高职“大数据”人才培养研究

1、高职“大数据”人才培养研究摘要“大数据”汹涌来袭，在商业、经济、 科研、卫生及政府等领域中，决策基于大数据分析而 作出，对大数据人才的需求与日俱增。笔者从国内外 “大数据”研究现状出发，就“大数据”人才需求进 行分析，从“大数据”人才培养目标、职业岗位能力、 教学内容、课程体系结构、教学模式和方法等方面进 行论述，提出了高职“大数据”人才应如何培养。关键词大数据 数据分析数据挖掘 人才培养 中图分类号：g712文献标识码：a1什么是“大数据”大数据(big data)是指''无法用现有的软件工具 提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复 杂的数据集合。”业界通常用四个v(

2、即volume.variety. value> velocity)来概括大数据的特征。第一，数据体量巨大(volume)。到目前为止， 人类生产的所有印刷材料的数据量是200pb(1pb=1oootb),而历史上全人类说过的所有的话的 数据量大约是5eb (leb=1000pb)o当前，典型个人计 算机硬盘的容量为tb量级，而一些大企业的数据量已 经接近eb量级。第二，数据类型繁多（variety）。这种类型的多样 性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对 于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构 化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、 地理位置信息等等多类型的数据

3、，这就对数据的处理 能力提出了更高的要求。第三，价值密度低（value）。价值密度的高低与 数据总量的大小成反比。以视频为例，一部一小时的 视频，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅 仅只有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完 成数据的价值“提纯”是目前大数据汹涌背景下亟待 解决的难题。第四，处理速度快（velocity）。这是大数据区分 于传统数据挖掘最显著的特征。根据idc的“数字宇 宙”的报告，预计到2020年全球数据使用量将会达到35.2zbo在如此海量的数据面前，处理数据的效率就 是企业的生命。2国内外“大数据”研究现状虽然大数据的概念没有一个统一的定论，但这对 于大数据的研

4、究而言并不是最重要的，如何使用大数 据才是关键。研究大数据其实也就是为了更好地应用 大数据，所以国内外对大数据的研究与应用都相当重 视。事实上，大数据的研究与应用已经在互联网、商 业智能、咨询与服务以及医疗服务、零售业、金融业、 通信等行业显现，并产生了巨大的社会价值和产业空 间。2.1国外“大数据”研究状况国外的大数据研究工作主要集中在如何进行大数 据存储、处理、分析以及管理的技术及软件应用上。 在学术界，nature早在2008年就推出了“big data” 专刊，从互联网技术、超级计算、生物医学等方面来 专门探讨对大数据的研究。2012年3月，美国公布了 旨在提高和改进人们从海量信息数据

5、中获取信息能力 的“大数据研发计划”。2012年4月欧洲信息学与数 学研究协会会刊（ercim news出版专刊“big data”, 讨论了大数据时代的数据管理、数据密集型研究的创 新技术等问题。在具体的实际应用方面，大数据也显 现岀了它的价值所在。谷歌公司通过对人们在网上检 索的词条与疾病中心的数据进行分析处理，有效及时 地判断出了流感的传播来源，为公共卫生机构提供了 有价值的信息，这是来自2009年science杂志上 发表的一篇论文。乔布斯通过大数据辅助癌症治疗， 丹麦癌症协会通过大数据研究手机是否致癌等。2.2国内“大数据”研究状况与国外相比，国内大数据的研究和应用还处在起 步阶段。

6、2012年5月，香山科学会议组织了以“大数 据科学与工程”一一“一门新兴的交叉学科”为主题 的会议，深入讨论了大数据的理论与工程数据研究、 应用方向，指出目前最重视的都是大数据分析算法和 大数据系统效率，通过研究大数据的关系网络整体而 全面地研究大数据。同年6月，中国计算机学会青年 计算机科技论坛(ccfyocsff)举办了 “大数据时 代，智谋未来”的学术报告会，就大数据时代的数据 挖掘、体系架构理论、大数据安全、大数据平台开发 与大数据现实案例进行了全面的讨论。随着大数据时 代的到来，商务管理、大城市亟待解决的交通问题进 行相关的研究和实验，在营销策略的制定、智能化的 交通管理方面都得益于

