近年来，得益于全球各国家和地区对大数据产业的政策扶持以及数字经济的蓬勃发展，大数据市场在全球范围内展现出了迅猛的增长态势。国家层面相继出台了诸如《“数据要素 ×” 三年行动计划（2024—2026 年）》《数字中国建设整体布局规划》等一系列扶持政策，旨在激发大数据产业的创新活力，推动数据资源的开放共享与广泛应用。
在此背景下，数据科学与大数据技术专业于2016年适时诞生，该专业隶属于工学门类下的计算机类。相较于传统的计算机科学或信息管理专业，数据科学与大数据技术专业更加注重数据的深度挖掘、智能分析及创新应用，强调理论知识与实践操作的紧密结合。该专业课程体系丰富，涵盖了大数据处理、机器学习、数据挖掘、数据可视化等核心模块，并深度融合了人工智能、区块链、深度学习等前沿技术，构建了一个独具大数据特色的专业体系。
伴随大数据技术的持续成熟以及应用范畴的持续拓宽，数据科学与大数据技术专业的毕业生不仅能够在互联网、计算机等科技领域大显身手，还能于金融、医疗、教育、电商、物流等诸多行业寻觅到契合自身的发展路径。同时，大数据技术的不断创新与升级，也进一步拓宽了该专业的研究领域，为学生们提供了更为广阔的学术研究与创新实践平台。
然而，随着产业发展的不断升级和新质生产力的快速发展，产业用人需求也在快速变化，这对高校的人才培养模式提出了新的挑战与要求。
现状分析
01产业发展迅猛，市场需求激增，但人才供给匹配不足
随着大数据技术在互联网、计算机、金融、医疗、制造、政务等行业的深度渗透，市场对数据科学与大数据技术专业人才的需求呈现出爆发式增长。《国家职业分类大典（2022年版）》中新增的数字职业，如数据分析工程师、数据处理工程技术人员、商务数据分析师、算法工程师等，其市场需求增幅高达20-35%，远超传统职业。然而，尽管市场需求旺盛，数据科学与大数据技术专业人才的供给却未能满足市场需求，侧面反映出人才供给与产业需求衔接匹配度不足。
02跨学科融合加深，但培养模式转型面临困境
数据科学与大数据技术专业是一个高度跨学科的领域，它融合了数学、统计学、计算机科学等多学科的知识体系。这种跨学科的特点要求人才培养必须兼顾理论性、实践性和应用性三个维度。然而，许多高校在专业建设中遇到了诸多难题：课程体系设置难以全面覆盖所有相关领域，实践资源匮乏，与产业发展脱节等。这些问题不仅影响了学生的全面发展，也制约了数据科学与大数据技术专业核心竞争力的提升。因此，创新人才培养模式，完善课程体系设计，成为该专业发展的当务之急。
03实践与应用导向鲜明，但教育与产业融合仍需深化
数据科学与大数据技术专业是一门高度实践导向的学科，它要求学生能够将理论知识与实际问题解决相结合，具备在真实业务场景中应用大数据技术的能力。然而，当前许多高校在培养模式上仍存在与产业需求脱节的问题，导致学生缺乏必要的实践经验和商业认知能力。因此，高校需要通过校企协同、高水平实践教学中心建设等手段，推动教育与产业的深度融合。同时，围绕典型岗位能力构建职业规范，明确学生应掌握的核心技能及其在具体业务中的应用场景，以提升师生的数字素养和商业认知能力。
美林数据解决方案
方案思路
01、以胜任产业实战为目标，培育全栈大数据技术人才
聚焦区域数字经济发展需求，构建服务产业的大数据研究型、技术型人才培养体系。通过贴合产业实战环境的教学设计，强化学生知识掌握、问题分析、方案设计与开发能力，逐步培养全栈大数据技术人才。同时，为高校提供智库支持和运营保障，助力建设具有区域特性和学科特色的大数据实践教学与应用实训中心，为学生未来职业发展奠定坚实基础。
02、以产教融合平台为支撑，强化大数据工程应用能力
搭建以大数据基础环境为核心的大数据应用能力成长平台，覆盖通识课程、核心课程、方向课程及综合实训课程的全链条教学需求。通过实践教学，全面提升师生在数据采集、存储、预处理、分析、建模与可视化等环节的能力。平台支持多领域应用，包括经济、金融、交通和医疗等，为学生提供从理论学习到实战演练的全流程支持，培养能够适应多场景应用的大数据技术人才。
03、以校企资源合作为链接，推动区域人才高质量发展
