摘　要：大数据的高速发展和人才匮乏的矛盾，使得大数据人才培养成为亟待解决的问题。目前高校大数据人才培养仍然存在超学科培养模式难实现、专业培养方向难定位、实践条件尚不成熟、校企合作深度不够、师资力量匮乏的难点与瓶颈。针对这些难点和瓶颈问题，文章提出三种以需求为导向的定制化培养模式及其策略：校政企联合培养、校企合作培养、项目模拟培养。

　　关键词：大数据;人才培养;高等教育

　　中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1673-8454(2018)12-0078-03

　　随着信息技术的高速发展和信息应用的全面普及，人类迈入大数据时代，与之对应的是市场对大数据人才的需求也急剧增加。然而，大数据人才具有技术性强、多学科交叉融合度深、实践经验丰富这些特征，导致大数据人才供给严重不足。针对大数据人才荒这一现状，我国地方政府和各个高校都在不断探索，寻找可行的培养方式，培养不同层次的大数据人才^[1]。

　　一、大数据人才培养的难点与对策

　　1.超学科培养模式难以实现

　　大数据人才是典型的跨学科高级复合型人才，具备不同学科体系的知识结构，一般精通计算机科学、统计学、信息技术、软件工程、人工智能、可视化、信息经济学、网络科学、社会科学、决策科学等多学科知识。所以，大数据需要一种跨学科的培养模式——超学科^[2]人才培养模式，但是，目前还没有单个学院或专业具备大数据人才培养能力^[3]。