大数据学科建设理念

设计科学的专业方向建设理念，是我国提出建设高等教育强国、人力资源强国、创新型国家，推进我国现代化进程，提升我国国际竞争力的必然要求。按照国际标准专业方向建设的理念，专业方向建设需要从顶层设计上同人才培养、科学研究和社会服务紧密联系。专业方向建设不仅要抓教学、专业方向研究、社会服务、教学科研团队建设，还要从全局去统筹规划各个环节体系化建设，而不能狭隘地只去抓专业方向建设的某一方面。基于此思路，必数据结合国内外专业方向建设经验以及数据教育服务，整合创新提出大数据学科方向建设的七大理念。

理论与实践相结合

理论与实践相结合是知识经济背景下历史发展的必然要求。在知识经济社会，高校是理论生产和传播的主体，积累并传承专业方向理论知识，指导学习者的实践活动与生产技能训练。多数国际知名高校案例（例如：加州大学 Berkeley 分校）经验表明，对于我国起步较晚的大数据学科方向建设发展，该专业方向建设应在理论与实践相结合的基础上侧重于实践，这样才能厚积薄发、赶超国际水准。该理念是我国大数据学科方向建设的首要理念，并需要加以灵活运用。

适应社会人才需求

高端大数据人才培养是大数据学科方向建设的重要目标。当前各地院校在人才培养过程中必须以社会岗位的实际需求作为根本出发点，深入了解电信、零售、电力、银行、证券、期货、基金等众多行业机构对大数据学科高端人才的需求。

国际化标准

大数据学科在全球教育领域属于一门新兴专业。得力于国际大数据地位的先天优势，该专业教育在欧美迅速发展，并在教育领域建立了国际性话语权。我国大数据学科方向建设的天然优势就是国内大数据的不断革新于发展，国际话语权不断增强。基于此优势，必须树立先参照国际标准设计人才培养模式，其次是参与该专业方向建设的国际标准的制定。该理念有利于各类院校在专业方向建设上形成高标准、高起点、高发展等模式。

坚持学科建设创新

创新必须与时俱进，尤其是国内的专业学科建设。国内信息技术的发展为大数据的创新提供了沃土，但这些还远远不够。学科建设首先需要树立创新机制、激励制度；其次是尊重鼓励创新人才；再者是为大数据学科创新提供必要的物质条件。各类院校都可以选择一条适合自己创新理念和模式，有利于促进院校跨越式发展与品牌影响力提升。

专业深度与广度

专业深度和广度并重是加强大数据学科方向建设与创新的基本条件，也是大数据产业发展的必然目标导向。 不断纵向深入大数据学科的研究和创新大数据学科新的专业方向交叉点是推动新理论、新技术、新产品的必要条件。深度建设有利于大数据学科解决更为深局次性的大数据问题及工具方法创新；广度可以使大数据学科与更多专业相结合，发展更多前沿方向与分支研究领域，同时也有利于解决各行各业出现的大数据问题。当前我国大数据学科方向建设发展缓慢，能进入国际学术前沿领域的高校相当少，探索深层次与拓展交叉方向的专业建设理念尤为重要。

产学研一体化

坚持产学研一体化建设是科教兴国战略中必然的制度安排。在科教兴国战略体系中，教育、科研、生产相结合是一项重要的战略措施，国家出台了一系列政策法规支持高等学校推行教育、科研、生产相结合。当前国内，一方面产学研合作没有形成很好的发展模式，另一方面是部分院校对大数据学科方向定位及建设理念不恰当，仅而造成国内大数据学科的研究成果能够解决国内大数据行业问题的不多，院校亦不能仅这个模式中为其获得长久的发展经济动力。

院校特色定位

在借鉴国际经验和标准基础上，各类院校在建设大数据学科的过程中，应该按照各自的总体发展目标为核心，依据自身区域、师资力量、专业方向进行优势定位，采取不同模式的专业方向建设来确定自身的发展特色定位。我国经济发展各区各省都呈现不均衡状态，各行各业改革发展深度不一致，为院校大数据学科方向建设的特色定位提供了发展空间。