大数据已成为国家战略资源。大数据时代的到来，对人才技能提出了新的要求。本文将从大数据人才技能的演变、当前需求及培养策略三个方面展开论述，旨在为我国大数据人才培养提供参考。
一、大数据人才技能的演变
1. 从数据收集到数据处理
在传统时代，数据收集主要以纸质形式为主，效率低下。随着互联网的普及，数据收集方式发生了巨大变革，数据量呈指数级增长。大数据人才需要掌握的数据处理技能也从单一的数据收集拓展到数据清洗、数据存储、数据挖掘等多个方面。
2. 从数据分析到数据应用
大数据时代的到来，数据分析不再仅仅是理论层面的研究，更需要将数据分析结果应用于实际业务中。大数据人才不仅要具备数据分析能力，还要具备数据应用能力，能够根据业务需求提出解决方案。
3. 从单一技能到复合型人才
在传统行业，人才通常只需要掌握某一领域的专业技能。而在大数据时代，人才需要具备跨学科、跨领域的综合能力。大数据人才需要掌握统计学、计算机科学、经济学等多个领域的知识，成为复合型人才。
二、大数据人才技能的当前需求
1. 数据采集与处理
大数据人才需要掌握数据采集、数据清洗、数据存储等技术，确保数据质量。
2. 数据挖掘与分析
大数据人才需要掌握数据挖掘、统计分析、机器学习等技术，对海量数据进行挖掘和分析。
3. 数据可视化与展示
大数据人才需要具备数据可视化技能，将数据分析结果以图表、图像等形式呈现，便于决策者理解和应用。
4. 跨学科知识
大数据人才需要具备统计学、计算机科学、经济学、管理学等跨学科知识，以便在业务场景中发挥更大作用。
三、大数据人才培养策略
1. 加强基础课程建设
高校应加强数据结构与算法、数据库原理、统计学、计算机科学等基础课程建设，为学生打下扎实的理论基础。
2. 增设实践课程
高校应增设大数据项目实践、实习等课程，让学生在实践中提升技能。
3. 跨学科合作
高校应鼓励不同学科之间的交流与合作，培养具有跨学科背景的大数据人才。
4. 企业参与人才培养
企业应与高校合作，共同制定人才培养方案，将企业需求与人才培养相结合。
5. 建立人才评价体系
建立健全大数据人才评价体系，从理论知识、实践能力、创新能力等多方面对人才进行评价。
大数据时代的到来，对人才技能提出了新的要求。我国应加大大数据人才培养力度，培养出具备跨学科、跨领域综合能力的大数据人才，以适应国家战略需求。
