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摘要：大数据时代的全面来临对公安工作提出了更高的基准，公安大数据人才培养过程中所面临的问题，应对此进行科学整改并不断提升相关的技术水平，提升大数据分析能力、发现界定以及问题的探索思维。明确大数据思维下的公安人才培养需求，对相关人才的素质道德以及公安理论知识、数学基础、大数据基础大数据技术等全方面的基础知识进行培训，使其利用数据警务技术实现德才兼备的技术型与应用型公安数据人才培养，提升新时代背景下公安大数据人才培养质量。
关键词：新时代;公安大数据;人才培养;策略分析
引言：在大数据时代背景下公安机构的人才培养过程中，主要依托大数据警务技术开展相应的基础知识培训，结合大数据大小常规数据库工具获取存储、管理、分析的数据进行统一整合，面对海量的数据进行统一的整理分析，运用高新技术挖掘数据中所蕴含的潜在价值，使其在数据记录时运用大数据优势为新时代背景下的公安人才培养提供良好的发展空间。公安系统是拥有大量丰富数据资源的重要枢纽，因此合理运用大数据技术服务为公安工作提供良好的科技保障，可有效打击犯罪，维护社会治安稳定，是当前公安工作的主攻方向。
1.大数据时代背景下，公安人才需求分析
在大数据时代背景下，数据成为一种具有重要价值的新兴资产，因此在公安人才培养过程中需要大量的数据人才，充分掌握大数据信息技术，对现有海量数据进行合理的分析挖掘利用，并通过数据分析结果提升公安工作质量。大数据时代的核心竞争力是宝贵的数据分析实践，因此在大数据时代背景下公安人才的需求应对此进行适当的科学优化创新，以满足大数据时代的公安工作负荷性需求[1]。
对现有数据流分析得知，整体数据运行周期包括采集、存储、分析、应用4个主要环节，大数据采集过程是从无到有的过程，将繁杂的信息通过数据的合理分析，将其进行完整的整合，提升大数据时代背景下公安工作质量。为大数据时代背景下培养更多数据人才，可有效促进公安工作的多元化发展。
2.公安大数据人才培养能力方向分析
公安机关对数据人才的要求较为严格，主要是对人才的核心需求表现的大数据应用能力要求较为严格，公安大数据应用能力是指对大数据的合理分析，采取大数据信息手段掌握大数据软件以及应用APP等相关技术。通过固定的岗位实习或培训后使其充分掌握大数据信息设备，提升相关数据人才的数据应用综合能力，在此过程中应对其的各项综合素养以及基础能力进行不断提升，进而推动公安机关在大数据时代背景下的创新改革。
2.1提升大数据分析能力
大数据分析能力主要是指运用综合统计分析以及其他量化的分析方法对现有数据进行系统性的描述、诊断，推断和决策性分析，也称之为4D分析描述性分析的统计方法，是通过可视化的方式将所收集的数据进行具体描述。例如：通过所收集的数据对此展开深度分析，表明发生了什么或正在发生什么的推断，使其更加清晰的了解数据的成因，以及数据背后所隐藏的潜在价值。不同的推断分析方法决定了数据分析的质量，可结合不同实践的需求采取相应的大数据分析方法，提升公安机关的大数据分析能力[2]。
2.2问题的探索与界定能力
公安机关工作过程中对所发生的问题应进行及时的责任界定，在大数据技术的支撑下公安领域在解决繁琐的警务问题时，为了更好的完成目标性的服务。对现有的信息进行针对性分析，避免浪费大量的时间而导致数据分析无果现象的发生。可通过地毯式搜索的方式探索事件发生的潜在意义，在有限的时间与资源之下，充分挖掘事件的潜在价值并提升相应的挖掘速度。在大数据信息技术的支撑之下有效节约人力、物力、财力，将大数据技术优势发挥到最大化，并在此过程中提升相关人员发现问题与界定问题的能力。
2.3培养公安机关数据人才的大数据思维
