朱 魁，吳 斌，王 柏，張翼飛，張有杰，王文哲

（北京郵電大學(xué)大學(xué) 計算機學(xué)院，北京 海淀 100876）

0 引 言

信息技術(shù)與經(jīng)濟社會的交匯融合引發(fā)了數(shù)據(jù)迅猛增長，數(shù)據(jù)已成為國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，大數(shù)據(jù)正日益對全球生產(chǎn)、流通、分配、消費活動以及經(jīng)濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產(chǎn)生重要影響。數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)就是在此背景下設(shè)立的一個面向大數(shù)據(jù)時代巨大人才需求的新專業(yè)，旨在培養(yǎng)具有良好的科學(xué)素養(yǎng)和社會責(zé)任感與使命感、具有寬廣的國際視野、具有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)思維的從事數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)相關(guān)的軟硬件及網(wǎng)絡(luò)的研究、設(shè)計、開發(fā)以及綜合應(yīng)用的高水平工程技術(shù)人才。數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)正是教育部為落實國家《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》而批準設(shè)立的新專業(yè)。4 年來，開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的高校數(shù)量迅速膨脹，累計達到了474 所（含理科、工科共488 個專業(yè)）。

1 結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺的教學(xué)方法

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)屬于多學(xué)科交叉復(fù)合的新興工科專業(yè)，涉及數(shù)學(xué)、自然科學(xué)、計算機科學(xué)、相關(guān)工程學(xué)科領(lǐng)域的課程，且注重理論與實踐并重。如何更好地從課程體系與教學(xué)環(huán)節(jié)層面支持工程教育認證標(biāo)準對畢業(yè)要求與培養(yǎng)目標(biāo)的達成度，并形成持續(xù)改進的校外閉環(huán)還需要持續(xù)進行教學(xué)探索與改革[1]。

以數(shù)據(jù)科學(xué)和計算機科學(xué)為基礎(chǔ)，面向互聯(lián)網(wǎng)、通信等 IT 企業(yè)應(yīng)用，培養(yǎng)具有深厚網(wǎng)絡(luò)背景的大數(shù)據(jù)高級系統(tǒng)研發(fā)和數(shù)據(jù)分析人才是數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)專業(yè)的目標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)依托計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)科，制訂數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)完善的專業(yè)培養(yǎng)方案與合理的課程體系，培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)方面的基礎(chǔ)理論和基本知識以及研究和開發(fā)大數(shù)據(jù)計算與應(yīng)用系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的基本能力。在計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)理論學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上，特別突出大數(shù)據(jù)采集、存儲與管理、分析與應(yīng)用等核心專業(yè)知識和技能。在結(jié)合專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與北京郵電大學(xué)實際情況的條件下，我們開展了結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺的創(chuàng)新實驗課程實踐。其目的是彌補當(dāng)下專業(yè)課程中的不足，強化對學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)，以實現(xiàn)“新工科”背景下，大數(shù)據(jù)專業(yè)培養(yǎng)多學(xué)科交叉復(fù)合型人才的目標(biāo)。

結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺的教學(xué)方法應(yīng)滿足“層次教學(xué)”的需求以及開放性、創(chuàng)新性的實驗要求。對低年級、基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生，可以使用我們自己研發(fā)的BDAP（Big Data Analysis Platform）大數(shù)據(jù)分析平臺。BDAP 大數(shù)據(jù)分析平臺側(cè)重于學(xué)生的動手能力以及對已學(xué)理論知識的應(yīng)用，學(xué)生可以通過平臺對大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域的復(fù)雜問題進行實驗設(shè)計和驗證，無需自己編寫代碼，對提高學(xué)生的實踐與創(chuàng)新能力有一定的幫助。大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)著重培養(yǎng)學(xué)生的代碼能力，面向已具有一定大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)的學(xué)生，讓學(xué)生無需自己配置實驗環(huán)境便可以編寫代碼實現(xiàn)相關(guān)算法。

2 結(jié)合大數(shù)據(jù)特點的實驗課程體系建設(shè)

