李克强总理在2015年政府工作报告中指出：将推进教育信息化纳入国家“互联网+行动计划”，启动国家“互联网+教育行动计划”。同时我国实施一系列“新工科”、“促进大数据发展”等重大战略。在国家大数据发展战略背景下，如何培养出符合国家和社会需求的大数据专业人才？是当下应用型本科院校面前的一道难题。
随着“新工科”、“工业4.0”概念的提出，探索工科专业改造升级，如何培养出掌握大数据技术并具有创新创业能力的人才，通向未来的道路就是国家大数据战略，是推进教育改革的战略选择。我们必须找到一条适合应用型本科院校迅速推广，释放初心，摒弃传统的教学模式，找到培养大数据人才的有效途径。本文顺应了社会对大数据人才的需求。针对计算机科学与技术专业向大数据方向升级进行了全面改造。具体意义如下：
1.由面向学科培养人才转变为面向社会需求培养人才。
2.由教学为中心转变为以学生为中心。
3.人才培养从CBE（Competence based-Education）走向OBE（Outcomes based-Education）。
4.融入创新创业理念
1 研究假设
本文以数据科学与大数据技术专业人才培养全过程、结合创新人才教育为方向引领，主要以大数据人才培养模式、课程体系改革为切入点，有效的提高大数据专业学生专业素养、科学素质，提出相应改革策略及方法，探索新工科专业升级改造进行深入的研究。
首先，在调研及实践的基础上，根据企业对大数据人才的不同层次需求，以应用型数据挖掘工程师、大数据开发工程师、大数据系统运维工程师为培养目标，培养具备扎实的数学与计算机科学基础、具备统计与优化的数据分析与建模能力、具备专业化行业知识的数据应用解决方案设计能力、具备“新工科”素质能力的创新创业型人才，使其未来能够立足不同行业，从事数据分析与管理决策等工作；
其次，紧跟教学模式改革，既研究线下课堂（传统课堂）融入创新创业元素，更多研究创新创业教育在线上课堂（MOOC+SPOC）中的渗透；
最后，充分发挥信息技术特点，利用互联网、移动终端平台实现多学科交叉的大数据人才体系。
2 研究内容结构
研究内容结构如图1所示：
3 研究技术路线
根据上述研究内容，结合实际，确定本文的研究思路如图2所示：
图1 研究内容结构图 图2 研究技术路线图
4 研究实施
在调研及实践的基础上，数据科学与大数据技术专业建设与人才培养方案基本成型，该方案主要包括课程建设、师资培养、教学环境建设、企业实训实习、实验室建设、科研项目、人才评估中心、人才输出等八部分内容，基本覆盖了计划建设大数据专业的高校的需求。高校可结合自身的具体情况和相关需求，参考本方案的全部或部分内容并动态进行组合来实施大数据专业建设与人才培养。大数据专业建设与人才培养方案总体布局如图3所示。
图3 大数据专业建设与人才培养方案总体布局
4.1 课程建设
根据企业对大数据人才的不同层次需求，以应用型大数据工程师和研究型大数据分析师为培养目标，培养具备扎实的数学与计算机科学基础、具备统计与优化的数据分析与建模能力、具备专业化行业知识的数据应用解决方案设计能力、具备“新工科”素质能力的创新创业型人才，使其未来能够立足不同行业，从事数据分析与管理决策等工作。
课程体系包括通识教育课程、专业基础课程、专业核心课程、专业实践课程、素质教育拓展课程、创新创业课程。数据科学与大数据技术专业人才培养方案课程拓扑结构图，如图4所示。
图4 课程拓扑图
通识教育模块：主要围绕学院提出“为社会培养更多有教养、有一技之长、快乐公民”的使命设置相关课程及内容，融入行业认知、行业动态、行业发展趋势等。强化新工科人才的社会责任感和工程领导力。注重培养学生的家国情怀、国际视野、法治意识、生态意识和工程伦理意识等。
专业模块：围绕“大数据分析师”、“大数据开发工程师”、“大数据系统运维工程师”，这三个主要岗位方向构建教学项目，将教学项目融入到课程教学体系中。
素质教育拓展模块：新一代信息技术产业的发展急需网络安全、机器人专业人才，结合专业特点及专业交叉相关需要，我们开设单片机原理及应用和基于网络的智能控制专业辅修模块，扩展学生的专业领域知识。学生可以根据自己的兴趣进行选择。