公安机关的数据分析人才培养过程中应对其自身的大数据思维进行重点培养，提升相关从业人员的职业道德大数据具备在线性、实时性和全景性的核心价值的优势。结合公安机关工作的特殊性对相关从业人员的思维创新提出了更高的基准，使其完成思维上的快速转变、从样本思维转化为全量思维、由精准思维转化为模糊思维、由因果思维转化为关联思维、由自然思维转化为智能思维的系统性转变，可有效提升公安机关的数据人才培养质量。在此过程中提升从业人员的职业道德，可有效避免因个人以及相关单位的私欲而造成信息泄露问题，对公安机关造成的严重影响。
3.新时代公安大数据人才培养的具体措施
3.1明确数据人才的培养定位
公安大数据人才培养过程中应明确相应的培训定位，截止至2020年6月我国已新增开设数据科学与大数据技术的专业院校100余所，其中所累计获批开设的此类专业院校已达600余所。相关的数据专业院校从传统的方兴未艾到如今如火如荼的发展着，为公安机构提供了一批又一批的优秀型技术人才。因此在大数据人才培养过程中应对人才培养的定位进行科学界定，培养研究型技术型以及应用型的创新复合型人才是公安大数据时代背景下人才培养的定位。
3.2设定专项数据技术应用课程，激发学习动力
大数据科学技术是我国目前炙手可热的新兴学科，正在不断的发展与更迭的阶段，传统的书本以及课堂的传授知识较为有限，因此在大数据时代背景下为其培养更多的高素质复合型数据人才[3]。应不断拓宽培训课程的类型使得大数据公安数据人才培养的意义发挥到最大化，可将数据分析的国内外优势进行充分的分析对比，了解数据科学技术的起源、发展与未来趋势，借助国内外先进的线上教学资源，以选修课的形式呈現出来。
结束语：综上所述，在大数据时代背景下公安大数据人才培养应本着提升数据信息技术为基础，不断拓展信息数据专业能力，为国家提供更多的高素质、复合型数据专业人才。大数据作为交叉学科所覆盖的知识相对较多，因此需对其所掌握的计算机相关知识以及统计数学基础，公安业务知识等多项知识进行有效融合，为公安机关的数据创新改革提供良好的发展空间，促进公安机关数据创新的可持续性发展。
参考文献：
[1]闪乐. 新时代公安大数据人才培养的基本理路[J]. 江苏警官学院学报，2021，36（1）：96-100.
[2]王超强，朱东风. 新时代公安院校大数据侦查人才培养体系研究[J]. 湖南警察学院学报，2019，31（6）：115-124.
[3]丁丽萍. 电子数据取证人才培养的思考[J]. 中国信息安全，2019（5）：74-75.
李帅 1989 男 汉族 海南 本科 警务技术中级 从事公安信息技术工作
关键词：新时代;公安大数据;人才培养;策略分析
引言：在大数据时代背景下公安机构的人才培养过程中，主要依托大数据警务技术开展相应的基础知识培训，结合大数据大小常规数据库工具获取存储、管理、分析的数据进行统一整合，面对海量的数据进行统一的整理分析，运用高新技术挖掘数据中所蕴含的潜在价值，使其在数据记录时运用大数据优势为新时代背景下的公安人才培养提供良好的发展空间。公安系统是拥有大量丰富数据资源的重要枢纽，因此合理运用大数据技术服务为公安工作提供良好的科技保障，可有效打击犯罪，维护社会治安稳定，是当前公安工作的主攻方向。
1.大数据时代背景下，公安人才需求分析
在大数据时代背景下，数据成为一种具有重要价值的新兴资产，因此在公安人才培养过程中需要大量的数据人才，充分掌握大数据信息技术，对现有海量数据进行合理的分析挖掘利用，并通过数据分析结果提升公安工作质量。大数据时代的核心竞争力是宝贵的数据分析实践，因此在大数据时代背景下公安人才的需求应对此进行适当的科学优化创新，以满足大数据时代的公安工作负荷性需求[1]。
对现有数据流分析得知，整体数据运行周期包括采集、存储、分析、应用4个主要环节，大数据采集过程是从无到有的过程，将繁杂的信息通过数据的合理分析，将其进行完整的整合，提升大数据时代背景下公安工作质量。为大数据时代背景下培养更多数据人才，可有效促进公安工作的多元化发展。
2.公安大数据人才培养能力方向分析
公安机关对数据人才的要求较为严格，主要是对人才的核心需求表现的大数据应用能力要求较为严格，公安大数据应用能力是指对大数据的合理分析，采取大数据信息手段掌握大数据软件以及应用APP等相关技术。通过固定的岗位实习或培训后使其充分掌握大数据信息设备，提升相关数据人才的数据应用综合能力，在此过程中应对其的各项综合素养以及基础能力进行不断提升，进而推动公安机关在大数据时代背景下的创新改革。
