耿 學(xué)

（山東工業(yè)職業(yè)學(xué)院 山東 淄博 256414）

1 引言

隨著計算機技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長，根據(jù)著名咨詢機構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的預(yù)測，人類社會產(chǎn)生的數(shù)據(jù)以每年50%的速度增長，也就是說，大約每兩年就增加一倍，2020 年全球總共擁有35ZB 的數(shù)據(jù)量[2]。面對如此巨大的數(shù)據(jù)量，需要使用新技術(shù)對其采集、存儲、處理以及分析，從而得到有價值的數(shù)據(jù)，這一系列的過程產(chǎn)生了大量的人才需求，高職院校為了培養(yǎng)相關(guān)人才紛紛申報了大數(shù)據(jù)專業(yè)，但因大數(shù)據(jù)專業(yè)為新興專業(yè)，師資力量儲備不足、教師經(jīng)驗不足，而大數(shù)據(jù)涵蓋的知識技術(shù)廣、難度大，高職院校學(xué)生在校學(xué)習(xí)時間短等等。如何通過調(diào)整課程體系設(shè)置，增強大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)課程之間的關(guān)聯(lián)性、整合力，促進高職學(xué)生就業(yè)等是高職院校研究的重點。

2 問題分析

以下通過學(xué)情、崗位、技術(shù)三個層面分析高職院校大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)課程設(shè)置需綜合考慮的問題。

2.1 學(xué)情分析

高職院校學(xué)生學(xué)制3 年，但在校時間一般2 年，2 年中需要安排基本素質(zhì)課、專業(yè)通識課、專業(yè)核心課和專業(yè)拓展課，時間有限，安排的課程即有限。但是大數(shù)據(jù)囊括的技術(shù)非常多，難度也大，課程設(shè)置時要考慮課程設(shè)置的貫通性、整合性。

2.2 就業(yè)崗位業(yè)務(wù)需求分析

通過對各大招聘網(wǎng)站調(diào)研，發(fā)現(xiàn)面向高職院校招聘的大數(shù)據(jù)相應(yīng)崗位主要包括大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)運維、大數(shù)據(jù)分析與挖掘[1]，分別占比67.5%、24%、5%。相應(yīng)崗位的工作任務(wù)和知識技能要求如表1 所示。綜合分析就業(yè)崗位、工作任務(wù)及知識技能要求，學(xué)生應(yīng)掌握的知識包括：Linux 平臺應(yīng)用、編程語言Java 及Python 的使用、Hadoop 集群及相關(guān)組件的安裝、部署及應(yīng)用等[3-4]。課程設(shè)置時應(yīng)注意課程之間的銜接性、整體性，避免重復(fù)性，例如數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)可以有SQLServer、Oracle、MySQL 等，但是從整體性考慮MySQL 在整個課程體系中使用更廣泛、銜接性更好。

表1 大數(shù)據(jù)就業(yè)崗位表

2.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)分析

從大數(shù)據(jù)分析角度來說，典型的大數(shù)據(jù)分析過程包括：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)可視化；這些分析過程中涵蓋的相關(guān)技術(shù)既包含底層的操作系統(tǒng)（Linux、Windows）、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，還包含編程語言（Java、Python、R、Scala、C），包含Hadoop生態(tài)體系（HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Zookeeper、Pig、Flume、Sqoop、Mahout、Ambari 等）（見圖1 所示）、Spark 生態(tài)系統(tǒng)（Spark Core、SparkSQL、SparkStreaming、MLib等）（見圖2 所示），數(shù)據(jù)采集工具Kettle、可視化技術(shù)ECharts 等。面對如此多的技術(shù)，如何合理安排課程以銜接人才培養(yǎng)方案，也是需要考慮的內(nèi)容。

圖1

圖2

3 建議

綜上所述，高職大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)所需掌握的技術(shù)多、難度大、時間短，在課程設(shè)置方面應(yīng)注重課程的銜接性、整體性，避免重復(fù)性：

