牟少敏，溫孚江，宋長(zhǎng)青

山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心，山東 泰安 271018

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生培養(yǎng)模式探索

牟少敏，溫孚江，宋長(zhǎng)青

山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心，山東 泰安 271018

大數(shù)據(jù)應(yīng)用尚處于初級(jí)階段，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)又是多學(xué)科的交叉融合產(chǎn)物，相應(yīng)人才的缺乏是其研究和應(yīng)用的重要瓶頸。簡(jiǎn)要介紹了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的概念、處理技術(shù)及其應(yīng)用。并結(jié)合農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，針對(duì)目前人才嚴(yán)重缺乏的現(xiàn)狀，提出了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生培養(yǎng)的重要性，并在此基礎(chǔ)上，探討了培養(yǎng)方案的要素以及人才培養(yǎng)模式。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)；機(jī)器學(xué)習(xí)；大數(shù)據(jù)處理技術(shù)；研究生培養(yǎng)模式

1 引言

自2008年國(guó)際綜合性期刊《Nature》發(fā)表有關(guān)大數(shù)據(jù)（big data）的專刊以來，大數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、挖掘、處理、分析和利用，已成為我國(guó)各行業(yè)和科學(xué)研究關(guān)注的焦點(diǎn)。全球IT、互聯(lián)網(wǎng)巨頭都已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性，包括EMC、IBM、惠普、微軟和阿里巴巴等大型IT企業(yè)都紛紛通過收購(gòu)和建立相應(yīng)的大數(shù)據(jù)研發(fā)機(jī)構(gòu)等手段實(shí)現(xiàn)技術(shù)整合。人們進(jìn)入了一個(gè)“數(shù)據(jù)為王”的時(shí)代。

我國(guó)政府、高等院校、科研院所和各個(gè)行業(yè)都認(rèn)識(shí)到信息科技時(shí)代大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用的重要性，其發(fā)展將成為我國(guó)應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)全球化、加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、培育新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)的催化劑。目前，我國(guó)不僅對(duì)數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)安全等迫切需要解決的問題進(jìn)行了頂層設(shè)計(jì)，而且對(duì)大數(shù)據(jù)的技術(shù)參考模型、數(shù)據(jù)交易平臺(tái)交易數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)能力成熟度評(píng)價(jià)模型、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)等有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定也在加緊進(jìn)行中，其必將為大數(shù)據(jù)的可持續(xù)發(fā)展提供強(qiáng)有力的保障。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)指的是來源廣泛、類型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、具有潛在價(jià)值，并難以應(yīng)用通常方法處理和分析的數(shù)據(jù)集合[1]，具有農(nóng)業(yè)地域性、季節(jié)性、多樣性、周期性、準(zhǔn)公益性等特點(diǎn)。目前，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在我國(guó)已經(jīng)取得了初步的應(yīng)用。利用地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）、遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning，ML）等技術(shù)，對(duì)小麥和玉米等農(nóng)作物病蟲害的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并對(duì)其發(fā)生程度進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警。農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)信息已成為消費(fèi)者追溯產(chǎn)品最直觀、最可信的信息[2]。利用物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)數(shù)據(jù)的整合，進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全溯源。采用O2O（online to offline）電商模式，使互聯(lián)網(wǎng)成為線下交易的前臺(tái)，將農(nóng)產(chǎn)品的線上交易與線下服務(wù)相結(jié)合，大大節(jié)省了農(nóng)產(chǎn)品的交易成本。在我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)的背景下，互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)村金融也受到了人們的廣泛關(guān)注。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)可以當(dāng)好政府的智囊，為企業(yè)提供支撐，為學(xué)科提升和轉(zhuǎn)型提供平臺(tái)，為提高管理水平提供手段[3]。

