联合成立大数据学院建设方案.docx

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1、XXXX大学与XX大数据交易所联合成立大数据学院建设方案目录1 .办学背景12 .合作内容12.1. 大数据人才培养12.2. 从业人员技术技能认证32.3. 搭建创新创业孵化器基地42.4. 共同承接大数据课题项目42.5. 共建大数据实验室42.6. 推动区域大数据产业发展53 .合作方式54 .双方投入55 .收益分析66 .回报测算77 .商业模式78 .师资建设89 .推荐课程81 .办学背景国家十三五规划纲要中明确提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享，大数据已经上升为国家战略，与此同时，山东省将全面发展区域大数据产业，建设云存储服务基地，挖掘大数据在民生服务、城市治理、

2、产业发展领域的价值，以大数据推动区域传统产业转型升级。在这样的契机下，大数据产业发展必将迎来投资和建设高潮。而推动大数据产业发展不仅依靠国家战略与相关政策的支持，更需要大数据相关人才的支撑。当前制约大数据产业发展的瓶颈在于大数据人才的极度紧缺，人才是大数据产业生存和发展的命脉。在此背景下，贵交所作为国内乃至全球第一家大数据交易所，秉承“贡献中国数据智慧、激活政府数据价值、构建全球数据生态的发展理念，借助自身在大数据应用领域的强大优势，由鲁商集团牵头与济南商业职业技术学院联合成立大数据学院。双方瞄准山东区域大数据产业发展需要，探索企业和高校联合办学模式、培养多层次大数据人才、实现政产学研的深度融

3、合。2 .合作内容由鲁商集团牵头，贵交所将与济南商业职业技术学院共建大数据学院，各方优势互比，通过开设大数据理论、应用及实践课程，共同培养大数据人才，并建立完善的行业人才培养体系以满足大数据产业发展所需。具体合作内容包括：2.1.大数据人才培养（一）申报“大数据技术与应用“专业在合作框架下，贵交所将安排专人配合学校做好大数据技术与应用专科专业的申报工作。双方共同编写专业申报材料、学校组织专家进行专业学科论证、负责向教育部进行线上专业申报。（二）设计大数据专业的课程体系大数据技术与应用专业强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才。一是理论性的，主要是对数据科

4、学中模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。根据该专业的培养目标,在课程设置上既要注重学生专业理论的学习又要增强学生动手实践能力和大数据应用创新能力的培养。因此，课程体系将分为四个部分，包括基础理论课程、开发实践课程、数据科学课程、创新应用课程。其中，基础理论课程将传统数学、统计学、计算科学三个学科的课程进行整合；开发实践课程主要学习主流的大数据平台技术，如HadooP批量计算、SPark内存计算、分布式存储、MaPRedUCe编程等；数据科学课程将开设大数据应用导论、深度学习、人工智能导论、大数据分析的算法等;

5、创新应用课程主要培养学生大数据创新应用能力，开阔学生的视野，主要课程如:大数据与互联网金融、大数据时代企业商业模式创新、政府开放数据与创新应用等。（三）探索和尝试混合式教学模式大数据学院对一部分应用和实践课程将采用混合式教学模式，并引入国内优秀的MOoCS在线学习平台和课程视频资源。学生可以在课前灵活的安排个人学习时间，通过MOOCS在线学习平台在线上进行课程的学习和相关学术资料的阅读，在课堂上，老师会组织学生针对相关知识点进行集中的讨论，并对疑难的问题进行解答。（四）组织大数据创新应用竞赛每年将选择大数据行业的热点，组织学生参与大数据创新应用的竞赛，对获奖学生给予物质和精神奖励。同时，贵交所

