徐國慶

摘 要：大數(shù)據(jù)作為國家新型戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展與國家信息安全、產(chǎn)業(yè)結構升級、智能制造技術的發(fā)展緊密相連。隨著大數(shù)據(jù)應用于社會服務，相關技術專業(yè)人才的需求成為目前亟待解決的問題之一。如何在新形勢下優(yōu)化高校相關課程，深化專業(yè)技術人才培養(yǎng)體系結構調整，實現(xiàn)高端大數(shù)據(jù)人才的培育成為工業(yè)高校面臨的問題之一。文中分別針對大數(shù)據(jù)人才的實際需求、面向大數(shù)據(jù)的專業(yè)人才培養(yǎng)模式、大數(shù)據(jù)時代的人才培養(yǎng)要求及大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)課程體系存在的問題進行了深入探討，提出了工程實踐及行業(yè)導向的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)課程體系。

關鍵詞：大數(shù)據(jù);人才培養(yǎng);課程建設;工程實踐;工業(yè)技術;智能制造

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2019）03-0-02

0 引 言

大數(shù)據(jù)時代的到來，對專業(yè)人才提出了大量需求。而就目前的人才培養(yǎng)來看，無論從數(shù)量還是質量上都遠未達到要求。大數(shù)據(jù)是隨著物聯(lián)網(wǎng)技術和數(shù)據(jù)處理技術的發(fā)展而發(fā)展的新型學科，是一門典型的多學科交叉的應用型技術，傳統(tǒng)的教學及人才培養(yǎng)模式已不能適應大數(shù)據(jù)的人才培養(yǎng)要求，如何在新的技術時代，改革教學模式，探討新的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)途徑和方法，是高校工作者面臨的現(xiàn)實問題之一[1]。

1 大數(shù)據(jù)時代人才培養(yǎng)要求

大數(shù)據(jù)時代人才培養(yǎng)的具體要求出現(xiàn)了全新的定義與發(fā)展，其根本原因在于大數(shù)據(jù)本身就是一門全新的應用技術學科，在人才培養(yǎng)體系改革和設置過程中，首先要思考對技術的深入認識，并從如下方面進行研究[2-3]。

1.1 大數(shù)據(jù)是多學科交叉的一門綜合技術

大數(shù)據(jù)是一門多學科交叉的綜合技術，隨著信息技術從互聯(lián)網(wǎng)時代向物聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)展，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的方式和規(guī)模出現(xiàn)了重大的變化?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)主要以多媒體形式及人與人之間的數(shù)據(jù)交流為主要渠道。涉及的學科主要以網(wǎng)絡技術、多媒體技術為主，而大數(shù)據(jù)是伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展而產(chǎn)生的，其數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式除傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)之外，主要來源于物物互聯(lián)的方式。大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)以海量、無規(guī)則、多類別、模式復雜為特點，是計算機技術、機器學習、統(tǒng)計學、人工智能、分布式存儲等眾多前言學科的交叉，其綜合性和復雜度超過了以往任何一種數(shù)據(jù)庫規(guī)模，其處理過程中需要用到多學科的綜合知識[4-5]。

1.2 大數(shù)據(jù)強調基礎與實踐并重

大數(shù)據(jù)來源于實踐，因此其數(shù)據(jù)處理與實踐結合尤為緊密，大數(shù)據(jù)人才需要具備扎實的理論知識，對人工智能、深度學習、統(tǒng)計分析等學科有足夠深入的理解和掌握，同時要求人才對海量數(shù)據(jù)的分布式存儲、Hadoop分布式數(shù)據(jù)庫、HDFS文件系統(tǒng)、MapReduce分布式數(shù)據(jù)處理、Spark架構等應用技術有熟練的運用能力，對相關人才培養(yǎng)課程的設置提出了新的要求。目前大數(shù)據(jù)人才的缺乏主要原因在于大數(shù)據(jù)對復合型人才的要求，傳統(tǒng)課程體系往往過于強調理論知識，忽視了對實踐技能特別是多學科綜合的實踐技能的培養(yǎng)[6]。