參考多課程聯(lián)動的大數(shù)據(jù)實踐教學(xué)組織方法[2]，結(jié)合大數(shù)據(jù)類專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)和培養(yǎng)方式，建設(shè)了符合大數(shù)據(jù)特點的實驗課程體系。實驗課程體系建設(shè)的目標(biāo)旨在加深對理論知識的掌握，在實踐中對理論知識進行修正、拓展和創(chuàng)新，同時結(jié)合大數(shù)據(jù)的專業(yè)特點，加強學(xué)生對大數(shù)據(jù)專業(yè)知識和應(yīng)用技術(shù)的認識，提升學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力。北京郵電大學(xué)計算機學(xué)院充分重視學(xué)生的實驗教學(xué)，配備了由60 臺物理節(jié)點組成的大數(shù)據(jù)實驗硬件資源和專用的實驗教室，支撐了實驗課程建設(shè)的保障體系。

實驗課程體系建設(shè)目標(biāo)和建設(shè)任務(wù)。

1）構(gòu)建“遞進式”的實驗教學(xué)模式。

在理論課程達到“必需、夠用”的前提下，提供兩個大數(shù)據(jù)平臺給不同基礎(chǔ)的學(xué)生使用。同時建立競賽機制，激發(fā)學(xué)生興趣，提高學(xué)生的創(chuàng)新能力。制定了獨立、完善的實驗教學(xué)計劃，根據(jù)實驗教學(xué)計劃和培養(yǎng)方案，編寫了實驗指導(dǎo)手冊和相關(guān)驗收標(biāo)準。

2）設(shè)定完整、靈活的實驗課程體系。

在一些必需的基礎(chǔ)課程學(xué)習(xí)后，學(xué)生可以按照興趣愛好或自身基礎(chǔ)情況自由選擇搭配的實驗課程體系。相較于固定的實驗課程體系，充分給予學(xué)生自由選擇的權(quán)利，調(diào)動學(xué)生積極性。

3）建立科學(xué)、完整的實驗教學(xué)評價體系。

評價體系包括學(xué)生評價體系與教師評價體系。根據(jù)學(xué)生與教師的評價與建議對實驗課程及教學(xué)環(huán)境及時作出調(diào)整與完善，提升教學(xué)質(zhì)量。

3 大數(shù)據(jù)實驗平臺介紹及應(yīng)用

3.1 BDAP 大數(shù)據(jù)分析平臺

BDAP（Big Data Analysis Platform）大數(shù)據(jù)分析平臺是北京郵電大學(xué)計算機學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)與服務(wù)中心自主研發(fā)的分布式大數(shù)據(jù)科研平臺。平臺源于2009 年與中國移動研究院合作的基于“云”計算平臺的并行數(shù)據(jù)挖掘工具研發(fā)項目，先后得到了教育部中國移動聯(lián)合基金、國家863 研發(fā)計劃項目資助，經(jīng)過10 年的迭代開發(fā)，平臺已經(jīng)發(fā)展成一個框架先進、功能豐富、實用方便的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。目前，已成功將該科研成果轉(zhuǎn)化為教學(xué)資源，供實驗類課程使用，成為科教育人的成功案例[3]。

BDAP 平臺基于Hadoop、Spark 并行框架，使用了批處理、工作流引擎、MongoDB 數(shù)據(jù)庫存儲等多項相關(guān)技術(shù)。平臺的數(shù)據(jù)交換功能實現(xiàn)了HDFS 和多種數(shù)據(jù)存儲工具之間的數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能。數(shù)據(jù)挖掘功能涵蓋了多種ETL 數(shù)據(jù)預(yù)處理、回歸與分類算法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、預(yù)測算法、數(shù)據(jù)探索與文本分析算法，適用于多種行業(yè)領(lǐng)域中大數(shù)據(jù)的處理和分析，并為數(shù)據(jù)處理的結(jié)果提供了包括文本、餅圖、柱狀圖、ROC 曲線、決策樹圖在內(nèi)的多種展示方式。此外，BDAP 平臺還提供了Python/R 語言的在線編程模塊，用戶可以在相應(yīng)頁面完成Python/R的在線編程實驗，省去了繁瑣的環(huán)境配置過程。

BDAP 平臺功能全面，涵蓋了多種數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、文本處理等算法模塊。依靠平臺的各項功能，大數(shù)據(jù)初識課程為學(xué)生提供了多種數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)挖掘算法供其使用，并且實驗算法直接在平臺上運行，集群的分布式存儲與計算為學(xué)生的實驗提供了可靠保障，BDAP 平臺功能結(jié)構(gòu)圖如圖1 所示。文獻[4]中詳細闡述了BDAP 的架構(gòu)與功能[4]。