由以上分析可以看出，大數(shù)據(jù)廣闊的應(yīng)用前景需要大量的大數(shù)據(jù)人才。2018年美國(guó)需要44萬～49萬名大數(shù)據(jù)深入分析人才，存在14萬～19萬名的人才缺口；需要400萬名具備基于大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行決策的經(jīng)理和分析師，這一類人才缺口在2018年將達(dá)到150萬人[4]。而我國(guó)系統(tǒng)和專業(yè)培養(yǎng)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)人才的機(jī)構(gòu)和單位基本沒有，從事農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的人才更是非常缺乏，甚至是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的一個(gè)短板。

目前，我國(guó)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)人才的主要來源是農(nóng)業(yè)信息化的人才，農(nóng)業(yè)信息化人才本身就存在數(shù)量嚴(yán)重不足的問題。同時(shí)，農(nóng)業(yè)信息化人才主要是來自農(nóng)學(xué)類專業(yè)、計(jì)算機(jī)類專業(yè)和經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)等。這些專業(yè)培養(yǎng)人才的專業(yè)針對(duì)性強(qiáng)，知識(shí)面不廣，而既具有農(nóng)業(yè)基本知識(shí)又掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的人才則是少之又少，如果不加快培養(yǎng)復(fù)合型的人才，將會(huì)制約農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展。

我國(guó)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用可以視為一個(gè)非常巨大和復(fù)雜的系統(tǒng)工程。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，多年積累的數(shù)據(jù)是許多領(lǐng)域無法比擬的，它具有大量、高維、動(dòng)態(tài)、不完全（缺值）、不確定（數(shù)據(jù)中的系統(tǒng)或隨機(jī)噪聲）和稀疏性（很少甚至沒有有用的記錄）等特性。只有將機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言的理解等人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、Hadoop等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行深度融合，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生巨大的效益。因此，未來農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的人才需求必然呈現(xiàn)出爆發(fā)性增長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才必然會(huì)成為最炙手可熱的人才，如何突破目前國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才需求的瓶頸以及對(duì)人才培養(yǎng)戰(zhàn)略的積極布局，加速其培養(yǎng)，顯得尤為重要。

近年來，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用方面取得了一定的成績(jī)，在經(jīng)過深入調(diào)研和基礎(chǔ)上，率先將農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)納入了研究生培養(yǎng)體系，設(shè)立了大數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)研究生研究方向，下面重點(diǎn)探討一下農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)的新模式。

2 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)必要性、可行性及其模式

2.1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)的必要性與可行性

汪洋副總理指出“用發(fā)展新理念大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化”，而農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展需要物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)，需要大量的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)人才，因此農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才的培養(yǎng)是一項(xiàng)非常必要和迫切的工作。

大數(shù)據(jù)時(shí)代賦予了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)特殊意義，是非單一學(xué)科所能完成的，需要多元化的培養(yǎng)體系，需要跨界和多學(xué)科的深度融合。山東農(nóng)業(yè)大學(xué)是一所多學(xué)科的農(nóng)業(yè)院校，既有農(nóng)業(yè)相關(guān)學(xué)科，也有計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)和信息科學(xué)等學(xué)科，在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)方面具有跨界和多學(xué)科深度融合的優(yōu)勢(shì)和基礎(chǔ)。

目前，國(guó)內(nèi)設(shè)置大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)的狀況如下：2014年中國(guó)人民大學(xué)、北京大學(xué)等5所大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析研究生，首批招生50名，5所高校還將共同組建大數(shù)據(jù)分析研究生培養(yǎng)協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)。香港中文大學(xué)設(shè)立數(shù)據(jù)科學(xué)與商業(yè)統(tǒng)計(jì)（data science & business statistics）研究生課程，紐約大學(xué)上海分校設(shè)立商業(yè)數(shù)據(jù)分析科學(xué)（master of science in business analytics）研究生課程。北京航空航天大學(xué)、清華大學(xué)等高校也啟動(dòng)了大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，培養(yǎng)相關(guān)人才。上海復(fù)旦大學(xué)自設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)本科專業(yè)。

但是，針對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的研究生人才培養(yǎng)還未見報(bào)道，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生第一期實(shí)驗(yàn)班2016年開始招生，計(jì)劃招生人數(shù)30～50人。