1.3 大數(shù)據(jù)與行業(yè)發(fā)展密切相關

大數(shù)據(jù)是深埋在沙下的金礦，其潛在的巨大商業(yè)價值是相關行業(yè)爭相追求的目的所在。大數(shù)據(jù)的研究最根本的動力是行業(yè)的價值驅動。以個性化的商品推薦為例，依托對個人海量大數(shù)據(jù)的標簽處理，實現(xiàn)對用戶的消費習慣、潛在意愿等進行深度挖掘，可實現(xiàn)精準的廣告投放，獲得傳統(tǒng)媒體投放廣告難以達到的投入收益比，這是行業(yè)大數(shù)據(jù)研究的核心競爭力。研究大數(shù)據(jù)要與行業(yè)緊密聯(lián)系，針對行業(yè)數(shù)據(jù)的特點，制定具體有針對性的大數(shù)據(jù)處理策略和方案，獲得最佳的分析結果。在大數(shù)據(jù)相關課程設置中要充分調研行業(yè)發(fā)展的最新動態(tài)，獲取行業(yè)對大數(shù)據(jù)人才的實際要求[7]。

2 目前大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)課程體系存在的問題

大數(shù)據(jù)作為新型學科，其發(fā)展的前沿性導致目前諸多高校對大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的課程體系建設比較片面，對大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的核心問題認識不足，在課程設置上隨意性較大，存在課程重點不突出、銜接隨意性大、基本投入不足、師資力量再培訓不足等問題，使得目前大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)質量距離行業(yè)的實際要求存在較大差距。

2.1 課程設置重點不突出，優(yōu)勢不明顯

課程設置上，延續(xù)傳統(tǒng)的網(wǎng)絡工程、數(shù)據(jù)庫處理的課程體系，知識相對比較陳舊，缺乏對分布式數(shù)據(jù)處理、深度學習、多元統(tǒng)計分析等核心課程的更新和引入，內(nèi)容和架構基本沒有太大的變化。特色和優(yōu)勢不明顯，教學中仍然多采用課堂授課為主，對大數(shù)據(jù)的核心技術深入較少，往往只是在概念上的機械灌輸，實踐課程基本為傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫的介紹和應用。學生難以對分布式數(shù)據(jù)庫的基本原理和應用、大數(shù)據(jù)特征、智能處理方法和實例結果有一個明確感性的認識，導致學科沒有突出的優(yōu)勢，達不到培養(yǎng)的目標[8]。

2.2 對行業(yè)的前沿發(fā)展動向把握不夠

作為行業(yè)導向和技術結合較為緊密的學科，大數(shù)據(jù)與行業(yè)發(fā)展的關系是與生俱來、共同發(fā)展的。脫離了具體的行業(yè)應用空談大數(shù)據(jù)處理，是膚淺流于表面的。課程設置上，對行業(yè)的發(fā)展前沿缺少足夠的把握。按照摩爾定律的觀點，每18個月，技術上就會出現(xiàn)一次變革，物聯(lián)網(wǎng)技術領域尤其如此，其大數(shù)據(jù)更加具有時效性，因此單純圍繞現(xiàn)有的學科架構設置培養(yǎng)方案，忽視行業(yè)發(fā)展的影響造成了大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)模式的觀念滯后，培養(yǎng)質量難以與行業(yè)的實際需求對接[9-10]。

2.3 師資技術儲備更新不足

多學科交叉是大數(shù)據(jù)專業(yè)的特點，尤其是將分布式數(shù)據(jù)庫、物聯(lián)網(wǎng)技術、數(shù)據(jù)挖掘、深度學習等諸多前沿學科知識進行綜合應用是大數(shù)據(jù)最為顯著的特點。對師資的技術儲備、不斷學習、自我提升及緊跟技術發(fā)展前沿等提出了更高的要求。但目前師資配備上，由于缺乏對相關技術更新和跟進，師資知識結構存在較大滯后，難以應對大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的知識深度要求，往往在課程設置上避重就輕，避實就虛，一些關鍵技術和課程一帶而過，或直接忽略，僅講述一些共識性較為落后的知識技術。師資技術的儲備不足導致了課程培養(yǎng)的效果難以達到實際要求[11]。

