如王丽媛等（2019）阐述了大数据与互联网金融的关系，对大数据时代背景下互联网金融创新成果进行概述，对大数据时代互联网金融人才培养提出建议。王玲（2019）从"互联网+"背景下金融人才的培养目标出发，分析了互联网金融发展对金融人才培养的启示，并在此基础上提出了改进金融人才培养的建议。张晓露等（2019）基于大数据的发展，深入探讨其在金融行业中的应用范围、应用模式、应用场景，建议加强人才培养，完善大数据产业环境以保障大数据持续、稳定发展，更高效、安全地为金融行业提供服务。

第三类成果从社会需求视角出发提供人才培养建议。如沈丹璇等（2019）通过对江浙沪高校及企业的调查走访，对金融人才的供需端进行分析，并在此基础上提出完善我国拔尖金融人才培养的建议。饶绪黎等（2019）基于互联网公开数据,针对大数据领域的企业、岗位和人才要求三方面数据进行分析,结合大数据人才市场需求特征提出高校培养大数据人才的思路。尹勤等（2019探讨了新时代对统计从业者和应用统计专业人才的新需求,全面分析江苏省高校应用统计专业学位研究生培养现状,为培养适应大数据时代发展需求的应用统计专业人才提供参考与借鉴。

三、金融大数据人才培养模式

金融大数据人才培养的目标定位是：适应大数据国家战略、金融人才发展中长期规划和上海国际金融中心建设需要，基础扎实、知识复合、实践力强、素质全面的金融大数据人才。其中，“基础扎实”，要求具有扎实的统计基础知识，能够熟练地运用基本统计软件、具备良好的数据分析和处理能力，对数据具有较高的敏锐度；“知识复合”要求进一步拓宽相关专业领域的知识以及研究方向的辐射范围，尤其是对金融和商务领域的学科知识进行积累；“实践力强”要求能够充分挖掘金融大数据的价值，发挥数据作用，解决实际金融问题并获得有意义的研究成果；“素质全面”要求综合素质的全面发展，学会“用数据说话”，恰当地将数据结果转化成生动的语言，让数据能够真正地成为工作实践中的利器。金融大数据人才培养目标的设定是整个培养模式的关键，为探索未来的培养路径指明了方向。