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教材建设探索
张晓丽
摘要：随着大数据时代的到来，信息技术蓬勃发展，国家大力推进大数据产业的发展，鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下，许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状，探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题，同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。
关键词：数据科学与大数据技术专业；课程设置；教材建设
随着以互联网、大数据、人工智能、区块链等为代表的新一代信息技术的发展，人类社会已进入数字经济
或大数据时代。大数据被认为是一种基础性、战略性资源，成为社会进步的新引擎，深刻改变了人类的思维、生产和生活方式。谈论大数据是时代话题，拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。大数据的发展催生了数据科学，而数据科学承载着大数据发展的未来[1]。
在大数据技术的迅猛发展势头下，为满足社会对数据科学人才的需求，我国众多高校纷纷成立了数据科学与大数据技术专业。作为一门新兴专业，如何科学合理地搭建课程体系，梳理人才培养方案，成为全国高校专家及相关行业领域技术人员争相讨论的问题。
教材是教学内容的载体，高等教育出版社作为中国高等教育出版的国家队和主力军，始终以“植根教育、弘扬学术、繁荣文化、服务社会”为使命，面对新兴专业，积极探索研发新产品，服务于高校教学需求。
一、数据科学与大数据技术专业发展状况
数据科学是以数据为研究对象，从数据中提取信息、形成知识、支持决策的理论与方法；数据科学家则是通过从数据中提取可操作的知识来解决实际问题。在当下，数据科学和大数据技术人才成为各领域急需的人才，从事与数据科学有关的工作也成为当下年轻人较为追求的职业选择。
为满足社会对数据科学人才的需求，斯坦福大学、加州大学伯克利分校、密歇根大学等世界著名大学纷纷建立数据科学研究中心并设置数据科学专业。我国也大力推进大数据产业的发展，2015年9月，国务
院印发《促进大数据发展行动纲要》，标志着大数据在我国的发展上升到国家战略层面，纲要中明确鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才[2]。至此，开展数据科学方面的科学研究和人才培养已十分迫切。
2016年2月，教育部公布新增数据科学与大数据技术专业（专业代码：080910T，学制四年，授理学/工学学位），北京大学、对外经济贸易大学、中南大学三所院校获批开设此专业。2017年，教育部公布第二批院校，共32所。2018年，第三批获批高校多达248所。2019年，第四批获批高校达203所。短短四年间，开设此专业的高校就近500所院校[3]。同时，教育部还批准了约30所本科院校开设“大数据管理与应用”专业，约418所高职院校开设“大数据技术与应用”专业。这标志着我国对数据科学人才培养专业化进程的加快。
二、数据科学与大数据技术专业的课程设置
数据科学涉及数学、统计学与计算机科学等多领域相关知识，是一门交叉性学科。虽然全国各类高校已陆续开始围绕数据科学与大数据专业建设展开研究，但师资队伍建设、课程体系设置，以及如何实现多学科交叉融合、产学研一体培养的新模式，
作者简介：张晓丽，女，汉族，河南安阳人，高等教育出版社高等理科出版事业部，编辑，硕士研究生，教育出版。
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成为困恼高校的新问题。笔者认为，在解决“如何培养人”的问题前，我们首先需要对这个新兴专业有个明确的认识。（一）培养目标
数据科学与大数据技术专业旨在培养以计算机科学、统计分析为基础，具备经济、金融、医疗、物流、教育、管理等相关领域的学科知识，能推动并引领未来全球人工智能、数据智能、大数据技术在各领域的应用，具有较强的实践创新能力、跨文化交流能力和跨领域研究能力的高素质复合型人才。（二）能力需求
该专业主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，强调的是数据的应用，侧重于统计层面的内容；而大数据工程师则侧重于技术，主要是围绕大数据平台系统的研发，偏开发层面。无论是数据分析师还是工程师，都需要具有深厚的数学、统计学、机器学习、数据处理方面的知识，有系统的计算机系统、程序设计、数据可视化方面的知识，同时具备某些特定应用领域或行业的背景知识。要能够精通数据处理、数据分析和数据建模的基本理论与方法，具有极强的算法研发、分析、工程化能力，有良好的计算机编程、计算和软件应用能力[4]。
结合以上认识，数据科学与大数据技术专业需要融合数学、统计学、计算机科学等核心专业课程，在高校课程设置上，除通识教育课程外，可以从基础课、专业课及选修课、应用实践三大模块进行教学设置[5,6]（详见表1）
。课程类别
主要课程
基础课
数学
——数学分析、高等代数、最优化方法、数值代数等；统计学
——概率论、数理统计、随机过程、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、非参数统计分析等；专业课及选修课
数据科学导论、机器学习、分布式并行计算、数据可视化、探索性数据分析、超高维数据分析、数据智能、深度学习、Python 程序设计、R 语言编程、大数据采集与存储、大数据平台开发及应用等。应用实践
