呂成功 魏亞雙
摘要:在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,大數(shù)據(jù)分析能力已成為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析人才的需求不斷增加,如何培養(yǎng)此類人才成為信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)亟待解決的問(wèn)題。首先提出大數(shù)據(jù)人才能力結(jié)構(gòu)模型,分析大數(shù)據(jù)相關(guān)人才能力的市場(chǎng)需求情況,比較大數(shù)據(jù)人才與信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)人才的能力特征,分析該專業(yè)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析人才的優(yōu)勢(shì)與不足,在此基礎(chǔ)上,提出大數(shù)據(jù)分析人才應(yīng)具備的知識(shí)能力結(jié)構(gòu)。最后,該文建立面向項(xiàng)目實(shí)踐的信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)人才大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)模式。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)分析;信息管理與信息系統(tǒng);人才培養(yǎng)
中圖分類號(hào):G434 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2018)03-0123-03
Abstract: In the context of big data era, big data analysis capability has become the core competitive ability of firms. The need to big data analysis talents is increasing continuously. How to train this kind of talents has become a problem which has to be settled urgently. First, present a structure model for the capabilities of big data talents, analyze the market demand of these talents, compare the capabilities of big data talents and those of information management and information system talents, analyze strengths and weaknesses in training big date analysis talents in this major, then, on the basis of all the work above, achieve the knowledge and capability structure which should be owned by big data analysis talents. In the end, build a big data analysis capability cultivation mode facing practical programs for the talents who major in information management and information system.
Key words: Big Data Analysis; Information Management and Information System; Talents Cultivation
近年來(lái),大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇,社會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求進(jìn)一步增加,大數(shù)據(jù)人才短缺問(wèn)題凸顯。分析挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值已成為企業(yè)發(fā)展的新動(dòng)力,企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析人才的需求不斷增加,并對(duì)其提出了更高的要求。據(jù)麥肯錫預(yù)測(cè),美國(guó)到2018年對(duì)數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才的需求量大約為150萬(wàn)人,其中,需要14~19萬(wàn)的數(shù)據(jù)分析專家[1]。2015年,我國(guó)業(yè)界專家估算:未來(lái)五年,我國(guó)大數(shù)據(jù)人才需求至少為100萬(wàn)人,而目前大數(shù)據(jù)人才儲(chǔ)備量尚不足10萬(wàn)人[2]。如何培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才以滿足需求成為我國(guó)現(xiàn)階段亟待解決的問(wèn)題。
針對(duì)大數(shù)據(jù)人才短缺問(wèn)題,美國(guó)哥倫比亞大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、華盛頓大學(xué)等均開(kāi)設(shè)《數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論》課程,紐約大學(xué)、南加州大學(xué)、英國(guó)鄧迪大學(xué)設(shè)立“數(shù)據(jù)科學(xué)”碩士學(xué)位,復(fù)旦大學(xué)、香港中文大學(xué)、清華大學(xué)等國(guó)內(nèi)頂尖高校也在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域設(shè)立學(xué)科或開(kāi)設(shè)課程[3]。