2.2 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)模式

國(guó)務(wù)院促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要指出：“鼓勵(lì)高校設(shè)立數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程相關(guān)專業(yè)，重點(diǎn)培養(yǎng)專業(yè)化數(shù)據(jù)工程師等大數(shù)據(jù)專業(yè)人才。鼓勵(lì)采取跨校聯(lián)合培養(yǎng)等方式開展跨學(xué)科大數(shù)據(jù)綜合型人才培養(yǎng)?！边@為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)模式指明了方向。針對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，使計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、信息與計(jì)算科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)金融、生命科學(xué)、資源與環(huán)境、農(nóng)學(xué)、園藝科學(xué)與工程和植物保護(hù)等眾多學(xué)科領(lǐng)域相互滲透，深度交叉，建立跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的師資隊(duì)伍和研發(fā)團(tuán)隊(duì)，開展農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)工作。

研究生培養(yǎng)模式指的是在一定的現(xiàn)代教育理論、教育思想指導(dǎo)下，按照特定的培養(yǎng)目標(biāo)和人才規(guī)格，以相對(duì)穩(wěn)定的教學(xué)內(nèi)容和課程體系、管理制度和評(píng)估方式，實(shí)施研究生教育的過程。下面結(jié)合農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)模式的特點(diǎn)，以山東農(nóng)業(yè)大學(xué)的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)模式為例，從以下幾個(gè)方面探討如何進(jìn)行農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)。

2.2.1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)方向培養(yǎng)目標(biāo)

針對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，在充分調(diào)研的基礎(chǔ)上，確定了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)方向培養(yǎng)目標(biāo)。即從數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用3個(gè)主要應(yīng)用層面出發(fā)，依托農(nóng)業(yè)學(xué)科的優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)化學(xué)科交叉，著重培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)的收集、融合、管理能力，挖掘農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)背后價(jià)值的能力，成為未來農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域具有豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和能力的實(shí)用型大數(shù)據(jù)人才。

2.2.2 師資隊(duì)伍

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)的關(guān)鍵問題之一就是師資隊(duì)伍的建設(shè)。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的特點(diǎn)，決定了其師資隊(duì)伍建設(shè)需要打破以往傳統(tǒng)的構(gòu)建模式，需要新思路和新模式。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)主要依托信息科學(xué)與工程專業(yè)的師資力量，同時(shí)根據(jù)人才培養(yǎng)的需要，聯(lián)合相關(guān)學(xué)科師資力量和領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者力量共同培養(yǎng)。如山東農(nóng)業(yè)大學(xué)在涉農(nóng)、經(jīng)濟(jì)管理、計(jì)算數(shù)學(xué)等學(xué)科建設(shè)方面具有雄厚的學(xué)科基礎(chǔ)，能夠?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)與應(yīng)用學(xué)科起到良好的支撐作用。

研究生的培養(yǎng)實(shí)行雙導(dǎo)師負(fù)責(zé)制和導(dǎo)師組相結(jié)合的模式。為了強(qiáng)調(diào)學(xué)科交叉課程學(xué)習(xí)，完善研究生多學(xué)科的知識(shí)結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的思維方式，采用了雙導(dǎo)師制。雙導(dǎo)師1名來自本校，另外1名來自其他國(guó)內(nèi)知名大學(xué)或國(guó)內(nèi)知名企業(yè)。本校導(dǎo)師是研究生培養(yǎng)和管理的第一責(zé)任人。由于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用會(huì)滲透到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的產(chǎn)前、產(chǎn)中和產(chǎn)后的整個(gè)過程，這還需要構(gòu)建以雙導(dǎo)師為中心，多學(xué)科導(dǎo)師相輔助的集體指導(dǎo)小組，結(jié)合實(shí)際科研課題或工程項(xiàng)目進(jìn)行培養(yǎng)。

2.2.3 人才培養(yǎng)