2.1提升大数据分析能力
大数据分析能力主要是指运用综合统计分析以及其他量化的分析方法对现有数据进行系统性的描述、诊断，推断和决策性分析，也称之为4D分析描述性分析的统计方法，是通过可视化的方式将所收集的数据进行具体描述。例如：通过所收集的数据对此展开深度分析，表明发生了什么或正在发生什么的推断，使其更加清晰的了解数据的成因，以及数据背后所隐藏的潜在价值。不同的推断分析方法决定了数据分析的质量，可结合不同实践的需求采取相应的大数据分析方法，提升公安机关的大数据分析能力[2]。
2.2问题的探索与界定能力
公安机关工作过程中对所发生的问题应进行及时的责任界定，在大数据技术的支撑下公安领域在解决繁琐的警务问题时，为了更好的完成目标性的服务。对现有的信息进行针对性分析，避免浪费大量的时间而导致数据分析无果现象的发生。可通过地毯式搜索的方式探索事件发生的潜在意义，在有限的时间与资源之下，充分挖掘事件的潜在价值并提升相应的挖掘速度。在大数据信息技术的支撑之下有效节约人力、物力、财力，将大数据技术优势发挥到最大化，并在此过程中提升相关人员发现问题与界定问题的能力。
2.3培养公安机关数据人才的大数据思维
公安机关的数据分析人才培养过程中应对其自身的大数据思维进行重点培养，提升相关从业人员的职业道德大数据具备在线性、实时性和全景性的核心价值的优势。结合公安机关工作的特殊性对相关从业人员的思维创新提出了更高的基准，使其完成思维上的快速转变、从样本思维转化为全量思维、由精准思维转化为模糊思维、由因果思维转化为关联思维、由自然思维转化为智能思维的系统性转变，可有效提升公安机关的数据人才培养质量。在此过程中提升从业人员的职业道德，可有效避免因个人以及相关单位的私欲而造成信息泄露问题，对公安机关造成的严重影响。
3.新时代公安大数据人才培养的具体措施
3.1明确数据人才的培养定位
公安大数据人才培养过程中应明确相应的培训定位，截止至2020年6月我国已新增开设数据科学与大数据技术的专业院校100余所，其中所累计获批开设的此类专业院校已达600余所。相关的数据专业院校从传统的方兴未艾到如今如火如荼的发展着，为公安机构提供了一批又一批的优秀型技术人才。因此在大数据人才培养过程中应对人才培养的定位进行科学界定，培养研究型技术型以及应用型的创新复合型人才是公安大数据时代背景下人才培养的定位。
3.2设定专项数据技术应用课程，激发学习动力
大数据科学技术是我国目前炙手可热的新兴学科，正在不断的发展与更迭的阶段，传统的书本以及课堂的传授知识较为有限，因此在大数据时代背景下为其培养更多的高素质复合型数据人才[3]。应不断拓宽培训课程的类型使得大数据公安数据人才培养的意义发挥到最大化，可将数据分析的国内外优势进行充分的分析对比，了解数据科学技术的起源、发展与未来趋势，借助国内外先进的线上教学资源，以选修课的形式呈現出来。
结束语：综上所述，在大数据时代背景下公安大数据人才培养应本着提升数据信息技术为基础，不断拓展信息数据专业能力，为国家提供更多的高素质、复合型数据专业人才。大数据作为交叉学科所覆盖的知识相对较多，因此需对其所掌握的计算机相关知识以及统计数学基础，公安业务知识等多项知识进行有效融合，为公安机关的数据创新改革提供良好的发展空间，促进公安机关数据创新的可持续性发展。
参考文献：
[1]闪乐. 新时代公安大数据人才培养的基本理路[J]. 江苏警官学院学报，2021，36（1）：96-100.
[2]王超强，朱东风. 新时代公安院校大数据侦查人才培养体系研究[J]. 湖南警察学院学报，2019，31（6）：115-124.
[3]丁丽萍. 电子数据取证人才培养的思考[J]. 中国信息安全，2019（5）：74-75.
李帅 1989 男 汉族 海南 本科 警务技术中级 从事公安信息技术工作