大數據時代統計學專業建設分析范文

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［摘要］大數據時代對統計學人才培養而言，既是機遇又是挑戰。高校的統計學專業要從統計學專業的培養目標出發，通過改革教學模式，調整教學內容，對課程設置、師資培養、課堂教學、實踐環節各個方面進行改革，承擔起大學人才培養的責任。

［關鍵詞］大數據時代；統計學；專業建設；實踐教學

全球知名的麥肯錫咨詢公司最早提出了“大數據”的概念，宣告了大數據時代的來臨；IBM公司指出了大數據的4個特點：數據體量巨大、數據類型繁多、數據產出速度快、數據價值密度低。[1]大數據對高等學校人才培養的影響表現在以下方面：1.思維方式與認知模式的改變；2.海量的學習對象與輔助教學資源；3.開源課程（慕課，微課、翻轉課堂）的教育方式對傳統教學模式產生沖擊；4.新媒體模式的社會化互助學習打破教學界限；5.網絡思維拓展了個體思維。[2]在這個意義上，大數據時代對高校人才培養提出了新的要求。對于統計學專業建設而言，大數據的背景既是一個機遇也是一個挑戰。高等學校統計學專業需要通過整合現有人才培養資源、建立創新人才培養平臺，承擔起大學人才培養的責任，緊隨大數據的發展趨勢，占領大數據發展人才培養的制高點，體現高等學校滿足社會需求、提供智力支撐的載體作用，確保大數據產業科學、健康、持續、高速地發展。本文擬從統計學專業的培養目標出發，研討在大數據時代統計學專業學生培養各個環節的問題。

一、關于培養目標

統計學專業的培養目標是：培養德、智、體、美全面發展，掌握堅實的數學、統計學基本理論，具備扎實的經濟學基礎和數據分析技能，能夠熟練地運用統計方法和數據分析軟件進行數據分析和數據處理，能在企事業單位和經濟管理部門從事統計調查、數據分析、風險決策、質量管理等工作，或者在科研單位、高等學校從事統計學研究和教學工作的高級專門人才。本專業學制四年，通過四年的學習，統計學專業的畢業生應具備以下能力：

1.掌握堅實的數學、統計學基本理論。掌握數學、統計學的基本理論、基本知識、基本方法和計算機操作基本技能；具備數據采集、調查問卷設計和數據處理的基本能力；了解與經濟統計、生物統計、醫學統計或社會統計等有關的自然科學、社會科學某一領域的基本知識，具備利用統計學專業知識，發現、分析、解決某一領域實際問題的基本能力；了解統計學學科的發展前沿及其應用前景。

2.具備扎實的經濟學基礎和數據分析技能。具備扎實的經濟學基礎，了解國家經濟運行的基本方針、政策、法律、法規；掌握R語言，精通Python、Spark、SAS、SPSS等流行大數據處理軟件中的一種，有較強的統計計算能力；掌握資料查詢、文獻檢索及數據獲取的基本方法；具有一定的從事科學研究和實際工作的能力；英語達到四級水平，計算機達到二級水平。

二、關于課程設置

1.專業主干課程包括：數學基礎部分（數學分析，高等代數與解析幾何）、C語言、數據庫、概率論與數理統計、統計學、微觀經濟學、計量經濟學、時間序列分析、多元統計分析、市場調查方法與抽樣技術、實驗設計、統計預測與決策、數據挖掘、隨機過程、統計分析軟件。

2.充分調研市場需求，在保證基礎課程的前提下，靈活設置選修課程，機動調整培養計劃及課程設置。

3.對高年級實行模塊式分流，包括數據處理、數理金融等防線，并與數據分析師、市場調查師等一些職業資格考試接軌，開設相關選修課。

三、關于師資培養

師資方面，要培養、引進并舉，以培養為主。主要立足于現有師資隊伍，同時積極引進國內外統計學專業優秀人才，充實、提高教學研究水平。1.努力為教師的成長創造條件，支持和鼓勵教師攻讀統計學博士學位；積極引進國內外統計學博士。2.加強在職培訓提高，深入有效地開展統計學教研活動，教師相互學習，在教學過程中不斷學習，促進教師教學科研水平同步提高。3.結合課程教育，以單位進修方式對教師進行短期培訓。鼓勵教師外出學習，要求每人掌握\精通一門課程或一門外語；通過培訓學習最新統計學，數據分析教育理念、方法、技術，提高教師的教學水平，以滿足不斷變化的教學需要；積極開展科研立項及學術交流活動，積極組織教師申報國家級、省級教學改革項目，并積極開展學術交流活動。4．對于實戰中比較流行的軟件、算法、設備，聘請具備豐富經驗的數據分析公司工程師來校為學生授課。

