大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)生需求趨勢(shì)及人才培養(yǎng)報(bào)告一、引言隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為全球經(jīng)濟(jì)增長的核心引擎，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“基礎(chǔ)設(shè)施”，其應(yīng)用已滲透至互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造、醫(yī)療等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速推動(dòng)了對(duì)大數(shù)據(jù)人才的迫切需求，大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)前景與培養(yǎng)質(zhì)量成為教育界與產(chǎn)業(yè)界共同關(guān)注的焦點(diǎn)。本報(bào)告基于對(duì)行業(yè)需求調(diào)研（涵蓋互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造等10余個(gè)行業(yè)的50家企業(yè)）、人才培養(yǎng)現(xiàn)狀分析（選取20所高校的大數(shù)據(jù)專業(yè)培養(yǎng)方案）及專家訪談（10位企業(yè)大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人、5位高校大數(shù)據(jù)專業(yè)教師），探討大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)生的需求趨勢(shì)，并提出優(yōu)化人才培養(yǎng)的策略建議，以期為高校人才培養(yǎng)、企業(yè)招聘及學(xué)生職業(yè)規(guī)劃提供參考。二、大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)生需求趨勢(shì)分析（一）行業(yè)需求分布：多領(lǐng)域滲透，核心行業(yè)引領(lǐng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的通用性使其在各行業(yè)均有應(yīng)用，但需求強(qiáng)度與應(yīng)用場(chǎng)景存在顯著差異：互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)：作為大數(shù)據(jù)技術(shù)的早期adopters，需求持續(xù)旺盛，主要聚焦于用戶行為分析（如電商平臺(tái)個(gè)性化推薦）、輿情監(jiān)測(cè)（如社交媒體內(nèi)容運(yùn)營）、廣告精準(zhǔn)投放等場(chǎng)景，對(duì)數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求較大。金融行業(yè)：是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的深度領(lǐng)域，需求集中在風(fēng)險(xiǎn)控制（如銀行交易異常識(shí)別）、fraud檢測(cè)（如信用卡詐騙預(yù)防）、智能投顧（如基于用戶數(shù)據(jù)的理財(cái)建議）等方向，對(duì)具備金融domain知識(shí)的數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家需求迫切。制造行業(yè)：隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，需求快速增長，主要用于工業(yè)設(shè)備監(jiān)測(cè)（如汽車制造設(shè)備故障預(yù)測(cè)）、生產(chǎn)流程優(yōu)化（如流水線效率提升）、質(zhì)量控制（如產(chǎn)品缺陷檢測(cè)），對(duì)大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、制造大數(shù)據(jù)分析師的需求上升。醫(yī)療行業(yè)：需求逐步釋放，主要涉及醫(yī)療影像分析（如MRI圖像識(shí)別）、電子病歷挖掘（如患者病情預(yù)測(cè)）、藥物研發(fā)（如基于基因數(shù)據(jù)的藥物篩選），對(duì)具備醫(yī)療domain知識(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家需求增長。此外，政府（如政務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析）、零售（如消費(fèi)者需求預(yù)測(cè)）、能源（如電力負(fù)荷預(yù)測(cè)）等行業(yè)的大數(shù)據(jù)需求也在逐步釋放。