1+X证书制度下高职“商数”专业课程体系设置研究

杨旭

摘  要：自《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》（教职成〔2019〕6号）发布以来，高职商务数据分析与应用专业一直探索将“X”证书培訓课程有机融入专业课程体系。该文从数据分析人才需求、岗位层次、岗位能力、学校自身优势4个维度进行深入分析，探索出“主电商、保技术、拓财务”的课程设置新思路，构建起高职商务数据分析与应用专业课程新体系。

关健词：1+X证书  商务数据分析与应用  课程体系  研究

中图分类号：G718.5                          文献标识码：A                   文章编号：1672-3791（2020）12（b）-0155-03

Abstract： Since the Pilot Program on the Implementation of the "Education Certificate + Certain Vocational Skill Level Certificates" System in Colleges and Universities （Teacher's Work [2019] No. 6） has been published， the professional business data analysis and application profession has been exploring the "X" The certificate training course is organically integrated into the professional course system. This article makes an in-depth analysis from the four dimensions of data analysis talent demand， job level， job capability， and school's own advantages， explores a new idea of the curriculum design of "main ecommerce， security technology， and financial expansion"， and builds a vocational business data analysis and Apply a new system of professional courses.

Key Words： 1+X certificate; Business data analysis and application; Course system; Research

2019年《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》发布以来，全国高职院校各专业积极探索将“X”证书课程融入专业课程体系，“X”证书培训内容融入专业课程内容，从而优化专业课程体系设置，提高学生专业技术能力。商务数据分析与应用专业作为2017年递补的新兴专业，也开展了积极的探索。从人才需求、岗位层次、岗位能力、学校自身优势4个维度进行分析，探索出一条“主电商、保技术、拓财务”的课程设置新思路，构建起高职商务数据分析与应用专业课程新体系[1-2]。

1  商务数据分析人才需求状况

从应用场景来看，商务数据分析人才行业需求量大，商务数据分析与应用专业人才对接的行业广。批发、零售、金融、医疗、电商、互联网和服务、软件和信息技术服务业等行业都需要专门从事数据分析的专业人才，即数据分析有着广泛的应用场景，各行各业都需要数据分析人才，人才需求量大。

2020年6月11日，从中国具有广泛影响力的专业招聘网站——前程无忧搜索关健词：数据分析、分析专员、分析经理、分析主管、数据采集、财务分析的近期发布条数，绘制出图1，得出如下结论：（1）关健词“数据分析”在重庆、北京、上海、广州、深圳的搜索条目数分别为：2 302、10 840、25 245、27 043、25 667，这组数据反映出企业对商务数据分析人才需求量较大。（2）分析专员、数据采集、财务分析3个关键词的近期发布条数也较大，说明分析专员、数据采集员、财务分析员岗位的人才需求较大，高职商务数据分析与应用专业培养的学生可倾向这3个岗位群实现就业。（3）沿海、东部发达地区对商务数据分析人才的需求量远远超过西部地区[3]。

从领英《2020人才趋势报告》来看，具备数据分析能力的专业人员需求增长242%。每个公司的分析人才持续匮乏，企业即将面临人才短缺的局面。

2  商务数据分析人才岗位层次

近两年，重庆财经职业学院商务数据分析与应用专业团队先后到重庆撼地大数据有限公司、重庆普天永惠大数据科技有限公司、重庆勾正数据科技有限公司、重庆中科云从科技有限公司等企业调研，从企业机构岗位设置、项目运作需要出发，通常将商务数据分析岗位群分3个层次：基础岗位群、发展岗位群、高级岗位群，其典型的工作岗位分别是数据分析专员（采集员）、数据分析主管（经理）、数据工程师（科学家）[4]。

3  商务数据分析人才的岗位能力分析

商务数据分析人才是数据分析人才的一类，侧重于商务领域的数据分析。依据商务数据分析人才岗位层次不同，要求具备的能力也有所差别，层次越高，能力要求也就越高。

基础岗位群首先要具备一定的综合素质，良好的沟通及协调能力、较强的逻辑分析能力和文字表达能力。其次要具有胜任数据分析岗位的专业技能，如数据采集、数据清洗与处理、数据分析、撰写数据分析报告的能力。最后要熟知所从事行业的背景，了解公司核心经营指标。

