新工科背景下大數據專業建設的探索與實踐

曹素麗 許彩欣 楊延廣

摘要：近年來，大數據產業的蓬勃發展帶來了大數據人才的巨大缺口。文章針對高職大數據技術這一新專業的建設問題，分別從需求調研、建設團隊自身提高、人才培養方案制定、實訓環境建設、重視校企合作、突出能力培養等方面進行了探討與實踐，取到了一定的效果。

關鍵詞：大數據專業建設; 校企合作;人才培養方案

一、背景介紹

近年來全球大數據快速發展，大數據產業規模持續高速增長，大數據已經成為企業利潤新的增長點。2016年，基于對大數據產業人才需求的巨大缺口分析，石家莊郵電職業技術學院開始招收大數據專業的學生，成為河北省招收大數據專業學生的首批院校。面對資源、資料缺乏的困難，專業建設團隊從需求調研、人才培養方案制定、實訓環境建設、學生能力培養等方面進行了探索與實踐，截止到目前，大數據專業主要課程已經開完一輪，部分學生已經到公司兼職參與實際項目的開發工作，專業培養收到了良好的效果。

二、大數據專業建設具體做法

（一）廣泛調研，準確定位培養目標和所需技能

大數據發展突飛猛進，技術新、涉獵面廣，作為最早一批開始招生的院校，必須廣泛深入地開展企業調研并持續及時地跟蹤行業發展動態，才能精準定位技能需求。調研需要覆蓋較多的行業企業，如IT企業、郵政企業、電商類企業、金融類企業;需要覆蓋不同的地域;需要考察各種不同層次的高校;需要借鑒社會培訓機構的培訓方案。近年來，先后調研60余家單位，主要包括郵政集團數據中心及4個省郵政數據中心與市郵政分公司，九鼎瑞信科技股份有限公司、武漢國泰智城科技有限公司等12家IT公司，廈門大學、中國農業大學等13所高校，達內培訓、傳智播客等7家培訓機構，京東電商、淘寶電商、郵樂網等7家電商平臺，以及智聯招聘、51Job、拉鉤網等多家知名招聘網站。同時在傳統調研方式的基礎上，發揮團隊自身的專業優勢，以數據的視角，自己開發軟件來高效獲取最新的行業資訊、招聘資訊，并與公眾號、大咖朋友圈、微信交流群、QQ群等信息綜合起來進行數據分析，以全面了解人才需求狀況，素質、能力、技能要求等，為專業建設打下堅實的基礎。

（二）快速充電，提高專業建設團隊的能力水平

專業建設團隊教師雖然具備數據庫、操作系統、軟件開發等專業知識，但大數據專業知識體系龐雜、難度大，必須惡補才能快速具備專業頂層設計及教學能力。專業負責人制定了合理的計劃，分工分任務，想盡辦法以最短的時間學習大數據知識。專業建設團隊注重參加校外學習和交流，參加中國云計算大會、大數據技術與應用專業建設研討、郵政大數據平臺培訓、全國高校大數據師資培訓班、Python編程及大數據應用等培訓，全面快速獲取各種知識。加入各種技術QQ群、微信群，關注所有與大數據相關的微信公眾號，查閱研究當時只有廈門大學、北京航天航空大學等有限的碩士大數據方向培養資料，學習一切可能的大數據知識。

（三）校企合作，確保人才培養和企業需求的契合度

2015年9月，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，部署大數據發展工作，明確提出“創新人才培養模式，建立健全多層次、多類型的大數據人才培養體系;鼓勵高等院校、職業院校和企業合作，加強職業技能人才實踐培養，積極培育大數據技術和應用創新型人才”。我們積極響應國家號召，多方位展開了與企業的合作。

1.企業多維度參與培養方案制定。在籌備初期，專業建設團隊除了到企業調研以外，還通過電話、QQ等采集來自滴滴、京東等知名公司優秀畢業生的建議，然后針對調研反饋的大量信息進行無數次的反復研討和高度提煉，制訂出專業方案的初稿，后與武漢國泰智城、九鼎瑞信、江西郵政數據中心、新開普、河北云訊等多家公司展開由企業技術骨干和業務精英組成的細致深入的針對性研討，最終確定培養方案。

2.企業專家親自參與核心課程授課及競賽指導。職業教育“七分實踐，三分理論”，對于新興技術而言尤其如此。為發揮企業教師的實戰優勢，2016級的核心課程《大數據應用案例分析》中網絡爬蟲爬取數據、數據的分析與圖形展示構成的大數據項目實戰內容就聘請一位公司的技術總監來擔任，采用項目化實戰教學，收到了良好的教學效果。

為了加快培養和選拔大數據高技能人才，我們鼓勵學生參與各類大數據大賽。在賽事準備過程中，吸納IT公司、企業有經驗的技術專家與校內教師共同組成指導團隊，并建立師生學習群，最終獲得了優異的比賽成績，提高了專業影響力。