（二）崗位需求類型：細(xì)分深化，能力要求升級(jí)大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位已從早期的“通用型”向“細(xì)分型”演變，主要包括以下幾類（見表1）：崗位類型核心職責(zé)關(guān)鍵技能要求數(shù)據(jù)工程師大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與維護(hù)（數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理）Hadoop、Spark、Flink、云原生（Kubernetes）數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)清洗、分析與可視化，為決策提供支持SQL、Python/R、Tableau、統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型，解決復(fù)雜數(shù)據(jù)問題（如預(yù)測(cè)、分類）數(shù)學(xué)（線性代數(shù)、概率論）、TensorFlow/PyTorch、domain知識(shí)大數(shù)據(jù)架構(gòu)師大數(shù)據(jù)系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)（數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫），保障scalability與可靠性分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理大數(shù)據(jù)產(chǎn)品規(guī)劃與落地（如數(shù)據(jù)中臺(tái)、BI工具）業(yè)務(wù)需求理解、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、跨團(tuán)隊(duì)溝通注：企業(yè)對(duì)“復(fù)合型崗位”的需求上升，例如“數(shù)據(jù)科學(xué)家+domain專家”“數(shù)據(jù)工程師+云原生專家”，要求人才具備多技能融合能力。（三）技能需求演變：技術(shù)融合，能力多元化隨著技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)人才的技能需求呈現(xiàn)技術(shù)融合與能力多元化趨勢(shì)：基礎(chǔ)技能升級(jí)：傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hadoop、Spark）仍是基礎(chǔ)，但云原生技術(shù)（如Kubernetes、Docker）、實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)（如Flink、Kafka）的需求快速增長。企業(yè)越來越傾向于使用云平臺(tái)的大數(shù)據(jù)服務(wù)（如AWSEMR、阿里云E-MapReduce），以降低成本與提升效率。AI與大數(shù)據(jù)結(jié)合：數(shù)據(jù)科學(xué)家需掌握機(jī)器學(xué)習(xí)（如隨機(jī)森林、邏輯回歸）、深度學(xué)習(xí)（如CNN、RNN）算法，能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)與AI技術(shù)結(jié)合解決實(shí)際問題（如智能推薦系統(tǒng)、疾病預(yù)測(cè)模型）。domain知識(shí)重要性凸顯：具備行業(yè)domain知識(shí)的人才更能理解業(yè)務(wù)需求，例如金融行業(yè)需要了解“風(fēng)險(xiǎn)控制流程”，醫(yī)療行業(yè)需要了解“臨床術(shù)語”，這類人才的薪資待遇較通用型人才高15%-20%（根據(jù)某招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)）。（四）區(qū)域需求差異：核心城市引領(lǐng)，區(qū)域協(xié)同發(fā)展大數(shù)據(jù)人才需求主要集中在一線城市（北京、上海、深圳、廣州）與新一線城市（杭州、成都、武漢、南京），這些城市擁有眾多互聯(lián)網(wǎng)、金融、科技企業(yè)（如北京中關(guān)村、杭州阿里巴巴西溪園區(qū)），是大數(shù)據(jù)人才的主要需求地。此外，隨著區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，中西部地區(qū)的大數(shù)據(jù)需求逐步增長，例如成都的“數(shù)字經(jīng)濟(jì)園區(qū)”、武漢的“光谷”，吸引了一批大數(shù)據(jù)企業(yè)入駐（如騰訊成都分公司、阿里武漢中心），對(duì)人才的需求也在上升。人才流動(dòng)趨勢(shì)：核心城市的人才需求占比約60%，但中西部地區(qū)的人才吸引力逐步增強(qiáng)（如成都的人才政策：給予大數(shù)據(jù)人才安家補(bǔ)貼），未來區(qū)域需求將更加均衡。三、大數(shù)據(jù)專業(yè)人才培養(yǎng)現(xiàn)狀與問題（一）培養(yǎng)現(xiàn)狀：規(guī)模擴(kuò)張，模式探索近年來，我國大數(shù)據(jù)專業(yè)人才培養(yǎng)規(guī)?？焖贁U(kuò)張：專業(yè)設(shè)置：截至2023年，全國已有超過200所高校開設(shè)大數(shù)據(jù)專業(yè)（包括“大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用”“大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用”等），此外，許多高校在計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)等專業(yè)中增設(shè)了大數(shù)據(jù)方向。培養(yǎng)模式：高校積極探索校企合作，例如與阿里、騰訊等企業(yè)合作建立“實(shí)習(xí)基地”，引入企業(yè)真實(shí)項(xiàng)目作為實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容；部分高校開展“訂單式”培養(yǎng)（如與銀行合作培養(yǎng)金融大數(shù)據(jù)人才），直接為企業(yè)輸送人才。