基于校企协同构建产业资源链接机制，推动教学创新与产业实践相融合。通过共建实验室、联合科研、竞赛支持等方式，为学生提供项目实训机会，帮助其熟悉真实业务场景。同时，围绕师资培训、技能认证、产业对接等专项服务，为高校建立一站式产教融合解决方案，培养符合区域经济需求的高素质数智人才，并在同类学校中形成示范效应。
课程体系
以数字产业化和产业数字化转型需求人才胜任力模型为导向，美林数据构建以大数据技术与应用能力为本位、以岗位技能为主线、以项目任务为主体的模块化课程体系。建设满足大数据课程实践、专业技能训练、项目集中实训、应用创新和生产实习的多模式实验平台，支撑数据科学与大数据技术专业的基础课、核心课、拓展课、实践课程、集中实训课的教学需求。
能力支撑
01、特色人才培养方案共建
针对高校数据科学与大数据技术专业在人才培养中面临的目标不清晰、实践不足等问题，美林数据充分发挥自身在大数据行业的产教融合生态优势，为高校量身定制个性化的人才培养方案。方案紧密结合产业发展趋势与企业用人需求，同时兼顾高校办学宗旨和学科特色。通过优化课程体系、加强实践教学、提升师资能力，构建完善的人才培养质量保障体系，全面提升学生的专业能力和就业竞争力。
02、行业实战数据支撑
为解决高校实践教学中数据资源不足的难题，美林数据提供基于真实业务场景的脱敏数据集，涵盖金融、电商、教育、政务等多个领域。这些数据源于企业真实项目，通过实践验证后提供给高校，确保数据的真实性与应用性。学生可基于这些数据完成实验课程、实训项目和竞赛演练，在接近真实的业务环境中提升实战能力和创新能力。
03、多学科交叉教学资源中心
数据科学与大数据技术专业作为典型的交叉学科，要求学生掌握数学、统计学、计算机科学等多领域知识。美林数据设计了覆盖理论、技术与应用的系统化课程资源，结合《大数据从业人员能力要求》等行业标准，构建从基础知识到行业应用的完整教学链条，系统培养能够胜任“数据管理与应用”全流程工作的复合型人才，为高校教学提供全面支持。
04、产业应用实践教学
美林数据数据科学与大数据技术实验平台以实践能力培养为核心，搭建了基于元子实验、基础实验、应用实训、项目实战和创新应用的分层教学体系。通过编程开发实训、低代码开发实训和混合式交互开发实训等模块，学生能够逐步掌握从理论知识到实际应用的完整技能链。同时，结合实时学习成果反馈机制，帮助学生发现不足，强化总结反思，全面提升其专业能力与岗位适应能力。
05、校企协同深化专业建设保障
在建设大数据实践教学中心的基础上，美林数据提供认知实习、竞赛支持、师资培训等一系列赋能服务，打造校企共建、共管、共享、共赢的合作模式。通过师资互动、基地共建和技能认证等方式，形成长效的数智人才培养机制，帮助高校不断优化专业建设，实现高质量教育体系建设目标，并在区域内形成示范效应。
服务体系
学科建设
产业链、技术链和人才链融通发展，聚焦产业人才需求、技术最新发展趋势，以高质量、精准人才输出为目标，与高校共同构建人才培养课程体系。
师资培养
践行“走出去”、“走进来”的双模式，通过高校老师企业挂职、企业导师进课堂，双师联合课程开发等举措，打造双师双能型师资团队。
实习就业
产业协会、产业生态链丰富企业资源对接，提供认知实习、生产实习、就业岗位推荐等，帮助学生更好了解行业动态和市场需求，提高就业竞争力。
竞赛支持
全国行业大赛、校企联办区域赛，全国大赛参赛辅导等多种竞赛服务，通过大赛帮助学生了解产业最与应用能力，培养学生解决问题与团队协作能力。
培训认证
通过岗课赛证融通服务，将岗位证书、课程教学和赛事教学相融合，激发学员的潜力和创造力，提升学生专业素养和就业竞争力。
科研合作
通过项目联合申报和企业课题合作，实现产学研的有机结合，为学校和企业搭建起良好的合作平台，推动科研和产业的融合发展。
产业对接
实现产业发展与学科建设的精准对接，帮助学校与产业紧密合作，促进学科建设与市场需求的有机结合，帮助学校实现人才培养的目标，为学生的就业和职业发展提供有力支持。
美林数据致力于以创新技术和行业实践经验，支持高校在数据科学与大数据技术专业的建设与发展。未来，我们将继续与高校携手，深化产教融合，完善人才培养体系，共同为区域经济发展和数智化中国的建设提供源源不断的数智力量。