我國(guó)在設(shè)立數(shù)據(jù)學(xué)科方面尚處于起步階段,尚未形成完備的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)體系,且不同應(yīng)用領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)人才的能力需求也有很大的不同,無(wú)法以統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才,大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)還存在著一定的困難。喬治.魯米里奧蒂斯認(rèn)為,大數(shù)據(jù)人才的首要能力并不是統(tǒng)計(jì)和分析能力,而是跨界能力:即具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論和計(jì)算機(jī)基礎(chǔ),并兼具商業(yè)知識(shí)和分析消費(fèi)者需求的能力[4]。大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)應(yīng)結(jié)合各自的特點(diǎn),發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),同時(shí)注重跨界能力,培養(yǎng)具有不同能力特征的各類大數(shù)據(jù)人才。信息管理與信息系統(tǒng)(以下簡(jiǎn)稱“信管”)專業(yè)作為大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)之一,應(yīng)順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的潮流,發(fā)揮優(yōu)勢(shì)、改進(jìn)不足,培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析人才以滿足社會(huì)需求。
1 信管專業(yè)大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)優(yōu)劣勢(shì)分析
信管專業(yè)要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析人才的培養(yǎng)目標(biāo),首先要分析社會(huì)大數(shù)據(jù)人才的需求特征、大數(shù)據(jù)人才需具備的能力。然后要分析信管專業(yè)人才的能力特征,發(fā)掘其與大數(shù)據(jù)人才能力的交叉點(diǎn),并進(jìn)一步分析信管專業(yè)在大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)方面的優(yōu)勢(shì)與不足,為大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)模式的研究提供依據(jù)。
1.1 大數(shù)據(jù)人才能力分析
本文依據(jù)大數(shù)據(jù)人才能力的不同層次,將其分為三個(gè)類別即大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人才、大數(shù)據(jù)分析人才和數(shù)據(jù)科學(xué)家,分析市場(chǎng)所需的大數(shù)據(jù)人才的能力,其相關(guān)能力要求如圖1所示,據(jù)此進(jìn)一步分析各類人才的主要能力特征比較如圖2所示:
1) 大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人才。這類人才主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建和運(yùn)維,數(shù)據(jù)的收集、整理、存儲(chǔ)以及清洗、組織等大數(shù)據(jù)處理工作。大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人才應(yīng)具備編程能力,熟練使用Hadoop、MapReduce等技術(shù)平臺(tái),掌握ETL技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效篩選、構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等各類大數(shù)據(jù)處理技術(shù),具有較強(qiáng)的技術(shù)背景。
2) 大數(shù)據(jù)分析人才。此類人才通過(guò)數(shù)據(jù)分析挖掘來(lái)輔助高層的決策工作、預(yù)測(cè)相關(guān)趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)分析人才需精通數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言R、Python等、能夠熟練運(yùn)用工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析挖掘工作,并且對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理學(xué)、社會(huì)科學(xué)等學(xué)科有較深刻的理解,具有大數(shù)據(jù)分析能力,能夠發(fā)掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的事實(shí),對(duì)行業(yè)未來(lái)進(jìn)行有根據(jù)的預(yù)測(cè),利用數(shù)據(jù)輔助決策,且通常具有較強(qiáng)的溝通能力,能夠與客戶建立信任度。
3) 數(shù)據(jù)科學(xué)家。數(shù)據(jù)科學(xué)家善于研究并編寫優(yōu)秀算法,熟悉大智能知識(shí)、善于建立數(shù)據(jù)模型,具備良好的溝通能力,具有遠(yuǎn)見(jiàn)與洞察力,能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值,是相對(duì)于數(shù)據(jù)技術(shù)、分析人才而言,更高層次的大數(shù)據(jù)人才。專家學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家都有自身的見(jiàn)解,例如學(xué)者 Chris Wiggins 認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該具備三大能力:分析能力、技術(shù)能力、溝通合作能力,認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家不僅能夠利用統(tǒng)計(jì)工具和數(shù)學(xué)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與可視化,還要具有一定的技術(shù)能力和溝通交流能力[5]。數(shù)據(jù)科學(xué)家作為大數(shù)據(jù)高端綜合人才,通常具備深厚的教育背景,質(zhì)優(yōu)量少,嚴(yán)重供不應(yīng)求。
