高职院校大数据技术与应用专业建设探析

1、高职院校大数据技术与应用专业建设探析摘要：伴随着互联网产业的不断进步与发展，“大数据已经变成了一个必然的计 算机发展趋势，而且这个趋势会从计算机迅速辐射到各个行业，也会衍生出一大 批以大数据为对象的专业机构，必然造成大数据技术与应用专业的人才需求稀缺， 大数据人才培养模式研究意义重大。关键词：高职院校；大数据技术与应用；建设1大数据专业人才需求现状随着互联网行业的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等词语越来越频繁的出现在人 们的生活中，科技智能为生活提供了更多的快捷与便利，就业市场对于大数据、云计算、人 工智能所需要的人才数量也不断增加。从猎聘提供的2019年大数据人才就业趋势报告中可 以看出

2、，中国有高达150万的大数据人才缺口。面对数字中国建设的需求以及传统产业转型 的需要，大数据专业的人才的需求量非常大，赛迪顾问预测2025年全国大数据核心人才缺 口达230万人。大数据的5V特征中明确指出，大数据的特点是Volume （数据量大）、 Variety （数据的多样性）、Value （数据价值密度低）、Velocity （数据增长速度快）、 Veracity （数据质量高），而大数据是无法用传统的工具进行获取、分析和管理的，需要从各 种类型数据中快速的获取有价值的信息。因此企业中对于大数据人才要求的专业性较强，为 了培养的人才能快速适应企业的发展节奏，高职院校的大数据技术与应用专业

3、面临着巨大的 困难。2高职院校大数据技术与应用专业人才培养模式探讨2.1人才培养目标培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的 人文素养、职业道德和创新意识，精益求精的工匠精神，较强的就业能力和可持续发展的能 力，掌握本专业知识和技术技能，面向企业大数据行业、互联网行业、软件信息行业等职业 群，能够从事大数据分析、大数据可视化、大数据安全管理，大数据平台运维等工作的高素 质技术技能人才。2.2课程设置本专业课程主要包括公共基础课程和专业课程。2.2.1公共基础课程军事理论与军事训练、思想道德修养与法律基础、毛泽东思想和中国特色社会主义理论 体系概论、形势与政策

4、、劳动技能、大学体育、大学生就业指导、大学生心理健康与素养提 升、数学建模、大学英语、计算机应用基础、创新创业基础与实践、诵读与写作、安全教育、 艺术素养必选课、人文素养必选课、人文素养任选课、兴趣体育选修课、信息素养选修课。2.2.2专业课程专业课程包括专业基础课程、专业核心课程、专业拓展课程，并涵盖有关实践性教学环 节。专业基础课程7门，包括：计算机网络基础、Python编程基础、Linux操作系统基础、 MySQL数据库应用基础、Java编程基础、Web前端技术、数据预处理技术等。专业核心课程6门，包括：数据采集技术、数据可视化技术、Hadoop开发技术、Spark大数据处理与分析、 H

5、base分布式数据库、Python高级编程等。专业拓展课5门，包括：大数据安全技术、日志 审计与分析、Linux服务器管理与维护、网络空间安全导论、IT项目管理。高职院校安排各类课程设置，注重理论与实践一体化教学；结合实际，开设安全教育、 社会责任、绿色环保、管理等方面的选修课程、拓展课程或专题讲座（活动），并将有关内 容融入专业课程教学；将创新创业教育融入专业课程教学和相关实践性教学；将职业技能等 级标准有关内容及要求有机融入专业课程教学；自主开设其他特色课程。所有的课程安排显 示了高职院校多元化教学的特点。2.3专业能力培养本专业培养学生探究学习、终身学习、分析问题和解决问题的能力；具有良

6、好的语言、 文字表达能力和沟通能力；具有本专业需要的信息技术应用与维护能力；具有Hadoop、 Spark大数据平台配置、管理与维护能力；具有大数据应用系统设计、开发及维护能力和数 据库管理能力；具有大数据平台系统搭建和系统平台设备配置部署能力。本专业要求学生能 够熟练对Hadoop、Spark大数据平台进行安装与调试；能够熟练操作常用服务器操作系统， 并在Windows和Linux平台上部署常用的大数据平台应用环境；能够根据用户需求规划和设 计大数据系统，并部署网络和服务器设备，对大数据平台系统进行联合调试；能够设计、实 施中小型大数据分析平台的搭建；能协助主管管理工程项目，撰写项目文档、工

7、程报告等文 档。2.4实践教学高职院校实践性教学环节主要包括实验、实训、实习、毕业设计、社会实践等。实训可 在校内实验实训室、校外实训基地等开展完成；社会实践、顶岗实习、跟岗实习可由学校组 织在校企共建的生产性实训基地完成，也可在互联网和相关服务、软件和信息服务业的相关 企业实施。主要实训实习内容包括Hadoop大数据分析平台搭建项目、Spark大数据处理分析 平台项目、数据采集项目、大数据可视化项目、专业技能训练、毕业设计、顶岗实习等。实 践教学是培养学生动手能力非常关键的一步。2.5技能竞赛技能竞赛是通过解决实际问题而提高学生专业技能的一项重要活动，大数据技术与应用 专业学生应多参加省市相

8、关的职业技能竞赛，也鼓励参加H3C等企业举办的企业或行业相关 的技能竞赛，在竞赛中获取更多的知识与经验，为适应职业提供帮助。2.6加强师资队伍建设目前高职院校的大数据专业教师队伍目前还不能跟上大数据行业的发展速度，为打造高 素质的大数据技术与应用专业教师队伍，高职院校积极推进校企合作交流。许多大数据企业 掌握了行业领先的技术，同时拥有一大批优秀大数据人才，通过校企员工互聘机制，将企业 中经验丰富的大数据人才引进到课堂中，为学生分享先进的大数据行业发展动态，将实际工 作项目引入到实践课堂中来。同时，依托校企合作平台，遴选学校教师到企业中锻炼学习， 参与到实际项目的开发中，加强学校专业教师的实践操

9、作能力，更新学校专业教师的知识储 备结构。学校专任教师和企业教师通过课程共建、人才共建、科研合作等形式研究大数据专 业，将大数据行业的教育资源、培训资源进行优化和组合，建立拓展大数据行业的人才培养 基地。2.7完善课程体系建设在课程体系的建设过程中，应该先从层次上把课程体系分为几个重要方面。人才的培养 需要把教学活动按照层次分阶段进行，同时还应该遵循一定的教学规律，这一系列的教学活 动应该互相交融而非彼此独立互不关联，这些分层次分阶段的教学活动在层次、形式、内容 上具备一致性、连续性和完整性的交融体系。校企合作共同开发一套适合于高职院校大数据 技术与应用专业学习并且具有鲜明职业教育特色的课程体系，确保课程开发与岗位的衔接过 渡，实现工作过程与教学工程的结合，保证教学内容到工作岗位的迁移。3总结本文对当前大数据技术与应用专业人才培养模式进行研究，提出岗位需求、学生学情、 师资力量、实验实训室方面存在的问题；对高职院校人才培养目标、课程设置、专业能力培 养、实践教学及技能竞赛等方面进行了规划探讨。参考文献：贺萌.高职院校大数据技术与应用专业人才培养的探索J.价值工程，2017（19）： 197-198.傅伟，涂刚.高职院校大数据专业