发展岗位群除具备商务数据分析专员的素质外，还应有从事数据分析的工作经验、优秀的数据化管理能力。

高级岗位群除具备商务数据分析主管的素质外，还应具有数学、应用数学、统计学、计量经济学、计算机等专业硕士或博士以上教育背景，出色的数据建模、模型评估、模型优化及模型应用能力，有机器学习、深度学习、数据挖掘、统计分析、推荐等算法相关的实际项目经验，精通Spark、Matlab、Tensorflow的体系架构和运行原理。

4  商务数据分析与应用专业课程新体系

笔者学校将高职商务数据分析与应用专业培养的人才面向的就业岗位群定位于基础岗位群和发展岗位群，以学生就业为导向进行培养，服务地方经济社会发展，依据数据分析人才需求、岗位层次、岗位能力要求，结合财经院校自身优势、设置了3条路线“主电商、保技术、拓财务”的专业课程体系，如图2所示。

第一条路线“主电商”。指高职商务数据分析与应用专业培养的学生以从事互联网电子商务数据分析为主。对应的课程是图2中第一、三条竖线链接的课程，共11门。

第二条路线“保技术”。指为学生保留应用Python语言做数据采集、数据存储、数据清洗与预处理、数据分析的技术路线。这条线路开设的总课时较少，对应的课程是图2中第二条竖线链接的课程，共4门。

第三条路线“拓财务”。指学生将数据分析思维、工具应用于企业财务场景，毕业后去“财务分析专员”岗位就业。财务分析專员需求量较大，结合该校财经类师资力量优势，开设了图2中第四条竖线链接的课程：财务会计基础、初级会计、财务大数据分析。

5  “1+X”证书对接专业课程及学分替代

学历证书“1”与职业技能等级证书“X”是基础与拓展关系，“1”具有基础性、主体性，要解决德智体美劳全面发展与职业对应的专业技术技能教育，为学生可持续发展打下基础[2]。“X”具有针对性、引导性、先进性，解决职业技能、职业素质或新技术新技能的强化、补充或拓展问题[5]。

该校商务数据分析与应用专业将“X”证书培训课程融入专业课程体系，“X”证书培训内容融入课堂教学内容，实现“X”证书与课程学分互认。学生依据自身的职业定位、个性化需求，可考取数据采集职业技能等级证书（初级）、电子商务数据分析职业技能等级证书（中级）、大数据财务分析职业技能等级证书（初级）。数据采集职业技能等级证书（初级）替代3门课程，分别是Python基础、数据采集与处理、数据库技术与应用，互换7学分。电子商务数据分析职业技能等级证书（中级）替代5门课程，分别是选品与采购、消费者行为分析、市场数据分析、运营数据分析、供应链数据分析，互换16学分。大数据财务分析职业技能等级证书（初级）替代3门课程，分别是：财务会计基础、初级会计、财务大数据分析，互换10学分[6]。

6  结语

高职商务数据分析与应用专业培养的技术技能人才是数据分析类人才的重要组成部分，侧重于商务领域的数据分析，重应用，轻技术与开发，这就需要学校结合自身优势，去寻找应用的结合点，减少技术与开发类课程的学时。该校设置了“主电商、保技术、拓财务”的专业课程体系，较好地将“X”证书培训课程有机融入，为扩宽学生就业路径，实现学生充分就业，奠定了良好的基础。

参考文献

[1] 沈凤池.高职《商务数据分析与应用》专业设置研究[J].电子商务，2016（12）：74-75.

[2] 李新红.职业学校“1+X”证书制度的探索与实践——以工程测量技术专业为例[J].江苏教育研究，2020（3）：24-26.

[3] 刘娟.基于O2O模式下《商务数据分析与应用》专业人才培养探究[J].现代营销：创富信息版，2018（11）：194-195.

[4] 李婷.商务数据分析与应用专业的发展现状与趋势研究[J].科技风，2020（13）：115.

[5] 吴南中，夏海鹰.1+X证书制度下职业院校变革逻辑与推进策略[J].教育与职业，2020（8）：5-12.

[6] 余彬.“大职教观”视域下职业教育1+X证书制度的实施[J].教育与职业，2020（11）：20-27.