綜上,大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人才側(cè)重于技術(shù)工具的運(yùn)用,對(duì)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能力要求較高;數(shù)據(jù)科學(xué)家,能夠編寫優(yōu)秀的算法、創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,具有深厚的教育和研究背景;大數(shù)據(jù)分析人才須熟練使用數(shù)據(jù)分析挖掘工具,利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果預(yù)測(cè)趨勢(shì)、輔助決策,要了解業(yè)務(wù)知識(shí),具備溝通和管理能力。
1.2 信管專業(yè)人才能力分析
信管專業(yè)現(xiàn)階段的人才培養(yǎng)方向主要有信息系統(tǒng)管理工程師、產(chǎn)品經(jīng)理等人才類型,各類人才的主要能力類型如圖3所示:
信息系統(tǒng)管理工程師作為信息系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)、維護(hù)與管理人員,要求具有編程和算法能力,基礎(chǔ)知識(shí)扎實(shí),具有信息系統(tǒng)開(kāi)發(fā)運(yùn)維能力、數(shù)據(jù)管理與信息分析能力;產(chǎn)品經(jīng)理是一類綜合管理型人才,要求在掌握基礎(chǔ)知識(shí)、了解各類底層技術(shù)的基礎(chǔ)上,熟悉業(yè)務(wù)知識(shí),還要兼具管理能力、遠(yuǎn)見(jiàn)與洞察力。
1.3 信管專業(yè)在大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)方面的優(yōu)勢(shì)與不足
信管專業(yè)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析人才優(yōu)勢(shì)如下:第一,信管專業(yè)人才具備編程和算法能力,有信息系統(tǒng)平臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);第二、信管專業(yè)人才掌握廣泛的業(yè)務(wù)知識(shí),管理能力突出,可以將數(shù)據(jù)分析工作與企業(yè)業(yè)務(wù)聯(lián)系起來(lái),從而提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率;第三,信管專業(yè)人才溝通能力強(qiáng),能夠高效準(zhǔn)確地將數(shù)據(jù)分析結(jié)果傳達(dá)給非數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員、如企業(yè)的決策者等;第四,信管專業(yè)人才具備一定的數(shù)據(jù)管理與信息分析能力,對(duì)于大數(shù)據(jù)的分析有基礎(chǔ)作用。
信管專業(yè)人才與大數(shù)據(jù)分析人才的能力結(jié)構(gòu)相比也存在不足:第一,信管專業(yè)人才的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)思維能力不足,數(shù)據(jù)可視化能力也比較欠缺;第二,在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下,信管專業(yè)人才已有的數(shù)據(jù)管理與信息分析能力遠(yuǎn)不能滿足大數(shù)據(jù)分析人才對(duì)數(shù)據(jù)分析能力的要求。
2 大數(shù)據(jù)分析人才的知識(shí)能力結(jié)構(gòu)
對(duì)于信管專業(yè)大數(shù)據(jù)分析人才而言,數(shù)據(jù)分析和管理的綜合能力是數(shù)據(jù)分析人才的核心競(jìng)爭(zhēng)力;數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)思維、編程以及數(shù)據(jù)可視化能力也是不可或缺的重要部分;而在數(shù)據(jù)建模能力和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能力不作重點(diǎn)要求。結(jié)合大數(shù)據(jù)人才的市場(chǎng)需求情況以及信管專業(yè)的培養(yǎng)優(yōu)勢(shì)與不足,提出大數(shù)據(jù)分析人才的知識(shí)能力結(jié)構(gòu),將信管專業(yè)大數(shù)據(jù)分析人才知識(shí)能力分為五個(gè)維度,如圖4所示:
1) 數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)思維能力。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)思維是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),對(duì)于分析預(yù)測(cè)具有至關(guān)重要的作用。數(shù)學(xué)思維往往能促進(jìn)數(shù)據(jù)工作者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征和趨勢(shì)從而更好的發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值。描述性分析、回歸分析、聚類分析、主成分分析等統(tǒng)計(jì)分析方法是數(shù)據(jù)分析處理的有力工具。高校信管專業(yè)除了進(jìn)行課堂教學(xué)以外,監(jiān)督學(xué)生加強(qiáng)課后練習(xí)與擴(kuò)展,以此提高學(xué)習(xí)精度與應(yīng)用知識(shí)的能力,鍛煉數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)思維。