BDAP 大數(shù)據(jù)分析平臺的特點和優(yōu)勢如下。

（1）提供大量的算法。BDAP 平臺封裝了數(shù)據(jù)預(yù)處理ETL、回歸與分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、預(yù)測、數(shù)據(jù)探索、文本處理等多種類別的算法，以組件的形式供學(xué)生拖拽使用，并提供了對每個組件的詳細使用說明。組件開放了對算法起主要作用的參數(shù)接口，不涉及算法邏輯的具體實現(xiàn)，通過配置面板進行正確的參數(shù)配置，即可使用組件。方便可用的大量算法可以使學(xué)生在短時間內(nèi)接觸到多種算法，對更多的算法進行學(xué)習(xí)和應(yīng)用。以往學(xué)生自己實現(xiàn)大數(shù)據(jù)相關(guān)算法，首先需要學(xué)習(xí)算法的原理，并查閱相關(guān)工具包，最后編寫幾十到幾百行的代碼才能實現(xiàn)。以BDAP 平臺這樣的處理方法可以大大減少學(xué)生的編寫代碼工作，提高了效率，有助于鍛煉學(xué)生的應(yīng)用能力。

圖1 BDAP 平臺架構(gòu)

（2）引入工作流的概念。BDAP 教學(xué)實驗平臺采用可視化技術(shù)及工作流機制。使用者通過將組件拖拽到畫布區(qū)域，完成相關(guān)參數(shù)的配置，并通過期望的執(zhí)行順序?qū)M件進行連線，構(gòu)成一個有向無環(huán)圖。該圖作為工作的全部流程，提交到服務(wù)器端，再由平臺的工作引擎進行處理并返回結(jié)果。平臺提供工作流的保存與修改功能，將工作流的信息存儲在mongodb 數(shù)據(jù)庫中，方便教學(xué)需要及學(xué)生實驗的保存與提交。

（3）設(shè)定開放性的實驗。BDAP 平臺提供了各種經(jīng)典案例與真實案例，供學(xué)生進行實驗操作。實驗不設(shè)定標(biāo)準答案，而是以學(xué)生驅(qū)動的設(shè)計思維，由學(xué)生自主選擇數(shù)據(jù)分析方法、設(shè)計實驗流程，進而完成實驗。在實驗過程中，學(xué)生可以按照自己的實驗思路，嘗試使用不同的分析方法去處理案例數(shù)據(jù)，得到不同的實驗結(jié)果，并從各個結(jié)果的差異中，體會到不同算法的特點，總結(jié)出適合不同算法的應(yīng)用場景。

（4）使用主流的開源框架。BDAP 平臺采用了當(dāng)下主流的Hadoop 分布式生態(tài)系統(tǒng)，使用HDFS 分布式文件系統(tǒng)、Spark 計算引擎。同時，為了滿足實驗課程實時性需求與硬件資源使用最大化，我們將Spark的兩種工作模式（單機模式、集群模式）同時應(yīng)用于BDAP 平臺上，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。BDAP 的B/S 結(jié)構(gòu)采用了Tomcat作為Web 服務(wù)器，基于分布式文件存儲的MongoDB 數(shù)據(jù)庫和redis 數(shù)據(jù)庫均有應(yīng)用。此外，還集成了許多強大的計算處理框架，如PySpark、GraphX 等，新型計算系統(tǒng)原理與計算系統(tǒng)平臺技術(shù)得到體現(xiàn)。學(xué)生在參加實驗課程的同時，可以開闊眼界，接觸當(dāng)下主流框架，為日后的深入學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。

北京郵電大學(xué)計算機學(xué)院采用大類培養(yǎng)方式，已為全院3屆新生開設(shè)了“大數(shù)據(jù)初識”課程實驗，并對基于大數(shù)據(jù)分析平臺的大數(shù)據(jù)初識課程實踐取得的成果，取得了一定成果。BDAP 教學(xué)實驗平臺配有《BDAP 教學(xué)平臺使用說明書》及《“大數(shù)據(jù)初識”實驗指導(dǎo)手冊》，“大數(shù)據(jù)初識”實驗課程共設(shè)置6 項實驗，涵蓋了大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本內(nèi)容，涉及基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)預(yù)處理、傳統(tǒng)的分類、聚類及關(guān)聯(lián)規(guī)則算法等。實驗從熟悉實驗平臺開始，使學(xué)生了解實驗平臺的使用方法，之后設(shè)置開放性實驗，由學(xué)生自己選定數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析方法，進行實驗設(shè)計，分析實驗結(jié)果。

