吴娟 陈清礼 白敏

[摘 要] 大数据作为国家基础性战略资源，已经成为当前学术界、工业界关注的热点和焦点。在全国高等教育“双一流”建设的新形势下，学校如何根据自身教学资源与办学条件，科学定位大数据专业人才培养目标，合理设置人才培养方案，准确把握行业人才需求，培养适应社会经济发展需要的技术人才，促进专业可持续发展，是专业建设必须考虑的首要问题。以长江大学地球物理与石油资源学院为例，从专业内涵、专业建设基础、专业应用前景等方面出发，对数据科学与大数据技术专业人才培养目标和实践教学进行了阐述和研究。

[关键词] 数据科学;大数据技术;地方石油高校

[基金项目] 2019年度国家自然科学基金“基于字典学习的多震源数据高效高精度最小二乘偏移方法研究”（41904110）;2019年度湖北省博士后科技活动择优资助“字典学习稀疏约束的多震源数据最小二乘偏移方法研究”（9621000817）

[作者简介] 吴 娟（1984—），女，湖北十堰人，工学博士，长江大学地球物理与石油资源学院讲师，主要从事大数据、地震信号处理研究;陈清礼（1965—），男，四川眉山人，工学博士，长江大学地球物理与石油资源学院教授，主要从事大数据、人工智能研究;白 敏（1986—），男，河南西平人，工学博士，长江大学地球物理与石油资源学院副教授，主要从事大数据、地震信号处理研究。

[中图分类号] G3     [文献标识码] A    [文章编号] 1674-9324（2021）20-0005-04    [收稿日期] 2021-02-22

数据科学与大数据技术专业是一个以计算机技术为基础、大数据分析为核心，涉及计算机科学、数学和统计学三大基础学科的新兴专业。

大数据科学的兴起源于2012年3月，当时美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志。这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署[1]，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。

2013年是中国大数据元年，各行业开始高度关注大数据的研究和应用。为了促进国内大数据的发展，2015年8月，国务院颁布了《促进大数据发展行动纲要》，提出要将大数据上升为国家战略。随之，高等院校开始了大数据本科专业的申报。2016年2月，教育部首次批准北京大学、中南大学、对外经济贸易大学三所高校设立数据科学与大数据技术专业[2]。至今，我国先后有600多所高校设立了“数据科学与大数据技术”本科专业[2]。长江大学于2019年获批设立该专业，承担专业建设的是地球物理与石油资源学院。我院于2019年开始首批招生，共招收大一新生79名，到2020年新生扩招至135名。由于考生报考踊跃，生源良好，学院计划今后继续扩大招生规模。

我们知道，专业的生存与发展关键在于人才的培养。人才培养目标有研究型与应用型两种，作为地方性本科院校，大多选择应用型作为人才培养目标。结合石油行业需求，地方高校如何科学地制订人才培养目标，确保学生学有所用、学有所成是我们亟须考虑的问题。

下面从专业内涵、专业建设基础、专业应用前景出发，结合我校现状，探讨“数据科学与大数据技术”专业人才培养的目标定位和教学实践。

一、专业内涵

将从以下两个方面介绍数据科学与大数据技术专业。

1.数据科学。理论科学、实验科学和计算科学作为科学创新的三大支柱，正推动人类文明进步和科技发展。数据科学作为第四个科学范畴，是Jim Gray博士在2007年创造的一个术语。数据密集型科学，简写为数据科学，是指将数据分析执行作为经验科学，直接从数据本身进行学习。数据科学采用收集数据的形式，进行开放式分析，不做预先假定。在许多数据科学项目中，首先要浏览原始数据，形成一个假定，然后基于假定进行调查确认。这里的关键概念是，数据科学是一个经验科学，直接基于數据进行科学处理。

2.大数据与大数据技术。大数据是指传统数据架构无法有效处理的一种新型数据集。对新型数据架构具有约束力的大数据特征是：规模（volume），即数据集的大小;多样性（variety），即数据来自多个数据仓库、多个业务领域，包含多种类型;速度（velocity），即数据流动的速度;易变性（variability），即数据集其他特征方面的变化。上述特性通常被称为大数据的四个“V”。虽然大数据还能总结出其他“V”，但是上述四个“V”是实现成本经济性模式向新型并行架构转变的驱动力。这些大数据特性决定了大数据系统的整体设计。所谓大数据技术，就是从各种类型的海量数据中快速获得有价值信息的技术。