3.1 注重課程選擇的系統(tǒng)性，避免課程重復(fù)

前面所述，大數(shù)據(jù)專業(yè)涉及技術(shù)廣、選擇性也多，所以課程設(shè)置時要根據(jù)人才培養(yǎng)定位總體把握，避免出現(xiàn)課程重復(fù)的情況，例如，數(shù)據(jù)庫課程開設(shè)的是SQLServer，而在Hadoop 學(xué)習(xí)時更多是使用Linux 平臺，在Linux 平臺上連接數(shù)據(jù)庫優(yōu)選MySQL，這樣就造成了課程之間的脫節(jié)、重復(fù)。

大數(shù)據(jù)專業(yè)的人才定位是大數(shù)據(jù)開發(fā)、運維、分析與挖掘，那么面對Java、C 語言、C++、Scala、Python、R 語言等大數(shù)據(jù)中常用的編程語言，如何進行選擇？根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)時間及相近課程最少化原則，Java 及Python 是最好的選擇，Hadoop 是Java 語言開發(fā)，若要使用其核心組件HDFS 及MapReduce 進行大數(shù)據(jù)存儲及處理，掌握Java 語言更方便，開發(fā)的程序也更穩(wěn)定；進行大數(shù)據(jù)開發(fā)必須要掌握一門web開發(fā)技術(shù)，那目前比較流行的是PHP 和JavaWeb，JavaWeb 和Java 是一個體系，開設(shè)JavaWeb，學(xué)生學(xué)習(xí)既可以達到深化的目的又可以形成整體的知識架構(gòu)，而PHP 是新課程，學(xué)生學(xué)習(xí)會有抵觸的心理，而且構(gòu)建的知識會比較零散。此外，選擇性比較多的還有數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫有SQLServer、MySQL、Oracle，SQLServer 早期產(chǎn)品只適用于Windows，Oracle 是收費軟件，MySQL 開源免費，MySQL 無論是在Java Web 保存數(shù)據(jù)還是在Hive 元數(shù)據(jù)存儲方面都更勝一籌。

3.2 注重課程之間的銜接性，避免知識斷層

第一學(xué)期可開設(shè)計算機文化基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、Java 程序設(shè)計課程，培養(yǎng)學(xué)生大數(shù)據(jù)平臺搭建以及數(shù)據(jù)處理的專業(yè)基礎(chǔ)知識技能；第二學(xué)期可開設(shè)大數(shù)據(jù)概論、MySQL 數(shù)據(jù)庫、Linux 操作系統(tǒng)以及HTML 等課程，培養(yǎng)學(xué)生平臺應(yīng)用以及數(shù)據(jù)存儲專業(yè)知識技能；第三學(xué)期進入專業(yè)核心課程學(xué)習(xí)，開設(shè)Python、數(shù)據(jù)清洗、JavaScript、Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用等，培養(yǎng)學(xué)生的大數(shù)據(jù)采集、清洗、分析、展示各階段的專業(yè)技能；第四學(xué)期進入專業(yè)知識拔高以及綜合運用階段，可開設(shè)Spark 編程提高大數(shù)據(jù)處理速度，開設(shè)Hbase 進行大數(shù)據(jù)查詢等，見表2 所示。

表2 大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)課程設(shè)置

3.3 注重課程的整體性，避免課程覆蓋多而雜

Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)和Spark 生態(tài)系統(tǒng)包含諸多組件，數(shù)據(jù)采集有爬蟲、flume 采集等，但教學(xué)中不能就每個技術(shù)逐個詳細講解，所以課程設(shè)置時要綜合考慮就業(yè)崗位知識技能需求以及課程之間的貫通性。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)作為新興專業(yè)，其在專業(yè)課程設(shè)置方面應(yīng)該經(jīng)過充分的調(diào)研論證，以知識點為抓手，以應(yīng)用為目的，強化課程體系的整合建設(shè)，推動高職院校的辦學(xué)能力。