隨着互聯網的發展及各領域數字化的提高，大數據時代已經到來，這對傳統的統計數據收集、處理與分析方法帶來巨大的衝擊，給統計學專業的教學帶來了挑戰。為了適應大數據時代的變革，統計學專業的教學需要在課程設計、實踐教學以及畢業生就業導向上進行改革。
2011年2月，國務院學位委員會進行了學科調整，統計學完全從數學和經濟學中獨立出來，上升為一級學科，設在理學門類中，編號為0714。統計學上升為一級學科後，下設的二級學科包括數理統計學、社會經濟統計學、生物衞生統計學、金融統計、風險管理和精算學、應用統計學。統計學上升為一級學科對統計學專業的教學帶來巨大影響。
同時，隨着大數據時代的到來，使得傳統的統計數據收集、處理與分析方法面臨新的挑戰，從而推動統計學的發展進入了一個全新的階段。在統計學上升為一級學科以及大數據時代已經到來的大背景下，統計學專業的課程教學也面臨着新的挑戰，需要進一步改革與調整。
一、大數據時代的到來
(一)大數據的生成
伴隨着人類對客觀世界各領域數字化程度的不斷提高，每天都有大量的數據產生，並且其產生的速度也越來越快。這些數據來源廣泛，其中最主要的來源有：科學研究(如天文學、生物學、高能物理等實驗數據)、社交網絡、電子商務、物聯網、移動通信等。
(二)大數據的定義
為了應對數據大規模增長帶來的機遇和挑戰，美國《Nature》雜誌在2008年9月4日率先提出了“大數據”的概念。國際數據中心IDC 是研究大數據及其影響的先驅，在2011年的報告中定義了大數據：“大數據技術描述了一個技術和體系的新時代， 被設計於從大規模多樣化的數據中通過高速捕獲、發現和分析技術提取數據的價值”。但是大數據是一個新興而且內涵不斷髮展的概念，尚沒有統一公認的定義，只能從其特點上加以認識。
(三)大數據的特點
與傳統數據相比，大數據的特徵可以用五個“V”來表示，即Volume(容量大)、Variety(種類多)、Velocity(時效性強)、Value(價值高)、Visualization(可視化呈現)。大數據容量大是個相對的概念，受時間、行業和數據類型等因素的影響;種類多是指數據集的結構異質性，科技進步導致了結構化、半結構、非結構化數據的日益增多;時效性強是指大數據被生成、處理、移動的速度相當快，是區別於傳統數據最顯著的特徵，這也增加了對即時分析、加工數據的需求;價值高是指大數據潛在的高價值能為評價和決策提供依據。可視化是大數據分析的關鍵步驟，是對有價值信息加以提煉並顯示的過程。
(四)大數據的應用
大數據具有5Vs(Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity)特點，藴含着巨大的社會價值、經濟價值和科研價值，已引起了產業界、學術界、政府部門和其他組織的.高度關注和重視。
近年來，世界發達國家相繼佈局大數據戰略，諸如聯合國“數據脈動”計劃、美國大數據戰略、英國“數據權”運動，大力推動大數據發展和應用。大數據已納入我國國家發展戰略，國務院2015年8月31日印發了《促進大數據發展行動綱要》的通知(國發[2015]50號)，指出：“大數據成為推動經濟轉型發展的新動力，大數據成為重塑國家競爭優勢的新機遇，大數據成為提升政府治理能力的新途徑。以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。探索發揮大數據對變革教育方式、促進教育公平、提升教育質量的支撐作用”
二、大數據給傳統統計學帶來的衝擊
(一)數據收集方法上
不同於傳統的調查抽樣方法獲取數據，大數據的收集來源渠道通常為現代網絡渠道，如互聯網、物聯網等。不同的數據源的數據採集需要專用數據採集技術， 如包含格式文本、圖像和視頻的網站數據，通常需要web爬蟲技術。
(二)數據存儲上
大數據的存儲不同於傳統的數據存儲方式，有固定的格式和結構，對於大數據的數據庫來説，可以直接將所探測到的信號自動容納到其中;大數據需要有先進的存儲設備，傳統的存儲設備已經不能容納如此大量的數據。
(三)數據分析上
傳統的統計分析方法，難以勝任對非結構化的大數據的分析。當前大數據分析技術的研究可以分為6個重要方向：結構化數據分析、文本數據分析、多媒體數據分析、web數據分析、網絡數據分析和移動數據分析。
(四)數據展示上
數據可視化的目標是以圖形方式清晰有效地展示數據的信息。一般來説，圖表和地圖可以幫助人們快速理解信息。但是，當數據量增大到大數據的級別，傳統的電子表格等技術已無法處理海量數據。大數據的可視化展示需要專業的軟件來完成。
三、大數據時代統計學專業教學改革
大數據時代的到來對統計學也帶來了新的機遇和挑戰，特別是大數據對於數據分析人才產生了巨大需求，同時也要求統計專業學生掌握更為複雜統計軟件的編程和操作。大數據背景下，統計學要適應新的形勢，需要對課程教學進行有針對性的改革。
(一)大數據時代統計學專業畢業生就業方向定位
大數據時代的到來，使各行各業，包括政府、企業、個人都希望能從大數據這座金礦中挖掘出對自己有價值的金子，從而增加了對統計專業畢業生的需求。一直以來，我國統計工作領域主要是政府統計、部門統計、民間統計。傳統意義上，政府及各個部門是統計學學生就業的首選。然而，隨着大數據時代的來臨，越來越多的畢業生選擇發展空間更為廣闊的民間統計。民間統計相對於政府統計來説，涉及範圍十分廣泛，包括各類統計諮詢公司、統計調查公司、統計研究院等，介於市場和企業、行業之間。民間統計的發展前景十分廣闊，可以預見，隨着大數據時代的來臨，統計學作用的提高，民間統計必會成為統計專業畢業生選擇就業的主要渠道之一。
(二)大數據時代統計學專業課程設置改革
大數據時代，在對統計數據分析人才需求增加的同時，也對統計專業畢業生的大數據處理能力提出了更高的要求，這就需要統計學專業在課程設置上，增加大數據處理與分析方法課程，如《大數據分析方法》、《數據挖掘》等，培養學生能夠使用專業統計軟件(R/SAS/Python)進行大數據的挖掘、清洗、分析等。
(三)大數據時代統計學專業學生實踐能力培養改革
在課堂教學之外，通過廣泛舉辦大數據技術創新大賽、大數據技術創新與創業大賽、數據挖掘挑戰賽，支持學生成立大數據研究協會，舉辦大數據相關講座論壇等方式，增強學生分析和處理大數據的能力。另外，還要加強校外大數據實踐教學基地建設，通過與通信、互聯網、電子商務等企業大數據開發中心以及大數據研究諮詢機構合作，為學生提供給更多的實習、實踐機會。
四、總結
總之，面對大數據時代的到來，統計學專業需要積極改革與調整課程的設置，注重學生實踐能力的培養，以適應各行各業對大數據分析與挖掘人才的需求。
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