础课程•数据结构与算法•数据库原理与应用•统计学基础•编程语言（如Python、Java等）基础课程旨在为学生打下大数据技术的基础。
通过学习数据结构和算法，能够熟练处理大规模数据；通过学习数据库原理与应用，能够有效地进行数据管理与查询；通过学习统计学基础，能够进行数据分析和统计推断；通过学习编程语言，能够进行大数据系统的开发和维护。
3.2 专业课程•大数据处理技术•机器学习与数据挖掘•大数据系统设计与实现•数据可视化与决策支持专业课程旨在培养学生在大数据领域的专业能力。
通过学习大数据处理技术，能够掌握大数据处理的方法和工具；通过学习机器学习与数据挖掘，能够进行数据分析和模型建立；通过学习大数据系统设计与实现，能够设计和开发大数据系统；通过学习数据可视化与决策支持，能够为企业和组织提供数据驱动的决策支持。
3.3 实践环节•实验课程•实习实训•毕业设计实践环节是培养学生实际操作能力和解决实际问题的重要环节。
实验课程旨在通过课程实验来锻炼学生的实践能力；实习实训旨在让学生在实际工作环境中进行实际操作和实践；毕业设计旨在让学生通过一个完整的项目来综合运用所学知识。
大数据人才培养方案
大数据人才培养方案导言随着大数据时代的到来，大数据技术与应用的需求日益增长。
为满足大数据领域的人才需求，制定一套完善的大数据人才培养方案势在必行。
本文将提出一套以培养大数据专业人才为目标的培养方案。
培养目标大数据人才培养方案的培养目标主要包括以下几个方面：1.掌握大数据技术和工具：学员应具备扎实的大数据技术和工具的理论知识，熟悉各种大数据处理和分析工具的使用。
2.具备数据科学思维：学员应具备数据科学思维和数据分析能力，能够从海量数据中提取有用信息，进行数据建模和预测分析。
3.掌握数据架构设计和实施能力：学员应具备数据架构设计和实施能力，能够构建适合大数据处理的数据存储和计算架构。
4.具备跨学科综合应用能力：学员应具备较好的跨学科综合应用能力，能够将大数据技术应用于各个领域，解决实际问题。
5.具备团队合作和沟通能力：学员应具备良好的团队合作和沟通能力，在团队项目中能够积极参与，有效协作。
培养内容大数据人才培养方案的培养内容主要包括以下几个方面：基础理论知识•数据挖掘与机器学习：学员应学习数据挖掘和机器学习的基本理论和方法，掌握数据预处理、特征选择、模型训练和评估等技术。
•大数据处理和分析：学员应学习大数据处理和分析的基本理论和方法，包括分布式计算、大数据存储、数据清洗和数据可视化等技术。
•数据架构设计和实施：学员应学习数据架构设计和实施的基本理论和方法，包括数据模型设计、数据仓库设计和数据集成等技术。
•数据安全与隐私保护：学员应学习数据安全和隐私保护的基本理论和方法，了解数据加密、访问控制和隐私保护等技术。
实践能力培养•实验和项目实践：学员应参与大数据实验和项目实践，掌握大数据处理和分析工具的使用，熟悉大数据架构的设计和实施过程。
•跨学科综合实践：学员应参与跨学科综合实践项目，将大数据技术应用于各个领域，解决实际问题，培养综合应用能力和创新能力。
团队合作与沟通能力培养•团队项目实践：学员应参与团队项目实践，锻炼团队合作和沟通能力，学会团队合作中的角色分工、任务分配和协作方式。
大数据技术人才培养方案
大数据技术人才培养方案一、背景介绍随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为各行各业必不可少的一部分。
然而，大数据技术人才的短缺已经成为制约企业发展的瓶颈。
因此，为了培养更多具有大数据技术能力的人才，制定一套全面的培养方案是非常必要的。
二、目标定位1. 培养具备扎实的数学和计算机基础知识；2. 培养具有良好的数据分析和处理能力；3. 培养具有创新意识和团队合作精神；4. 培养具备实践经验和职业素养。
三、培养方案1. 学科设置（1）数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等；（2）计算机基础：包括计算机组成原理、数据结构与算法、操作系统等；（3）大数据技术：包括Hadoop生态圈、Spark生态圈、NoSQL数据库等；（4）应用领域：包括金融、医疗、电商等。
2. 教学方法（1）理论教学：注重基础知识的讲解，引导学生掌握大数据技术的核心概念和理论；（2）实验教学：通过实验操作，让学生深入了解大数据技术的应用场景和实现方法；（3）案例教学：通过真实案例，让学生掌握大数据技术在不同领域中的应用。
3. 实践环节（1）实习：安排在企业或科研机构进行实习，让学生亲身参与到大数据项目中，提高实践能力；（2）毕业设计：要求学生选择一个具体的问题，在指导老师的帮助下进行独立设计和开发，并撰写毕业论文。
