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大数据人才培养的思考

一、引言

随着计算机软硬件技术的快速发展，计算技术已从传统的PC平台计算

模式发展到嵌入式计算、移动计算、并行计算和服务计算等多种计算

系统并存及融合的计算模式，处理的对象也呈现出网络化、多媒体化、

大数据化和智能化需求的特征，而物联网、移动互联网的快速发展促

进了这一趋势，从而迎来了大数据时代的到来。大数据是继云计算、

物联网之后兴起的又一新兴发展方向，被学术界、工业界乃至政府机

构密切关注和广泛研究。

大数据又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目

前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮

助企业经营决策更积极的目的的资讯。在维克托迈尔舍恩伯格及肯尼

斯库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调

查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。一般说来，大数据具有4V

的特点:Volume（大量），Velocity（高速），Variety（多样），Value

（价值）。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在

于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比

作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工

能力，通过加工实现数据的增值。

二、大数据时代对人才的要求

从广义上讲，大数据人才就是具备大数据处理能力的科学家和工程师。

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目前，国际上开设了大量的数据科学方面的课程、数据科学学位计划

以及数据科学短期培训班。从国际上设置的培养计划来看，大数据人

才应该系统地掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数

据分析、商业分析和自然语言处理等，具有较宽的知识而，具有独立

获取知识的能力，具有较强的实践能力、创新意识和团队合作意识。具

体来说，大数据人才首先应具备获取大数据的能力，例如能根据任务

的具体要求，综合利用各种计算机手段和知识，收集整理海量数据并

加以存储，为支撑相关的决策和行为做好数据准备。其次，应具备分

析大数据的能力，对于经过预处理的各类数据，能够根据具体的需求，

进行选择、转换、加载，采用有效方法和模型对数据进行分析，并形成

分析报告，为实际问题提供决策依据。最后，应具备良好的团队合作

精神，大数据时代下的数据分析任务通常无法依赖个人能力来完成，

需要在团队制度的约束下，与他人一同携手、互相鼓励、分工合作来

实现既定目标，因此具备较强的责任心与团队合作精神也是大数据从

业人员必备的基本条件。

三、大数据人才培养的探索

大数据产业的发展，对大数据人才提出了新的需求，国内各高校在积

极进行大数据学术研究的同时，也开始考虑将大数据相关课程纳入培

养体系，以满足社会对大数据人才的需求。以下结合作者在数据库及

分布式技术系列课程中的教学经验，以及大数据分析与处理方面的实

践经验，探讨大数据系列课程教学内容和实践形式的设置。

在教学内容的设置上，大数据系列课程建议可分为理论教学和技术

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教学两个方面，因为理论是大数据认知的必经途径，也是被广泛认同和

传播的基线;而技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在理论方

面，讲授的理论内容可涵盖如下几点：

（1）大数据概念:大数据概念出现的历史，关于大数据定义的各种流

派以及说明，大数据的四个特征，大数据与云计算、物联网的关系，大

数据与大规模数据、海量数据的差别。这个部分主要突出大数据概念