美林数据基于产业侧所沉淀的行业标准、产业数据、技术产品、行业应用及咨询认证相关能力,以产业链、人才链、数据链相融合的理念,构建数智人才培养的新生态,进而形成符合产业人才需求、并适应于高校人才培养模式的数智人才应用能力解决方案。
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大数据人才培养

产业数字化转型下数据治理专业人才培养的思考
发布时间:2023-11-29 浏览量:0

2020年至今,随着“产业数字化转型”的持续深入,数据治理、数据中台建设等工作在产业侧的关注度越来越高,数据治理相关岗位及人才需求持续上升。

在近一年的多的高校交流过程中,高校老师对于“数据治理专业人才培养”的关注度也越来越高?很多老师也在思考,应该如何培养数据治理专业人才?

结合高校大数据专业建设,人才培养方案应该如何调整?

数据治理相关课程如何开设?有无相关教材和课程资料推荐?

相关实践、实训如何开展,如何让学生能够真正理解数据治理的实际应用?

……

如果您也在思考这些问题,美林数据基于产业数字化转型服务经验及高校数智人才培养解决方案,关于“数据治理”相关课程及实训模式美林数据结合产业侧实践经验与高校教学规律结合,可提供相关专业资源支持,具体信息说明如下:

一、数据治理人才培养的基础目标

数据治理不是单纯的技术问题,而是基于企业经营和业务管理需求,围绕数据、利用信息技术开展的一系列数据管理活动,是一个复杂的系统工程,故而数据治理相关的人才培养也需要结合数据治理的目标而开展。数据治理专业人才不仅仅是大数据技术人才,而是兼具管理思维、专业业务、大数据处理技术的符合人才。

匹配企业数字化转型的数据治理人才,在相关数据专业课程开设与能力训练方面,核心是让学生建立起基于产业应用的完整知识体系和应用架构,理解企业数字化转型过程中数据治理的目标、流程和方法,真正理解数据治理业务,实现基于产业应用的知识与技能体系构建。

二、构建理论体系,掌握基础知识框架——理实一体的《数据治理概论》

01
课程简介

数据治理概论一门面向高校数据相关专业在校大学生的实用指南。该课程全面介绍了数据治理的目标、价值、方式、方法、工具等各个领域的相关知识。通过本课程的学习可以帮助学生快速理解数据治理,并建立一套体系化的数据治理架构和基础方法,为后续的项目实战奠定扎实的理论基础。

02
教学目标

1.了解数据治理基本概念,并熟悉主流数据治理框架及其作用;

2.了解数据战略规划的基础概念,熟悉数据战略从规划到执行的各项活动,掌握各类数据战略规划工具;

3.了解如何确定数据采集范围及不同业务需求下的数据存储方式,同时熟悉各类数据采集方法及数据存储架构设计思路,并掌握从概念模型到物理模型的数据模型设计步骤;

4.掌握元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理及数据安全管理等各数据管理域的定义、内容、管理方式等;

5.熟悉数据分析、数据共享、数据开放等各类数据应用的定义、方法及活动;

6.熟悉数据治理价值评估原则及方法,了解数据治理文化;

7.熟悉数据采集、数据存储、数据管理及数据分析相关领域的关键技术及典型工具。

03
课时设计

建议在第四学期或者第五学期开设

04
开课建议

建议在第四学期或者第五学期开设

05
课程资源

提供课程教学大纲、课程讲义、慕课视频、实验手册、实验平台等全套资源包;并提供定制化师资培训项目服务。

三、实践的应用能力构建,深入理解数据治理体系——基于企业数字化转型的真实项目实战

01
项目介绍

基于企业数字化转型数据治理项目全流程实训,以某金融集团项目为例,结合项目全流程活动拆解、工作目标梳理、核心任务及实训项目内容,进行学生知识技能体系的综合应用。核心环节及关键任务设置示例(内容可裁剪):

数据治理体系


02
实训目标

让学生在实训项目过程中将专业核心课程等知识体系进行系统应用,通过一个完整的项目了解数据治理的全貌,为学生后续职业方向选择、技能训练等提供支持,培养学生团队协作能力的同时也积累学生真实项目经验。

03
实训方式

3~5人分组实训,理论讲解+小组研讨+答疑指导+成果汇报

04
实训建议

建议为2~4周的集中实践,建议在第7学期开展。

05
实训支持

提供实训过程完整的课程讲义、慕课视频、项目资料、产业数据、实训环境等,可提供产业导师全程带教服务。

如果您也对此感兴趣,想要进一步探讨数据治理人才培养工作,欢迎您联系我们进一步沟通交流。


end

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