（二）存在的問題：供需匹配度不足盡管培養(yǎng)規(guī)模擴(kuò)張，但大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)仍存在供需匹配度不足的問題，主要表現(xiàn)在：1.課程設(shè)置滯后：部分高校的大數(shù)據(jù)課程仍以傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)課程（如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)）為主，缺乏對(duì)云原生（如Kubernetes）、實(shí)時(shí)計(jì)算（如Flink）、AI結(jié)合（如機(jī)器學(xué)習(xí)）等最新技術(shù)的覆蓋，導(dǎo)致學(xué)生掌握的技能與企業(yè)需求脫節(jié)。2.實(shí)踐教學(xué)不足：實(shí)踐教學(xué)是大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的關(guān)鍵，但許多高校的實(shí)踐教學(xué)仍停留在“實(shí)驗(yàn)室模擬項(xiàng)目”（如學(xué)生自主搭建Hadoop集群），缺乏真實(shí)企業(yè)項(xiàng)目（如參與企業(yè)用戶行為分析項(xiàng)目）的鍛煉，學(xué)生缺乏解決實(shí)際問題的經(jīng)驗(yàn)，難以滿足企業(yè)對(duì)“即插即用”人才的需求。3.師資力量薄弱：大數(shù)據(jù)是新興學(xué)科，許多高校的教師缺乏industry經(jīng)驗(yàn)，對(duì)企業(yè)的技術(shù)需求與應(yīng)用場(chǎng)景不熟悉，難以將理論與實(shí)踐結(jié)合（如教師講解“數(shù)據(jù)倉庫”時(shí)，無法結(jié)合企業(yè)真實(shí)的“數(shù)據(jù)中臺(tái)”案例）。4.跨學(xué)科融合不夠：大數(shù)據(jù)需要計(jì)算機(jī)+統(tǒng)計(jì)+domain知識(shí)的融合，但許多高校的培養(yǎng)方案仍以“計(jì)算機(jī)單一學(xué)科”為主，導(dǎo)致學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)單一，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的大數(shù)據(jù)問題（如醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析需要醫(yī)療知識(shí)與統(tǒng)計(jì)知識(shí)結(jié)合）。5.職業(yè)素養(yǎng)缺失：企業(yè)不僅看重技術(shù)技能，還看重職業(yè)素養(yǎng)（如溝通能力、團(tuán)隊(duì)合作、數(shù)據(jù)倫理），但部分高校的培養(yǎng)中忽視了這些方面，導(dǎo)致學(xué)生進(jìn)入企業(yè)后需要較長時(shí)間的適應(yīng)期（如不會(huì)與業(yè)務(wù)部門溝通需求，或缺乏數(shù)據(jù)隱私保護(hù)意識(shí)）。四、大數(shù)據(jù)專業(yè)人才培養(yǎng)優(yōu)化策略針對(duì)上述問題，結(jié)合行業(yè)需求趨勢(shì)，提出以下優(yōu)化策略：（一）課程體系優(yōu)化：聚焦核心技能，融合最新技術(shù)高校應(yīng)根據(jù)行業(yè)需求調(diào)整課程體系，聚焦核心技能（如分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)），融合最新技術(shù)（如云原生、實(shí)時(shí)計(jì)算、AI結(jié)合）。具體課程模塊設(shè)計(jì)如下：基礎(chǔ)理論模塊：數(shù)學(xué)（線性代數(shù)、概率論、微積分）、統(tǒng)計(jì)學(xué)（假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析）、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫）——奠定理論基礎(chǔ)。核心技術(shù)模塊：分布式計(jì)算（Hadoop、Spark）、實(shí)時(shí)計(jì)算（Flink、Kafka）、云原生（Kubernetes、Docker）、機(jī)器學(xué)習(xí)（Scikit-learn、TensorFlow）——構(gòu)建核心技能?？鐚W(xué)科模塊：金融大數(shù)據(jù)（金融業(yè)務(wù)流程、風(fēng)險(xiǎn)控制）、醫(yī)療大數(shù)據(jù)（醫(yī)療術(shù)語、臨床流程）、制造大數(shù)據(jù)（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、生產(chǎn)流程）——提升domain適應(yīng)能力。前沿專題模塊：大數(shù)據(jù)倫理（數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全）、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)（數(shù)據(jù)中臺(tái)、BI工具）、大數(shù)據(jù)前沿技術(shù)（聯(lián)邦學(xué)習(xí)、圖計(jì)算）——了解行業(yè)前沿。