4. 师资队伍（1）专业教师：拥有丰富的大数据技术教学经验和行业背景；（2）企业导师：来自知名企业的专家或工程师，为学生提供真实项目经验和指导。
5. 评价体系（1）考试成绩：包括期中考试、期末考试等；（2）项目成果：包括毕业设计成果、实习报告等；（3）综合评价：包括出勤率、课堂表现、团队合作等。
四、实施步骤1. 制定培养方案；2. 招生宣传，吸引符合条件的学生；3. 搭建教学平台，配备必要的硬件和软件设施；4. 培训师资队伍，提高教师和企业导师的教学能力；5. 实施培养方案，注重理论与实践相结合；6. 定期评估和调整，不断完善培养方案。
大数据技术专业人才培养方案
大数据技术专业人才培养方案大数据技术专业人才培养方案，这个名字听起来就有点高大上，对吧？可是，别担心，我们今天就来聊聊这门课到底是个啥！咱们得知道，什么是大数据。
就是指那些海量的信息，像是每天从手机、社交媒体、传感器等地方源源不断流出来的。
想象一下，每天都有无数的人在刷微博、发微信、录视频，数据就像潮水一样涌来。
你说，这要是没个专业人才来处理，那可真是“乱成一锅粥”啊。
所以，培养大数据专业的人才就成了当务之急。
这门专业的课程设置呀，可以说是五花八门，既有理论又有实践，简直就是“饕餮盛宴”！你要学会用各种工具去处理数据，像Python、R、SQL这些都是必备技能。
听起来挺酷的吧？学起来也不难，就跟学习开车一样，开始的时候可能有点手忙脚乱，但慢慢就能熟能生巧，飞起了。
而且呀，数据分析的思维也很重要。
想想你平时用手机看新闻，能不能从一堆信息中抓住重点？这就是数据分析师需要的能力。
老师们会教你怎么提取有用的信息，怎么分析、解读数据。
说白了，就是要你学会从数字中看出猫腻来。
像是侦探一样，把那些隐藏在数据背后的故事给挖掘出来，嘿，想想就觉得刺激！再说说团队合作吧。
现代社会可不是一个人在战斗，很多项目都是需要团队协作的。
课程里会有很多小组作业，大家要一起讨论、分工合作，像打麻将一样，齐心合力才能赢。
这样锻炼下来，不仅能提高沟通能力，还能培养领导才能。
谁说大数据专业就只会对着电脑呆着？那可是“人来人往”的热闹。
还有一个不得不提的，就是实习机会。
学校会跟不少企业合作，给同学们提供实习的机会。
在真实的工作环境中，你能学到很多书本上学不到的东西。
想象一下，走进办公室，敲着键盘，处理着一大堆数据，嘿，这才叫“真刀真枪”！跟职场前辈交流的时候，真的是“受益匪浅”。
他们分享的经验可是金贵得很，能让你少走很多弯路。
不过，别以为学习大数据就轻松了。
这个专业需要你有强烈的好奇心，面对海量数据，不要畏惧，要勇于探索。
记住，数据本身不会说话，得靠你去发掘它的意义。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的关键词之一。
大数据技术的广泛应用对于企业和组织来说具有重要意义，因此需要大数据专业人才的培养。
本文将提出一份大数据专业人才培养方案，旨在为培养具备综合技术素养和专业实践能力的大数据专业人才提供指导。
一、培养目标1.综合素质培养：培养学生具备扎实的数学、统计学基础，掌握数据分析和挖掘方法，具备良好的逻辑思维和问题解决能力。
2.专业知识培养：培养学生熟悉大数据相关的技术和工具，包括数据存储、分布式计算、机器学习等，掌握数据采集、清洗、分析和可视化的能力。
3.实践能力培养：通过课程设计、实验项目和实习等方式，培养学生具备大数据项目的实际操作和解决实际问题的能力。
二、课程设置1.基础课程（1）数学基础：包括高等数学、概率论与数理统计等，为后续专业课程打下坚实基础。
（2）计算机基础：包括计算机组成原理、数据结构与算法、数据库原理等，为后续的大数据技术课程做好铺垫。
2.专业核心课程（1）大数据技术与工具：包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等，学生通过实际操作和案例分析来掌握大数据相关的技术和工具。
（2）数据挖掘与机器学习：学生学习数据挖掘和机器学习的基本理论和算法，并通过实际项目来应用这些技术解决实际问题。
3.实践项目与实习（1）实践项目：学生通过参与实际的大数据项目，进行数据采集、清洗、处理、分析和可视化等工作，提升实际操作能力和团队协作能力。
（2）实习：学生通过参与企业的大数据项目实践，了解实际工作环境，提高解决实际问题的能力和综合素质。
三、培养模式1.理论与实践相结合：注重培养学生的实际动手能力，通过案例分析、实验项目和实践探究等方式，将理论知识与实际应用相结合。
