大数据下统计学人才培养模式

宋炜晔　刘志媛　杨静

随着云计算和物联网技术的不断进步，结构化数据和非结构化数据的爆炸式增长，我国的产业发展进入了大数据时代。大数据时代的数据有以下特点：数据量庞大，以万为计量单位，数据获取容易，有效数据混杂在无效数据当中。这些特点对传统统计学专业人才的培养提供了机遇，也提出了挑战。特别是地方院校，如何根据地区环境和企业需求，为社会提供应用型人才，成为了统计学人才培养目前遇到的新问题。

一、大数据发展为统计学人才培养提供了机遇与挑战

1.大数据发展情况。近几年，云计算和物联网技术突飞猛进，伴随而来的是用户数据以几何速度飞速增长。数据暴涨的情况几乎发生在各行各业，医疗、餐饮、住宿以及其他商业活动。这些行业面对如此大量的數据，却缺乏相关的专业人才去处理数据。而统计学这门学科研究的正是如何处理数据。因此，在当下以及未来，社会对统计学专业人才的需求是巨大的。教育部从2017年开始陆续批准高校新增设“数据科学与大数据技术”专业，以满足社会对数据人才的需求。

2.统计学人才培养遇到的机遇与挑战。大数据时代的到来对统计学人才培养既是机遇也是挑战。在改革开放至今，统计学专业人才主要的需求来自传统行业，需求有以下三个方面：一是政府职能部门，例如统计局、税务部门、发改委等;二是传统金融业，如商业银行和人民银行;三是市场调查公司。而随着大数据时代的来临，更多的行业需要对数据进行分析、处理和挖掘人才，而统计学人才培养正好符合这一需求。因此，大数据给统计学带来了一个机遇，即社会对统计学人才的巨大需求，这在以前是没有过的。

同时，大数据时代也为统计学人才培养带来了挑战。目前，较为传统的统计学人才培养分为两个方面：一是数理统计学人才的培养，偏向数学;二是经济统计学人才培养，偏向经济学。这两个方面的人才培养都较为理论化，对数据科学的培养较少，实践内容较少。培养出来的学生在数据分析和软件应用这两个方面的能力是有所欠缺的。因此，如何结合传统的培养模式和大数据时代的社会需求，培养出既能科研又能满足社会需求的应用型人才是目前统计学人才培养面临的一个挑战。

二、目前统计学人才培养面临的问题

从当前大数据时代的人才需求，以及统计学传统的培养模式来看，统计学人才培养出现了一些问题。

1.专业定位模糊。统计学人才培养现在面临的一个重要问题就是专业定位模糊，其主要体现在人才培养与当地人才需求错位和培养模式急需改革这两个方面。①人才培养与当地人才需求错位。统计学人才的需求和学校所在的经济环境密切相关。统计学人才的培养应该在传统培养模式的基础上，结合当地的经济环境和人才需求来为专业定位。而很多二三线城市的地方院校，在统计学人才的培养上还是按照传统的经济统计和数理统计分类，没有结合当地的经济特点培养人才，导致了人才培养与当地人才需求的错位。②培养模式急需改革。在大数据时代，统计学专业人才的培养模式需要改革和创新，而如何改革，现在还没有统一的结论。目前统计学专业人才还是按照传统的培养模式，重理论，轻实践。这样的培养模式显然满足不了未来对数据人才的要求。而越来越多院校的计算机专业重视对学生统计学知识的讲授。因此，很多企业的数据分析岗位招收的是计算机科学人才，而不是统计学人才。在这样的环境下，统计学专业培养模式的改革就成了迫在眉睫。

