大数据应用工程师人才培养标准指南？

应用工程师人才培养标准指南涉及了大数据产业从业人员的职业种类、等级、能力要素、能力要求和评价方法。以下是一些关于培养大数据应用工程师的关键要点：

1. **职业定位**：大数据应用工程师主要面向IT企业、互联网企业、政府机关和企事业单位，以及各行各业的大数据技术应用相关部门。

2. **职业种类和等级**：根据《大数据从业人员能力要求》，大数据人员可以划分为大数据处理、大数据分析、大数据系统、大数据管理、大数据安全、大数据服务六类岗位方向。具体岗位包括数据采集工程师、数据管理工程师、数据建模工程师、数据系统工程师、数据安全工程师和数据咨询师等，每个岗位分为初级、中级、高级三个等级。

3. **能力要素**：大数据应用工程师需要具备数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化、数据存储和数据安全等方面的能力。

4. **培养方案**：大数据技术专业的人才培养方案通常包括三年的学习期限，入学要求为普通高级中学毕业、中等职业学校毕业或具备同等学力。

5. **课程设置**：培养方案中应包含数据科学基础、编程语言、数据库管理、大数据平台技术、机器学习、数据挖掘、云计算等相关课程。

6. **实践能力**：强调实践能力的培养，学生应通过实验室实践、项目实训、实习等方式，提升实际操作能力和解决实际问题的能力。

7. **评价方法**：对大数据应用工程师的能力进行评价时，应采用标准化的评价方法，以确保评价的公正性和准确性。

8. **持续学习**：鉴于大数据领域的快速变化，从业人员应具备持续学习的意识和能力，以适应新技术和新工具的发展。

9. **伦理法规**：在培养过程中，还应注重数据伦理和相关法律法规的教育，确保从业人员在遵守法律的前提下进行工作。

总的来说，上述要点涵盖了从基本的职业定位到具体的培养方案和评价方法，旨在为大数据产业的健康发展提供人才支持。同时，随着“十四五”大数据产业发展规划的发布，国家对于大数据人才的培养提出了更高的要求，强调了加强大数据人才培养力度的重要性。因此，相关教育机构和企业应当根据这些标准和指南，制定相应的人才培养计划，以满足行业发展的需求。