大数据分析与挖掘实践
表1 数据科学与大数据技术专业的课程设置
三、数据科学与大数据技术专业的教材建设
教材是教学内容的载体，对于一门快速发展的新兴专业，如何重组基础知识，编写一套满足于数据科学人才培养需求的教材，成为各高校专家探讨的重要问题。（一）教材特点分析
只有对专业进行深入研究，探索专业背后的人才需求目标，才能真正做出符合专业发展的教材。笔者通过参加各种大数据类
研讨会议并走访高校，与专家近距离探讨，归纳总结后认为，该专业的教材应具有以下几个特点[7]。
1.系统性
数据科学与大数据技术专业是一门复合交叉型学科，在对知识内容进行筛选重组时，需对数学、统计学及计算机科学等核心专业进行系统梳理，以达到教学内容及教学方式能够适应新专业的培养目标。
2.前瞻性
数据科学与大数据技术专业是一门应市场需求而发展起来的应用型学科，目前的专业建设速度远落后于市场和业界对人才的
需求速度。所以，对新专业培养方案的设立应着眼于未来，以传统学科为基础，以统计方法为手段，以计算机技术为平台，充分实现数据科学与社会各领域的深度融合。
3.适用性
截至目前，已审批成立该专业的高校将近500所，这些高校中明显存在硬件设施、师资队伍、学生层次、培养侧重点等多方面的不同，这就需要在课程体系设置及教材建设中考虑本土性、适用性，实现多层次化培养。
4.实践性
数据科学是通过使用真实数据来解决实际生活中的问题，所以，传统的教科书式教学不适合于数据科学教育，应以培养学生解决问题的能力为导向，充分考虑理论知识与案例实际的融合应用。
5.模块化
在该专业既定培养目标的指导下，将数学、统计学、计算机科学三个核心专业知识内容进行分解，使其成为多个相互独立的教学模块，且各教学模块之间可以按照教学目标有选择性地遴选重组。（二）教材建设案例
在数据科学与大数据技术专业发展初期，明确课程体系设置，重视相关教材建设，对规范高校教学、加快人才培养有着十分重要的意义。高等教育出版社作为教育部直属机关，承担着为我国高等教育出版教材的责任，面对新兴专业的发展，我们也第一时间进行产品研发，取得了一定成果。
1.《数据科学导引》，作者：欧高炎、朱占星、董彬、鄂维南北京大学是我国数据科学与大数据技术专业的发源地，也
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是第一个建立本硕博三个层次的完整学科体系的高校。2016年7月，在北京大数据研究院开办的暑期学校中，鄂维南院士面向全国高校教师开设数据科学导引课程。本书则源于这门专业必修课，编写作者也是该课程的授课教师。同时，本书结合作者自主研发的“数据酷客”平台，实现理论与案例实操的融合。该书自出版以来，受到业内一致好评。
2.数据科学与大数据技术专业（理科）系列教材
开设“数据科学与大数据技术”专业的高校来自于各个层次，虽然有985高校，但更多的是应用型本科院校。为了更好地服务于高校，满足不同层次教学需求，我们与国内大数据领域的一流学者进行调研组稿，最终形成了一支由重点高校的数学、统计学、计算机科学等多个学科的专家组成的编写团队，计划编写一套适用于“数据科学与大数据技术专业（理科）”的系列教材（详见表2）。
书 名作 者学 校数据科学概论徐宗本西安交通大学概率论基础何书元首都师范大学高等代数黎 稳华南师范大学数值代数高卫国复旦大学最优化计算方法
文再文北京大学统计学基础
郭建华
东北师范大学邓 柯清华大学姚 方北京大学邹长亮南开大学统计学方法
耿 直北京大学陈 敏
中国科学院数学与系
统科学研究院
崔恒建首都师范大学朱仲义复旦大学唐年胜云南大学机器学习孟德宇
西安交通大学朱 军清华大学俞 扬南京大学数据智能徐颂华西安交通大学机器学习前沿
孟德宇
西安交通大学
表2 数据科学与大数据技术专业系列教材
该套教材在陆续交稿中，部分教材将于2020年12月出版，其他计划于2021年12月完成出版工作。
四、结语
数据科学与大数据技术专业是一门新兴学科，其发展迅速的态势也表明该专业的开设符合当今时代发展的方向及需求。但新而不足，高校的师资队伍建设、专业的课程体系设置，如何实现多学科交叉融合、产学研一体培养的新模式，都是困恼高校的新问题，也是急需解决的问题。鉴于这一情况，本文围绕数据科学与大数据技术专业的发展状况、课程设置及教材建设进行了分析和探讨，并介绍了高等教育出版社在新兴专业发展下的举措，意在促进数据科学与大数据技术专业的发展，以期能为我国数据科学人才培养提供切实可行的参考意见，为高校一线工作中的专业建设提供必要的服务。
参考文献：[1]
徐宗本.用好大数据须有大智慧——准确把握、科学应对大数据带来的机遇和挑战[J].中国科技奖励,2016,04(202):27-29. [2]
国务院.促进大数据发展行动纲要[N].中国电子报,2015-09-08(3).[3]
程志强.论高等院校数据科学与大数据技术专业的教材建设[J].广东蚕业,2018,52(07):131-132.[4]
吕小光，姜乐，成青松.数据科学与大数据技术专业人才培养模式探析[J].淮海工学院学报(人文社会科学版),2018,16(09):132-135.[5]
贺文武，刘国买.数据科学与大数据技术专业核心课程建设的探索与研究[J].教育评论,2017(11):31-35.[6]
汪中，施培蓓.数据科学与大数据技术专业建设研究[J].安庆师范大学学报(自然科学版),2019,25(01):117-120.[7]
李建平.大数据技术与应用专业核心课程建设分析[J].教育现代化,2018,05(47):359-360.
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