2.团队合作培养：鼓励学生参与团队项目，提升团队协作和沟通能力，培养学生在团队中发挥领导和协调作用的能力。
3.导师指导和评估：每位学生配备专业导师，定期进行学术指导和个人成长评估，帮助学生规划学习和职业发展路径。
大数据专业人才培养方案
四、培养阶段与内容
1.基础阶段（第1-2学期）
-学习大数据技术基本理论、方法和技术；
-掌握基本的数据处理和分析技能；
-培养良好的学习习惯和团队协作精神。
2.进阶阶段（第3-4学期）
-深入学习大数据挖掘、机器学习等先进技术；
-提升数据分析和处理能力；
-参与实际项目，培养实践能力和创新意识。
3.提高阶段（第5-6学期）
-学习大数据产业相关政策和法规；
-培养项目管理与协调能力；
-提升综合素质，为职业发展奠定基础。
五、师资队伍与教学资源
1.师资队伍：聘请具有丰富教学经验和实践经验的专业教师，以及具有大数据产业背景的企业导师；
3.综合素质课程：大数据政策与法规、项目管理与协调、团队合作与沟通、创新思维等。
四、培养阶段与内容
1.基础阶段（第1-2学期）
-学习大数据基本理论、方法和技术；
-掌握基本的数据处理和分析技能；
-培养良好的学习习惯和团队协作精神。
2.进阶阶段（第3-4学期）
-深入学习数据挖掘、机器学习等先进技术；
-提升大数据分析和处理能力；
大数据专业人才培养方案
第1篇
大数据专业人才培养方案
一、前言
随着信息化时代的到来，大数据技术已成为国家战略发展的重要支柱。为满足社会对大数据专业人才的迫切需求，本方案旨在制定一套科学、系统、人性化的大数据专业人才培养方案，为我国大数据产业发展提供有力的人才支持。
二、培养目标
1.掌握大数据技术的基本理论、方法和技术；
第2篇
大数据专业人才培养方案
一、背景分析
当前，大数据技术正成为推动社会进步和经济发展的关键力量。在此背景下，培养一批具备专业素养、掌握核心技术的大数据专业人才，已成为我国教育领域的重大课题。本方案旨在制定一套全面、深入、适应大数据产业发展需求的专业人才培养方案。
大数据时代人才培养机制与方法
大数据时代人才培养机制与方法随着大数据应用在各行各业中的日益深入，大数据时代的人才需求呈现爆发式增长。
在这个快速变革的时代，为了适应大数据应用的需求，培养具有大数据技能的人才已经成为迫在眉睫的任务。
本文将探讨大数据时代的人才培养机制和方法。
一、培养大数据人才的必要性1.发展数字经济和信息化的需要数字经济和信息化在中国的发展前景和潜力巨大，是推动中国经济实现高质量发展的重要力量。
而大数据，是数字经济和信息化的重要支撑。
2.适应互联网+的发展趋势互联网+的发展趋势，要求各行业的数字化和智能化程度不断提高，而大数据则是互联网+时代的基础。
3.提升企业竞争力随着各行各业大量信息的产生和积累，企业如何快速准确地获取和利用这些数据，已经成为企业竞争的关键。
因此，拥有大数据技能的人才是企业获得竞争优势的重要途径。
二、大数据时代的人才培养机制1.全社会的共同力量大数据行业隶属于新兴行业，各大高校的相关专业人才培养是行业发展的保证。
同时，社会各界也应协力培养更多的人才，并鼓励中小学生参与到数据科学的学习中来。
2.学院、校企合作学院和校企合作是培养大数据人才的有效途径。
大数据产业发展需要拥有足够实战能力的人才。
通过对实践环节的加强，使学生通过实际运用学习到的知识，从而将大数据领域的理论和实践相结合。
3.产学研结合产学研结合是培养大数据人才的重要途径之一。
产学研结合既可以提升高等院校的人才培养能力，又可以带动企业的创新能力。
通过与高校的深度合作，企业可以获得人才流，促进新产品的研发，同时高校也可以更好地了解企业的实际需求，调整教育内容和方法，让学生更好的服务于产业。
三、大数据人才的培养方法1.项目实践大数据领域的发展十分迅速，教育内容也难以跟上。
学生在课程中需要更多的实践操作。
将课堂学习和实践操作相结合，让学生更快地掌握实践操作技能和理论，是有效的培养方法之一。
2.工业实践用例工业实践用例可以让学生更好地面对真实的数据应用共，确立自己的方向。
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案一、培养目标1.掌握大数据基本理论和技术，具备较强的数据处理、分析和应用能力。
3.能够熟练运用大数据技术解决实际问题，具备一定的创新能力和团队协作精神。
二、课程设置1.基础课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库原理与应用等。
2.专业课程：大数据技术基础、大数据采集与处理、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据应用开发、云计算与大数据、与大数据等。