2.培养模式偏理论、轻实践。偏理论、轻实践是统计学人才培养的另一大问题，集中体现在以下几个方面。①理论课时多，实践课时少。统计学专业在大多数院校按照数学专业的模式来培养，或者按照经济学专业的模式来培养。这两个专业都是偏理论化的专业。这就导致了学生在校的头两年，几乎不涉及任何的实践课程和软件课程。仅有的实践课程和软件课程是c语言。统计学专业的实践课程相对而言过少，而仅有的实践课程也对人才未来的发展作用不大。②实践课内容浮于表面，操作软件能力差。大部分学校统计学专业的实践课程仅有R语言或者spss等软件教学，部分学校开设了c语言课程教学。这对统计学专业人才的培养是远远不够的，且很多高校实践课的内容和考核形式浮于表面，学生容易通过，实践能力得不到很好培养。从企业的调研和交流来看，excel的数据操作能力、运用数据库的数据提取能力以及Python软件的数据挖掘能力是企业对数据分析人才的基本要求。③学生项目经验较差，满足不了企业对于人才的需求。统计学专业虽然是理科专业，但是其研究内容和人才需求有很强的工科特点。企业需要学生有一定的项目经验和实践能力。而大多数院校受限于地理环境，无法为学生提供参与项目的机会，学生只在学校学，去企业学习的机会较少。因此，大多数学生没有项目经验，企业招进来需要重新培养。

3.校企合作困难。统计学专业人才虽然就业方向广泛，但是要达到企业要求需要长期培养。基于这个特点，企业需求的是能长期工作的员工，短期只能培养学生，因此企业招收统计学实习生的意愿非常低。特别是在二三线城市，高校很难联系企业为学生提供大量的就业机会，学生得不到锻炼，更加依赖企业培养，导致企业更不愿意要为学生提供实习机会。

三、统计学培养模式的改革与创新

面对以上统计学专业的培养困境，河北北方学院依托经济环境和现有教学资源，积极调研和改革培养模式，总结出一套行之有效的解决方案。

1.增加实践学时，提升学生数据收集与分析能力。从2017级起，我校增加了培养方案中实践学时的比例，并且从大一的下半学期开始，直到大三的下班学期，每个学期末都有实践周，更加强调对学生实践能力的培养。统计学专业，根据课程特点，开设了数据挖掘、数学软件、市场调查分析等数据分析课程，并将实践周的课程与之前的理论课相配合，强调培养学生的实践能力。例如在大二上半学期的《专业基础实训》实训周课程中，主讲用excel对基本统计学方法的应用、简单数据分析和图表处理，在大二下半学期的《数据收集与整理实训》中主讲数据收集方法，并带领学生进行实践，为大三上半学期的《市场调查分析》的讲授，以及参加全国市场调查大赛和泰迪杯数据分析大赛打下了基础。

2.积极参加数据竞赛和社会实践，增加学生项目经验。利用课余时间，河北北方学院统计系教研室积极组织带领学生参加全国大学生数学建模竞赛、全国大学生市场调查大赛、泰迪杯等各项统计数学类竞赛，从参赛中，培养学生数据分析能力，积累项目经验。积极组织学生到当地的工作岗位实习，例如统计局、银行等企事业单位，提升学生的工作能力。其中张家口市经开区统计局已经和我校签订协议，成为我校统计学专业的实习基地。

3.与用人单位积极交流，根据企业需求改革培养方案。河北北方学院地处张家口，学生主要的就业地区分两类，一类是北京、天津以及其他经济发达的地区，这类地区主要的接收单位是企业，另外一类是河北地区，该地区的主要接受单位是事业单位、公务员和银行。校统计系教研室在多次与各个类型的企业进行交流和调研以后，将17级培养方案进行改革，针对企业需求，增加了《市场调查分析》和《数据挖掘》等课程，培养学生的数据分析能力，针对事业单位等部门，增加了《统计法律法规》等课程，从不同的需求和角度来培养学生。同时，在其他的课程中，例如《应用回归分析》和《多元统计分析》等，加入企业实际案例，提升学生对课程的理解和实践能力，为社会提供具有数据分析能力的应用型人才。

四、结语

大数据时代的来临，为统计学专业的发展提供了新的机遇，也对统计学的培养模式提出了新的要求。本文从当前形势分析，提出统计学专业的困境主要在于专业定位模糊，培养模式落后，且与企业交流太少。而改革培养模式，注重学生分析数据能力，指导学生参加竞赛和社会实践，调研企业，了解企业需求是行之有效的解决办法。统计学培养模式的改革任重而道远，希望本文能为相关院校统计学专业的人才培养提供参考建议，为社会输送应用型人才。[基金项目：本文系2019年河北北方学院校级教育教学改革研究项目“大数据背景下，统计学专业应用型人才的培养理念与模式研究”（项目编号GJ2019023）阶段性成果]

（作者单位：河北北方学院）