大数据时代我们需要什么样人才？该如何培养？

在技术发展催生下的新兴学科“数据科学与大数据技术”，该怎样培养大数据人才？培养什么样的人才？该如何处理定制与创新引领、交叉融合与专业建设的关系？



当前大数据领域人才培养所面临的主要问题表象

随着计算机科学领域的迅速发展和广泛应用，尤其是近几年来，随着云计算、物联网、移动计算、大数据、智慧城市等技术、领域的迅速发展，掌握大数据技术的人才需求数量急剧增长速度更是惊人。然而，现实是，用人单位找不到满意的就业者，离校毕业生找不到满意的岗位。

近几年，山西医科大学医学信息技术教研室主任于琦一直从事医学大数据挖掘方面的研究。在他看来，大数据人才应系统掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析和自然语言处理等。

具体来说，大数据人才首先应具备获取大数据的能力，例如能根据任务要求，综合利用各种计算机技术和知识，收集、整理海量数据并加以存储，为支撑相关决策和行为做好数据准备。其次，应具备分析大数据的能力，能根据具体需求，采用有效方法和模型分析数据，并形成报告，为实际问题提供决策依据。最后，还应具备良好的团队合作精神。大数据时代的数据分析任务，多数需要与他人合作实现既定目标。



目前，社会急需大量既懂统计与数学，又懂计算机，并与业界充分融合的大数据专业人才，包括数据工程师、数据分析师，更缺引领学科发展的数据科学家。为了提供更好、更持久的大数据处理与分析技术和方法，必须要有一个强大的数据科学学科做坚实后盾。如果没有数据科学学科的核心理论做支撑，大数据难免会泡沫化，也必然会损害国家的大数据发展战略。

如果学生们缺乏多产业的了解，不仅会导致他们在工作中的沟通困难，还很难发挥自身专业技能。人才培养需要理论教学与实践练习相结合，而目前针对大学生培养的大数据实践基地较少，不利于对学生大数据思维和实践应用能力的培养。

加强与社会、相关企业的合作势在必行。大数据专业有很强的时代性，也有较为强烈的社会需求。因此，它们要发展、成长、培养人才，离不开社会的支持。

建议从企业和相关政府部门或研究机构引进大数据领域的兼职教师，不仅让学生们在学校也能获取专业领域最前沿的动态和信息，更能得到最权威专业的学术指导。

国内外大数据技术发展迅猛，相应的高科技产品日新月异，政府和学校也应增加投入，引进相应的技术设备，为满足学生更好学习，更好实践提供硬件保障。