3.实践课程：大数据实验、大数据项目实训、企业实习等。
4.选修课程：数据安全与隐私保护、大数据法规与政策、大数据行业应用案例分析等。
三、教学方法1.理论教学：采用案例式、讨论式、启发式等教学方法，注重培养学生的实际应用能力。
2.实践教学：结合实验、实训、实习等环节，让学生在实践中掌握大数据技术与应用。
3.企业参与：邀请企业专家授课、举办企业讲座、开展企业项目合作等，增强学生的实战经验。
四、能力培养1.技术能力：培养学生掌握大数据技术的基本原理和方法，熟练使用大数据工具和平台。
2.分析能力：培养学生运用统计学、机器学习等方法对数据进行挖掘和分析。
3.应用能力：培养学生将大数据技术应用于实际场景，解决实际问题。
4.创新能力：鼓励学生参加大数据竞赛、创新创业项目等，培养学生的创新意识和能力。
五、就业方向1.数据工程师：负责大数据平台的搭建、维护和优化。
2.数据分析师：对海量数据进行挖掘和分析，为决策提供依据。
3.数据产品经理：设计、开发和推广大数据产品。
4.大数据解决方案工程师：为企业提供大数据技术解决方案。
5.数据安全工程师：保障数据安全，防止数据泄露。
六、合作与交流1.与国内外知名高校、研究机构开展学术交流与合作。
2.与企业合作，开展产学研项目，推动产业发展。
3.邀请行业专家、学者进行讲座和培训，提高人才培养质量。
4.鼓励学生参加国内外大数据竞赛，提升学生实践能力。
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。
大数据专业人才培养方案(一)
大数据专业人才培养方案(一)大数据专业人才培养方案背景随着大数据时代的到来，企业对大数据专业人才的需求越来越大。
然而，目前大数据专业人才的供给不足，急需加强培养。
目标开展大数据专业人才培养，旨在提高学生的大数据技能，满足企业对大数据人才的需求。
方案课程设置•数据结构与算法•数据挖掘与分析•数据库系统•大数据技术与应用•机器学习基础•深度学习原理•云计算与大数据存储•数据可视化与表达实践项目每学期至少进行一次大数据实践项目，通过实践项目培养学生的数据分析和解决问题的能力。
毕业设计要求每个学生都必须完成一篇与大数据相关的毕业设计，同时结合实际情况，完成公司或组织提供的案例分析，并给出建议。
专业实训邀请在大数据领域有经验的企业或组织的专业人员开展实训，让学生学习实践经验和解决实际问题的能力。
外部学习每学年至少安排一次大数据相关的外部学习，如参观大数据企业或参加大数据论坛、会议等。
效果通过上述培养方案，提高学生的大数据技能，使他们具备能够满足企业需求的大数据专业人才的能力。
结束语培养大数据专业人才是一个需要长期投资的过程，希望在未来我们可以通过持续的努力，为社会培养更多具备大数据技能的人才。
实施方式教学方式采用理论课、实验课、课程作业、课程设计、实践项目等多种教学方式，使学生学以致用，灵活运用所学知识和技能解决实际问题。
资源建设配备先进的大数据教学设备和软件，在教学过程中注重学生的实践能力，提供足够的开放性实验环境，让学生能够自由发挥。
师资力量引进具有丰富的大数据实践经验的专家，招聘资深大数据行业管理人员、技术合伙人等，组成一支具有实践经验的教师团队，能够引导学生全面了解大数据领域的新技术和挑战。
起始资金建设大数据专业人才培养项目所需的资金主要包括教学设备、师资等方面的开支。
基本开销约为xx万元，其中建设教学设备和购买实验材料等支出约为xx万元，引进师资、开展实际项目等支出约为xx 万元。
回报方式大数据专业人才培养是未来大数据行业的重点投资领域，通过提升学生的大数据技能，可以为社会提供各行各业所需的人才。
大数据人才培养方案
大数据人才培养方案引言随着互联网和信息技术的快速发展，大数据技术应用逐渐成为各行各业的关键能力之一。
然而，当前社会对于大数据人才的需求远远超过了供应，急需建立一套系统化、多元化的大数据人才培养方案来满足市场需求。
本文将探讨如何设计和实施一套有效的大数据人才培养方案。
培养目标大数据人才培养方案应当具备以下几个目标：1.提供全面的大数据知识体系，包括数据挖掘、数据分析、数据可视化等技能；2.培养学生的数据思维和数据分析能力，使其能够准确理解和应用大数据；3.培养学生的自学和解决问题的能力，使其具备持续学习和适应变化的能力；4.与业界实际需求对接，使学生毕业后能够顺利就业。
培养内容大数据人才培养方案的培养内容应包括以下几个方面：1. 基础知识教育大数据人才的基础知识教育是培养大数据人才的基础，主要包括数据分析、数据挖掘、机器学习等课程的教学。