2) 編程能力。編程能力已成為數(shù)據(jù)工作領(lǐng)域最基本、最普遍的能力,學(xué)習(xí)編程,不僅要學(xué)習(xí)這門語(yǔ)言,而要明白從需求收集到分析、編程、再到測(cè)試、維護(hù)的整個(gè)過(guò)程。編程能力的提高需要大量的練習(xí)和積累,可引導(dǎo)信管專業(yè)學(xué)生自行學(xué)習(xí)優(yōu)秀教材,安排課堂上機(jī)練習(xí),并為學(xué)生提供課下練習(xí)機(jī)會(huì)和場(chǎng)所,設(shè)置相關(guān)任務(wù)對(duì)其進(jìn)行考核。
3) 數(shù)據(jù)分析挖掘能力。挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值是大數(shù)據(jù)分析人才的核心能力,可以輔助決策者進(jìn)行決策、預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)分析人才都應(yīng)能夠熟練使用如R、Python等主流數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘工作,并要掌握大量的數(shù)據(jù)分析方法和模型。高校信管專業(yè)可為學(xué)生提供大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的實(shí)踐機(jī)會(huì),設(shè)置項(xiàng)目實(shí)踐任務(wù)并對(duì)其驗(yàn)收考核,通過(guò)實(shí)習(xí)實(shí)踐,增強(qiáng)信管專業(yè)人才數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘能力。
4) 數(shù)據(jù)可視化能力。可視化是利用諸如圖形、表格或報(bào)告等形式將有意義的數(shù)據(jù)分析成果和分析人員相關(guān)見(jiàn)解清晰地表現(xiàn)出來(lái),讓非數(shù)據(jù)型專業(yè)人才如決策者、客戶等能夠清楚的理解數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析成果的表現(xiàn)過(guò)程,在整個(gè)數(shù)據(jù)分析過(guò)程發(fā)揮價(jià)值的過(guò)程中具有不容忽視的作用,信管專業(yè)可設(shè)置相關(guān)能力培養(yǎng)課程,并為人才提供實(shí)踐的機(jī)會(huì)。
5) 業(yè)務(wù)知識(shí)與溝通能力。分析的目的在于指導(dǎo)業(yè)務(wù)實(shí)踐,豐富的業(yè)務(wù)知識(shí)有助于更有針對(duì)性的發(fā)揮數(shù)據(jù)分析的作用,而溝通能力讓信息的傳達(dá)更有效。除課堂知識(shí)外,學(xué)生可通過(guò)參加項(xiàng)目實(shí)踐和校外實(shí)習(xí)實(shí)踐學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)知識(shí)、鍛煉溝通能力,提高社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)力。
3 大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)模式
為了滿足社會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)分析人才的需求,培養(yǎng)信管專業(yè)人才的大數(shù)據(jù)分析能力,除了開(kāi)設(shè)相關(guān)課程外,項(xiàng)目實(shí)踐具有至關(guān)重要的作用,本文以項(xiàng)目實(shí)踐為主線,建立從指導(dǎo)、監(jiān)督實(shí)施到結(jié)果控制的大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)體系,如圖5所示:
項(xiàng)目實(shí)踐旨在通過(guò)實(shí)踐活動(dòng)培養(yǎng)人才的大數(shù)據(jù)分析能力,主要分為三個(gè)環(huán)節(jié):第一、建立能力培養(yǎng)體系,確定整體方向,規(guī)定具體實(shí)踐過(guò)程與方法,為后續(xù)的實(shí)踐工作提供基礎(chǔ);第二、按照時(shí)間階段安排實(shí)踐內(nèi)容,從簡(jiǎn)單到復(fù)雜實(shí)現(xiàn)層層遞進(jìn),邊實(shí)踐邊反饋,培養(yǎng)信管專業(yè)人才大數(shù)據(jù)分析能力;第三、在項(xiàng)目實(shí)踐全部結(jié)束后,進(jìn)行實(shí)踐成果評(píng)價(jià),為以后的實(shí)踐工作提供指導(dǎo)。三大環(huán)節(jié)緊密聯(lián)系,共同構(gòu)成大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)模式。
第一環(huán)節(jié):培養(yǎng)過(guò)程體系化。
制定大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)計(jì)劃,將大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)過(guò)程按時(shí)間劃分為三個(gè)階段,邊學(xué)習(xí)邊實(shí)踐,同時(shí)不斷改進(jìn)實(shí)踐過(guò)程。第一學(xué)年開(kāi)始至第二學(xué)年,利用課下大作業(yè)形式進(jìn)行實(shí)踐訓(xùn)練,主要培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維、統(tǒng)計(jì)思維、大數(shù)據(jù)思維。第二學(xué)年至第三學(xué)年,在專業(yè)課學(xué)習(xí)過(guò)程中,安排學(xué)生進(jìn)行小型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)踐,提升學(xué)生專業(yè)技術(shù)能力。第三學(xué)年開(kāi)始,進(jìn)行較復(fù)雜的綜合項(xiàng)目實(shí)踐,通過(guò)引導(dǎo)學(xué)生,小組合作,全面提高學(xué)生大數(shù)據(jù)分析能力。各個(gè)階段要進(jìn)行及時(shí)的評(píng)價(jià)與反饋,不斷改進(jìn)計(jì)劃實(shí)施過(guò)程,大學(xué)四個(gè)學(xué)年形成緊密聯(lián)系的大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)體系。