為了進(jìn)一步加強(qiáng)人才培養(yǎng)力度，重視科研能力和方法的訓(xùn)練，還采用與名校、名企聯(lián)合培養(yǎng)模式。因材施教，強(qiáng)調(diào)自學(xué)和對(duì)話式、討論式教學(xué)，發(fā)揮導(dǎo)師和研究生雙方的積極性和創(chuàng)造性。教學(xué)方式也有別于傳統(tǒng)的課堂講授，采取案例教學(xué)和討論班的方式，或者以團(tuán)隊(duì)的形式共同完成一個(gè)項(xiàng)目。同時(shí)，聘請(qǐng)國(guó)內(nèi)外知名數(shù)據(jù)科學(xué)和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的專家教授定期進(jìn)行講座，不斷擴(kuò)大對(duì)外交流，通過創(chuàng)新培養(yǎng)機(jī)制，保障農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)質(zhì)量。

2.2.4 科學(xué)研究

依托山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院、山東農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心和山東省農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟，在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的科學(xué)研究上已經(jīng)完成了以下工作：利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)（如溫度、濕度等）的采集；建立了分布式的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)HB as e和基于Hadoop的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。將采集到的農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)（農(nóng)業(yè)病蟲害等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及圖像、文字等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中。借助于Hadoop大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)將支持向量機(jī)等主要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行并行化數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)到分析的并行化，極大地提高了農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)處理的吞吐效率和分析準(zhǔn)確率，為農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的收集存儲(chǔ)分析提供了一種新的處理模式。

充分發(fā)揮先期已經(jīng)取得的數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用科研優(yōu)勢(shì)，結(jié)合國(guó)家“十三五”規(guī)劃，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)、數(shù)據(jù)的可視化等幾個(gè)方面入手，加速培養(yǎng)適應(yīng)農(nóng)業(yè)信息化各方面需要的高層次、多層次的復(fù)合型研究生人才。充分發(fā)揮山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)科學(xué)優(yōu)勢(shì)及生命科學(xué)特色，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用技術(shù)的強(qiáng)大功能及優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步拓寬大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用領(lǐng)域，提高農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)收集整理分析和決策的科學(xué)化。

2.2.5 課程體系與實(shí)踐教學(xué)

科學(xué)合理的研究生課程體系對(duì)保障研究生培養(yǎng)質(zhì)量具有重要作用。緊緊圍繞研究生培養(yǎng)目標(biāo)，從體現(xiàn)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的特色出發(fā)，構(gòu)建開放式的研究生課程體系。課程體系主要包括核心課程和專業(yè)學(xué)位課程。課程學(xué)習(xí)時(shí)間為1年。確定了“農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)基礎(chǔ)”、“數(shù)據(jù)挖掘”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“農(nóng)業(yè)信息科學(xué)”、“非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析”和“農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)案例分析”等必修課程。每門課程不是由一位老師獨(dú)立完成，而是由一個(gè)課程組各有特長(zhǎng)的多位老師共同進(jìn)行講授。

實(shí)踐教學(xué)是培養(yǎng)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新人才非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，是合作培養(yǎng)模式的具體體現(xiàn)。研究生在修滿專業(yè)規(guī)定的學(xué)分后，以實(shí)際項(xiàng)目為背景，由校企雙方發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，共同指導(dǎo)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)課題的研究。實(shí)習(xí)基地是學(xué)生實(shí)習(xí)和社會(huì)實(shí)踐的重要場(chǎng)所，建立跨學(xué)科的研究中心和實(shí)驗(yàn)室，并以如泰山神農(nóng)智谷農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)作為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才的校外實(shí)習(xí)基地，計(jì)劃逐步增加更多的實(shí)習(xí)基地，使得農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生的培養(yǎng)更加貼合學(xué)科前沿的發(fā)展，更好地滿足國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)需求。

