伴随着全球数字经济的发展浪潮，产业结构不断优化升级，大数据与人工智能技术在行业应用逐步深入。整个社会已处在大融合、大交叉、大科学时代，各行业都在面临着挑战与变革。

大数据与人工智能已上升为国家战略，而相关人才成为数字经济发展的首要资源。因此，培养高素质、高技能应用型大数据人才，充分发挥学校与企业的优势资源，加强校企合作，探索新时代下产教融合、协同育人的培养模式，成为目前各大高校亟待解决的问题。

大数据作为一门新兴专业，获批时间不长，对于国内大部分高校而言，在师资力量、课程设置、校企合作等方面面临一系列问题。西安理工大学经济与管理学院实验中心（以下简称“实验中心”）早在2013年就获批为陕西省实验教学中心，目前正在创建陕西省虚拟仿真教学实训中心，实验中心在应用型大数据人才培养方面取得了一定的成绩。

近日，美林数据对实验中心主任段刚龙进行专访，听听他对于高校大数据人才培养有哪些精彩观点！

（西安理工大学经管学院实验中心主任 段刚龙）

大数据应用型人才培养的方法论

美林数据：目前，国内许多高校都开设了大数据相关专业，甚至某些高校的经管学院、统计学院、会计学院也纷纷开设大数据专业，大数据与行业的融合日益密切，培养跨行业的大数据应用型人才迫在眉睫。那么，您对应用型人才的培养怎么看呢？

段刚龙：目前，很多高校都获批了大数据相关的专业。对于本科、高职院校来说，人才培养的侧重点有所不同。

对于高职院校来说，人才的培养更应该侧重应用。对于本科院校来说，则是理论与应用并重，理论是基础，应用是目标。对于大数据相关本科专业的学生，教师首先应让其系统掌握数据分析的相关理论，包括高等数学、线性代数、数据统计、应用统计、数据分析、自然语言处理以及编程这些理论知识。

对于应用方面的教学来说，教师应该让学生掌握大数据的获取能力、分析能力、决策能力。不管是大数据的获取还是分析，最终的目标都是为了做决策。

美林数据：国内高校在大数据人才培养方面存在一些问题，比如师资力量不足，课程设置不合理等，您对此有何建议？

段刚龙：目前来说，国内新获批的大数据相关专业师资力量比较缺乏。对于博士学历的教师而言，他注重的是科研和理论，对于实践教学并不能很快地掌握。

为了解决师资的问题，学校可以聘请企业中拥有实际经验的工程师做兼职讲师，也可以安排师资到企业进行培养，从事大数据分析的工作。总之，学校要注重师资队伍的建设，鼓励老师多参加培训、交流，到企业进行实践。

有了师资力量，课程自然就能够开设。开设课程首先要确定培养学生的目标，从而确定开设哪些课程。开设课程的时候一定要清楚课程的边界，比如有些专业的课程是重复性的，像机器学习和商务智能，机器学习注重理论，商务智能注重应用，即将机器学习的理论和方法应用到商务。

选用数据分析平台的4个关键

美林数据：据了解，西安理工大学经管学院对于大数据人才的培养取得了一定的成绩，学院不少专业的学生都在使用数据分析平台。那么，咱以前采用过哪些实验教学平台？选择数据分析平台应该注意哪些方面呢？

段刚龙：以前，经管学院学生使用的实验教学平台是最简单的SQL Server 2008，但这个工具有不少缺点，学生既不了解流程，也不知道做了哪些工作。这显然不利于培养应用型大数据人才。在这个背景下，我们不得不进行实验平台的升级，也有了和咱们美林数据Tempo大数据分析平台的合作。

最初，使用Tempo大数据分析平台的是信息管理与信息系统专业的本科生，后来扩展至经济管理学院的另外8个专业，比如金融学、会计学、工商管理、市场营销等。而研究生也有大数据分析的课程，学院教师的科研项目也有数据分析的需求，因此他们也在使用这个平台。据统计，每学期使用平台的人数在500余人。

（学生正在使用Tempo大数据分析平台进行数据分析）

当时购买大数据分析平台的初衷是为了满足培养应用型人才以及教师科研方面的需求。自从大数据分析平台项目立项以后，我们考察了许多大数据公司的软件，最终选择美林数据的Tempo大数据分析平台，主要考虑的因素有以下几点：

1、是否满足日常教学需求

大数据分析平台首先要满足学院实验中心目前的教学需求。从数据的管理、仓库的建设、数据分析到成果管理、数据可视化，Tempo大数据分析平台具有的这些功能都能够满足本科生、研究生教学的需求，改变了以往教学由于实验平台的缺乏而重理论轻实践的弊端。