四、關于課堂教學

實踐性、動手能力培養貫穿教學始終，除基礎課程外，其他課程都在實驗室進行教學，學用結合。數據分析語言\軟件教學貫穿課程教學，如：1.基于R語言的時間序列分析；2.基于SPSS的多元統計分析；3.高等統計與SAS語言，等等。每門課程完成一個案例報告。

五、關于實踐環節

（一）3+1模式

學生前三學年在學校，第四學年在實習單位學習。在實習單位的前四個月，學習數據分析實踐技能，以案例教學為主；后8個月在公司、企業接觸具體工作。冶金工業過程湖北省系統科學重點實驗室、統計學專業實驗室、湖北省統計局、武漢市統計局、廣發證券等實習實訓基地是學生開展實踐活動的硬件保障及重要保障。

（二）校內實習

以數據挖掘技術為依托，每年為校內教務處、研究生處、招生就業處、校醫院、招投標辦公室、后勤等部門出具一份完整、精確的數據分析報告，確實對學校各個部門的決策起到積極作用。以項目形式申報，每年以此類項目作為統計學專業的固定訓練題，或專業實踐題目。

（三）參加數據分析、數據挖掘

競賽學科競賽為創新統計學科人才培養模式，進一步提升大學生調研能力、數據分析能力和處理實際問題能力，促進學校應用型人才的培養，同時為社會實際工作部門和高校人才培養的銜接提供一個良性平臺。[5]我們要求統計學專業的學生在讀期間都必須參加至少一次數據分析、數據挖掘類競賽，通過競賽提高學生分析、解決實際問題的能力，并以此作為創新學分的得分依據。目前學生參加的相關專業競賽有：

1.全國大學生數據挖掘挑戰賽。競賽由全國大學生數學建模競賽組織委員會主辦，廣州泰迪智能科技有限公司承辦，廣東省工業與應用數學學會、華南師范大學數學科學學院協辦。從2015年開始，我們組隊參加這一比賽，成績逐步提高。2015年雖然沒有獲得很好的成績，但卻鍛煉了學生，激勵了教師。參加了競賽的學生，數據分析能力有了明顯的長進，論文撰寫水平也提高不少。這些學生的本科學位畢業論文內容充實，條理清晰，答辯時胸有成竹，語言流暢。一些學生因為參加過這一賽事，在找工作時增分不少，順利簽下了數據分析師的就業合同。我們教師也從這一賽事中了解了目前數據分析領域的前沿知識，感受到了和兄弟院校的差距，這促使教師積極參加國內數據分析的各種培訓，鉆研數據分析的最新方法與技術，提高數據分析教學能力。2016年，我校再次組隊參加該項賽事，獲得國家三等獎兩項。

2.中國高校SAS數據分析大賽。這是由SAS中國公司發起的專門針對中國高校數據分析相關專業的一次非營利性的公益大賽。2016年，我校首次組織統計專業本科生、研究生混合組隊參加了這一比賽，總共3隊參加華中區初賽，1隊參加復賽，在比賽中表現良好，最終獲得“匯豐杯”2016中國高校SAS數據分析大賽決賽百強，并被授予“大賽優秀組織獎”。

六、就業前景

武漢科技大學從2012年就開始培養統計學研究生，2015年本科也開始招生。實際上，我們從2001年就在信息與計算科學本科專業開設了經濟統計模塊，2002年就開始招收數理統計方向的研究生，已經有了10屆畢業生，這些學生的就業單位有政府統計局、金融行業的證券交易所、保險公司、銀行、軟件公司、企業里的信息中心、高校等。還有部分優秀學生繼續攻讀了數理統計、經濟統計、隨機分析等方向的博士研究生，畢業后在政府部門、高校從事研究工作。我們通過對這些畢業生的社會調查與用人單位的信息反饋，對本專業學生的社會適應能力以及社會需求有了深入的了解。這也為我們做好教學改革工作指明了方向。在大數據時代，培養符合社會需求的統計學人才，這是高等學校的責任和義務。

［參考文獻］

［1］陶皖，楊磊.大數據時代對高校人才培養模式的影響-以信息系統專業為例［J］.電腦知識與技術，2013（28）：6340-6342.

［2］黃河燕.大數據時代計算機專業教育探討［J］.計算機學會通訊，2012（12）：47-50.

［3］袁衛.機遇與挑戰———寫在統計學成為一級學科之際［J］.統計研究，2011（11）：5-7.

［4］危英，基于數據挖掘的高職會計創業型人才培養研究———以湖南省為例［J］.職教論壇，2016（2）：50-54.

［5］何永達，基于學科競賽的統計學課程實踐教學與改革與探索［J］.黑龍江教育（高教研究與評估），2016（11）：31-32.

作者：馮育強；李德宜；余東 單位：武漢科技大學理學院