7、大数据的分析。如果在国内能够搭建一个大数据共享平台，经过 预处理，抽取和集成的数据可通过相关的平台交换和 共享，让大数据处理更便捷、更快速、更贴近用户、 更容易去实现或者去操作，那么也就实现了数据的流 通，数据才会更加有生命力，使用价值也会增值。对 大数据的处理和应用，其核心还是需要从业务层面进 行科学规划。3高职院校应如何培养“大数据”专业人才大数据时代，企业、组织需要大量既精通业务又 能进行大数据分析的人才，美国目前面临14万至19 万分析和管理人才，以及150万具备理解和基于大数 据研究做岀决策的经理和分析师人才的缺口，我国目 前it人员本身配备不足的现状与大数据需要it人员增 加的矛盾

8、更加突出，大数据对我国人才的培养模式以 及现有人才的储备提出了严峻的挑战。目前，国内很多高校都开设了计算机专业，培养了大量的计算机专业人才。然而，大数据时代带给计 算机行业很多机遇，也给计算机专业人才的培养带来 巨大的挑战。如果高校不能及时地调整计算机专业人 才的培养方案，那么培养出的专业人才将无法适应企 业和日新月异的大数据产业的需求。因此，大数据时 代背景下，培养切合产业实践需要的专业人才和擅长 大数据的收集、存储、表示、管理与分析的专业人才 迫在眉睫。所以计算机专业教育不管是课程体系还是 实践教育都需要刻不容缓地探索创新模式。3.1培养目标培养市场急需的大数据分析、数据挖掘、数据仓库管理

9、等能力的实用型人才。具备数据管理、数据分 析、数据挖掘等专业实践能力，适应现代社会大数据应用发展所需要的高素应用型专门人才。3.2职业岗位能力(1) 主要就业岗位：大数据工程师、大数据分析 工程师、软件工程师(大数据方向)(2) 岗位核心能力：熟悉数据采集、统计分析、数据仓库、数据挖掘、数据可视化、推荐系统等相关 领域知识与算法；熟悉大数据分析的相关技术思路， 熟悉hadoop平台，对mapreduce编程模式了解，能 编写分布式并行计算程序；熟悉nosql非结构化和非 关系型数据库；熟练运用以下一种或几种计算机语言:java, c/c+, scala等；熟悉sql语言，熟悉多种数据 库(or

10、acle、sqlserver、db2> mysql 等)，至少精通一 种。3.3教学内容教学内容主要通过表1的内容体现：3.4课程体系结构课程体系主要通过以下三个模块进行构建：(1) 通识课程：培养职业素养和基本技能。主要包括：入学教育与军事理论、计算机基础、 大学英语、应用文写作、大学生心里健康教育、就业 指导与规划等。(2) 专业课程：培养专业知识、专业技能和实践 能力。主要包括：c语言编程、数据结构、java语言编 程、sqlserver数据库、oracle数据库、云计算、nosql、 hadoop数据挖掘、spss数据统计分析、计算网络安 全、课程实训、综合实训等；(3) 拓展课

11、程：拓展能力和兴趣爱好。主要包括：专业素质拓展、人文素质拓展、创业 素质拓展等系列课程。3.5教学模式和方法采用企业真实案例教学，通过项目中的模块贯穿 知识点，以“项目”为载体组织教学内容。在教学上 淡化理论教学与实践教学的界限，“教、学、做”相结 合，努力做到互相渗透、融为一体，使学生在“做” 中“学”，教师在“做”中“教”。4总结“大数据”的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山， 绝大部分都隐藏在表面之下。而发掘数据价值、征服 数据海洋的“动力”就是云计算。互联网时代，尤其 是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会带入了 一个以“pb” (1024tb)为单位的结构与非结构数据 信息的新时代。在

12、云计算出现之前，传统的计算机是 无法处理如此量大、并且不规则的“非结构数据”的。 以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段，可以 便宜、有效地将这些大量、高速、多变化的终端数据 存储下来，并随时进行分析与计算。大数据与云计算 是一个问题的两面：一个是问题，一个是解决问题的 方法。通过云计算对大数据进行分析、预测，会使得 决策更为精准，释放出更多数据的隐藏价值。综上， 在“大数据”人才培养方面，笔者提出了自己的一些 观点和看法，寄希望更多的人士对高职“大数据”人 才培养做出更深入和细致的研究，为中国梦的实现， “中国制造”到“优质制造”的升级做出更多贡献。基金项目：湖北省教育科学“十二五”规划2014