隨著數字經濟蓬勃發展，數字化產業和產業數字化成為就業增長新動能。據人瑞人才與德勤調研顯示，未來3年，數字產業化企業最需要運營人員和開發人員（包括大數據開發工程師、數據建模開發工程師等），其次是數據分析人員、算法研究人員、數據管理人員、銷售人員和產品經理，說明技術革新與商業模式創新是助推數字企業發展的兩大動力。

數據科學與大數據技術專業作為適應大數據技術發展與產業需求的新工科專業，自2016年首次設立以來，已經累計有747所高校開設。作為開設最早、規模最大的大數據專業，如何匹配產業人才需求、突出學科特色，是專業建設與人才培養的核心命題。

美林數據立足產業數字化轉型實踐經驗，聚焦區域產業人才需求，創新“產崗課師學訓研用”的人才培養理念，面向以“數據科學與大數據技術專業”為核心，輻射計算機、電子信息技術等傳統工科專業的綜合“數智人才應用能力培養解決方案”，賦能高校新工科創新大數據人才培養。

新工科數智人才培養綜合解決方案

以服務區域數字經濟產業集群發展為目標，探索面向數字化產業與產業數字化的理論型、實踐型、應用型人才培養模式，從教學資源、實踐環境著手，注重真實的產業實戰環境搭建，建設具有區域特性和專業特色的大數據綜合實驗室。大數據綜合實驗室將搭建大數據基礎環境，擴充大數據專業基礎課、核心課、選修課等實踐課程，引入制造、能源、金融、電商、零售、政務等行業的大數據應用實訓項目教學資源，強化大數據分析工具應用和創新能力，同時進行產業認知、學科競賽和行業認證等產業資源的鏈接，開展產業實踐，為學生大數據技術及應用能力培養及教師教學與創新工作提供強有力的支持，從而形成集課程、實踐、工具、競賽、培訓、認證于一體的一站式建設方案，創新產教融合模式下的高水平數智人才培養體系建設，為高校培養面向區域產業需求的數智人才提供有力支撐，在同類學校起到示范、推廣和輻射作用。

面向院校和專業

本科：數據科學與大數據技術、數據計算及應用、數據科學等大數據專業，計算機、人工智能等相關理工科專業

方案特色

聚焦產業人才需求，立足學科自身特色

人才培養方案設計以“區域產業鏈布局”為指引，結合高校區域特色和數據科學與大數據技術專業學科定位，圍繞企業目標崗位的大數據平臺運維、數據開發、數倉開發、數據庫管理員、數據分析師、業務分析員、解決方案專家、數字產品經理等職業，以產業招聘為參考，傾向性培養學生的相關大數據技術技能、產業工具的駕馭能力以及工程性解決問題的能力。實現產崗結合、特色突出的人才能力地圖與課程體系設計，打造院校個性化“數智人才應用能力培養解決方案”。

夯實基礎，應用為先、體系完整、形式多樣

為滿足高素質應用型專業人才的需求，同時兼顧跨學科交叉融合的需要，美林數據創新性地構建了包含元子實驗、基礎實驗、應用實訓、考試中心、教學管理、實驗管理在內的六大能力平臺。從教學資源和實踐環境兩方面著手，提供多維度、多模式的課程實踐，結合即時學習成果反饋，推動學生總結和反思。幫助學生從理論到實踐全面掌握知識和技能，更好地完成專業課程學習和人才崗位對接實訓，從而實現數智人才高質量輸送的培養目標。

源于產業真實項目案例，知識、技能、方法與素養的綜合提升

以項目應用實踐為核心，結合真實的企業大數據應用業務場景，以解決問題為目標進行項目實訓，為高校師生應用實訓提供環境與資源的雙重保障，真正實現數據科學與大數據技術專業學生“應用能力”培養。

實驗案例示例：《客戶投訴行為預警分析》

本項目旨在實現電力服務客戶投訴智能預警，通過還原真實處理流程，從業務背景理解、業務問題數據化思路轉化、大數據智能應用開發全流程等不同維度，將大數據處理與分析技能、大數據項目實施流程和數據分析方法論相融合，涵蓋Linux環境下MySQL和Python軟件的安裝和使用、數據分析建模與數據可視化等技能的綜合應用。學生將通過完整的案例實踐，綜合運用大數據課程知識以及各種工具軟件，實現大數據應用搭建的全流程操作。