3 工程實踐及行業(yè)需求導向的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)課程體系

大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)，應以工程實踐為抓手，以行業(yè)需求為目標，切實加強專業(yè)技能的培養(yǎng)和實踐過程，大力提倡應用型、實踐型人才培養(yǎng)。圍繞這一目標，在課程體系設置上要重視對實踐環(huán)節(jié)和實訓環(huán)節(jié)的教學課時投入[12-13]。

3.1 強化學科交叉，重視統(tǒng)計與計算機的融合

大數(shù)據(jù)的多學科交叉特點要求在課程設置上加以體現(xiàn)，特別是計算機相關學科和統(tǒng)計學科的結合，同時考慮到學時限制和難度控制，在課程知識點涉及面上以寬幅面、多實踐為導向。數(shù)學課程設置上，突出統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析、非參數(shù)統(tǒng)計、多元統(tǒng)計分析、回歸分析、時間序列分析等應用類數(shù)學課程課時，大數(shù)據(jù)處理上，注重加強機器學習、分布式數(shù)據(jù)庫、Python大數(shù)據(jù)處理語言，實踐環(huán)節(jié)結合大數(shù)據(jù)的應用要求，加強Hadoop分布式數(shù)據(jù)庫應用、HDFS文件系統(tǒng)操作、大數(shù)據(jù)聚類分析等內(nèi)容，切實提升學生的實踐技能。

3.2 強化實踐技能，重點培養(yǎng)解決問題能力

行業(yè)大數(shù)據(jù)處理對學生解決實際問題的能力提出了更高的要求，特別是一些互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司在人才引進的考核指標上，明確指出了應具備的具體技能。如數(shù)據(jù)科學家崗位要求能夠全面實施大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃，有很強的執(zhí)行力;數(shù)據(jù)分析師則偏重于業(yè)務，系統(tǒng)架構設計和模型設計;數(shù)據(jù)工程師需要完成抓取數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、分布式存儲、云計算設計;數(shù)據(jù)架構師則針對數(shù)據(jù)中心的設計和架構，這方面的人才需求最為熱門;數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理要求完成數(shù)據(jù)和業(yè)務結合，完成數(shù)據(jù)產(chǎn)品設計研發(fā)。

3.3 深化校企合作，引進企業(yè)課堂

大數(shù)據(jù)最終的應用場景在于行業(yè)產(chǎn)品研發(fā)，因此大數(shù)據(jù)課程架構中要密切加強與企業(yè)的合作，深化校企對接，在具體的執(zhí)行過程中，可引入企業(yè)課堂，將企業(yè)的研發(fā)經(jīng)驗和產(chǎn)品過程，甚至項目管理等相關環(huán)節(jié)的實際執(zhí)行方案作為第一手實踐素材引入課堂，一方面可提升學生對大數(shù)據(jù)的實際應用的感性認知，一方面通過校企合作，建立聯(lián)合實驗室，促進學校實踐課程中的硬件設施的完善，進一步提升企業(yè)形象，實現(xiàn)校企雙方共贏發(fā)展。

4 結 語

大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)是一個系統(tǒng)工程，特別強調實踐過程應用，在具體的課程設置上，要充分考慮工程實踐及行業(yè)需求導向，加強學生的實踐技能及工程應用能力培養(yǎng)，同時應當切實加強與行業(yè)之間的聯(lián)系，通過建立聯(lián)合實驗室、引入企業(yè)課程、開辟實踐基地等舉措，為人才培養(yǎng)質量的提升創(chuàng)造良好的條件。

參 考 文 獻

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