数字经济时代，高校该如何建设大数据实验实训室，培养高质量数智人才？
数智人才作为数字经济时代发展的重要支撑资源，人才质量、存量与储备量之争，成为综合国力和区位竞争的重要内容，而大数据与人工智能技术作为数字经济的主要驱动力，相关人才的培养尤其重要。教育部自2016年起，陆续批准设立多个大数据、人工智能专业，新专业、新学科建设快速形成成熟完善的人才培养方法，落实课程体系、教学师资和实验资源等，都是新学科面临的重要挑战。
如何应对挑战，提高数智人才的培养质量，美林数据基于数十年企业数字化转型服务经验，打造的Tempo Talents——数智人才应用能力解决方案也许能给你新思路。
Q：什么是Tempo Talents——数智人才应用能力解决方案？
Tempo
Talents——数智人才应用能力解决方案，聚焦产业技术发展与人才需求，以大数据人才“应用能力”培养为核心，搭建高校、学生、企业协同合作与共同发展的能力平台，服务高校人才培养、学科建设与科研创新，构建校企融合创新人才培养模式，实现人才供给与产业需求的高效匹配。Q：Tempo Talents——数智人才应用能力解决方案有什么优势？
以产业发展的视角驱动高校数智人才培养。
美林数据作为国内知名的数据治理、数据分析产品和技术服务提供商，在产业侧深耕数十年，服务了众多行业龙头企业的数字化转型项目，为其提供转型的工具和技术支持，同时，在数字化一线工作的过程中，也更加了解产业数字化转型下催生出的新管理模式、新业务形态以及新人才需求。
美林数据将深厚的行业技术积累与产业应用实践，转化为对高校人才培养的赋能，通过对高校侧和产业侧的链接与融合，将产业侧最新的技术和人才需求带给高校，以此提升数智人才的高质量发展，同时又通过产教融合协同育人的方式，与高校联合做数智人才的培养建设，为产业侧的数字化带来更多智力和人才储备，进而推动整个数字经济的进步。
Tempo Talents——数智人才应用能力解决方案以产业链为底座，实现了和数据链、人才链的互融互通，带着产业端的思考和需求构建面向高校的数智人才培养。Tempo Talents提出的“1234567”新理念，结合行业业务特点与人才需求，打造面向高校大数据相关专业教学实践与集中实训的一体化大数据实验平台，为学科的交叉融合，复合型人才的培养，政产学研用的深入融合，高校集约化建设和管理开拓出新的路径。
“1”个教学云中心
随着现代数字教育的不断深入和社会对人才需求的改变，大数据、人工智能技术已经逐渐发展为数字人才必备的基层技能之一，对于高校而言，人才培养也正在走出单一的学科束缚，以面向更多学科为发展目标。
Tempo Talents正是基于这种理念，结合产业发展人才需求，聚焦于面向全校学生的数智化能力、数字应用能力、数字素养等综合能力的整体培养，创新推出“1个教学云中心”的理念。通过一个集教学、实践、科研一体化的教学云中心，实现教与学的充分互动，为学校教学及科研提供全面、整体的支撑，既服务于专业学科本身，同时又能够做到和其他学科的交叉融合，覆盖全校的学生的综合能力提升。
“2”个资源中心
基于教学云中心，Tempo Talents面向学校建设了两个资源中心，分别是课程资源和数据资源。
▶课程资源中心：聚焦于大数据与人工智能专业课程实践教学，以应用能力培养核心，内置了上千个实验课程、上百个实训项目案例，覆盖大数据相关技术与核心应用各个环节，多种类型实验课程灵活组合，满足高校教学资源库建设需求。同时支持自定义实验与实训项目，打造灵活开发的课程资源池，不断优化和丰富课程资源。
▶数据资源中心：数据作为数字时代新的生产要素，在人才培养和教师科研上都有着重要作用，Tempo Talents打造的数据资源中心，一方面打通学校各实验室或者各学科之间的内部数据，构建学校内部自有的数据要素库，为教学模式改革和学科之间的交叉融合提供支撑；另一方面为科研和教学提供真实的产业数据，推动教师科研能力创新和学生应用能力培养，让学生在学习过程中真正理解大数据的价值和意义。
“3”种开发方式
不同高校的学生群体不同，培养目标和培养模式也都有各自的特色与风格，因此教学方式要做出差异化和针对性，不能千篇一律。Tempo Talents提供低代码、编程、混合交互这三种开发模式，面向不同学科、不同层次和不同能力要求的人才培养需求，提供基础的实验实训环境及大数据分析的工具和平台。
▶对于编码能力较弱的非计算机专业的学生，可以基于拖拽式大数据分析与人工智能开发引擎，进行数据的接入、建模和分析等流程，帮助学生快速理解大数据分析原理与应用价值，培养学生数据思维与使用工具解决问题的能力；
▶对于具有编码能力的计算机类大数据专业学生，可以基于云桌面、命令行、交互式编程等多模式，使用编程开发的方式进行数据处理等操作，锻炼代码能力和数据分析能力；
