湖北省大数据产业发展及人才培养研究<sup>*</s(4)

2.1 尚未建立成熟的人才培养体系

我国大数据从出现到广泛应用历时较短，人才发展速度无法赶上正在高速发展的大数据市场，人才缺口日益加大，而同时我国的大数据专业教育目前还处于起步阶段，人才培养模式还有待进一步优化。目前国内高等教育与大数据市场需求脱节严重，而国内大数据培训课程分类繁多，但往往是针对具体就业岗位进行的碎片化培训，只能掌握某项工具或技能，而不能从整体上把握业务，欠缺行业洞察力和优化能力。同时目前多数的大数据培训课程设置存在严重的方向偏移，片面的大数据底层平台技术架构的人才培养，是大数据人才培养的一个误区。

2.2 人才供需结构不平衡

目前湖北省大数据产业人才供需结构不均衡现象较为突出，主要包括岗位供需不均衡、地域供需不均衡。短期内大数据领域高端人才仍然会呈现出供不应求的现象，在高端人才稀缺的现实情况下，企业多选择从海外和传统行业挖掘跨界人才，但仍然无法满足国内市场的大量需求。

2.3 大数据产业人才吸引力不足

从各地人才流动情况看，信息化基础好、占据数据资源优势或产业政策扶持力度较大的地区是当前大数据人才流向的主要目的地，而湖北地区为代表的中部和东北地区的人才流出意向较为明显。从2017年国家信息中心统计报告来看，湖北省投资热度、产业发展与网民信心这3个指标在全国相对落后，产业吸引力和影响力不足，不利于产业高端人才的引进和长期发展。

3 完善大数据产业应用型人才体系建议

当前，“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的时代特征愈发鲜明，具备数据思维与数据分析能力，并且同时拥有特定行业领域专业知识的人才储备将成为国家大数据战略布局的重中之重。2015年9月，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》提出要加大专业人才培养力度，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。

3.1 高等教育专业调整优化，构建大数据人才培养体系

大数据人才培养需要分层设计，阶梯发展。从纵向看，大数据技术具有层次性，要在高校研究生、本科、高职层次新增加大数据与人工智能相关专业的开设，社会培训机构则必须加强引导，杜绝碎片化技能培养，强化与行业领域的紧密结合，用行业真实项目案例和数据进行实践教学；从横向看，大数据技术具有极强的兼容性，能与其他学科结合起来达成更多的创新成果，高校现有的工科、理科和商科类专业必须深挖专业内涵，整合现代智能技术与手段，培养具备特定领域知识、数据思维和数据分析处理能力的现代复合型人才。

目前，全国各类普通本科高校和高职院校已陆续开始申报“数据科学与大数据技术”专业。在2017年3月教育部公布的高校新增本科专业名单中，共有35所获批。通过教育部公示的信息，2017年申请“数据科学与大数据技术”专业的院校达到263所，湖北地区高校共11所。该专业强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才，要利用大数据的方法解决具体行业应用问题。针对大数据产业需求，需要重点培养3大方向：大数据平台架构工程师、数据科学家(机器学习和AI算法工程师)和数据分析师(面向行业的数据研究和解读，具备一定的领域知识并能实现数据的商业意义)，特别是后两类需求量极大。

3.2 优化地方人才引进，重视行业吸引力

虽然湖北地区高等教育基础和创新创业氛围较好，目前大数据人才供给充分，但京津冀、长三角与珠三角地区，甚至包括成渝地区、贵州与中部的河南、湖南等省，在大数据产业扶持政策、人才引进政策和强化媒体宣传的基础上，不断增加对人才的吸引力。2017年的武汉市政府“留住百万大学生”的落户新政，为武汉市集聚人才资源，但围绕大数据产业的高端人才引进，还需要在产业吸引力上下工夫，具体在产业集聚水平和产业公共服务质量、大数据创新创业企业投融资支持、强化媒体宣传力度，这样才能增强高端人才信心。需要积极开展大数据产业的学术交流与国际合作，扩大国内外影响力。同时加强海外高层次大数据人才和领军团队的引进，不断完善面向海外和一线城市高端人才的引进落户政策与配套措施，让高端人才安心。

3.3 大力推进政府、企业、高校与社会机构合作

充分发挥湖北科教大省的资源优势，通过政府引导牵线，实现广泛的大数据产业校企合作，共创产教融合生态圈。高校在应用型转型过程中需要更多资源，企业的加入能够帮助高校在转型过程中定位更加精准，效率进一步提升。校企合作有两方面的优势：①大数据技能训练的对象，即大量的数据，只有企业才具备；②在企业的支持下，学校通过针对性的实践训练来培养学生的大数据处理技能。通过联合办学、联合制定人才培养方案、合作开发课程与教学内容、设置实训项目、教学管理和共建“双师”结构教学团队等形式展开。

文章来源：《湖北农机化》 网址: http://www.hbnjhzz.cn/qikandaodu/2020/0828/440.html