6、对优秀人才将加入到本公司的数据星河星光人才培养计划中。加入到该计划中的学生，贵交所将进行重点培养，达到岗位技能要求后，毕业后可直接与贵交所下属企业签订就业协议。（五）举办国际游学实习夏令营每年暑期举办国际游学实习夏令营，学生将前往美国、以色列、英国、新加坡、德国等大数据产业发达的国家进行为期2个月的国际游学活动。了解数据科学发展的最新国际动态和成果。（六）设立大数据教育基金为鼓励广大学生在校勤奋学习和勇于实践，并让家庭贫困的学生顺利完成学业，双方将共同设立大数据教育基金，用于奖励品学兼优的学生，并为贫困学生提供助学贷款。其中，助学贷款主要用于贫困学生支付学费和日常生活费用。学生毕业后，可利用工

7、作收入偿还助学贷款。（七）搭建实习基地,为学生提供企业实习岗位贵交所将利用遍布全国的大数据分公司和大数据交易分中心，并联合贵交所的大数据交易的会员企业，在全国建立起IOOO个大数据实习基地。为大数据学院的在校学生提供企业定岗实习，提升学生的大数据应用实践能力。（八）就业指导与岗位推荐1 .贵交所将安排企业人员定期为学生做职业规划和就业指导。2 .贵交所将联合对接大数据行业内相关用人单位、猎头公司，帮助学生推荐就业岗位。3 .贵交所在同等条件下应优先录用合作高校毕业生；合作高校每年邀请贵交所用人单位参加合作高校组织的校内毕业生供需洽谈会，优先为贵交所提供大数据专业技术实力强的优秀学生。（九）定制

8、培养与就业大数据学院未来将借助贵交所的合作渠道，与有实力企业建立定制化大数据人才培养机制，大数据企业与学生本着自愿的原则，企业对备选学生进行大数据实践能力培养，以保障学生未来的高端就业。具体步骤：1企业选人：企业通过笔试和面试的方式，从大三学生中挑选学生作为公司备选人才。4 .定制培养：企业将结合自身大数据业务实际情况，制定人才培养计划，对所选的学生进行定制化培养。5 .高端就业：经过两年的企业定制化培养，达到企业相关大数据岗位能力要求，企业将跟学生签订就业协议。1.2. 从业人员技术技能认证工信部将授权九次方负责全国的大数据专业技术技能认证，九次方将和工信部教育与考试中心联合组建项目管理中心

9、，负责认证标准的制定、题库的编撰、培训市场的拓展、各地培训基地的设立和管理、从业人员培训和考试、授课教师的培训等。贵交所将借助九次方将向大数据学院引入大数据专业技术技能认证，并授权设立大数据人才培训基地，负责对社会人员、在校学生进行大数据技能培训，考试成绩合格后，由工信部颁发大数据专业技术技能认证证书。1.3. 搭建创新创业孵化器基地为了鼓励大学生的“双创”活动，贵交所将建设大数据产业“双创”孵化器基地。贵交所将为学院提供一套数据星河生态平台，数据星河平台将为学生的大数据“双创”活动提供技术环境的支撑。大数据“双创”孵化器基地通过创业、就业、见习三个基地集成，以整合合作高校资源，探索产学研的新

10、模式，吸引当地大学生在园区内见习、就业和创业。同时通过合作高校推荐大学生创业项目，借助学校产学研平台，鼓励大学生创业创新，推动大学生创业项目的产业化、市场化。1贵交所将设立大数据创新创业基金，为创业学生提供创业项目融资服务。2 .贵交所和学院联合举办大数据创新创业的讲座，贵交所指派企业导师帮助学生选择选择创业项目、指导学生编写商业计划书。3 .学院的教学指导老师对学生的技术方案进行技术指导和把关，并提供数据星河大数据生态平台作为项目孵化环境。4 .每年贵交所将组织一次创业项目路演，参与“双创”项目的学生进行现场答辩，现场评委将对各个“双创”项目进行综合评判，对有前景的项目进行资金扶持。5 .贵