資源與能力共建，構建成長型實驗平臺

基于美林數據豐富的產業資源優勢，平臺內置豐富的產業數據與課程資源，為高校學生教學、實訓與創新科研提供基礎資源支撐。同時依托數據資源管理平臺提供大數據接入與管理能力，實現校內數據的連接和外部產業數據的對接，打造特色實驗數據中心，為大數據實踐教學和跨學科應用創新提供真實的數據資產。而平臺開放的課程自定義配置與實驗課程開發能力，支持老師結合自身教學經驗進行個性化課程開發與優化改造，實現教學成員的迭代提升和資源統一管理，結合學科發展，構建開放型、成長型實驗平臺。

長效賦能工程，深化產教融合

為保障大數據綜合實驗室建設項目的順利開展和長久運營，實現專業和企業人才共育、師資互動、成果共享的校企深度合作典范，美林數據將本著校企“共建、共管、共享、共贏”的原則，為高校提供涵蓋課程創新、師資培養、產業認知、培訓認證、學科競賽、基地合作、產業對接在內的七大專項賦能工程服務保障體系，形成數智人才培養賦能的長效機制。

典型案例

01 、北京師范大學

美林數據根據高層次數字人才培養內在邏輯和產業用人特質，以校企協同為基礎，面向北京師范大學數據科學與大數據專業、人工智能培訓班建設大數據綜合實訓教學體系，助力北京師范大學打造產、學、研、工一體化的校企深度合作模式，建設區域級的產教融合示范性平臺，打造具備品牌優勢與特色的國內一流專業，促進學校人才培養體系創新，為學校重點培養具備從事與大數據相關的科研、教學、研發、應用的高層次復合型人才提供支撐。

02 、新疆大學

新疆大學計算機科學與技術專業積極擁抱數字技術，響應數字經濟發展需求，結合新工科建設與學生成長規律來進行人才培養模式的革新。通過美林數據的Tempo Talents——數智人才應用能力解決方案，對現有的實驗模式進行了升級與創新，以應用實踐為基礎，結合沉浸式的學習環境，將知識、技能、工具與方法相融合，層層遞進地培養學生數據思維及解決實際問題的能力。為新疆大學計算機科學與技術國家一流專業的相關課程實驗項目和實驗內容的綜合性、設計性與創新性創造實驗條件，從而不斷提高新型工程人才的實踐能力和創新意識的培養。

03 、廣州理工學院

廣州理工學院聯合美林數據從產業發展的視角，圍繞技能和科研提升從教學實踐、項目實訓、行業競賽、科研工具等方面與廣州理工學院展開多領域、多模式的合作。共同開展聯合創新實驗室建設，基于實驗平臺開設數十門大數據相關課程，服務學院上千名學生。引入大數據分析、數據治理、商業智能、大數據開發等多名產業導師，共同籌備應用研究院，開展專項師資培訓。通過產業導師、高校老師與學生共同合作的方式，創新人才培養模式，打造了“師生共建”的創新組織，激發了教師與學生的創新熱情。

04 、哈爾濱石油學院

美林數據與哈爾濱石油學院信息工程學院聯合建設大數據綜合實驗室，依托美林數據Tempo Talents大數據應用能力成長平臺，為學院建設集教學管理、實驗管理、課程實踐、項目實訓的一體化大數據實踐教學環境，構建了涵蓋大數據基礎課程、核心課程、專業實踐課程、集中實訓課程等在內的大數據實踐教學課程體系，并依托美林數據在石油行業領域的大數據技術能力和項目實踐經驗，為學校打造了具有石油行業特色的項目實戰案例庫。同時結合“產業導師進課堂”專業賦能服務，開展大數據項目實戰教學示范課堂，以行業應用為引導，以石油領域真實項目案例為基礎，讓學生了解行業最新實踐與應用場景，通過實戰演練提升學生解決實際問題的能力，使知識傳授、能力培養和素質拓展融為一體。