“大數(shù)據(jù)初識”課程以實驗的方式使學(xué)生接觸大數(shù)據(jù)技術(shù)、了解分布式并行架構(gòu)，并對數(shù)據(jù)挖掘中傳統(tǒng)的分類、聚類及關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法進行了應(yīng)用。課程使學(xué)生較好地熟悉了大數(shù)據(jù)技術(shù)的工作流程，并采用經(jīng)典的算法與案例，讓學(xué)生自行設(shè)計實驗，極大地鍛煉了學(xué)生的動手應(yīng)用能力，達到了預(yù)期的效果。在實驗過程中，學(xué)生設(shè)計的實驗方案采用了具有代表性的經(jīng)典算法，并針對實驗結(jié)果，進行簡單的分析。

數(shù)據(jù)集的劃分可以通過抽樣組件實現(xiàn)，在實驗過程中可以發(fā)現(xiàn)工作流中存在明顯的依賴關(guān)系。測試和預(yù)測功能只有在模型訓(xùn)練完成后才可以使用。展示功能可以使用決策樹圖組件展示已訓(xùn)練好的模型，用文本輸出組件和餅圖組件展示測試和預(yù)測結(jié)果。通過老師的講解，參考《BDAP教學(xué)平臺使用說明書》及《“大數(shù)據(jù)初識”實驗指導(dǎo)手冊》，學(xué)生能夠自主完成分類算法的實驗設(shè)計，并分析實驗結(jié)果，得出結(jié)論?？傊?，通過該課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生可以對大數(shù)據(jù)基本技術(shù)、基本方法有初步認識，并為進一步的專業(yè)學(xué)習(xí)提供一個入門級基礎(chǔ)，同時通過開放式主題分析鍛煉了學(xué)生的動手及應(yīng)用能力。

3.2 大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)

通過BDAP 大數(shù)據(jù)分析平臺，學(xué)生可以對大數(shù)據(jù)的基本概念和相關(guān)算法有一個清晰的認識。為了進一步提高學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析能力與實踐能力，加強對學(xué)生的實訓(xùn)，北京郵電大學(xué)計算機學(xué)院還引入了大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)提供了豐富課程體系和多個行業(yè)的應(yīng)用案例，使實驗更切合產(chǎn)業(yè)實際。

大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)利用Docker 容器技術(shù)、云計算虛擬化及大數(shù)據(jù)主流框架，搭建教學(xué)系統(tǒng)和集群，以企業(yè)實際案例作為實驗案例，將理論知識、實驗教學(xué)和大數(shù)據(jù)項目實踐融合，由淺入深、循序漸進，逐步提升學(xué)生的專業(yè)技能和項目實踐能力，使學(xué)生與企業(yè)人才需求無縫銜接，為培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才提供技術(shù)支撐。

大數(shù)據(jù)實驗管理平臺的系統(tǒng)架構(gòu)如圖2 所示。

大數(shù)據(jù)實驗管理平臺集教學(xué)、實訓(xùn)為一體，擁有課程和案例兩大體系建設(shè)方案，滿足大數(shù)據(jù)實驗教學(xué)要求，大大縮短實踐類課程開發(fā)周期，全面提升學(xué)生實踐能力，快速培養(yǎng)綜合性、復(fù)合型大數(shù)據(jù)人才。

圖2 大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)框架

平臺擁有全面、系統(tǒng)的知識體系，通過課程能夠幫助學(xué)生深化對大數(shù)據(jù)技術(shù)的理解和認識；課程設(shè)置合理、類型豐富，能夠充分滿足教師的教學(xué)需求；教師可以快速創(chuàng)建課程、審批學(xué)生實驗報告及考試，操作方便快捷；支持一人一套實驗環(huán)境，滿足大數(shù)據(jù)教學(xué)要求。

