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一、以“復合型”人才培養為目標創新教學培養模式

應用統計專業學位的設立是為了適應現代統計事業發展對應用統計專門人才的需要而設置的，它的培養目標主要是讓學生掌握扎實的理論基礎和系統的專業知識和技能，具備數據采集、整理、分析和開發的能力，能夠從事統計調查咨詢、數據分析等“應用型”統計專門人才[5]110-111。然而，在大數據環境下實現的數據分析已不再局限于某一類特殊的行業統計分析需要，各行各業的運作發展都越來越依賴于大數據環境的存儲、計算、統計分析與決策。對于多樣化的大數據集，其所涉及的內容和知識結構必然是不同學科的交叉應用。大數據時代的數據分析專業人才的培養目標并不僅僅是傳統的數據收集、整理與分析，而是需要掌握能適應大數據特點的新的研究方法和獨立分析的能力，能很好地融會貫通其他專業的知識內涵，成為真正意義的專業大數據分析人才。然而傳統的統計學人才培養目標和教學模式并不符合社會對大數據分析專業能力的要求。參考和借鑒文獻[6-7]8-9,226提出來的一些建議，筆者探索從以下幾個方面對人才培養目標和教學培養模式進行改革：（一）走出校園，深入社會，挖掘并歸納出社會用人單位對數據分析專業職位技能和能力素質要求，進而制定符合社會需求的人才培養目標，以市場需求為導向更好地指導教學實踐活動。為了更好地為用人單位輸送符合大數據時代需求的專業數據分析人才，嘗試對高年級學生的培養方案設計中考慮以崗位需求為標準靈活調整和制定相應的培養目標和內容。（二）參考國外本科生專業人才培養的先進理念，引入“協作式”培養模式，大力支持大型企業與高校合作或高校與高校合作培養復合型和開發型人才。各個高校、企業可以發揮各自專業特長來實現合作，高校的不同專業之間也應該加強溝通和協作，例如在制定應用統計專業數據分析人才培養方案及實施過程中，可以以統計學科所在的學院為主導，讓計算機學科、經濟、金融及管理學科等相關學院協作參與完成[8-9]60-64。（三）總結教學過程存在的不足，探索新的知識學習和能力培養的創新模式。目前的教學活動主要以老師獨立授課，學生被動接受知識為主的方式，培養過程計劃性強，缺乏彈性，培養的評價也過于單一。在本科生培養中可以引入課程學習、導師指導和科學研究三個階段，考慮采用導師指導與集體培養相結合的方式，一門專業課程的講授不再局限于單個老師完成，在培養方案中考慮主題分組方式，鼓勵授課教師根據自己的專業特點和知識背景共同參與一門課程的教學活動。多名教師協同工作的模式可以取長補短，在大數據分析的實際案例設計及課程內容上都更加貼近實際需求，產生更好的教學效果[6]8-9。

二、基于大數據分析的特點科學構建課程體系

大數據背景下，人們可以通過互聯網、數據庫以及各種通信工具獲得海量數據，人們日常生活、學習和工作的各類事物都可以實現信息化，世界幾乎是由各種信息和數據所構成的。大數據的特點可以歸結為四個V,數量大（Volume）、類型繁多（Variety）、價值密度低（Value）、速度快時效高(Velocity)[6]8-9。大數據的真正意義不在于能提供龐大的數據量，而是對海量的數據進行專業的處理和分析，并從中獲取用戶關注的信息。結合當前互聯網應用中大數據本身的特點，從大數據中挖掘出重要知識并對之深度學習和分析的工具和方法也應與時俱進地發生改變，傳統的統計方法和統計分析工具已無法滿足大數據分析的需要。然而，在大多數高等院校中，統計學專業人才培養的課程體系并沒有考慮社會的實際應用需求，仍然停留在以傳統的統計模型框架為主導的課程體系設置，本科生教育的主要專業課程包括：數學分析、高等概率論與數理統計、應用隨機過程、回歸分析和多元統計分析等[10]248-249，這些課程內容和知識結構還不足以滿足大數據時代對數據分析專業人才知識結構的要求，課程體系設置中缺少能有效整合的數據分析能力培養模塊[11]66-68。因此，有必要針對各類院校師生各自的專業特點和學科基礎，分層次、分階段地展開課程體系改革。（一）參考國內外先進高校大數據分析專業的課程設置，結合本校的師資和專業結構特點采取靈活的策略制定課程計劃，在實施學分制改革的高校中各類學生可以在學業導師指導下實施符合學生自身特點的課程學習方案。（二）以大數據分析人才需求驅動的課程體系改革要考慮市場的行業需求變化、大數據應用中跨學科的特點。素質好的數據分析人員不僅僅要具備專業的數據分析能力，還應該對具體數據中涉及的學科知識有較好的儲備，能將不同行業的專業知識與數據分析緊密關聯起來，實現大數據分析的效用最大化。此外，在充分借鑒國內外大學成功經驗的基礎上，課程設置應該與學生的學術傾向和基礎能力緊密結合，注重基礎課程教育的同時強調文理滲透，同時要兼顧學生的興趣與學習的聯系，在課程體系的設置中需要增設一些多領域、跨學科的選修課程，如經濟學、金融學、保險學、管理學和會計學等。因此，校內跨學科或高校與高校之間聯合培養是實現跨學科課程建設的有效方法之一。（三）科學構建課程體系的主要思路還包括根據大數據時代需求，對專業必修和專業選修課程在課程時間、順序及內容等方面進行改革。專業必修課程重點內容為統計學和計算機科學的交叉部分，在講授統計基礎理論（如多元統計、決策樹、時間序列等）課程基礎上設置大數據案例分析課程，在案例分析過程中讓學生實際操作企業當前應用的大數據計算平臺[6]8-9，從而增強學生大規模分布式計算技能。為提高學生的實際動手和二次開發能力，專業選修課程需更多地開設與數據挖掘及面向數據的編程語言相關的課程，如數據挖掘算法、C++、Java和Python等課程，強化學生的數據挖掘和分析能力。

