去年，国家颁布“十三五”规划纲要，针对高校大数据建设，其中明确指出，随着大数据技术的不断成熟，大数据领域必将迎来建设高峰，相关产业更需要大量大数据人才的支撑。而高校又是大数据人才培养的主要阵地，因此开展大数据课程建设被很多高校提上日程。
2016年是个不寻常的一年，因为在这之前，关于大数据人才的培养，很多高校还只是在研究生阶段开设相关的研究课题，对于本科生而言，想要在学校系统的学习大数据技术还很难。但是，自16年国家发布了一系列的大数据政策后，很多高校从本科阶段，甚至是很多高职，都开设了相关课程专业。
2016 年 2 月，教育部公布新增的“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首家获批高校。时隔一年， 2017 年 3 月，教育部公布第二批“数据科学与大数据技术”专业获批的 32 所高校。到此为止，我国已有 35 所高校获批该专业。
目前，国内外IT企业对大数据技术人才的需求正快速增长，未来5～10年内业界将需要大量的掌握大数据处理技术的人才。IDC研究报告指出，“下一个10年里，世界范围的服务器数量将增长10倍，而企业数据中心管理的数据信息将增长50倍，企业数据中心需要处理的数据文件数量将至少增长75倍，而世界范围内IT专业技术人才的数量仅能增长1.5倍。”因此，未来十年里大数据处理和应用需求与能提供的技术人才数量之间将存在一个巨大的差距。
目前，由于国内外高校开展大数据技术人才培养的时间不长，技术市场上掌握大数据处理和应用开发技术的人才十分短缺，因而这方面的技术人才十分抢手，供不应求。国内几乎所有著名的IT企业，如百度、腾讯、阿里巴巴和淘宝、奇虎360等，都大量需要大数据技术人才。
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)；在国内，以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万。
虽然已经有高校开始进行大数据学科建设，但是在全国范围内还有很多大学无法开设大数据相关课程，培养大数据分析人才。这当中存在很多阻挠因素：
大数据是一门交叉学科，学生不仅需要了解计算机相关知识，还需要有统计学、数学基础，这无疑增加了学生学习大数据技术的难度，尤其是计算机相关技术和知识让很多非计算机类专业的学生望而却步。
众所周知，大数据需要的资源配置比较高，因此需要的资金会高于其他学科，这也是高校大数据落地实施遇到的一大难点。
由于大数据也只是刚兴起不久，高校中研究此领域的老师还比较少，对于完整的大数据人才培养体系还没有一套成熟的规划方案，而行业中可以借鉴的经验也很少，造成很多高校难以开展大数据课程建设。
要进行大数据分析，首先必须有充足的有质量的数据。然而，部分高校还没有完全与企业对接，缺少企业项目实战案例和可以用于研究的商业数据，使得学生难以做到学以致用，这也成为大数据教学中的又一大难点。
针对学校培养的理论性人才缺乏大数据相关技术的实际应用经验，根据大数据发展的现状和机遇，响应产、学、研、用协同教学的育人模式，经管之家（原人大经济论坛）CDA数据分析师特提出CDA高校大数据实验室建设方案，旨在使学生步入社会后成为新型高素质、高技能数据科学人才，并秉承开放共生、互利共赢的精神，以为用户提供最好的软硬件设施为导向，和多家等业内知名大数据公司深度合作，共同努力将这一平台建设成为国内一流的大数据实验室。
CDA大数据实验室将数据的提取、存储、分析以及数据的挖掘等集成于一体，建立一站式大数据处理环境，让学生能够充分了解数据分析的流程以及大数据技术的使用。通过各种商业型案例，如电子商务网站用户行为的大数据分析等，让学生能够接触真实的、第一手的数据，运用大数据相关技术对大型数据集甚至是海量数据进行大数据处理和分析，学习在实际情况下大数据技术的应用方法。
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多年的培训经验