二、专业建设基础

1.师资力量。长江大学地球物理与石油资源学院由翁文波院士于1950年在上海创立的高级地球物理探测班发展而来，是长江大学办学历史最长、在国内外具有较高声誉与学术地位的学院之一。学院现有教职工90人，其中专任教师71人，教授19人，副教授23人。数据科学与大数据技术专业申报之初，学院就有不少教师申请加入该专业。这些教师大都具有良好的数理基础、扎实的计算机基础和精深的地球物理专业知识。同时，学校也从国内外招聘多名大数据管理、大数据分析方面的优秀人才，充实研究团队;学院也有计划地派出教师进行专业进修和参加大数据核心课程培训。多元化的教育背景和研究经历，为数据科学与大数据专业的建设积累了雄厚的师资力量[3]。

2.基础设施。目前，长江大学地球物理与石油资源学院拥有3个省部级重点实验室及3个研究院（中心），共14个教学科研实验室。实验仪器先进，功能完备，运行状态良好，能较好地满足本科实验教学以及高水平科学研究的需要。实验室拥有IBM 256节点并行机和100 TB并行存储系统。2020年年底，华为集团就长江大学地物学院数据科学与大数据技术专业实验室建设向我院派出专家组，为我院数据科学与大数据技术专业的机房建设提出了长远规划意见，并就高性能计算中的关键指标和大量细节做出初步论证。这加强了我院数据科学与大数据技术专业与全球领先企业之间的交流、合作。另外，学校目前正在筹建人工智能研究院，也将对我院数据科学与大数据技术专业建设形成有力的支撑。

3.科研基础。学院现有本科、硕士和博士三个培养层次，地球物理学为省级重点学科，地球物理勘探实验室具有国家计量认证资质。

学院近5年主持完成国家、省部级及横向科研项目430项，年均科研经费超过3500万元;出版专著教材9部，发表论文356篇，其中SCI/EI检索134篇;获得省部级科技成果奖、教学成果奖和国内外专利20余项。其中，三分之一的成果为数据科学系教师获得，这些项目研发经验和数据积累为数据科学与大数据技术专业的开设提供了技术支撑和保障[3]。

4.行业优势。长江大学是湖北省人民政府与中国石油天然气集团有限公司、中国石油化工集团有限公司、中国海洋石油集团有限公司共建的高校。地球物理与石油资源学院以服务国家石油安全、资源勘探和地方经济为使命，利用武汉校区的优势，倡导追求卓越的学术氛围，加强内涵发展，提高核心竞争力，坚持质量立院、人才强院、开放办院、创新兴院的治院理念，使学科分布更加合理，培养模式更加科学，竞争优势更加明显，进一步彰显石油与资源勘探特色。

未来，石油工业要想实现新的跨越式发展，必须实现石油勘探开发传统工程技术与数字化技术的深度融合，利用物联网、大数据和人工智能等数字化技术，升级改造传统管理模式与技术体系，催生新技术、新生产流程和新产业，实现数字化转型。要将大数据与人工智能技术深入融合到工程技术的各领域，形成新一代人工智能油田的关键技术，建成石油工业的大数据智能云网平台[4]。

行业的优势确立了我院数据科学与大数据技术专业的人才培养，应以石油大数据应用为特色，辅以多领域交叉，成为应用复合型人才[3]。

三、专业应用前景

猎聘在2019年度世界人工智能大会上发布了《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，指出人工智能与大数据领域在全球范围内呈现严重人才荒，中国大数据人才缺口高达150万[5]。中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT（中国三大互联网公司：百度（Baidu）、阿里巴巴（Alibaba）和腾讯（Tencent）的首字母缩写）企业招聘的职位里，60%以上的需求是大数据人才。因此，从当前大数据行业的发展趋势来看，大数据专业的就业前景是比较广阔的，原因有以下几点。

第一，产业互联网促进大数据落地应用。随着互联网逐渐进入产业互联网阶段，大数据也迎来了快速发展期。一方面，大数据是产业互联网的重要技术组成部分;另一方面，也为产业互联网开辟出新的价值空间。从产业互联网的整体技术组成来看，大数据技术体系不仅承担了技术创新的任务，也承担了价值提升的任务，产业互联网自身的很大一部分价值要通过大数据来体现。

第二，大数据应用场景逐渐成熟。随着大量传统企业纷纷实现“业务上云”，大数据的应用场景也越来越成熟，这会在很大程度上促进大数据人才的就业。随着大数据技术体系的逐渐成熟，以及大数据平台的逐渐落地应用，未来大数据领域的人才需求将逐渐从研发型人才向技能型人才过渡，所以未来毕业生会有较好的就业前景。

