应用型高校金融工程专业学生数据素养培养探析.docxVIP

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应用型高校金融工程专业学生数据素养培养探析

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摘要：在互联网信息技术强劲发展的势头下，大数据席卷各个行业，在大数据冲击下，各行各业都发生巨变，人才需求上的数据素养需求凸显。在此背景下，针对应用型高校金融工程专业在人才培养上如何顺应大数据发展中对人才数据素养的需要，從大数据环境下金融工程人才的数据素养要求出发，分析了金融工程专业目前对学生数据素养培养中的不足，并提出改进建议。

关键词：应用型高校;金融工程专业;大数据;数据素养

中图分类号：G642.0???文献标志码：A???文章编号：1673-291X（2019）29-0104-02

随着信息技术和开放数据的优化发展，大数据融入社会各界的发展，人类步入大数据时代，数据成为当下拉动创新和社会发展的关键驱动力。大数据浪潮使金融行业产生着层层巨变，这也对应用型高校金融工程专业的人才培养提出新的要求。以金融行业就业方向为主的金融工程专业如何培养出适应数据时代需求的人才，成为具有良好数据素养的人才，就必须认清大数据发展对金融工程人才的数据素养要求。

一、大数据环境下金融工程人才的数据素养要求

近年来，以大数据为特征的金融科技猛烈发展，强烈冲击着传统金融业务，对金融行业的创新发展焕发出强大的推击力。大数据技术在金融行业的应用日益广泛、深入，对金融工程专业人才的需求也发生了变化。旨在培养应用型高级金融人才的金融工程专业培养模式、体系也面临着突破与改变，这就迫使应用型高校必须变革自己金融工程专业人才培养要求，积极主动探索金融大数据环境下应用型高校金融工程人才数据素养的培养。

（一）具备大数据处理和应用能力

大数据是金融科技在金融产业展开应用的技术基础，浩大的数据群、繁琐的数据格式要求以数据为中心的金融行业要能稳立与行业竞争就必须能够对大数据进行处理分析，金融从业人必须具有大数据的分析、处理能力。大数据不仅可以为金融机构创新和研发金融工具提供精确的决策依据，还可以为金融机构细化业务、精准营销、提升服务质量提供强力支撑。这不仅要求金融从业人员对业务具有敏锐、精准的理解力，还要能够对金融资产进行数据管理、数据处理和数据挖掘等。所以，应用型高校金融工程专业的人才培养要强化大数据的应用能力，培养能够利用数据做金融分析、评价经营业绩、金融风险管理和金融资源优化配置的人才。

（二）利用金融数据，建模分析的能力

随着金融科技在金融行业广泛应用，传统金融业中高重复率的手工操作业务逐渐被金融智能技术替代，金融工程从业者的价值将日益通过金融问题的抽象分析体现，金融工程从业者的金融分析、评价将会用严谨的数理模型进行表述，进而转化为机器语言，开启机器学习时代。

（三）繁杂金融问题的处理能力

随着大数据业务渗透到金融行业的不同机构，金融服务的综合性越来越强，这就需要金融工程从业者具有复杂金融问题的处理能力，所以，迫切需要金融工程专业培养可以处理复杂金融问题的人才。金融工程专业人员要精准理解现实经济、金融现象、金融问题，有效利用金融大数据，构建金融模型，解决处理复杂的金融业务、金融问题，就要具有主动学习的能力，能够多学科知识融会贯通，灵活应对复杂多变的金融现象，拓展解决问题的途径。利用大数据处理复杂问题能力的培养，使金融工程人才可以更加效地解决问题，降低金融工作成本，提升金融工作效率。

二、应用型高校传统金融工程专业在数据素养培养中存在的问题

目前，在大数据背景下，虽然众多应用型高校，根据金融工程从业岗位需要，积极调整培养目标，加强学生大数据处理能力培养。但是，应用型高校金融工程专业培养方向主要以数据分析知识、技术和方法为主，没能把数据处理能力与具体的学科专业结合起来，从而导致有专业知识却不会用数据进行具体工作的处理，而具有大数据知识与技能的人却不会跨学科运用自己大数据处理能力。因此，我国应用型高校金融工程专业在数据素养培养目标和教学内容设置上存在不足。

（一）课程内容设置单一，数据素养实训匮乏

一些国内应用型高校在课程设置上虽然增开了数据素养的相关课程，但主要涉及检索工具、相关数据库资源信息等内容，缺乏实际生活中如何利用大数据处理、分析实际问题的专项训练，数据处理知识与专业没实现接轨，数据素养实训不足。

（二）互联网教学运用度低

大数据与互联网紧密共生、交相发展，数据素养的培养离不开互联网的运用。目前我国应用型高校金融工程专业在教学思维和教学习惯的转变步伐较缓慢，日常教学没能把互联网新技术与教学有效结合起来。

（三）教师自身数据素养能力不足

学生数据素养培养的前提是教师具有收集、处理及利用不同类型的大量教学数据的良好技能，并能根据社会环境变化重新设定教学过程或对教学过程进行调整。但是，目前我国应用型高校教育信息化平台