（二）實(shí)踐教學(xué)強(qiáng)化：校企合作，真實(shí)項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)實(shí)踐教學(xué)是提升人才培養(yǎng)質(zhì)量的關(guān)鍵，高校應(yīng)加強(qiáng)校企合作，引入真實(shí)企業(yè)項(xiàng)目，讓學(xué)生在實(shí)踐中提升技能。具體措施包括：建立實(shí)習(xí)基地：與互聯(lián)網(wǎng)（如阿里、騰訊）、金融（如工行、招行）、制造（如華為、海爾）等企業(yè)合作，建立實(shí)習(xí)基地，讓學(xué)生在企業(yè)中參與真實(shí)項(xiàng)目（如用戶行為分析、風(fēng)險(xiǎn)控制模型構(gòu)建），積累實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。引入企業(yè)導(dǎo)師：邀請(qǐng)企業(yè)大數(shù)據(jù)專家（如阿里大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、騰訊數(shù)據(jù)科學(xué)家）擔(dān)任兼職導(dǎo)師，參與實(shí)踐教學(xué)指導(dǎo)，分享企業(yè)實(shí)際案例與技術(shù)經(jīng)驗(yàn)（如“如何構(gòu)建高可用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)”“如何用機(jī)器學(xué)習(xí)解決金融fraud問題”）。開展競(jìng)賽與項(xiàng)目：組織學(xué)生參與大數(shù)據(jù)競(jìng)賽（如全國大學(xué)生大數(shù)據(jù)競(jìng)賽、阿里云大數(shù)據(jù)競(jìng)賽），或者開展校級(jí)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目（如“校園學(xué)生消費(fèi)行為分析”“校園能源消耗預(yù)測(cè)”），提升學(xué)生的問題解決能力與團(tuán)隊(duì)合作能力。建設(shè)實(shí)踐平臺(tái)：搭建大數(shù)據(jù)實(shí)踐平臺(tái)（如基于Hadoop、Spark的集群），或者使用云平臺(tái)的大數(shù)據(jù)服務(wù)（如阿里云學(xué)生版），讓學(xué)生在真實(shí)的環(huán)境中進(jìn)行實(shí)踐操作（如“用Spark處理大規(guī)模用戶數(shù)據(jù)”“用Flink實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)輿情監(jiān)測(cè)”）。（三）師資隊(duì)伍建設(shè)：引進(jìn)industry專家，提升教師實(shí)踐能力師資隊(duì)伍是人才培養(yǎng)的核心，高校應(yīng)引進(jìn)industry專家，同時(shí)提升現(xiàn)有教師的實(shí)踐能力。具體措施包括：引進(jìn)兼職教師：從企業(yè)（如阿里、騰訊）引進(jìn)大數(shù)據(jù)專家擔(dān)任兼職教師，參與課程教學(xué)（如“大數(shù)據(jù)實(shí)踐”課程）與實(shí)踐指導(dǎo)（如學(xué)生項(xiàng)目評(píng)審），帶來企業(yè)的最新技術(shù)與案例。鼓勵(lì)教師參與企業(yè)項(xiàng)目：支持教師到企業(yè)掛職鍛煉（如到阿里大數(shù)據(jù)部門掛職6個(gè)月），或者參與企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目（如“某銀行數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建”“某電商用戶推薦模型構(gòu)建”），提升教師的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與行業(yè)認(rèn)知。開展教師培訓(xùn)：組織教師參加大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)（如阿里云認(rèn)證、騰訊云認(rèn)證），或者參加行業(yè)conferences（如“中國大數(shù)據(jù)技術(shù)大會(huì)”“全球AI大會(huì)”），了解行業(yè)前沿動(dòng)態(tài)（如“云原生大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)”“AI與大數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用”）。（四）人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新：訂單式培養(yǎng)，聯(lián)合培養(yǎng)高校應(yīng)創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，根據(jù)企業(yè)需求定制培養(yǎng)方案，提升人才供需匹配度。具體模式包括：訂單式培養(yǎng)：與企業(yè)（如某銀行、某互聯(lián)網(wǎng)公司）簽訂訂單培養(yǎng)協(xié)議，根據(jù)企業(yè)的崗位需求（如“數(shù)據(jù)工程師”“數(shù)據(jù)科學(xué)家”）定制課程體系（如增加“金融數(shù)據(jù)處理”“機(jī)器學(xué)習(xí)在金融中的應(yīng)用”等課程），學(xué)生在校期間學(xué)習(xí)企業(yè)所需的技能，畢業(yè)后直接進(jìn)入企業(yè)工作。