大数据时代背景下对数据分析教育的思考.doc

大数据时代背景下对数据分析教育的思考.doc大数据时代背景下对数据分析教育的思考
摘要:大数据时代对财经类高校研究生的培养提出了新的要求。本文首先分析了财经类高校数据分析课程的特点,继而给出了财经类高校数据分析课程建设的思路。根据该思路,以R语言课程为例,本文进一步给出了该课程的建设方案。
关键词:财经类高校;数据分析课程;课程建设
中图分类号:G64 文献标识码:A 文章编号:1673-9132(2016)34-0040-03
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一、引言
随着大数据时代的到来,数据分析在各行业的重要性日益凸显出来。大数据时代要求人才具有极强的“数据视野”、“数据意识”和“数据能力”,即对所处行业数据的形式种类详尽把握,对数据的作用深刻理解,对数据分析方法和分析软件熟练运用。其中“数据能力”是前两者的基础,是实现大数据所有思想和理念的根本保证,是现代经济管理人才的重要基本素养和技能。
我国的财经类院校肩负着为社会培养经济管理类高级专业人才的重任,在大数据时代,社会对于经济管理类高级人才在数据分析方面的要求极大增加,现代经济管理理论的发展趋势也体现出越来越重视数据分析的特点。这要求人才既有深厚的经济管理理论功底,又能够熟练使用数据分析工具对业务数据进行分析,并得到结论。特别是在研究生教育层面,对数据分析能力培养更加重要。
然而,目前在研究生数据分析能力的培养方面各财经类院校均存在着较多的不足。首先是覆盖面小,除各院校的统计学院(或类似学科的学院和专业)外,强调这方面能力的培养的学院和专业较少,导致研究生对数据的运用和分析能力不足;其次是形式单一,主要以课堂教学为主,完全忽视了数据分析的实践性,教学效果不好;再次是教学所用软件平台薄弱,多数使用SPSS,极少数专业学****SAS,对于在学术界和业界非常流行R语言、python等平台则少有涉及。因此,合理设计数据分析类型课程,提高经济管理类研究生在数据分析方面的理论水平与实践能力,是广大财经类高校不得不面对的迫切问题。本文讲就财经类高校数据分析类课程的特点、建设思路和建设方案,结合笔者在教学实践中的一些心得谈一谈自己的看法。
二、财经类高校数据分析课程的特征
数据分析的目的就是从数据中提取有价值的信息,进而形成知识。因此在绝大多数专业领域均有大量的数据分析需求,对人才的数据分析能力均有较高的需求。从财经类高校的专业分布看,可以把对数据分析能力的需求分成三个不同的类型。
第一类是以统计学院、信息学院(或类似学科的学院和专业)。这两类专业的教学主要突出理论性、基础性和方法性,立足于对学生的“数据视野”、“数据意识”和“数据能力”进行全面训练,使学生能够在毕业后在任意领域迅速承担起高级数据分析的任务。
第二类是经济学门类的相关学科。这类学科对于数据分析教学的要求偏重应用,即学生的“数据视野”、“数据意识”,但由于部分专业(如数量经济学)对数据分析能力要求较高,因此对于“数据能力”的培养也需要兼顾。
第三类是管理学门类的相关学科。当前的管理学实践离不开数据,对数据分析教学主要是应用层面的。要求学生具有良好的学生的“数据视野”和“数据意识”,而对于学生的“数据能力”的培养则并没有太高要求。
三、财经类高校数据分析课程建设的思路
基于上述