财经院校数据科学与大数据技术专业建设探索

朱丽娜 张作昌

摘 要：数据科学与大数据技术是一门新兴的热门专业，以数据，特别是大数据为研究对象，以统计学、计算机科学以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集、预处理、数据管理及数据计算等为研究内容，其目标是培养具有多学科交叉能力的大数据人才。本文结合财经院校的优势学科，确定专业定位，设置课程体系，建设师资队伍，与校企合作育人，探索数据科学与大数据技术专业的建设方案。

关键词：新工科;数据科学与大数据技术;专业建设

一、大数据人才需求

大数据技术是信息化发展的新阶段。随着信息技术和人类生产、管理、交易、学习以及生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。数据科学随之崛起成为一门独立的学科，在学术与应用领域均受到广泛的关注[1]。在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。2017年1月17日工信部发布《大数据产业发展规划（2016-2020年）》指出：鼓励高校探索建立培养大数据领域专业型人才和跨界复合型人才机制，支持高校与企业联合建立实习培训机制，加强大数据人才职业实践技能培养。党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，习近平总书记在政治局集体学习中深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。

我国大数据行业的技术应用尚处于探索发展阶段，人才培养和培训体系相对滞后，大批产业发展所需的专业人才严重短缺。全球著名的管理咨询公司麦肯锡在《大数据》报告中指出，大数据人才短缺将严重制约大数据行业发展，尤其是统计和机器学习方面的专业人才以及懂得如何运用大数据来运营企业管理和分析的人才。2017年7月15日，数联寻英发布首份《大数据人才报告》，报告显示，目前全国大数据人才仅有46万，未来3-5年大数据人才的缺口将高达150万之多;在大数据技术相关岗位中，数据分析师是核心人才，是组织架构中负责关键的岗位，专职的数据分析师的主要职责是围绕业务分析数据，参与业务运营和决策，建立面向业务的模型。在数据驱动的未来，数据分析将成为员工最基本的职业技能，大数据人才市场势必会越来越大。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性大数据分析人才缺口将达到1400万。

二、大数据专业建设

数据科学与大数据技术专业是教育部为落实构建《促进大数据发展行动纲要》于2016年批准设立的新工科专业，可授予“工学”或“理学”学位，是一门具有明显跨学科特色的交叉专业，统计学、数学、计算机科学，以及领域应用是其密不可分的组成部分。2016年有3所高校获批，2017年有32所高校获批，2018年有248所高校250个专业点获批（其中厦门大学与上海财经大学均同时获批“工学”和“理学”两个点），2019年又有196所高校获批。截止目前，已有接近500所学校开设数据科学与大数据技术专业。

数据科学与大数据技术专业是以大数据为研究对象，以从数据中获取知识和智慧为主要目的，以统计学、计算机科学、可视化及专业领域知识为理论基础，以数据采集与预处理、数据存储、数据分析及数据计算为研究内容的一门交叉学科，其专业培养目标强调培养学生的实践应用能力和创新能力[2]。一般从“科学”（数学、统计学、数据数学）、“技术”（计算机科学与大数据技术）和“应用与实务”三个基本方面构建数据科学与大数据技术专业的主干课程体系[3]。

由于大数据专业人才的类型很多，岗位需求涵盖面广泛，所以不同的高校结合自身的特点会有不同的专业建设定位。以广西财经学院为例，学校的优势学科包括会计学、财政学、金融学、数量经济学、区域经济学、统计学等。结合学校的财经背景，我们的专业建设方案以计算机技术和数学理论为基础，突出对金融数据的统计分析和智能化分析，授予“理学”学位。在课程体系设置方面，数据科学与大数据技术专业的专业基础课程分为计算机基础和数学基础两部分，专业选修课程既包括针对结构化传统金融数据的统计分析，又包括针对大数据时代非结构化新型数据的智能化分析。具体来说，计算机基础相关课程包括“数据科学导论”、“程序设计基础”、“数据结构”、“数据库原理与应用”、“數据挖掘与分析”、“算法分析与设计”、“软件工程”等，数学基础相关课程包括“数学分析”、“运筹学”、“离散数学”、“常微积分方程”、“多元统计分析”、“数学建模”、“数值分析”等，专业选修课包括“R语言建模”、“SPSS数据分析”等传统的统计分析方法，又包括“Python及在财经大数据分析与应用”、“人工智能”、“机器学习”等新型的智能化分析方法。此外，课程体系中还包括专业实验和综合实训环节，我们以小组为单位、以项目为基础锻炼学生设计程序、处理分析大数据的综合能力。在师资建设方面，我们以课程为单位初步组建本专业的教学团队，鼓励教师通过在线学习、参加短期培训、访学或去企业挂职锻炼，提升其专业理论素养和实践指导能力;鼓励教师考取相关的职业资格证书，提高“双师型”专业教师的比例[4]。在校企合作方面，我们积极探索、主动改革，本专业所属的二级学院与广西财政厅联合共建东盟数据中心，在相关领域共同开展各种大数据综合运用的研究，主要合作领域包括：大数据应用研究、数据收集及统计、专业人才培养、学生实习基地等。另外，我们还与多家上市企业保持着紧密的产学研合作，聘请企业的工程师承担部分实训课程，并担任学生的校外实习导师。

数据科学与大数据专业的课程体系建设尚处于探索阶段，需要进一步研究厘清上述课程之间的衔接关系、具体讲授内容、知识点深浅程度、授课方式等具体的课程建设内容，最好能新编制系列教材，解决当前数据科学领域中没有成套成体系教材、教师无法正常开课的重大教学问题[5]。

三、结束语

作为地方财经类院校的新增本科专业，我们将立足广西地方经济与社会发展的数字化需要，结合学校的优势资源进行科学定位、强化特色，培养能在金融、商业、互联网等行业从事大数据处理、分析、预测和运维的高素质复合应用型人才，为广西地方经济与社会发展提供大数据人才保障。

参考文献

[1] 李国杰，陈学旗. 大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J]. 中国科学院院刊，2012（06）： 647-657.

[2] 王艳丽，张敏，尤国强. 新工科背景下数据科学与大数据技术专业建设初探[J]. 陕西教育（高教），2020（02）： 44-45.

[3] 贺文武，刘国买. 数据科学与大数据技术专业核心课程建设的探索与研究[J]. 教育评论，2017（11）： 31-35.

[4] 汪中，施培蓓. 数据科学与大数据技术专业建设研究[J]. 安庆师范大学学报（自然科学版），2019，25（1）： 117-120.

[5] 阮敬. 如何培养“一体三新”的数据科学与大数据技术人才[J]. 中国统计. 2020（02）： 24-25.

基金项目：广西高等教育本科教学改革工程项目（2018JGB291）

作者简介：朱丽娜（1981—），女，安徽淮北人，博士，教授，研究方向为数据挖掘、网络安全。Email：zhulina81@163.com