高職“大數據”人才培養研究

曲偉峰 遼寧輕工職業學院

高職“大數據”人才培養研究

曲偉峰 遼寧輕工職業學院

大數據要處理的數據成千上萬，數據的處理方法也需要不斷地與時俱進。就現如今的發展趨勢而言，大數據技術的發展如火如荼，在各個領域都得到了廣泛的應用，而且就其目前的發展情況來看，大數據技術具有十分良好的發展前景。本文從“大數據”人才培養目標、職業崗位能力、教學內容、課程體系結構、教學模式和方法等方面進行論述，提出了高職“大數據”人才應如何培養。

大數據 數據分析 數據挖掘 人才培養

大數據（Big Data）是指“無法用現有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合?！睒I界通常用四個 V（即 Volume、Variety、Value、Velocity）來概括大數據的特征。

雖然大數據的概念沒有一個統一的定論，但這對于大數據的研究而言并不是最重要的，如何使用大數據才是關鍵。研究大數據其實也就是為了更好地應用大數據，所以國內外對大數據的研究與應用都相當重視。事實上，大數據的研究與應用已經在互聯網、商業智能、咨詢與服務以及醫療服務、零售業、金融業、通信等行業顯現，并產生了巨大的社會價值和產業空間。

目前，國內很多高校都開設了計算機專業，培養了大量的計算機專業人才。然而，大數據時代帶給計算機行業很多機遇，也給計算機專業人才的培養帶來巨大的挑戰。如果高校不能及時地調整計算機專業人才的培養方案，那么培養出的專業人才將無法適應企業和日新月異的大數據產業的需求。因此，大數據時代背景下，培養切合產業實踐需要的專業人才和擅長大數據的收集、存儲、表示、管理與分析的專業人才迫在眉睫。所以計算機專業教育不管是課程體系還是實踐教育都需要刻不容緩地探索創新模式。

1 培養目標

培養市場急需的大數據分析、數據挖掘、數據倉庫管理等能力的實用型人才。具備數據管理、數據分析、數據挖掘等專業實踐能力，適應現代社會大數據應用發展所需要的高素應用型專門人才。

2 職業崗位能力

2.1 主要就業崗位：

大數據工程師、大數據分析工程師、軟件工程師（大數據方向）

2.2 崗位核心能力：

熟悉數據采集、統計分析、數據倉庫、數據挖掘、數據可視化、推薦系統等相關領域知識與算法；熟悉大數據分析的相關技術思路，熟悉Hadoop平臺，對MapReduce編程模式了解，能編寫分布式并行計算程序；熟悉NoSQL非結構化和非關系型數據庫；熟練運用以下一種或幾種計算機語言：Java，C/C++，Scala等；熟悉Sql語言，熟悉多種數據庫（Oracle、Sqlserver、DB2、Mysql等），至少精通一種。

3 課程體系結構

課程體系主要通過以下三個模塊進行構建：

3.1 通識課程：

培養職業素養和基本技能。

主要包括：入學教育與軍事理論、計算機基礎、大學英語、應用文寫作、大學生心里健康教育、就業指導與規劃等。

3.2 專業課程：

培養專業知識、專業技能和實踐能力。

主要包括：C語言編程、數據結構、Java語言編程、SQLServer數 據 庫、Oracle數 據 庫、云 計 算、Nosql、Hadoop、數據挖掘、Spss數據統計分析、計算網絡安全、課程實訓、綜合實訓等；

3.3 拓展課程：

拓展能力和興趣愛好。

主要包括：專業素質拓展、人文素質拓展、創業素質拓展等系列課程。

4 教學模式和方法

采用企業真實案例教學，通過項目中的模塊貫穿知識點，以“項目”為載體組織教學內容。在教學上淡化理論教學與實踐教學的界限，“教、學、做”相結合，努力做到互相滲透、融為一體，使學生在“做”中“學”，教師在“做”中“教”。

“大數據”的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，絕大部分都隱藏在表面之下。而發掘數據價值、征服數據海洋的“動力”就是云計算?；ヂ摼W時代，尤其是社交網絡、電子商務與移動通信把人類社會帶入了一個以“PB”（1024TB）為單位的結構與非結構數據信息的新時代。在云計算出現之前，傳統的計算機是無法處理如此量大、并且不規則的“非結構數據”的。以云計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，可以便宜、有效地將這些大量、高速、多變化的終端數據存儲下來，并隨時進行分析與計算。大數據與云計算是一個問題的兩面：一個是問題，一個是解決問題的方法。通過云計算對大數據進行分析、預測，會使得決策更為精準，釋放出更多數據的隱藏價值 。