大数据人才现状:技术岗位缺口达百万,储备培养刻不容缓

来源: 云巴巴 2022-11-21 10:49:33

 

当今时代,数据与人们的日常生活密切相关,衣、食、住、行等相关领域的海量数据持续迸发。数据资产已经成为核心能源,加速驱动全社会的数字化转型。

产业:

蓬勃发展的前景与良将难求的现状

自“十三五”规划始,大数据正式上升为我国的国家战略,作为数字化转型的核心支撑能力,助力数字经济发展。受宏观政策、技术升级和应用场景拓展等利好因素的影响,大数据产业持续壮大,2019年我国大数据产业规模超过8000亿元,研发投入超过550亿元。未来,随着大数据技术和应用的持续爆发,以及5G和物联网等相关技术的成熟,大数据产业将持续保持高速增长的势头。

一方,是大数据产业发展方兴未艾;另一方,大数据“人才荒”的难题却日益凸显。据了解,目前我国大数据技术人才缺口超过150万;尤其是兼具技术能力与行业经验的复合型人才,更加缺乏。

高校:

高门槛弱实践,人才培养如何满足市场需求?

为了应对大数据人才的紧缺态势,国家加快设立数据科学与大数据技术等一批相关专业。2016年,教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业,2017-2019年高校数据科学与大数据技术专业新增备案数量依次为32所、250所和196所。高校成为了大数据人才培养的主阵地。

然而,在高等教育层面,大数据相关的学科专业建设还很薄弱,制约着大数据人才的培养及输出。首先,缺乏健全的教师人才体系,掌握大数据技术、有大数据应用经验的专业教师很有限;其次,大数据学习的门槛高,开发、操作环境安装困难;最重要的是,大数据专业具有很强的时代性,也有较为强烈的社会需求,但是目前高校大数据教学却面临一个很现实的问题:想要的数据找不到,有了数据却不会用,导致培养的大数据人才很难适应市场需求。

面对高门槛、弱实践的教学现状,“以实践为核心”成为了当下高校培养大数据人才的破题方案。

实训+实战:

以实践为核心的能力提升

联想数据智能基于联想自主研发的大数据平台,结合联想自身丰富的大数据应用场景,打造了联想大数据实战实训平台,以实践为核心,采用项目教学+任务驱动的模式,实现能力提升。实战实训平台主要分为实训系统和实战平台两部分,分别解决高校教育“无开发、操作环境”和“无数据、不知道怎么用数据”的痛点。

实训系统:

与传统教育平台模式不同,实训系统拥有一套完整的“视频教学—线上检测—实验实践”的任务体系,以任务为引擎驱动教学。

在课程设置上,实训系统包含了以通识类内容为主的基础理论课程,和以实验实践为主的应用课程,类型涵盖大数据认知、统计与分析、技术开发、实战案例等大数据相关的技术与应用。同时,为了满足市场需求,提升学生的就业成功率,实训系统还设置了满足不同职位需求的培养课程,针对大数据开发工程师、大数据分析师、大数据产品经理等职位需求,灵活组合课程内容。

通过实训系统,一方面可以提供教学辅助实验,为课后提供各种实验环境与实验任务指导书,减轻老师负担;同时,作为辅助教学,可以为大数据专业课程提供从理论讲解、课后习题、上机实验等一系列内容,减轻教学负担。另一方面,以就业培训为目的,根据岗位能力模型和能力体系设置培训内容,通过任务驱动引擎引导学生完成任务,最终实现不同岗位要求的教学项目。

实战平台:

实战平台重点聚焦实践,基于联想大数据平台LeapHD,结合丰富的行业数据和应用场景,帮助高校教学解决“弱实践”的痛点。实战平台拥有全数据整合能力、完整的SQL兼容能力、海量数据实时处理能力、一站式图形化的数据开发套件、最高标准数据安全保障等优势,同时拥有全球实践验证的一流可靠性,作为国内最大的制造企业数据集群,系统经受了9PB级复杂业务的实战锤炼, 实现99.9%的全球高可用性,能够为大数据教学实践提供保障。

与此同时,实战平台还集合了汽车、地产、电商、股票、农业等丰富的行业领域数据,解决了实践数据缺乏的问题;再结合联想自身在内外部实践中积累的丰富的行业应用,为学生提供了丰富的实战场景。在全部课程结束后,还可以为学生提供工信部认证的相关职业资格培训,在踏上正式岗位之前,完成从理论到实践到认证的全方位能力培养。

致天下之治者在人才,成天下之才者在教化。大数据人才的培养,应当根植于我国广大的产业应用场景的土壤中,从经验到科学,从传统到现代,从模糊到精准,这样培养的人才才能真正推动时代的跨越。联想大数据实战实训平台基于稳定、可靠、开放的大数据平台,结合海量的行业数据与丰富的应用场景,产教融合、定向培养、按需培养,助力高校培养综合能力强、技术过硬、又具有强实践能力的复合型人才。

6月

联想数据智能将发起"大数据及人工智能实战实训师资培训",面向高校任课教师,以直播的方式进行大数据及人工智能相关理论与实践实战培训,内容包括Python语言、数据分析、Java数据采集、可视化、Python语言、网络爬虫、大数据生态组件等,敬请关注!

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