学生将学习数据处理和数据分析的基本概念、技术和方法，为后续的实践和应用打下良好的基础。
2. 实践能力培养大数据人才需要具备一定的实践能力，能够通过数据收集、清洗、分析等方法得到有价值的信息。
因此，应该在课程中注重实践的教学，让学生通过实际项目的开发和实施来锻炼数据处理和分析的实践能力。
3. 项目实践项目实践是培养大数据人才的重要环节。
通过参与真实的大数据项目，学生能够深入了解项目的流程和工作方式，锻炼解决实际问题的能力。
学校应与企业、科研机构等合作，提供真实的项目实践机会给学生，帮助他们提升实践能力。
4. 综合能力培养大数据人才不仅需要具备数据分析和处理的技术能力，还需要具备良好的沟通能力、团队合作能力和创新能力。
因此，在培养方案中应开设相关的课程，如沟通与团队合作、创新与创业等，培养学生的综合能力。
5. 可选课程和实习机会为了满足学生的个性化需求和潜能，培养方案中应设置一些可选课程，如数据可视化、云计算等。
此外，学校还应积极与企业合作，提供实习机会给学生，让他们在实践中更好地锻炼和提升自己的能力。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案随着大数据时代的到来，大数据专业人才的需求在不断增加。
为了满足市场需求，培养一批高素质的大数据专业人才就显得至关重要。
本文将从学科涵盖范围、培养目标、课程设置、实践教学、实习实训、就业前景等方面讨论大数据专业人才的培养方案。
一、学科涵盖范围大数据专业是一门综合性学科，其涉及的领域非常广泛，包括数据处理、数据建模、数据分析、数据挖掘、大数据可视化等诸多方面。
同时，大数据专业还需要结合计算机科学、人工智能、数学、统计学等多个学科的知识。
因此，大数据专业往往涵盖领域比较广泛，既要有深入的专业技术，又要了解其他学科的基础知识。
二、培养目标大数据专业人才的培养目标主要包括以下几个方面：1. 掌握大数据处理技术和数据建模方法，了解各种数据分析技术和数据挖掘算法；2. 具有较强的数据分析和解决问题的能力，能够利用数据分析找到问题的根源并给出有效解决方案；3. 具有扎实的计算机科学和数学基础，能够熟练掌握编程语言和工具，能够熟练运用各类工具和软件；4. 具有良好的沟通和团队协作能力，能够与组织中的其他成员进行有效的交流，共同完成项目。
三、课程设置大数据专业的课程设置应该包括以下几个方面：1. 基础课程：包括计算机科学基础、数学基础、统计学等基础科目，为学生后期专业课程的学习提供必要的基础；2. 专业核心课程：包括大数据处理、数据挖掘、数据可视化、机器学习、深度学习等专业核心课程；3. 选修课程：既可以包括与大数据专业相关的研究课程，也可以包括与大数据专业相关的实践课程，以更好地提升学生的实践能力。
四、实践教学对于大数据专业的学生，实践教学同样非常重要，应该包括以下几个方面：1. 实验室教学：设置大数据实验室，提供学生充足的实验和编程实践机会，让学生熟练掌握各种技术和工具；2. 项目实践：通过参与各种实际的大数据处理项目，让学生逐步积累丰富的项目经验，提高实践能力；3. 比赛竞赛：参加各种数据分析和数据挖掘类的比赛，提高学生的竞争力和应变能力。
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案根据2024级大数据技术与应用专业人才培养方案，培养目标主要是培养具备大数据技术和应用实践能力的高级专门人才。
以下是该方案的主要内容：一、培养目标1.基础知识：具备扎实的计算机基础知识，掌握编程基本原理和数据结构算法；2.专业知识：掌握大数据技术的基本理论和方法，熟悉大数据处理、存储、分析、挖掘和应用等技术；3.实践能力：具备大数据的基本研发和应用实践能力，能够进行大规模数据处理和分析；4.创新能力：具备大数据技术创新和解决实际问题的能力；5.团队合作：具备良好的团队协作能力和沟通能力；6.职业素养：具备良好的职业道德和责任心。
二、培养内容和课程设置1.基础课程：包括计算机基础、高等数学、线性代数、概率论与数理统计等；2.专业课程：包括大数据与数据挖掘、云计算与分布式系统、机器学习、数据仓库与数据集成等；3.实践课程：包括大数据处理技术实践、数据挖掘实践、大数据应用实践等；4.选修课程：根据学生的个人兴趣和发展方向，设置一些选修课程供学生选择。
三、培养模式和方法1.理论与实践相结合：培养学生的实际操作能力，注重实践课程和实验课程的设置和开展；2.项目驱动：通过开展大数据项目实践，激发学生学习兴趣和能动性，提高解决问题的能力；3.创新能力培养：培养学生的创新思维和创新能力，鼓励学生参与科研项目和竞赛活动；4.多元评估：采用多种方式对学生进行评估，包括考试、论文、实践报告等，综合评价学生的综合素质和能力。
