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海南省一流本科专业建设点-三亚学院数据科学与大数据技术专业

左手用工荒,右手培养难,大数据人才从哪来?解决大数据人才需求缺口问题关键是依靠人才培养。教育部积极行动,加大专业供给侧改革力度,从2016年起本科院校陆续批准建立“数据科学与大数据技术”693所。三亚学院数据科学与大数据技术专业于2018年经过教育部批准后开始招生。经过3年系统、科学的规划与建设,进一步凝练了专业特色、人才培养模式,2019年获批海南省一流本科专业建设点。 海南省一流本科建设专业 2019年末,教育部公布了2019年度国家级和省级一流本科专业建设点名单。我们大数据专业成为了海南省一流本科专业建设点。体现了三亚学院落实国家《促进大数据发展行动纲要》及学院“人工智能+大数据”学科特色、持续开展专业结构动态优化调整的阶段性成果。 专业培养特色 三亚学院是一所应用型大学。我们专业培养复合应用型专业技术人才。从怎么培养?教什么?怎么评价?三个方面着手。 1)怎么培养?借助海南省全面建设“信息智能岛”的契机,依托海南省第一个高性能计算中心和大数据实验室,与吉利集团、中科曙光等企业构建“产学研用”协同育人模式。 2)教什么?围绕自贸港、智慧城市、智慧金融、智慧旅游、智慧物流、工业互联网等特色领域,教学内容全程案例化,案例一部分来源于企业的实际场景,一部分来源于教师科研项目转化,尽早让学生浸入工程化项目,切实提高学生的项目实际能力,从而提高学生的职场竞争能力。 3)怎么评价?1+X证书制度。如数据爬取、前端技术、Python技术开发、大数据开发技术、大数据平台部署与开发、云平台搭建与开发、大数据平台运维等。增强人才培养与产业需求的吻合度,培养复合型技术技能人才,拓展就业创业本领。 大数据产业规模 根据最新发布的《2021年V1全球大数据支出指南》(Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide, 2021V1),IDC预计,全球大数据市场支出规模将在2024年达到约2,983.0亿美元,五年预测期内(2020-2024)实现约10.4%的复合增长率(CAGR)。其中中国大数据市场发展迅速,五年CAGR约为19.7%,增速领跑全球。 就业方向与去向 就业主要有三大方向:数据分析类、系统研发类、应用开发类。对应的职位有:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师、数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师、大数据运维工程师、大数据可视化师等。 就业去向:在政府、企事业单位、社会组织等部门,从事数据采集、数据挖掘、大数据可视化、大数据实施、大数据系统运维等技术工作,也可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。 就业前景 据职业社交平台LinkedIn发布的《2019年中国互联网最热职位人才报告》显示:研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺,供给指数仅为5%,属于高度稀缺。又据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。

我院周显春副教授作《数据分析的必要性与基本方法》讲座

5月27日晚上7:00~8:30在腾讯会议上,我院教师周显春副教授为学校学生作了题为“数据分析的必要性与基本方法”的学术讲座。 ⽬前许多企业在决策时仍沿⽤以往的个⼈经验,没有⽤数据说话,这在实际决策运⾏时会出现很多问题。在数据分析⾏业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。⽤数据说话,重视定量分析,也逐渐成为科学研究、企业经营、政府决策等过程着重考虑的问题。越来越多的⼈们意识到对经济发展的重要意义。 在此次讲座上,周显春老师从日常生活案例入手,带着学生了解数据分析思想,理解了为什么进行数据分析?从四个发方面阐述了数据分析的重要性:数据分析⼯作是完整地、正确地反映客观情况、数据分析⼯作是发挥监督的重要⼿段、数据分析⼯作是实现管理科学化和统计参与决策的有效⼿段、数据分析⼯作有利于数据资料的深度开发利⽤。 接着讲解了个人在数据行业中的职业选择以及数据团队管理经验。着重介绍了数据到结论的推理过程中常常出现的相关性、缺失或不匹配的比较、精选挑选的数据维度、基于个案的认知、过分脑补的推理、先入为主的偏见等问题,让听者体会到先学习数据统计的思想,在去学习数据统计知识,会有庖丁解牛的感受,能够有效提升学生对数据的敏感度和对大数据的判断力。 最后,介绍数据分析的常见方法,如:对比分析法、分组分析法、结构分析法、交叉分析法、漏斗图分析法、矩阵分析法、综合评价分析法、5W1H分析法、相关分析法、回归分析法、 聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、时间序列、方差分析等等。通过案例着重讲解对比分析法、聚类分析法。 通过此次讲座不但拓宽了同学们的视野,增长了见识,如果把数据分析分析预测的思想应用与其他学科的具体应用场景结合,能够有效指导生活、生产。  个人介绍: 周显春,工学硕士,副教授,现任智能工程系副主任。主要从事数据挖掘与网络安全研究工作。主持海南省自科基金项目、“十三五”教育规划课题、海南省教育厅教改项目和三亚市院地合作项目、校级科研项目各1项,参与海南省自然科学基金项目3项和教育厅科研项目3项、三亚市院地合作项目2项、三亚学院教改项目3项;发表教研论文20多篇,其中北大核心5篇,EI检索4篇;拥有软著1项、专著1部,指导大学生大创项目4项。