三、基于協同創新的理念開展實踐教學改革

近幾年，隨著應用型、創新型人才培養目標的提出，學校越來越重視和加強對各類專業人才實踐教學能力的培養，以“數據分析”為方向的專業人才需要運用統計分析軟件對數據進行分析和決策，其實踐教學的重要性更是不言而喻。然而，在大數據被廣泛應用的時代背景下，高等院校中的實踐教學仍然是培養高層次“大數據分析”人才的薄弱環節，實踐教學教材及內容不規范、教學方法單一、軟硬件的更新以及師資儲備等方面都存在著一些問題[12]96-97。例如以模型驅動為主的實踐教學模式已不適應大數據時代的要求，大數據時代數據是海量且復雜的，用簡單的SPSS、Eviews為主的軟件教學已無法處理大數據[5]110-111。因此，學習其他知名高校構建的協同創新的理念，結合財經類院校的統計學科及人才培養的特點，開展實踐教學改革[13]248-249。對“數據分析”專業人才實踐教學改革，筆者的建議如下：（一）根據協同創新理念，解決實踐教學環節存在的實驗教材（教學內容）缺乏實用性的問題，一方面可以參考企業對數據分析師、調查分析師資格認證相關培訓教材，開發實用性強的《數據分析》實踐教材，另一方面學校可以和企業或其他高校定期舉辦交流座談會，面向企業需求甄選實踐教學內容。（二）高素質的師資隊伍對人才的培養無疑起著至關重要的作用，在提高指導教師理論和實踐能力方面，借鑒協同創新聯合培養的模式可以有效充分地利用企業、學校的各方面師資資源。例如北京大學、中國科學院、中國人民大學、中央財經大學、首都經濟貿易大學5所高校已經與政府部門和產業界簽署了聯合培養大數據分析應用人才的合作協議[14]。廣東財經大學也可以參照類似聯合培養的做法，和廣東其他高校、政府和企業合作。一方面企業或政府可以利用自身的資源為高校提供人才培養實習基地，并且引薦相關的技術人員聘為校外實習導師，指導學生在實習實踐中建立以問題為導向，以項目為牽引的運作機制，讓學生能夠理論聯系實際，切身體會數據分析的商業操作體系。另一方面，由于高校的專業教師缺乏社會實踐的機會和經驗，高校應該制定政策鼓勵并推薦相關專業教師走出學校、走進企業，密切與企業合作交流，從而更進一步地提高教師對復合型專業學位人才培養的能力[15]29-32。（三）為了激發學生的學習熱情，減少對實踐操作的畏難情緒，實驗課程的教學方法也需要探索創新性實踐教育模式。教學過程可以考慮靈活的制定團隊教學計劃、案例實戰分析、模擬實訓等多樣化的方式，減少單一的課堂內容講授，在理論和實踐教學環節中積極調動學生的主觀能動性，提供更真實的企業大數據應用環境，并以學生為主完成實際案例分析。此外，基于不同的授課對象的特點，老師在教學過程中也要適當考慮學生的興趣和需求，隨時調整實驗教學策略[9]。

大數據時代，人類的工作和生活都與大數據息息相關，各類行業的發展也和大數據中的海量信息密切相關，數據及其分析將成為決策唯一的依據。因此，各行各業都將需要擁有大數據分析能力的統計學專業人才。各類高等院校作為人才培養的重要載體，更是承載了培養能適應大數據環境下數據分析專業人才的重要使命。文章從完善人才培養的目標出發，總結和分析了傳統的統計學及數據分析人才培養在大數據環境下存在的問題，并基于大數據的特點提出了課程體系和內容的改革思考，并在此基礎上提出了面向大數據分析的課程實驗教學方法，探討如何提高本科生理論與實踐結合的綜合能力，為大數據時代下數據分析專業人才培養改革提供新的思路和參考。

作者:溫雅敏 龔征 單位:廣東財經大學 華南師范大學