平臺所提供的大數(shù)據(jù)專業(yè)課程具有以下特點：①針對性強，設(shè)置了不同的課程地圖學(xué)習(xí)路線；②系統(tǒng)性強，多方面內(nèi)容輔助教學(xué)，為大數(shù)據(jù)教學(xué)提供一個完整的實驗教學(xué)體系；③完整性強，每門課程提供教學(xué)實驗指導(dǎo)手冊、操作視頻、實驗資源包、實驗示例代碼等。深入淺出，讓用戶輕松學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)知識。針對初學(xué)者，可從大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)類課程如大數(shù)據(jù)概論、Hadoop 集群安裝部署、HDFS 分布式文件系統(tǒng)、MapReduce 計算框架等課程開始學(xué)習(xí)；之后再進行實時計算類課程如Storm 實時流計算框架、Zoopkeeper 分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)、Kafka 分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)、Flume 海量日志采集系統(tǒng)、HBase 分布式數(shù)據(jù)庫等課程的學(xué)習(xí)；再到離線計算如工作流引擎Azkaban、ETL 工具Sqoop、數(shù)據(jù)參數(shù)Hive 的學(xué)習(xí)；最后進行大數(shù)據(jù)高級進階：Scala 基礎(chǔ)編程、Scala 核心概念、Scala 高級編程、Spark、SparkSQL、SparkStreaming、MLlib 開 發(fā)和Graphx 等課程的學(xué)習(xí)，從而深入掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)技術(shù)；④實驗環(huán)境秒級就緒，實驗環(huán)境底層硬件支撐，無縫、便捷支撐應(yīng)用與管理，支持教師快速定制底層環(huán)境封裝，并便于與上層教學(xué)環(huán)境輕松調(diào)用，可二次編輯。

大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)提供了豐富的課程實驗，課程涵蓋范圍全面，包含底層開發(fā)環(huán)境的Docker 平臺應(yīng)用課程、以Hadoop 為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)課程，Hive 分布式倉庫技術(shù)課程等大數(shù)據(jù)技術(shù)課程；也包含側(cè)重于應(yīng)用的大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用課程，例如生態(tài)環(huán)境分析、情感分析等經(jīng)典案例，以及機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等領(lǐng)域的典型算法及案例課程，大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)課程體系如圖3 所示。

圖3 大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)課程體系

各課程實驗都有配套的實驗描述、實驗環(huán)境介紹、相關(guān)技能依賴、相關(guān)知識點介紹、實驗步驟與實現(xiàn)效果、參考答案與總結(jié)。以大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用分析課程中的生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)分析為例，實驗?zāi)康臑槭褂肞ython 語言及大數(shù)據(jù)技術(shù)處理北京空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，分析每年的空氣質(zhì)量。實驗分為數(shù)據(jù)準備，編寫通用數(shù)據(jù)處理方法，編寫AQI空氣質(zhì)量分級代碼，編寫某天24 小時PM2.5、PM10、AQI 走勢圖和結(jié)果展示5 個階段。在點擊開始實驗后，平臺會采用docker 技術(shù)為用戶自動創(chuàng)建一個滿足實驗條件的虛擬機。學(xué)生可以在虛擬機上完成相應(yīng)的實驗與實驗報告。通過實驗也讓學(xué)生對大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用有一個初步的認識，提高了學(xué)生數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)可視化的能力，鍛煉了學(xué)生數(shù)據(jù)分析的能力。

4 總結(jié)與建議

結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺的實驗教學(xué)方法已應(yīng)用于2017—2019 學(xué)年計算機學(xué)院學(xué)生，取得了較好的效果。教學(xué)實踐經(jīng)驗總結(jié)為以下4 點。

1）多課程聯(lián)動的大數(shù)據(jù)實踐教學(xué)組織方法。

在合理的課程設(shè)計的同時，配套使用BDAP大數(shù)據(jù)分析平臺與大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)，為學(xué)生提供快捷高效的實驗環(huán)境。其中BDAP 大數(shù)據(jù)分析平臺為學(xué)生提供大量大數(shù)據(jù)相關(guān)算法，學(xué)生只需理解算法原理與作用即可使用，無需自己編寫代碼，使學(xué)生容易上手，進行實驗設(shè)計與實驗結(jié)果分析；大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)提供豐富的課程體系與實驗課程，學(xué)生無需自己搭建環(huán)境，便可以進行代碼設(shè)計及編寫，提升學(xué)生的代碼實踐能力。

2）開放性實驗設(shè)計。

在實驗設(shè)計上，不設(shè)定標(biāo)準答案，而是以學(xué)生驅(qū)動，由學(xué)生自主設(shè)計實驗方案，選擇不同的算法進行實驗，并分析實驗結(jié)果、得出結(jié)論。這種不確定輸出的形式，能夠充分地發(fā)揮學(xué)生的創(chuàng)造力，并鍛煉對不同的實驗結(jié)果的分析能力。同時這種形式更適合將來的工作需求，挈合專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)。