四、实践教学和实习实训1.开设实践课程和实验课程：设置大数据处理技术实践、数据挖掘实践、大数据应用实践等实践课程，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力；2.组织实习实训：组织学生到企事业单位进行实习实训，让学生了解实际工作环境和业务需求，提高他们的实际应用能力；3.开展科研项目和竞赛：鼓励学生参与科研项目和竞赛活动，培养他们的创新能力和团队合作能力。
五、质量保证和评估机制1.培养方案的动态调整：根据行业需求和发展趋势，动态调整培养方案，保持与时俱进；2.教学质量保证：加强教师培训和教学评估，提高教师教学水平和科研能力，保证教学质量；3.学生评估机制：建立学生综合素质评估体系，对学生进行多元化评估，及时发现和解决问题。
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。
大数据人才培养计划范本
大数据人才培养计划范本背景介绍：随着大数据时代的到来，对于大数据人才的需求日益增长。
作为一个富有发展潜力和广阔前景的领域，大数据领域的人才培养愈发受到重视。
为了满足市场需求，本文将提出一份大数据人才培养计划范本，旨在为相关机构或企业提供参考和实施依据。
一、培养目标本计划的培养目标是培养具备扎实的大数据理论基础和实践经验，能够独立进行大数据分析和应用开发工作的专业人才。
具体目标包括：1. 熟练掌握大数据的相关理论知识，了解大数据技术的最新发展趋势；2. 具备大数据分析的专业能力，能够独立进行数据挖掘、数据建模和数据可视化等工作；3. 具备大数据应用开发的技能，能够使用大数据工具和技术进行应用开发和系统优化；4. 具备团队协作和沟通能力，能够与团队成员协同工作，有效解决问题。
二、培养内容1. 理论学习与实践训练：培养学生对大数据的理论基础有全面深入的理解，并进行相关实践训练，包括数据处理与分析、数据挖掘和机器学习等方面的实践项目。
2. 专业课程学习：开设大数据相关课程，包括大数据原理与技术、数据挖掘与机器学习、大数据应用开发等课程，为学生提供系统的专业知识和技能培训。
3. 实习与项目实践：在校期间鼓励学生参与实践项目，与企业合作开展大数据解决方案实施，通过实际项目锻炼学生的实践能力和项目管理能力。
4. 学术交流与实践参访：组织学生参加学术交流会议和行业实践参访活动，拓宽学生的视野，了解国内外大数据技术的最新发展动态。
5. 综合素质培养：注重培养学生的团队合作能力和创新创业精神，开展社团活动和科技竞赛，提升学生的综合素质和实践能力。
三、培养方法1. 课堂教学与实践相结合：通过理论课程的教学与实践项目的结合，帮助学生将理论知识应用于实际问题解决中，强化学生的实践能力。
2. 导师指导与学生讨论：每位学生配备专业导师，指导学生的学术研究和实践项目，定期组织学生讨论会，促进学生之间的学术交流和思想碰撞。
3. 开设实验室与项目实践基地：为学生提供实验室和项目实践基地，让学生能够在真实场景下进行大数据分析和应用开发实践，提升学生的实践能力。
培养方案-大数据技术专业人才培养方案
XXXXX职业学院人才培养方案专业：大数据技术专业带头人：XXXXX职业学院2021年4月 9日一、专业名称：大数据技术二、专业方向1、大数据技术2、软件技术三、人才培养目标1、大数据技术专业人才培养目标本专业培养掌握大数据领域相关基础理论知识，熟悉数据分析与数据挖掘的基本方法，具备网络数据采集，数据可视化处理、应用系统开发等能力，可以在数据服务企业、软件公司、互联网企业、政府或企事业单位从事网络数据采集、数据分析与挖掘、数据可视化处理、软件开发等工作的高素质技能型人才。
2、软件技术专业人才培养目标本专业培养掌握扎实的计算机编程语言、互联网技术、计算机操作等基础知识；具备熟练的编码能力、较强的软件文档理解能力和程序联调、程序测试等职业技能，面向软件服务行业软件开发技术领域，能够从事软件开发、Web 前端开发、手机应用开发、微信小程序平台开发、软件测试、软件技术支持等工作的高素质技能型人才。
四、人才培养能力要求1、大数据技术专业能力要求1)具备网络数据采集的能力；2)具备海量数据快速检索的能力；3)具备非结构化数据处理和数据可视化处理能力；4)掌握数据分析与数据挖掘的基本方法；5)具备数据处理应用系统开发的能力；2、软件技术专业能力要求1)具备扎实的编程能力和软件调试能力；2)具备web应用开发能力；3)具备数据库系统管理维护的能力；4)具备多平台应用开发的能力；5)掌握软件测试的基本能力。