创新创业模块：把创新创业教育融入人才培养全过程，着力培养学生的创新精神、创业意识和创新创业能力。
4.2 师资培养
师资培训的内容与课程建设体系的课程相关联，包括专业通识、核心课程、特色课程和实验实训等，并对教师进行新工科教学教法改革和创新培训，提升传统的教学模式、教学方法，让教学内容和方式更加智能化和高效化，把教师从简单、机械繁琐的“教学”工作中解放出来，从而能投入更多的时间和精力，创新理论知识和工程实践相结合的教育内容、改革教学方法，专注“育人”，从而使得学生将来的潜力和能力不落后于时代的发展。
针对大数据师资培训的不同需求，开展定期与不定期的师资培训班，形式包括在线培训、研习班培训、系列培训、高端培训等多种组合。
4.3 教学环境
教学环境建设包括基础实验环境建设和大数据综合应用实训环境建设。以云平台架构为基础，以虚拟机形式为用户提供大数据实验环境，适合高校高并发实验开展的模式。大数据实训平台系统为学生提供了从大数据环境搭建到数据处理的整个流程，确保支撑大数据专业人才培养的各个阶段课程实验内容的开展。教学环境建设方案如图5所示。
图5 教学环境建设方案
4.4 企业实训实习
实习实训是高校实践教学的重要环节之一，实习实训基地是开展实践教学、培养学生实践能力和创新精神的重要场所。学生通过在学校实训或去企业实习等机会进行锻炼，提升了学生的实践动手能力，未来更加契合企业的实际需求，也帮助企业完成了人才引进。企业实训实习课程体系建设立足学校、学生、企业实际，从实际项目出发，由校方培养公共基础课和专业基础课，企业完成专业技能教育、就业技能教育和实践创新教育。具体方式可由企业安排技术专家来学校开展实训，或者学生统一去企业实习。企业实训实习方案如表1所示。
表1 企业实训实习方案
4.5 实验室建设
大数据教学实验室建设始终贯穿以学生为本的理念，以培养创新人才为核心，以促进学生知识、能力、素质协调发展为指导，以提高教学质量为目的，深化实验教学体系、教学内容以及教学方法等方面的改革，提高实验教学质量和管理水平。实验室具备齐全的实验设备、先进的实验水平和规范的管理体制，实现实验室完全开放、实验室有效配合教学相关内容，切实为学术动手锻炼提供条件支撑，并将实验教学与科研成果转化有机结合、现场实验与线上仿真实验虚实结合、实验室与企业紧密联合。
大数据实验室提供行业典型项目案例及行业数据，涉及诸如互联网、运营商、金融、电子商务、政府等多个领域，提供完整的端到端业务流程演示与上机操作训练，让学生真正了解大数据行业背景以及企业实施技术需求。
4.6 科研项目
在当前科技革命和产业变革不断加速，新技术、新模式、新业态不断涌现的现状下，传统的教育方式无法向学生输出学术界、工业界的最新问题，以及解决问题的必要背景知识储备和一手技术资料。这迫切需要培养造就能够适应新形势、新需求、新变化的优秀科研人才。科研项目方案从科研项目立项建议、科研项目辅导、企业委托项目三个主要方面，给出新工科背景下的科研解决方案，充分整合高等院校、科研院所和行业企业的力量，打造产学研深度融合的科研环境。
将科研项目纳入大数据专业与人才培养建设方案，一方面可以为学生参与国家、省市科研项目，给出解决方案，提高学生的科研动手能力，并提高人才培训课程或实训基地的技术品牌影响力；另一方面，也可以与合作企业构建更加紧密的合作渠道和合作通路，成为企业研究型项目人才需求与学生科研实践之间的桥梁。
4.7 人才输出
根据大数据人才培养目标，将人才分为应用型、研究型两类。根据不同企业的诉求，输出应用型、研究型大数据人才。通过4大技能3个维度19项标签对大数据人才进行量化分析，利用量化分析结果，帮助企业自动匹配与所需岗位相似度高的大数据人才。
结论：经过研究与实践，有效地完善了人才培养方案，构建了基于大数据方向的计算机科学与技术专业的课程体系。经过人才培养方案的不断改进和实践，大数据背景下传统专业的改造升级，既保留原有专业特色，又适应新一代信息技术对人才的需求，进行合理的专业转向。产业需求带动人才培养，全程工作任务导向的项目式教学理念，创新教育改革，走校企深度合作、产学结合、协同育人之路。
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