3）面向?qū)嶋H應(yīng)用案例。

在BDAP 平臺中，實驗使用泰坦尼克數(shù)據(jù)集、鳶尾花數(shù)據(jù)集等經(jīng)典數(shù)據(jù)集，同時使用經(jīng)過脫敏處理的“校園一卡通”使用數(shù)據(jù)、汽車違章記錄查詢等真實數(shù)據(jù)，能讓學(xué)生更容易理解大數(shù)據(jù)技術(shù)的工作原理；在大數(shù)據(jù)實驗管理系統(tǒng)中，每門課程配套有案例課程，并開設(shè)了大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用課程，極大地培養(yǎng)學(xué)生的行業(yè)應(yīng)用能力及大數(shù)據(jù)處理能力。

4）在實踐中不斷吸取經(jīng)驗，改進教學(xué)方法。

學(xué)生基礎(chǔ)有明顯差異，必須因材施教。在第1 學(xué)年的教學(xué)實踐中，我們進行了無差別的教學(xué)模式，即全部學(xué)生都要參加大數(shù)據(jù)教學(xué)實踐課程。在充分聽取了學(xué)生及教師的建議后，我們在第2 學(xué)年的教學(xué)實踐中，對有一定大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)的學(xué)生開設(shè)免修考試或大數(shù)據(jù)競賽獲獎免修的方法，以達到不同層次學(xué)生的教學(xué)需求。同時，在參加實驗課程的學(xué)生中，對于基礎(chǔ)較差的學(xué)生，允許其在開放實驗室中進行重復(fù)實驗。對于那些基礎(chǔ)好、能力強的學(xué)生，鼓勵其進行創(chuàng)新性實驗，并創(chuàng)造條件，讓他們根據(jù)興趣進行開放式實驗，符合基于創(chuàng)新性應(yīng)用型人才培養(yǎng)的實驗教學(xué)方法[5]。

結(jié)合我們大數(shù)據(jù)實驗課程的實踐教學(xué)，大數(shù)據(jù)專業(yè)需求的實踐類課程設(shè)計建議如下：①實踐類課程設(shè)計需要從社會需求出發(fā)，結(jié)合“新工科”背景，以培養(yǎng)多學(xué)科交叉復(fù)合型人才為目標(biāo)；②引入開放性實驗，實驗數(shù)據(jù)及方法由學(xué)生自主選定，并對得出的實驗結(jié)果進行分析，以激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力，培養(yǎng)學(xué)生的主觀能動性；③在實驗設(shè)置上，結(jié)合專業(yè)特色，增加相應(yīng)的真實應(yīng)用案例；應(yīng)用多個行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，培養(yǎng)多學(xué)科交叉復(fù)合型人才；④從多角度構(gòu)建課程內(nèi)容，在傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘與人工智能的方法基礎(chǔ)上可以引入進一步深度學(xué)習(xí)、視頻數(shù)據(jù)挖掘、圖數(shù)據(jù)挖掘等更深層次的內(nèi)容，構(gòu)建內(nèi)容更全面更豐富的實踐類課程，促進新工科專業(yè)的融合發(fā)展。

5 結(jié) 語

北京郵電大學(xué)是第二批獲準開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的高校之一，自2017 年專業(yè)建設(shè)以來，學(xué)院結(jié)合新工科建設(shè)對課程改革及人才培養(yǎng)的要求，給出了專業(yè)定位：數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)以學(xué)生全面成長成才為首要目標(biāo)，以素質(zhì)教育為重點，關(guān)注學(xué)生知識學(xué)習(xí)、能力培養(yǎng)和素質(zhì)養(yǎng)成三者的關(guān)系，專業(yè)人才培養(yǎng)重點突出學(xué)生的能力培養(yǎng)，特別是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力和可持續(xù)發(fā)展能力。在計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)理論學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上，特別突出大數(shù)據(jù)采集、存儲與管理、分析與應(yīng)用等大數(shù)據(jù)技術(shù)核心專業(yè)知識學(xué)習(xí)和技能培養(yǎng)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)的系列教學(xué)實踐，在北京郵電大學(xué)計算機學(xué)院2017—2019 年度教學(xué)上已取得了良好的實踐效果。結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺的實驗課程建設(shè)，符合大數(shù)據(jù)時代對課程改革及人才培養(yǎng)的要求，為新工科的建設(shè)做出了有益的嘗試。