本文共 898 字，大约阅读时间需要 2 分钟。

大数据人才的培养变化有三方面，第一就是从一专多能变为两专多能、加强大数据相关学科和专业建设、加强大数据的建设。我们这篇文章着重给大家介绍一下从一专多能变为两专多能。

就目前而言，很多科学家大数据挖掘方面的研究。在他看来，大数据人才应系统掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析和自然语言处理等。具体来说，大数据人才首先应具备获取大数据的能力，例如能根据任务要求，综合利用各种计算机技术和知识，收集、整理海量数据并加以存储，为支撑相关决策和行为做好数据准备。其次，应具备分析大数据的能力，能根据具体需求，采用有效方法和模型分析数据，并形成报告，为实际问题提供决策依据。最后，还应具备良好的团队合作精神。大数据时代的数据分析任务，多数需要与他人合作实现既定目标。这些就是大数据人才的必备的基本素质。

现在看来，从数据科学与大数据技术专业毕业的学生，授予的是理学与工学学位。由此可见，此专业具有非常明显的理工交叉特点。大数据催生了数据科学，而数据科学是处理和分析大数据的理论支撑与保证。因此，高校在制定培养计划和方案时，应注意数学、统计学、计算机科学的有机融合及与应用领域的深入结合。只有这样做，那么大数据专业的人才才会更加出色。

那么大数据的核心价值是什么呢？大数据的核心价值在于应用，而应用需要专业知识与数据思维相结合。然而，大数据的应用能力培养用现行书本教学的方法很难实现。过去的人才多是一专多能人才，放到现在是不够的，今后的大数据人才应为两专多能的人才。那么什么是两专人才呢？所谓两专，是要有专业知识，更要有数据思维。要达到这样的目的，必须改革现行的人才培养方式，鼓励用多种形式培养跨界人才。

大数据的人才需要有两专才能够更好地进行大数据工作，这样做也是为了大数据的发展。由于篇幅原因我们就给大家讲到这里了，我们在下一篇文章中接着给大家讲一下其他的内容。

转载地址：https://blog.csdn.net/yoggieCDA/article/details/86594772 如侵犯您的版权，请留言回复原文章的地址，我们会给您删除此文章，给您带来不便请您谅解！