五、教学内容1、大数据技术方向教学内容2、软件技术方向教学内容六、教学进程安排A、大数据技术方向教学进程安排1、第一学期教学计划进程安排（Python编程技术）参考教材;《Python编程从入门到实践》(图灵出品) 埃里克·马瑟斯（Eric Matthes）著，袁国忠译出版社：人民邮电出版社2、第二学期教学计划进程安排（web前端与数据库技术）参考教材：《HTML5+CSS3+JavaScript从入门到精通（标准版)》未来科技著出版社：中国水利水电出版社《MySQL从入门到精通》明日科技著出版社：清华大学出版社3、第三学期教学计划进程安排（python web开发技术）参考教材：《Python Web开发从入门到精通》张洪朋著机械工业出版社4、第四学期教学计划进程安排（爬虫技术与数据仓库）参考教材：《Python网络爬虫从入门到实践》明日科技著出版社：吉林大学出版社《数据仓库+数据仓库工具箱（3版）》出版社：机械工业出版社5.第五学期教学计划进程安排（数据分析与数据可视化）参考教材：《Python数据分析与可视化》清华大学出版社魏伟一、李晓红编著6、第六学期教学计划进程安排（实习/就业）B、软件技术方向教学进程安排1、第一学期教学计划进程安排（Python编程技术）参考教材;《Python编程从入门到实践》(图灵出品) 埃里克·马瑟斯（Eric Matthes）著，袁国忠译出版社：人民邮电出版社2、第二学期教学计划进程安排（web前端与数据库技术）参考教材：《HTML5+CSS3+JavaScript从入门到精通（标准版)》未来科技著出版社：中国水利水电出版社《MySQL从入门到精通》明日科技著出版社：清华大学出版社3、第三学期教学计划进程安排（python web开发技术）参考教材：《Python Web开发从入门到精通》张洪朋著机械工业出版社4. 第四学期教学计划进程安排（前端框架技术）参考教材:《Vue.js+Node.js开发实战：从入门到项目上线》张帆著出版社：机械工业出版社5、第五学期教学计划进程安排（跨平台框架技术）参考教材：《uni-app从入门到精通在线教程》黄菊华-跨平台开发系列教程6.第六学期教学进程安排（实习/就业）。
- 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)。
大数据产业人才培养计划
贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业成为贵州经济社会发展的新引擎，建成全国领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地。
按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。
2014年2月，贵州印发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。
明确从2014年起连续3年，省和贵阳市、贵安新区每年各安排不少于1亿元资金，用于支持大数据产业发展及应用。
到2017年，贵州将形成1―2个大数据产业示范园区，引进和培育30户大数据龙头企业，聚集500户创新型大数据相关企业，通过大数据带动相关产业规模达3000亿元，引进大数据领军人才100名，引进和培养高端人才5000名。
一方面，根据IDC的调查报告，全球从2012年至2015年的3
年之间里，云计算的相关工作需求将出现26%的年增长率，超过1/4的增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。
IDC的预测还表明，2012年有约170万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者也都缺乏云计算方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；值得警醒的是，到2015年，这个数字将有170万上升到700万，云计算产业面临着更大的人才缺口。
若以地区来看，亚太地区的云计算人才缺失要更加严重一些，根据IDC预测，亚太区的云计算相关人才需求年增长率将达到32%，超过欧洲、中东等地区8个百分点，到
2015年的人才需求是230万。
这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。
另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。
