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　　2016年2月，教育部公布新增的“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)，北京大學(xué)、對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)、中南大學(xué)成為第一批獲批高校。時隔一年，2017年3月，教育部公布第二批“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)獲批的32所高校。到此為止，我國已有35所高校獲批該專業(yè)。
　　第二批32所獲批高校名單如下：
　　1 中國人民大學(xué)
　　2 北京郵電大學(xué)
　　3 復(fù)旦大學(xué)
　　4 華東師范大學(xué)
　　5 電子科技大學(xué)
　　6 北京信息科技大學(xué)
　　7 中北大學(xué)
　　8 晉中學(xué)院
　　9 長春理工大學(xué)
　　10 上海工程技術(shù)大學(xué)
　　11 上海紐約大學(xué)
　　12 浙江財經(jīng)大學(xué)
　　13 宿州學(xué)院
　　14 福建工程學(xué)院
　　15 黃河科技學(xué)院
　　16 湖北經(jīng)濟學(xué)院
　　17 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院
　　18 廣東白云學(xué)院
　　19 北京師范大學(xué)-香港浸會大學(xué)聯(lián)合國際學(xué)院
　　20 廣西科技大學(xué)
　　21 重慶理工大學(xué)
　　22 成都東軟學(xué)院
　　23 電子科技大學(xué)成都學(xué)院
　　24 貴州大學(xué)
　　25 貴州師范大學(xué)
　　26 安順學(xué)院
　　27 貴州商學(xué)院
　　28 貴州理工學(xué)院
　　29 昆明理工大學(xué)
　　30 云南師范大學(xué)
　　31 云南財經(jīng)大學(xué)
　　32 寧夏理工學(xué)院
　　第一批3所，第二批32所，全國高校紛紛響應(yīng)，都在積極申報，而且這完全符合國家推動大數(shù)據(jù)發(fā)展的政策，下一批估計會有幾百所獲批。那么，各大高校應(yīng)該怎么建設(shè)大數(shù)據(jù)專業(yè)，才能不至于掉隊呢?
　　首先需要明確大數(shù)據(jù)專業(yè)需要培養(yǎng)什么樣的人才。
　　“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)(專業(yè)代碼080910T)強調(diào)培養(yǎng)具有多學(xué)科交叉能力的大數(shù)據(jù)人才。該專業(yè)人才一般需要培養(yǎng)以下專業(yè)能力：一是理論性的，主要是對數(shù)據(jù)科學(xué)中模型的理解和運用;二是實踐性的，主要是處理實際數(shù)據(jù)的能力;三是應(yīng)用性的，主要是利用大數(shù)據(jù)的方法解決具體行業(yè)應(yīng)用問題的能力。
　　理論是基礎(chǔ)，實踐是工具，而應(yīng)用則是目標與核心競爭力，一名合格的大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)生應(yīng)該具有讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的能力。
　　其中，理論素養(yǎng)的培養(yǎng)需要通過經(jīng)典的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)課程，比如描述統(tǒng)計(含數(shù)據(jù)可視化)、回歸分析、多元統(tǒng)計、機器學(xué)習(含深度學(xué)習)、時間序列、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、運籌優(yōu)化等，根據(jù)各學(xué)校的不同定位，以應(yīng)用為導(dǎo)向，相應(yīng)地開設(shè)基礎(chǔ)課程、核心課程或者選修課程。
　　實踐方面，則需要以下幾個方面的鞏固提高。第一、要強化SQL的訓(xùn)練，這是在企業(yè)環(huán)境中，同數(shù)據(jù)庫基本的交互。第二、要強化R和Python的訓(xùn)練。就R而言，幾乎所有最新的統(tǒng)計方法，都能找到相應(yīng)的package，是小樣本學(xué)習訓(xùn)練的不二之選;而在實際的數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中，Python則是被用得多的編程語言。第三、并行計算能力的提升，主要針對兩種常見的技術(shù)框架：Hadoop和Spark。
　　最后，無論理論和實踐功課做得多足，沒有一個真實的應(yīng)用場景，都無法產(chǎn)生價值，所以還需要產(chǎn)業(yè)實踐。比如，大數(shù)據(jù)與金融學(xué)結(jié)合催生出金融科技方向，帶來了征信、風控、自動化交易、機器人投資顧問等分支;數(shù)據(jù)挖掘與生物學(xué)結(jié)合產(chǎn)生了計算生物學(xué)方向……而這些大數(shù)據(jù)應(yīng)用都需要深入企業(yè)真實項目和案例的實戰(zhàn)。
　　社會對大數(shù)據(jù)人才的需求是多層次的，大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)也應(yīng)該有區(qū)別有重點。如果說碩士層次注重職業(yè)發(fā)展的廣度和綜合運用能力，本科注重扎實的學(xué)科基礎(chǔ)和工程實踐能力，而?？苽?cè)重具體的崗位的技術(shù)運用能力。
　　比如，高職高專學(xué)校怎么建設(shè)大數(shù)據(jù)專業(yè)呢?從事數(shù)據(jù)挖掘的人都知道，數(shù)據(jù)挖掘的80%工作量都在數(shù)據(jù)清洗準備。這個工作又繁瑣，又消耗大量的人力，但是對技能水平要求并沒有那么高，那么高職高專學(xué)校正好可以培養(yǎng)大量大數(shù)據(jù)準備人才。
　　任何專業(yè)人才的培養(yǎng)，任何一個學(xué)科的發(fā)展壯大，都離不開完整的教學(xué)體系、貼合的教學(xué)內(nèi)容