域名频道资讯站授业与学习作为一枚硬币的两面，随着教育的进阶而不断翻转着。完备的知识，良好的互动这些专业能力的价值随着学习层次的提升，变得越来越重要。特别是到了高等教育阶段，虽然很难以标准化的标尺衡量教学动作，但课程的完备程度与资源的丰富与否，却是可以实实在在被评判的。
萨纳斯切入高等教育领域，并围绕大数据实验室平台开展业务以来，从来没有放松对专业优化构建以及资源充实的工作。近期，我们就对大数据实验室的软实力做了一轮提升，在这个问题上，没有最好，只有更好。
什么样的教学资源，才称得上具有价值?
紧贴学科发展的进程
大数据开设专业的时间并不久，总体来说不过是刚刚跨过了摸索期，但离成熟定形还有一段距离。因此学科体系的发展变动还是非常频繁的。想提供大数据高等教育的有效工具，也就必须保持和高教界的频繁沟通，摸准大数据专业建设的脉搏。
满足技能学习的需要
专业与专业不同，大数据专业无论是应用型还是研究型方向，都脱不开高度专业化的技术壁垒，对技术工具的学习掌握，是大数据教学体系中的关键部分。大数据生态组件的筛选，定位，教学难度层级，都是需要考虑的因素。
对标产业应用的变化
信息产业的特征，从新技术开发到市场化落地这一周期，相较传统行业要快的多。所以大数据专业知识也必须满足周期快速迭代的需要，尽可能缩小技术人才的知识技能和社会实践应用的需求之间的距离。
树立核心标准，重整宽广的资源池
萨纳斯的专业体系建设，是以“萨纳斯岗位素质模型”为依据的。这一模型，是在综合了诸多合作院校教师的反馈和萨纳斯在大数据应用终端人才需求反馈的基础上形成的人才评判指引。萨纳斯的资源梳理与知识构建，亦围绕这一模型标准进行组合。
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