3 結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，如何培養(yǎng)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的復(fù)合型研究生人才無論是在國(guó)內(nèi)還是在國(guó)外都沒有先例，數(shù)據(jù)科學(xué)和技術(shù)的研究也還處于起步階段。山東農(nóng)業(yè)大學(xué)率先在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才培養(yǎng)方面進(jìn)行了相關(guān)的探索和研究。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才的培養(yǎng)必將是一項(xiàng)長(zhǎng)期而艱巨的工作，仍需要不斷地創(chuàng)新、探索和實(shí)踐。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來和研究生培養(yǎng)模式的不斷創(chuàng)新和完善，一定能夠培養(yǎng)出高質(zhì)量的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究生人才，服務(wù)于我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的建設(shè)。

[1] 趙璞. 淺談農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)[EB/OL].[2015-01-11]. http://www.caas.net.cn/zt/ kxjd1/250773.shtml. ZHAO P. Discussion on agricultural big data[EB/OL].[2015-01-11]. http://www. caas.net.cn/zt/kxjd1/250773.shtml.

[2] 錢建平, 張保巖, 邢斌, 等. 集成實(shí)時(shí)快速檢測(cè)信息的蔬菜追溯系統(tǒng)改進(jìn)與應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015(4): 306-311. QIAN J P, ZHANG B Y, XING B, et al. Improvement and application of vegetable traceability system with integrated realtime rapid detection of information[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2015(4): 306-311.

[3] 溫孚江. 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究的戰(zhàn)略意義與協(xié)同機(jī)制[J]. 高等農(nóng)業(yè)教育, 2013(11):3-6. WEN F J. Strategic significance and synergetic mechanism of agricultural big data research[J]. Higher Agricultural Education, 2013(11): 3-6.

[4] 何海地. 美國(guó)大數(shù)據(jù)專業(yè)碩士研究生教育的背景、現(xiàn)狀、特色與啟示[J]. 圖書與情報(bào), 2014(2): 48-56. HE H D. The status and suggestions of American great universities with master’s programs in big data analytics[J]. Library & Information, 2014(2):48-56.

Training mode of graduate students majored in agricultural big data

MU Shaomin, WEN Fujiang, SONG Changqing
Agricultural Big Data Research Center, Shandong Agricultural University, Taian 271018, China

Big data application is still in its primary stage, and agricultural big data is the integrated products of many different subjects, so the insufficiency of big data specialists or experts is an important bottle-neck of big data application. The concept of agricultural big data, the processing technology and its application were briefly introduced. Combining the characteristics of the agricultural big data, aiming at the situation of agricultural big data talent lack, the importance of graduate students majored in agriculture big data was discussed. On this basis, the essence of training scheme and the training mode of graduate students were discussed.

agricultural big data, machine learning, big data processing technology, training mode of graduate students

G643

A

10.11959/j.issn.2096-0271.2016006

牟少敏（1964-），男，博士，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)教授，主要研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。

溫孚江（1955-），男，現(xiàn)任山東農(nóng)業(yè)大學(xué)校長(zhǎng)、教授，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟理事長(zhǎng)，全國(guó)人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)委員。早年留學(xué)美國(guó)，并獲得博士學(xué)位。主要從事植物保護(hù)研究和宏觀農(nóng)業(yè)研究工作。發(fā)表論文210余篇，專著5部。最近一本專著《大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)》由中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社于2015年9月出版。目前主要從事農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究工作，是我國(guó)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究主要發(fā)起人之一。

宋長(zhǎng)青（1963-），男，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)教授，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心常務(wù)副主任，主要從事農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)采集、入庫(kù)、平臺(tái)建設(shè)、示范基地等研究與示范工作。

2015-12-15

國(guó)家科技支撐計(jì)劃基金資助項(xiàng)目（No.2013BAD15B02）；公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)基金資助項(xiàng)目(No.201303107)；中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新工程基金資助項(xiàng)目（No.CAAS-ASTIP-201X-AII-04）

Foundation Items: The National Key Technology R&D Program (No.2013BAD15B02), Public Sector (Agriculture) Scientific Research Funding Program (No.201303107) , Scientific and Technical Innovation Project of CAAS (No.CAAS-ASTIP-201XAII-04)