第二環(huán)節(jié):項(xiàng)目實(shí)踐過(guò)程安排。
根據(jù)四個(gè)學(xué)年內(nèi)對(duì)信管專業(yè)人才的培養(yǎng)階段不同,從思維和基本能力的訓(xùn)練到綜合大數(shù)據(jù)分析能力的養(yǎng)成,項(xiàng)目實(shí)踐過(guò)程由淺及深,主要分為三大步驟:
1) 簡(jiǎn)單項(xiàng)目實(shí)踐,這一階段重在分析思維的養(yǎng)成,主要安排在第一到第二學(xué)年,可通過(guò)布置具有綜合性的大作業(yè)等形式拓展學(xué)生思路,項(xiàng)目通常較為簡(jiǎn)單,為后續(xù)的綜合實(shí)踐奠定基礎(chǔ)。
2) 小型綜合項(xiàng)目實(shí)踐,這一時(shí)期,專業(yè)課程正陸續(xù)展開(kāi),學(xué)生的基礎(chǔ)知識(shí)基本扎實(shí),也具備了一定的分析思維,這時(shí)逐漸擴(kuò)大項(xiàng)目規(guī)模,組織學(xué)生進(jìn)行小規(guī)模綜合項(xiàng)目實(shí)踐,進(jìn)一步提高大數(shù)據(jù)分析能力。
3) 復(fù)雜綜合項(xiàng)目實(shí)踐,在前兩個(gè)階段的基礎(chǔ)上繼續(xù)擴(kuò)大項(xiàng)目范圍,從第三學(xué)年開(kāi)始。高??膳c企業(yè)合作,從企業(yè)獲得大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域待解決的問(wèn)題,確定項(xiàng)目,規(guī)定合理的項(xiàng)目起止時(shí)間,要求學(xué)生進(jìn)行自由組隊(duì),分析問(wèn)題,提出解決方案,并進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐。
第三環(huán)節(jié):實(shí)踐成果評(píng)價(jià)。成果評(píng)價(jià)是對(duì)教師在實(shí)踐訓(xùn)練中教學(xué)質(zhì)量以及學(xué)生的學(xué)習(xí)效果的綜合檢驗(yàn)。項(xiàng)目時(shí)間截止后,組建專門的實(shí)踐成果評(píng)價(jià)團(tuán)隊(duì),綜合分析各項(xiàng)目成果,根據(jù)產(chǎn)出成果以及學(xué)生表現(xiàn)和貢獻(xiàn)分別對(duì)各組成員進(jìn)行分?jǐn)?shù)評(píng)定,并據(jù)此對(duì)教師的教學(xué)指導(dǎo)成效加以評(píng)定,最后進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),找到學(xué)生的優(yōu)勢(shì)所在,同時(shí)找到不足之處引導(dǎo)其加以改進(jìn)。將實(shí)踐過(guò)程不斷改進(jìn)更新,提高教師教學(xué)能力,增強(qiáng)信管專業(yè)學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析能力。
4 結(jié)論
在大數(shù)據(jù)時(shí)代的浪潮下,將信管專業(yè)發(fā)展成為面向大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)的專業(yè)已成為大勢(shì)所趨。高校要抓住大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展機(jī)遇,促進(jìn)信管專業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展,將信管專業(yè)人才培養(yǎng)為理論知識(shí)豐富、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)充足,具備卓越的大數(shù)據(jù)分析能力,掌握商業(yè)業(yè)務(wù)知識(shí)和管理技能,能夠?yàn)樯鐣?huì)提供源源不斷強(qiáng)大支持的智能大數(shù)據(jù)分析人才,促進(jìn)我國(guó)社會(huì)的發(fā)展進(jìn)步。
參考文獻(xiàn):
[1] 閆娜. 大數(shù)據(jù)視角下信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)建設(shè)研究[J]. 圖書館學(xué)研究,2013(11):9-12.
[2] 陳桂龍. 九三學(xué)社中央:加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍建設(shè)[J]. 中國(guó)建設(shè)信息,2015(7):21.
[3] 朱揚(yáng)勇,熊贇. 大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)科學(xué)家培養(yǎng)[J]. 大數(shù)據(jù),2016(3):106-112.
[4] 《哈佛商業(yè)評(píng)論》:數(shù)據(jù)科學(xué)家,二十一世紀(jì)最性感職業(yè)[J]. 21世紀(jì)商業(yè)評(píng)論,2012(19):17.
[5] 迪莉婭. 高校數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)碩士課程設(shè)置研究[J]. 教學(xué)研究,2014(6):39-43+124.
[5] 馬海群,蒲攀. 大數(shù)據(jù)視閾下我國(guó)數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的思考[J]. 數(shù)字圖書館論壇,2016(1):2-9.
[6] 汪祖柱. 大數(shù)據(jù)背景下的信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)課程建設(shè)[J]. 宿州學(xué)院學(xué)報(bào),2015(2):119-122.
[7] 王有剛,胡笑梅. 信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科生實(shí)踐能力培養(yǎng)模式探討[J]. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2014(16):186-188.