聯(lián)合培養(yǎng)：與企業(yè)開展“2+2”聯(lián)合培養(yǎng)（前兩年在學(xué)校學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程，后兩年在企業(yè)學(xué)習(xí)實(shí)踐課程），或者開展“產(chǎn)學(xué)研”合作（高校與企業(yè)共同完成大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，如“某制造企業(yè)生產(chǎn)流程優(yōu)化”），讓學(xué)生在企業(yè)環(huán)境中學(xué)習(xí)，提升實(shí)踐能力與企業(yè)適應(yīng)能力。國際合作培養(yǎng)：與國外高校（如美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、英國劍橋大學(xué)）開展聯(lián)合培養(yǎng)（如交換生、雙學(xué)位），引入國際先進(jìn)的大數(shù)據(jù)培養(yǎng)理念與課程體系（如“大數(shù)據(jù)倫理”“大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)”等課程），提升人才的國際視野（如了解“全球大數(shù)據(jù)隱私法規(guī)”“國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)品趨勢(shì)”）。（五）職業(yè)素養(yǎng)提升：注重軟技能與倫理教育企業(yè)不僅看重技術(shù)技能，還看重職業(yè)素養(yǎng)（如溝通能力、團(tuán)隊(duì)合作、數(shù)據(jù)倫理），高校應(yīng)重視職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)，提升學(xué)生的綜合能力。具體措施包括：加強(qiáng)軟技能訓(xùn)練：開設(shè)“溝通技巧”“團(tuán)隊(duì)合作”“項(xiàng)目管理”等課程，或者通過小組項(xiàng)目（如“校園大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目”）、角色扮演（如“與業(yè)務(wù)部門溝通需求”）等方式，提升學(xué)生的軟技能（如“如何向非技術(shù)人員解釋大數(shù)據(jù)結(jié)果”“如何與團(tuán)隊(duì)成員協(xié)作完成項(xiàng)目”）。開展數(shù)據(jù)倫理教育：開設(shè)“數(shù)據(jù)倫理”課程，講解數(shù)據(jù)使用的倫理規(guī)范（如GDPR、《中華人民共和國個(gè)人信息保護(hù)法》），讓學(xué)生了解“數(shù)據(jù)隱私保護(hù)”（如“如何處理用戶敏感數(shù)據(jù)”）、“數(shù)據(jù)公平性”（如“如何避免機(jī)器學(xué)習(xí)模型的偏見”）等問題，提升數(shù)據(jù)倫理意識(shí)（如“不泄露用戶隱私數(shù)據(jù)”“不使用數(shù)據(jù)做違法違規(guī)的事情”）。培養(yǎng)問題解決能力：通過案例教學(xué)（如“某企業(yè)用戶流失預(yù)測(cè)問題”“某醫(yī)院患者病情預(yù)測(cè)問題”）、項(xiàng)目式學(xué)習(xí)（PBL）（如“解決校園快遞配送效率問題”）等方式，讓學(xué)生學(xué)會(huì)用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決實(shí)際問題（如“如何收集校園快遞數(shù)據(jù)”“如何用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)快遞配送時(shí)間”），提升問題解決能力。五、結(jié)論與展望（一）結(jié)論隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)生的需求呈現(xiàn)多領(lǐng)域滲透、崗位細(xì)分、技能融合、區(qū)域協(xié)同的趨勢(shì)，人才培養(yǎng)質(zhì)量直接影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)存在課程設(shè)置滯后、實(shí)踐教學(xué)不足、師資力量薄弱、跨學(xué)科融合不夠、職業(yè)素養(yǎng)缺失等問題，需要高校、企業(yè)、政府共同努力，優(yōu)化培養(yǎng)策略（如課程體系優(yōu)化、實(shí)踐教學(xué)強(qiáng)化、師資隊(duì)伍建設(shè)、人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新、職業(yè)素養(yǎng)提升）。（二）展望未來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、圖計(jì)算、量子大數(shù)據(jù)）與應(yīng)用（如智能城市、智能交通、智能農(nóng)業(yè)），大數(shù)據(jù)人才的需求將持續(xù)增長（預(yù)計(jì)未來5年，我國大數(shù)據(jù)人才需求將以每年15%以上的速度增長），同時(shí)對(duì)人才的技能要求（如掌握前沿技術(shù)、具備跨學(xué)科知識(shí)）與職業(yè)素養(yǎng)（如數(shù)據(jù)倫理、國際視野）將進(jìn)一步提升。高校應(yīng)持續(xù)關(guān)注行業(yè)需求變化，及時(shí)調(diào)整培養(yǎng)方案（如增加“量子大數(shù)據(jù)”“智能城市大數(shù)據(jù)”等課程），加強(qiáng)與企業(yè)的深度合作（如共同建立