第三，大数据是智能化的基础。大数据本身并不是目的，其目的是应用，而人工智能正是大数据应用的一个重要出口。因为人工智能技术研发的三大基础之一就是数据，所以未来的智能化时代一定离不开大数据的支撑。

在石油行业，以中国石油大学（北京）为例，该校在2018年8月成立了人工智能学院。学院定位是聚焦石油石化领域人工智能的核心科学问题和关键技术，面向基础和应用基础研究，引领油气人工智能科学技术发展。目前，正在承担中国石油重大战略项目“物探、测井、钻完井人工智能理论与应用场景关键技术研究”、中国海油“勘探开发领域人工智能示范应用”等重要研究任务。学院的构架包括勘探大数据、开采大数据、储运大数据等。对于油气行业的智能化转型，院长肖立志认为：油气智能体，将掀起石油工业全产业链变革的滚滚浪潮。未来，在上游勘探开发与生产领域，实现智能油气田;在中游管道储运领域，实现智能物流和智能仓储;在下游炼化销售等方面，实现智能工厂和智慧加油站等应用场景。

四、培养目标定位

数据科学与大数据技术是一个新工科专业，无论是“双一流”高校还是地方普通高校，在该专业的开设方面都需要依托自身的优势学科，通过强强联合，结合学生自身特点打造不同类型和社会需求的人才。

作为地方石油类院校，综合学校开办数据科学与大数据技术专业的教育资源及办学条件，契合学校目标定位、行业优势等各方面因素，我校数据科学与大数据技术专业人才的培养目标可确定为[3]：培养德、智、体、美、劳各方面素质协调全面发展，系统掌握油气地球物理领域數据科学与大数据技术的基本理论和基本方法，获得油气地球物理大数据工程师必备的知识体系结构和基础技能，具有爱国情怀、创新意识、实践能力和一定国际视野的高级工程技术人才，为从事油气地球物理大数据分析领域的工程设计、应用研究和生产管理打下坚实的基础。毕业后能在石油与资源勘探行业、IT行业、行政事业单位等从事油气勘探、大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，以及大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据理论研究、咨询、教育培训工作。同时，还可以考取中国科学院大学、清华大学、中国石油大学（北京）等高校石油大数据、大数据和云计算等专业的研究生或出国深造。

五、实践教学研究

应用型人才更多地注重学生实践能力的培养。为了激发学生的内驱力，我们鼓励学生参加各类相关竞赛。在学校支持下，引导学生积极参加“互联网+”创新创业大赛、“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛、计算机设计大赛、程序设计、机器人、人工智能创新及“挑战杯”等各种高水平竞赛活动，并指派专人负责培训和指导。依托这些竞赛，营造学习氛围，激发学习兴趣，培养学生的实践能力和创新能力。

大數据在带来巨大技术挑战的同时，也带来巨大的技术创新与机遇。抓住机遇，适应社会与经济发展的需要，实现专业可持续发展，培养合格人才，是每个教育工作者肩负的重任[3]。

参考文献

[1]曹淑艳.大数据本科专业申报及认识[J].计算机教育，2016，30（6）：30-33.

[2]何志芬.应用型本科院校数据科学与大数据技术专业建设思路探索[J].萍乡学院学报，2020，37（3）：92-97.

[3]陈江林.数据科学与大数据技术专业人才培养目标与定位研究[J].电脑知识与技术，2018，14（35）：166-167.

[4]贾承造.中国石油工业上游发展面临的挑战与未来科技攻关方向[J].石油学报，2020，41（12）：1445-1464.

[5]王素贞.大数据卓越人才培养模式研究与实践——基于“新财经”视角以金融大数据案例教学应用方向为例[J].河北经贸大学学报（综合版），2020，20（4）：79-83.

Analysis of Talent Training Objectives of Data Science and Big Data Technology Major： Taking Local Petroleum Colleges and Universities as an Example

WU Juan， CHEN Qing-li， BAI Min

（College of Geophysics and Petroleum Resources， Yangtze University， Wuhan， Hubei 430100， China）

Abstract： As a national basic strategic resource， big data has become the focus of academia and industry. Under the new situation of “double first-class” construction of national higher education， how to scientifically position the talent training objectives of big data major， reasonably set up talent training programs， accurately grasp the talent demand of the industry， cultivate technical talents to meet the needs of social and economic development， and promote the sustainable development of the major according to their own teaching resources and school running conditions is the primary consideration of major construction questions. Taking the College of Geophysics and Petroleum Resources of Yangtze University as an example， the paper expounds and studies the talent training objectives and practical teaching of data science and big data technology from the aspects of professional connotation， professional construction foundation and professional application prospect.

Key words： data science; big data technology; local petroleum colleges and universities