大湾区大数据专业群发展现状

大湾区大数据专业群发展现状

李嘉恩

广东南方职业学院 529000

摘要：近年来，高等教育科学家越来越重视从专利信息中寻找最新和最新的技术成果，许多研究人员采取主动行动寻找专有信息服务。高校图书馆是信息服务的重要机构，拥有广泛的专利数据库资源和专业信息服务提供商。高校图书馆已加入国内外专利图书馆和专利分析工具，组成了一个专利信息服务团队，逐步利用新技术、科学竞争形势分析等专利信息服务，逐步扩大专有信息服务作为专利服务体系的重要组成部分的作用。

关键词：大湾区;大数据;发展现状;

引言

2015年8月，国务院在《促进大量数据发展行动纲要》中建议将大量数据扩大到国家战略。2016年3月17日，《中华人民共和国经济和社会发展第十三个规划议程》规定，利用海量数据作为战略核心资源，全面实施促进海量数据发展的措施，加快共享数据和应用促进发展，支持扩大工业转型，促进社会治理创新。推动大型数据量的发展，加快数据仓库建设，发展基于计算技术、数据分析技术、人工智能和科学应用的复合人才。

一、大数据人才的需求现状

一个新行业之所以能够出现，必然是因为社会对这方面有需求，而一个新行业的出现，则会表现为工作职位的方方面面的更新。大数据的出现除了带给我们更多的生活便利以外，同时也带来了一批新的就业岗位，比方说关于大数据的分析师，或者是一些数据管理的专家等等，具有丰富的数据分析能力的人才现在已经成为时代发展当中非常稀缺的一种资源。随着科学技术的不断发展，相信在未来这种数据驱动型的工作一定会呈现爆发式的增长。跟大数据的相关的职位一般需要的都是那种复合型的人才，这种复合型的人才需要了解数学，统计学，数据分析以及相关的机器学习等多方面的知识。大数据建设的过程当中，基本上每一个环节都需要依靠专业的工作人员才能够完成，所以说我们必须要去培养以及造就一支能够完全地掌握大数据技术，并且懂得管理的大数据专业队伍。正是由于科学技术的不断发展，所以说在未来大数据行业将会迎来非常多的人才缺口，高端型的人才将会成为未来人才市场当中非常炙手可热的。具体的所需人才既包括了大数据的开发工程师，数据的分析师以及数据后台的工程师等等多个方向，所以说现如今企业应该努力地去培养，或者是说挖掘一些大数据方面专业的人才。国家经济正处于一个飞速发展的阶段当中，企业跟院校都需要分享发展的成果，院校的人才培养的主要的目的其实就是为了企业输送大批高质量的人才，企业需要跟院校共同合作来培养一些精通于大数据专业方面的人才，这样才能够真正地满足每一个企业内部的岗业需求，人才和企业需要共同成长。在大数据以及相关的专业的建设过程当中，需要一大批的大数据专业方面的龙头企业建立实训基地，完成课程的开发，实现学校培养人才，跟企业应用人才的无缝对接。校企联合有利于满足企业的具体的生产需求，而且有利于降低生产的成本，能够实现最大程度上的企业跟院校的双赢发展，可以为院校的发展提供更加有效的动力。

二、设置大数据科学与技术人才培养方案和课程体系

1. 设置“递进式”实践教学培养体系

除了学习必修的大数据科学与技术专业课程之外，建立基础课程实践、计算机实践课程、本科毕业设计以及课程标准设计等四种实践教学培养模式。基础课程实践和计算机实践课程属于教学实践内容，比如:程序设计语言、数据库原理、数据结构算法、大数据科学技术等，每门课程合理设置一定学时的综合实践，着力培养大数据专业学生解决问题的技能。课程标准设计是依据大数据专业特点，设置出几门重要的集中实践教学，比如数据挖掘、数据结构、大数据可视化技术、大数据处理技术、大数据系统开发等课程设计。依靠本科毕业设计，要求学生围绕实际工程项目，进行大数据应用开发项目实施。

2. 专利信息服务人员深度参与平台的设计开发

3. 专利高中数据保护平台的开发是不可能的，专有数据需要不断更新，专利数据分析模型需要不断迭代。专利信息服务人员作为系统的触发器和第一接收方，是专有信息分析整个过程中的重要组成部分。每次生成专利分析报告时，专家服务都会对其进行评估，并确定系统生成的分析报告是否满足用户的要求，以及是否存在数据错误。这些是修改和更新系统参数的初始数据。专有信息服务人员应与系统开发人员合作，共同开发高影响力、获专利的数据服务平台，而不仅仅是作为系统用户。

4. 大数据技术与应用专业的构建理念

大数据技术专业方面的人才的培养的构建主要是基于成果导向教育理念来进行的。在进行人才的培养的时候，主要以企业的需求作为人才培养的出发点，充分地进行企业以及相关行业的调研，了解现在的具体的市场行情，明确企业需要的真正的人才标准，从而可以确定好大数据专业方面的人才的主要的培养目标，然后分析出行业内部所需要的每一位学生具备的专业的能力跟素质，对学生进行要求。分析大数据行业当中比较典型的一些工作任务，确定大数据专业的人才需要具备的能力结构，依据这样的能力结构，确定学生的学习成果内容。最终由学习内容确定好整体的课程体系，最终制定好上课的教学大纲，根据课程的教学大纲跟学生的实际的学习情况，对学生展开有针对性的教学，最后再由教师对所设计好的教学进行评价。

2. 打造与时俱进的教师队伍

一流的师资队伍对数据科学与大数据这一新兴专业的人才培养非常关键，在大力引进具有相关教育与科研背景的教师基础上，单位自有教师要不断进行学习，以提升教师队伍整体水平。学习的方式有很多种，在经费允许的情况下，可以参加大数据相关的师资培训班。此外，还可以借助中国大学MOOC、学堂在线、超星学习通等平台学习，最重要的是要制定好合理的学习计划、有目的、有步骤的学习。

2. 重视专利推广工作，加速专利成果转移转化

3. 高校应利用大型数据技术的优势扩大现有专有营销渠道，推进创新，利用专利优势。要改变当前专利的权重，首先需要用技术方法筛选出各种不具有实际意义的专利。二、专利分析有针对性、高质量的专利，专利的传播和转化，高等教育技术的发展、保护和产业化，专利信息资源在专利大型数据服务平台上的转化为生产系统。

结束语

传统的教学在教学模式与教学方法上的设计上，过多地要求学校和学生的因素，忽略了学习的规律性以及学习者的学习目的和学习需求，常常对学生“一刀切”，抹杀了学生之间的差异性;同时，长期以来的教学属于教师讲、学生学的灌入知识，缺乏教与学的互动，学生很难主动地学习与思考。高技术信息智能时代，需要建立以学为主、师生互动、学生主动参与的、各式各样的大数据专业教学模式，以现代学徒模式，从实际应用层面切实培养学生的创新能力。

参考文献

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