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摘要：大数据技术是近几年招生的热门方向，也是就业需求的热门岗位。传统金融行业在招聘岗位中也不断提出或单列出“金融+大数据”的岗位需求，对人才的需求量和迫切程度都是显而易见的。现代金融岗位中的高质量就业大多是复合岗位，传统停留在营销一线的岗位必然不是高校大学生毕业的理想选择。金融专业作为是一个与时代发展密切相关的专业，对于社会的热点必然会密切关注和积极转型。积极把大数据课程融入金融专业是金融专业未来发展必经之路，也是增强学生就业能力的重要举措。

关键词：金融；大数据；就业；课程

随着国家、社会对实践人才的需求不断增大，许多用工企业对大学生实践能力的要求也不断增加。因此我们国家许多大学中越来越多专业都提出了建设应用型大学及应用型专业的发展目标。应用实践类课程的开设一般来说不是一蹴而就的，而是需要中长期规划，并把应用实践类课程融入到当前的人才培养方案中，而且通过学生学习后的反馈进行及时的调整。

金融学类专业最近几年非常热门的专业，越多学校都开设了例如金融学、经济与金融、金融工程以及最新的金融科技专业，由于金融学属于应用型学科所以金融学加入大数据这类实践应用型课程是非常好的尝试，也是社会所迫切需要的。大数据课程目前是大学的热门课程，因为社会对于大数据的人才需求非常大，但是基本的大数据专业由于专业性强，难度大因此在课程开设中学生反映没有预想中好。但是如果把大数据课程融入到一些就业好的专业中，应该会取得比较好的反映。

一、大数据专业人才需求大

工业和信息化部2021年12月，发布《“十四五”大数据产业发展规划》提出到2025年，我国大数据产业测算规模突破3万亿元。 “十三五”时期，大数据产业快速起步，据测算，大数据产业规模年均复合增长率超过30%，2020年超过1万亿元，产业发展取得显著成效。京津冀、上海、贵州等8个国家大数据综合试验区先行先试，布局建设了11个大数据领域国家新型工业化产业示范基地，有力推动了大数据产业集聚，行业集聚示范效应显著增强。

大数据人才缺口将长期存在：大数据应用的价值已经展露在各行各业中，而大数据人才的供不应求也是目前大数据行业面临的一大困境。预计2020年中国大数据行业的人才需求规模将达到210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%-40%的增速，需求总量在2000万人左右。根据LinkedIn、赛迪智库、拉勾网等机构的统计结果，大数据时代下的数据人才总体缺口呈现加剧增长状态。近3年，数据人才缺口在以每年50万人增加，预计在2022年，相关大数据专业高校毕业生大规模进入就业市场后，整体缺口增速才会有所放缓，但这一缺口仍会长期存在。

二、大数据在金融行业应用现状

1、各大金融机构建设大数据技术中心

金融企业属于各行业中规模大、利润丰厚的一个行业，有能力、有实力单独建立大数据技术中心。比如中国银行、建设银行在总部、分行都建立了设计大数据数据处理的技术中心。中小规模的金融企业也将大数据技术中心融入到信息技术开发部门。

2、人才招聘金融+大数据岗位需求大

当前的大数据技术已经广泛被各行业应用，对本专业人才+有大数据处理的双重人才已经成为就业市场的香饽饽，很多金融企业甚至开出高于信息技术岗位的工资来招募人才。

3、大数据广泛应用于金融企业各部门

大数据技术对于数据处理、分析的能力有天然的优势，金融行业由于行业属性存在大量包括：客户信息、交易信息风海量的数据，因此目前大数据已经广泛应用于包括：客户信息、交易信息、风险控制、产品研发，财务部门等多部门，并取得了非常的效果。

三、大数据融入到金融专业人培方案

1、开设基础课程

根据大数据技术的课程要求大多数学校都开设了python、execl数据处理、统计学等课程通过基础课程的学习让学生掌握大数据技术的基本操作，为下一步的专业课建立一个良好基础。

2、开设特色课程

很多学校的专业根据自身特点、培养目标、学校特色的结合其他相关课程开设了许多特色课程：比如大数据与金融、大数据综合实验、大数据与金融产品开发等等，其目的大多与大数据与金融专业的应用实践相关。

3、 融入到专业课中

很多学校的专业又把大数据技术融入到专业课中，让专业课的学习更生动、具体。案例与技术结合让学生不出校门就可以解决实际问题。比如：证券投资学种通过数据挖掘得到有效信息应用到股票的分析中。保险理赔实务中利用大数据技术对于风险较大的数据提取，对于此类风险的管控。

四、大数据在金融专业的授课特点分析：

1、大数据与理论课程的融合

理论课程一直以来由于课程知识点、难点重点频道一直以来都是学生成绩提高的难点，大数据一般出现在理论课程中的案例分析或者计算中，通过应用大数据可以得出很多客观数据，可以让学生积极参与进来，提高学生上课的积极性。

2、大数据与实训课结合

金融实务课比如营销、证券、保险理赔等属于应用型比较强的课程，有一轮自身的教学框架，如果把大数据加入到实训课中一定要做好课程演练。

对于课程预期达到的效果和实际效果要做好对比及及时调整，如果生拉硬套可能会造成恰得其反的效果，反而不如不增加。比如：证券投资实训课程对于股市研究的各项指标是有相应规矩的，大数据技术应用其中如果得出的结果与市场走势不想符合，如何给学生解释。因此案例、实际操作中要对这类情况要做好充分准备。

五、金融专业开设大数据课程的建议

1、适量开设，避免学生学习困难

目前各大学中各学院开设大数据课程更多是因为当前企业社会需求的加大。但是毕竟本质是金融专业，大数据类课程由于专业性强。如果过多、过深开设可能会对学生学习压力增大。可能会得到相反的效果。

2、应该以应用为主，减少理论内容

理论课程过多不利于学生学习积极性的提高，增加案例、操作等实践实训内容可以让学生更积极的参与学习中。

参考文献：

[1]唐斯斯.智慧教育与大数据[M].北京：科学出版社，2015.

[2]李军靠.当代西方教育管理模式的比较研究[J].新疆石油教育学院学报，2002，（4）：63-66.

[3]雷汉云.应用型高校金融工程课程教学改革研究[J].金融经济，2018（8）：149-151.

[4]孙燕云.论金融人才培养与金融教学改革[J].科技资讯，2020，18（31）：192-194.

作者简介：

薛坤庆（1987-），男，汉，成都，教师/讲师，硕士研究生，吉利学院盛宝金融科技学院，金融科技专业，金融数据分析方向，《大数据与金融》课程负责人。