▶还有混合交互的开发模式，通过低代码与编程式双环境融合，以应用和核心实践任务为目标，进行不同实践环节和任务的分解，优化实践流程，将重点实践精力聚焦在核心实验目标上，提高实验效率的同时也能更好地锻炼学生核心技能。
“4”大学科方向
Tempo Talents重点围绕高校的大数据专业建设和大数据+交叉方向微专业的打造，面向产业侧大数据方向的人才需求，构建更聚焦和更具有学校特色的学科人才培养方案，垂直细分四大学科方向，以应用实践为基础，结合沉浸式的学习环境，将知识、技能与工具，方法相融合，从而培养学生数据思维及解决实际问题的能力。
▶数据科学与大数据技术：面向理工科专业，以大数据、人工智能等新一代信息技术为基础，培养学生数据治理、分析与应用能力，打造具有学科特色的个性化人培方案；
▶大数据管理与应用：面向管工类专业，以管理学科与大数据技术融合的培养思路，构建培养符合时代需求的具有“大数据技术与管理思维”的复合型管理人才；
▶大数据技术：面向高职大数据专业，更偏向于应用，以大数据技术应用为核心，围绕大数据治理与应用核心内容构建应用课程体系，培养学生技术应用能力；
▶大数据+微专业：面向交叉学科，以大数据+学科应用为核心，培养懂专业知识+数据思维的应用型人才，建设大数据+微专业课程群，主要提升学生数据素养、实践操作、创新精神、数据分析和解决问题的综合能力。
“5”大实验模式
作为Tempo Talents数智人才应用能力解决方案的核心内容，5大实验模式主要应用于教学、实训、科研以及创新创业等领域，结合相关的学科特色，匹配教学规律，通过元子实验、基础实验、应用实训、项目实战、创新应用这五大模块，为学校的人才培养提供从基础知识、技术工具、行业应用，再到创新创业等方面的支持。
▶元子实验：将课程中涉及的技术点、知识点进行“元子化”拆分，从基础原理、特性到最终应用，层层递进。用闯关的模式引导学生学习和实践，让学生将每个知识点吃透，并熟练应用；
▶基础实验：以工程应用能力为核心，进行知识、技能的系统学习和实践，结合实际技术和工具特点及使用技巧，进行在线实验，加强学生动手能力；
▶应用实训：以项目应用实践为核心，结合行业真实业务场景，以解决问题为目标进行项目实训，为高校师生应用实训提供环境与资源的双重保障，真正实现学生“应用能力”培养；
▶项目实战：模拟企业项目落地真实环境，基于项目工程化落地为目标，多人协作、分工进行全链路项目的完整流程实战训练，培养学生团队协作和处理复杂问题的能力；
▶创新应用：以激发创意、落地实践为目标，提供从数据接入、数据处理、数据建模、可视化展示到成果管理与应用的大数据创新平台，为老师科研与学生创新创业提供技术支持，助力大数据+行业应用的创新落地。
“6”大应用场景
围绕教学课程实践、集中项目实训、科研创新应用、创新创业实战、产教数据融合、区域人才培育这6大应用场景，为高校教师快速开展专业课程实践教学提供平台及内容支撑，为学生提供多维度、多模式的课程实验。
▶面向学生的技术能力培养，提供相关的平台资源、课程资源和基础环境的支撑，实现从理论到实践全面掌握知识与技能；
▶面向老师的科研和学生创新创业的实践，提供从数据采集、数据处理、数据分析到成果落地的一体化的大数据工具和基础能力，帮助他们实现更好地实现创新理念的设计和创新成果的落地；
▶面向大数据实验室的建设，提供产教数据的融合能力，一方面打破学校不同学科实验室之间的数据孤岛，实现数据管理的统一中心，另一方面为老师科研和学生实训对接外部产业侧的数据，实现产学研用深入对接融合；
▶面向区域人才培养，Tempo Talents对接了不同区域、不同行业的数据，不仅能为区域人才的培养提供基础的数据资源，还可以联合区域政府打造面向区域人才培养的系统化服务，比如师资培训、人才认证等工作，通过清晰明确的定位及规划，让学生能更好地匹配到区域经济发展的链条上。
“7”大服务体系
为了更好地支撑整个高校的服务和产教融合，Tempo Talents以高校学科发展和人才培养的需求出发，从学科建设、师资培养、实习就业、竞赛支持、培训认证、科研合作、产业对接这7个维度为高校提供服务，从而提升高校大数据人才培养的质量。
同时通过相关实验环境、课程资源、项目案例的搭建，为学校提供一套个性化定制的培养方案，赋能学校结合产业侧相关的人才岗位能力要求和岗位知识图谱，去构建面向学科发展的课程体系改革。
立足产业实践 培育数智人才
数字经济时代，数字化产业与产业数字化背景下，组织岗位序列与人才能力矩阵发生巨大变化。如何适应社会需要，培养出应用型的数字化人才，是各大高校在不断思考和改进的方向。
美林数据依托产业实践经验，聚焦“数智人才”需求，以产业发展所需岗位的人才类型和核心能力为基础，结合学科定位与人才培养目标打造“课程体系”，并与高校联合建设“双师双能型师资团队”，提升高校学科建设能力，为上百家高校的人才培养提供了解决方案。