此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数
据产业健康发展。
发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。
然而，目前在云计算和大数据行业打拼的从业者中，大部分都是半路出家，极少有人受过系统化的培养和教育。
在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。
有趣的是，数据分析人才对财务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。
我国大数据所需人才储量小，符合条件的人才严重不足，供需矛盾明显。
我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，人才是关键。
在一个产业来说，高端科研和开发人才其实需求量并不
大，市场需要的更多是基础开发、项目实施和维护人员，这就给我省大数据人才培养和大数据产业弯道取直提供了一个非常好的机会。
贵阳市高新区、贵州大学大数据与信息工程学院、贵州创客科技孵化器有限公司结合各自优势、整合资源，共建大数据产业人才培养基地，把呼叫中心、统计师、电商人员基本培训与数据分析师、大数据高端分析挖掘串联培养，打通大数据产业各层次人才链，造就贵州大数据产业人才、助力贵州大数据产业发展。
使命
1、造就贵州大数据产业人才；
2、助力贵州大数据产业发展；
愿景：
1、成为贵州大数据产业人才培训培养平台；
2、成为贵州大数据产业人才评估评测平台；
3、成为贵州大数据产业人才就业服务平台；
4、成为贵州大数据产业人才创业孵化平台；
5、成为贵州大数据产业人才公共服务平台；
6、成为贵州大数据产业人才智慧聚合平台；
7、成为贵州大数据产业人才国际交流平台；
8、成为贵州大数据产业人才社群社区平台；
培训培养平台总体思路：
1、老师资源：外部合作、聚合吸引，以本地尤其是贵大师资为主，引进外部相关成熟机构或资深教师。
2、学生资源：政府助推、宣传影响，政、校、企联合创新高校学生3+1培养计划，加大大数据人才培养和职位宣传，明确职位需求。
3、学生就业：企业预订-代培、主动输送、供需对接，收集和对接全省企业或机构大数据产业相关需求，明确目标、针对岗位培训，预定就业；
4、价值创造（赢利模式）：政府配套扶持、学生深入培训支付（就业后返还）、企业人才委培费用；
5、培训方式：项目实战型培训、定向定岗型培训、基础技能型培训、专业认证型培训；
6、内容设置（暂定）：基础技能性人才；数据分析类人才；专业工具类人才；平台技术类人才；数据库类人才；应用开发类人才；运营维护类人才；信息安全类人才；移动互联网应用类人才；定向委培类人才等。
7、认证考核：国家认证、行业认证、学校认证；（大数据学院结合其多年教学和相关合作单位拥有ISO 20000认证数据中心认证(CDCP/CDCS/CDCE/CDFOM)认证绿色数据中心能源与效率专家，红帽认证工程师、微软认证工程师、戴尔认证存储工程师、博科认证网络工程师、数据统计师（全省唯一一家）等等）；
8、外部合作与资源整合：认证机构合作、培训机构合作、用人单位合作、创业项目合作、研究课题合作、政府机构合作、产业行业合作；
9、实习培训：到机构、项目、单位实习锻炼；参与项目课题组实
战锻炼；
10、呼叫中心、电商等相关行业计策人才培养。
整体切入点：
1、贵州大学六度创客工场（贵州创客科技孵化器有限公司和贵州大学大数据学院合作打造）组织初创技术团队；组织相关软件技术和大数据基础培训。
2、贵州大学大数据学院组织授课老师和相关培训资质和证书。
3、高新区收集本区内相关外包项目，统一打包给六度创客工场。
优点：
1、可以解决高新区企业技术外包难题，为高新区培养大量技术人才缓解高新区企业技术短缺、人才紧缺问题；
2、培养成熟的技术团队或人员推荐到高新区落户注册企业；
3、扶持一部分初创公司，帮助他们度过创业初期艰难时刻；
4、外包项目大大增加培训实战环节，有利的提高培训质量。
本地化人才是贵州大数据产业发展的基础。
通过建设培训培养基地、构建运营服务体系、打造产业服务平台，快速高效地培训培养出大数据产业发展所需要的各类人才，是贵州省大数据产业快速起步和长远发展的当务之急。
我们将在省大数据产业人才培养相关部门的指导下，密切配合大数据产业人才发展计划，做好贵州大数据人才需求规划和培养计划，力争在2015年培训培养大数据产业人才300人，2016年培训培养出2000人才，以满足持续增长的人才需求，为贵州大数据产业的
发展添柴加油。
六度创客工场
贵州溪山科技有限公司
2015年10月1日。