高校如何通过校企合作/实验室建设来提高大数据人工智能学生就业质量

     高校人才培养应该如何结合市场需求进行相关专业设置和就业引导，一直是高校就业工作的讨论热点。亘古不变的原则是，高校设置不能脱离市场需求太远，最佳的结合方式是，高校具有前瞻性，能领先市场一步，培养未来人才，服务未来市场。
      目前高校所遇到的问题是，在人才培养模式中，高校在设置人才培养模式时，往往会忽略市场的真实的用人需求，过分注重理论教学，而忽略了培养对学生面对真实商业项目的实操能力和项目思维，导致学生在真实的就业市场中无法找到和自己职业规划相匹配的岗位，企业也无法寻找到具有真正上手实操能力的数字人才储备。
      如何打破高校困境，基于十余年的数据智能产业实践经验，专注于大数据和人工智能方向，总结出以下 几个方法来提高高校就业质量，帮助学生摆脱就业难的困境。
       一、建立大数据实验室
       实验室建设总目标是搭建一站式教学服务平台，一站式教学服务平台概念是在深刻理解高校学科建设及存在的若干问题上提出。围绕着学科建设的各个方面，从专业开设、课程设置、师资培养、教学资源、实验环境、学生实训实习及就业创业等环节，提供完整的产品体系，满足高校学科建设及人才培养不同阶段的需要。

     大数据实验室提供教学实训资源、教学实训平台、提供教学服务等。
     培养学生应用动手能力的同时也为科研提供从建模到应用的一体化数据分析与应用解决方案，赋能高校科研应用，助力老师快速落地科研成果应用。
     二、加强师资团队力量
     高校教师长期专注于专业领域的教学研究，在面对大数据与人工智能这样的新兴产业时，难免会产生与行业实际相脱节的问题。面对这种情况，高校可以积极与企业展开合作，通过和企业联合举办专业师资培训班，组织教学团队深入企业业务一线等方式，通过最前沿理论知识与相关真实案例相结合的教学方式为老师高效备课和顺利开展相关专业课程的讲授打下坚实基础，最终提升了教师的工程实践能力和教学水平，促进专业教学改革。

    2023年泰迪智能科技组织了八大师资专题培训，包括：
1、数据采集与处理实战（Python)
2、商务数据分析实战(Excel+Power BI)
3、大数据分析与机器学习实战(Python)
4、网络舆情与情感分析实战（Python)
5、PyTorch与人工智能实战、
6、计算机视觉应用实战(PyTorch)、
7、计算机视觉应用实战(TensorFlow)、
8、自然语言处理实战（TensorFlow）
     校企合作的意义在于校企共赢，帮助学生更好地走出去。以产业人才需求为导向，以实战型人才培养为目标，学校与企业充分利用各自的优势资源进行多方位的合作，联合共建大数据实践基地。一方面为学生提供良好的实习实践环境和实训项目，同时，由企业工程师和高校教师联合开展实训项目实践，提升学生的整体实践水平和社会竞争力，保证大数据相关人才培养的规格和质量。并通过高校与企业的良性互动，为学生实习就业创造良好的条件，保障学生实习就业，在学生专业实习阶段，让学生“走出去”，真正参与到企业的项目实践当中，了解在具体业务应用中如何使用大数据知识解决具体问题，提供学生实战应用能力，积累行业项目经验。真正参与到 企业的实践当中，进一步了解企业行业规范，增强实践能力。