2、是否适合教学

Tempo大数据分析平台使得实验教学变得更加轻松，它采用B/S架构的特点，能够实现全程全时全地的实验教学。以目前疫情期间的教学工作而言，许多基于实验的教学因受场地、时间的限制无法正常进行，而Tempo大数据分析平台就可以解决这个问题。无论学生身在何处，只要他能够连接到学校网络中心的服务器，我们的实验教学就能够顺利进行。

3、是否满足“教用合一”

由于美林数据的Tempo大数据分析平台不是纯教学的平台，已经在不少大型企业得到应用，学校使用这个平台就可以做到“教用合一”。

通过这个平台培养出来的学生，将来应聘到企业工作，如果该企业也使用了该平台，那么他到企业就可以得心应手，不需要再次培训；学校也可以采用协同育人的方式，为企业培养实际需要的大数据分析人才。

4、是否提供丰富的案例库和数据库

对大数据分析教学来说，现在缺乏的不是理论，而是数据和案例。美林数据的Tempo大数据分析平台就可以提供大量完善的企业案例和数据。

美林数据：实验中心还考察过哪些大数据分析平台？在您看来，平台的选用与人才的培养是怎样结合的呢？

段刚龙：之前我们考察过不少大数据分析平台，但存在些许不足。比如有的平台是为了单纯的教学，在企业中未得到广泛应用，有的平台缺乏丰富的数据和案例，通过这些平台培养出来的学生还需要在企业进行二次培训。我们最看重的就是“教用合一”，即教学所用的平台和企业应用的平台是一致的。

目前来说，我们致力于打造实验中心的专业特色。西安理工大学经管学院的营销专业更偏向大数据营销，金融专业要和大数据金融结合起来。通过修改培养计划，增加大数据相关的课程，与相应的专业融合，改变目前人才培养的现状，凸显人才培养的特色，即赋予其大数据的特色。

（西安理工大学与美林数据联合成立“大数据分析与商务智能实验室”）

校企合作具体该如何开展？

美林数据：在应用型大数据人才的培养上，除了实验中心的建设以及数据分析平台的搭建，国内不少高校纷纷和企业展开合作。针对当前的校企合作，您认为学校和企业应该如何互动？

段刚龙：大数据的人才培养是应用型的人才培养，一定要坚持校企合作的人才培养模式。经过多年的信息化建设，企业拥有海量的数据，这就为数据获取、数据分析、数据决策提供了基础和条件。

大数据分析的前提就是要有大数据。同时，大数据的具体应用一定要和特定的行业相结合，比如从元月份开始，每天会产生很多疫情数据。我们把学生的毕业课题都改成了疫情数据分析。

首先，先把疫情数据收集起来，再通过数据分析平台分析各省的防治水平、医疗水平并进行评价。比如某个省的新增确诊是多少，累计确诊是多少，平均一个人传染几个人，通过这些数据来分析防控措施的执行情况。

学生在学校学到的都是理论和技术，但应用型人才的培养必须要和行业结合，必须走校企合作这一条路。

校企合作可以有多种多样的形式，对高职院校来说，可以和企业联合办学，制订联合培养方案，进行“订单式”人才培养。此外，学校和企业可以合作开发课程，还可以联合进行师资培训。

对于本科院校而言，目前很多高校都有青年教师到大型企业锻炼的项目。大数据企业可以接收高校老师进行培训，并与高校联合成立实训中心，开展科研、教学项目；大数据企业可以做培训项目的认证，向学生颁发证书，这对学生毕业后找工作是有利的。

此外，学校可以向学生授予创新学分。鼓励学生参加大数据相关的大赛，参加科研、实践活动，学生取得一定的成绩就可以获得学分。

在国家“新基建”战略指导下，大数据、人工智能作为核心组成部分，相关产业必将得到更大的发展。而困扰这个行业发展的人才短缺问题（未来3-5年，大数据人才缺口180万）也将更加严重，高校如何能够紧贴行业发展需求，培养和输送符合行业需求的应用型人才，为产业发展提供人才保障，是高校当前人才培养的重中之重。高校必须持以开放的心态、加强校企合作，这是深化和落地应用型人才培养的必然选择。

段老师简介：

段刚龙，西安理工大学经济与管理学院管理科学与工程系副教授、硕士生导师，曾入选西安理工大学第二批优秀青年教师，现任经济与管理学院实验中心主任。

在多年的教学工作中，段刚龙积极探索应用型大数据人才培养的方式，先后获得省级教学成果奖1项，校级教学成果奖5项，并主编教材1部；指导学生竞赛获得省级以上奖项40余项，国际竞赛获奖2项。