11、交所将利用自身遍布全国的市场渠道帮助创业学生进行市场宣传与推广。1.4. 共同承接大数据课题项目根据双方发展的需要，双方将共同承接课题项目，包括：共同申报和承接国家/部委等重大课题的研究工作；共同承接企事业单位或兄弟单位委托的各类科技开发、科技服务、科学研究等方面的项目，以及政府部门非常规申报渠道下达的项目。双方将遵循优势互补的原则，共同对课题进行研究和开发。促进产学研的深度融合。1.5. 共建大数据实验室在互利互惠、共同发展基础上，共同建设实验室，贵交所将协助学院搭建大数据的实验环境。优先开展横向课题研究、技术战略咨询、技术创新、新产品研制，以及各类大数据项目的合作开发，实现产学研深度融合。

12、1.6. 推动区域大数据产业发展（-）组建大数据行业专家团队利用产学研相结合的合作方向，邀请院校教授以及行业的专家整合成一个专家团队，为当地大数据产业发展献言献策，成为实施国家大数据战略有力的区域智囊团。学术研究和联合开发相结合，随时保持大数据技术与学术的互相促进与推动。（二）推动区域大数据产业化吸引和孵化各类大数据和互联网的创业机构落户聚集区。根据当地产业特色,建立本地的大数据产业基地，推动成为全国的大数据资源中心、交易中心、应用中心、研发中心、创业中心。（三）协助政府、区域、行业、院校定期举办大数据高峰论坛通过定期的大数据高峰论坛，聚集大数据领域的主管单位领导、大数据专家、大数据企业创始人

13、，共同为政府、区域、行业、院校大数据产业发展贡献思想，贡献资源等。3 .合作方式大数据学院的运营将采用双方联合运营的模式，合作高校负责专业申报、教学计划制定、课程体系设计、教学质量监控、学生管理等工作，并主持参与学院重大事宜的决定；贵交所将在专业实践课程讲授、定岗实习、就业推荐、双创孵化、横向课题项目实施、外部资源引入（专业认证、项目合作）等方面展开工作。双方的合作机制将实行院长负责制，校方派人担任学院院长，贵交所出代表1人担任学院副院长，负责对合作内容的具体落实，协调合作过程中出现的问题。4 .双方投入双方结合自身优势，在大数据学院运营过程中双方将投入各类办学资源，如下表所示。表-双方投入的

14、资源明细表No.甲方投入资源No.乙方投入资源可量化的资源1生源1企业讲师（专业实践课程）教师（负责公共基础课程、专业基础课程）工信部大数据培训基地2教室2学院信息化平台（包括：课程学习平台、教学实训平台、教学管理平台、课程资源）3校舍（宿舍、图书馆、体育馆、实验室等）3实训基地4现有教辅部门的支撑（校医院、食堂、浴室、超市等）4大数据教育基金和大数据双创基金55大数据双创孵化器66数据源（用于学生实训、教师科研）不可量化的资源1高校的办学知名度1就业渠道（用人单位、猎头）2横向课题申报渠道2邀请校方参加大数据论坛、会议3当地政府对教育优惠政策3一5 .收益分析对于办学所获收益主要包含且不限于

15、以下内容:分类说明学历教育开展统招专科学生培养。引进国外高校资源联合办学。社会培训工信部大数据专业技术技能认证培训面向政府人员的大数据培训面向企业精英人员的大数据培训（总裁班）面向社会人员的就业技能培训大数据专业授课教师培训留学推介引进留学机构，推荐学生留学学生资助引进金融贷款机构，为学生提供助学贷款学生就业优秀毕业生向用人单位推荐和输送课题项目联合申报和实施横向课题项目课题项目联合申报和实施横向课题项目6 .回报测算收入项目2017年20182019-统招专科学费收入800万1000*8000元1600万2000人*8000元2400万3000人*8000元-工信部认证培训收入20万50人次*4000元160万400人次*4000元160万400人次*人00元-就业技能培训收入-IOO万IOO人*1万元300万300人*1万元-政府人员培训收入-20万100人次*2000元（三天培训）2