二、 大数据时代新闻传播人才的培养模式

对于新闻传播人才的培养过程来说，培养的人才包括两个方面，其一，为各院校对学生的培养，对于这类人才培养模式，需要让其夯实各项基础，提升学生的个人素质；其二，为各媒体机构中的新闻从业者，这类人才已经对新闻传播的内涵有深入了解，故而，培养的主要内容为让其提升对大数据技术的应用水平，从而推动企业更好发展。

(一)建设学习平台

建设学习平台对于不同阶段的新闻传播人才来说，教育的侧重点也有很大差异。对于在校学生来说，学习平台可以由学校组建，这种在线教育平台中涵盖数据分析、数据挖掘等内容，在当前的很多学校中，已经建成了这种在线学习平台，但是通过对这些平台的研究和调查可以发现，这类平台中的知识通常不涉及大数据技术的讲解和应用，导致学生无法通过大数据技术进行数据抓取和分析。所以在今后的人才培养过程中，需要在学习平台中加入这类知识，让学生对大数据技术的应用手段有深入认识。

对于新闻行业的在职工作人员来说，学习平台的侧重点为大数据技术的应用方式，原因在于这类人才经过多年工作，已经具备了基本的数据挖掘和数据处理能力，但是传统的数据挖掘方式工作效率很低，也在很大程度上降低了新闻传播的效率和效果。所以在教育平台的建设过程中，可以由企业投入平台建设资金，根据工作人员的实际情况确定教育平台中需要拥有的重点知识，让工作人员能够应用各类先进技术进行数据分析。需要注意的是，在学习平台的运行过程中，不能只涵盖一种知识体系，需要就新闻传播所需能力进行知识体系的合理架构，让每一名工作人员都能进行深度学习［3］。

（二）提升数据素养

通常情况下，提升数据素养是针对新闻传播的在校人才而言的，原因在于当前的很多院校并未开设专门的数据挖掘和分析课程，导致学生在入职后的数据分析能力不足，所以对于院校教育来说，在今后的人才培养中需要加强对学生这方面的教育。数据素养包括三个方面，即数据抓取能力、数据分析能力和数据可视化能力。对于数据抓取能力，需要让学生能够熟练应用大数据技术，实现对数据的广泛获取，为新闻分析以及稿件撰写打下数据层面的基础。对于数据分析能力，需要在数据抓取之后完成，学校可以帮助学生建设一套数据分析标准，即按照数据类型以及数据内涵进行数据整合，在整合的基础上进行数据分析，最大程度提升数据分析的科学性与准确性。对于数据可视化能力，不要求学生拥有很高的艺术素养，但是学生需要能够区分数据表述方法的合理程度，所以教师在授课过程中，可以将同一组数据用不同的方式进行表述，让学生区别不同表述方式的优劣，最终让其能够应用最佳方案进行数据可视化操作。

(三)强化企业合作

对于新闻传播高校来说，由于学生的素质将在很大程度上影响企业在行业中的发展效果，所以企业可以与高校建立“校企合作”教育模式，由企业向在校新闻传播人才讲解行业的发展变化以及企业对人才的基本要求。通过这种方式能够让新闻传播人才主动深入了解行业的运行特点和运行前景，最终让这类人才能够更好地投身到工作过程中。在校企合作模式的运行过程中，企业不但要派遣专业人员向学生授课，也要深入到院校的专业课教材编写过程中，通过这种方式企业可以提升教材的可实践性，并且让学生探究当前新闻传播企业对自身素质的要求，让高校能够更好地培养新型新闻传播人才［4］。另外对于高校教育来说，一个重要教育内容为让学生参加企业实习，通过实习能够让学生对企业乃至行业的运行状况有深入了解，所以对于新闻传播高校来说，在建设校企合作教学模式时，要让学生能够导相关企业中进行实习，并在学生毕业中让其到实习企业中工作，这种方式能够极大地提升培养学生的科学性，通过提升学生的专业素质、提升新闻传播效率和效果，让企业获得更好地发展。

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