3.校企合作開展多個方向的新兵訓練營實訓，提升學生的就業技能。學生學完所有的必修課之后，對自己的興趣志向都將有了基本的把握，此時在大三前夕會展開對所有學生就業意向的調研統計，并據此與企業一起來策劃多個不同技能方向的為期10天左右的類似崗前培訓的新兵訓練營集中實訓活動，比如Python大數據應用、大數據運維、Java Web開發等。每個訓練營項目無論是內容知識點選取、項目案例的設計，即是能力拓展把握，又或是課堂組織與考核，都是由校內與企業教師共同來承擔的。通過該項教學實踐活動，結果發現學生就業的專業對口率得到了很大提升。

4.服務郵政企業，鍛煉提高師資能力水平。專業建設團隊時刻關注并跟蹤郵政企業的發展，除支撐郵政集團舉辦的各類IT技術培訓及業務數據分析培訓以外，還為集團數據分析專業與系統運維專業人才測評命制考評題目并評閱試卷，與企業合作進行大數據應用研究。反過來，利用郵政大數據平臺軟件可以進行技術學習和操作技能訓練，通過跟蹤郵政企業的大數據應用，可以豐富專業團隊的教學案例。

5.為學生提供實踐機會，提高學生的項目實戰能力。中國郵政網絡學院坐落在學院，承擔著郵政企業在線學習平臺的開發、運維等任務。我們從大數據2016級專業選擇部分優秀學生，利用假期及課余時間到中郵網院兼職，與企業人員共同開發了郵政儲匯業務訓練系統，該系統已投入使用。2018年暑假開始又選派部分優秀學生，參與了省級三甲醫院智慧醫療真實項目的上線及日常運維，學生獨自承擔了數據的遷移及各科室誤操作后的善后處理，鍛煉提升了學生的實踐能力。

（四）攻堅克難，領先建成技術前沿的大數據實訓室

大數據專業的核心技能培養非同一般的單一功能的實訓環境，這是由大數據系統本身的復雜性和教學實施的過程性決定的，需要根據學習進度，為學生提供不同場景、不同階段、不同層次的實訓環境。既有單節點環境又有多節點的完全分布式環境;既需要有現成的操作訓練平臺，又需要有讓學生從零開始一步一步的系統搭建平臺的環境，還需要處在不同狀態下的實訓場景和安裝好不同組件的半成品平臺;既有基本的使用操作，又有應用案例的綜合操作;既有字符界面，又有圖形化界面;既有小任務，又有可以保留環境繼續操作的大任務。

經過大量的實踐測試和分析比較，最終設計了本地虛擬機方式與在線大數據實訓平臺相結合的實訓環境方案，二者互補進行。在大數據實訓平臺產品的選型中，面對市場上紛雜多樣的各色產品，專業建設團隊逐一進行全面深入地考察，每個廠家都要經歷產品特色介紹、演示、報價、負載性能測試、軟件試用等一系列環節，確保采購到符合我院需求的高性價比的產品。通過考察測試，成功建成了大數據實訓環境，并順利上線。

三、建設成果

建設了以關系型數據庫線、數據分析線、程序開發線以及大數據Hadoop平臺為一體的“三線一體”大數據專業課程體系，課程體系方案已經被全國大數據教育聯盟組織分享，也被全國多所院校參考。創新開發了十余門專業課程，為了切實提高學生的專業技能和綜合能力，在一些重要的時間節點專門設置了一些以學生為中心、突出學生的動手實踐培養的集中實訓課程，完成了配套講義的編寫。專業核心的新技術課程包括：

《大數據與云計算概論》：是本專業的基礎課程，目的是讓學生初步了解大數據領域的主要概念和技術內容，包括大數據、云計算、數據安全、數據存儲、數據分析、可視化等各種技術的特點及應用場景等，讓學生從宏觀上初步建立起大數據概念及大數據思維，輔以簡單實操增加直觀性和趣味性。

《大數據平臺Hadoop》：該課程是本專業的核心課程，目的是讓學生在具備Linux、關系數據庫、Java、大數據與云計算概論等技術基礎之后，進一步學習分布式存儲技術、并行計算框架技術等大數據相關技術，具體包括Hadoop體系結構、HDFS、MapReduce、 Hive、HBase、Sqoop、Spark等，要求理解其基本的工作機制，具備一定的操作與維護技能。

《大數據平臺綜合實訓》：是前述課程的配套實訓課程，目的是在了解主流的大數據技術、對單個模塊有了一定的認識基礎之后，通過集中實踐強化綜合運用的能力，并通過兩個綜合案例讓學生融會貫通，進一步理解大數據技術的工作機制，了解大數據應用的實施環節和主要思路，逐步建立大數據思維。

《Hadoop應用實戰》：該課程為就業模塊課程，內容為結合實際應用的項目制教學，目的是培養學生對Hadoop平臺的綜合運用和解決實際問題的能力，是前述課程在應用上的拓展與提高，為就業積累實戰經驗。

《大數據應用案例分析》：是一門綜合應用課程，利用合作企業提供的若干真實的綜合應用實例，對大數據應用系統的構成結構等進行分析，提高綜合能力。以郵政案例為主，體現了行業特色。

《Python應用與實戰》：內容是Python語言基礎和應用開發實訓，重點培養利用Python進行數據采集、處理、分析、展示等大數據應用項目的開發能力。

《數據挖掘技術基礎》：本課程理論上系統全面地介紹數據挖掘基本概念、數據挖掘的過程與方法，掌握常用的挖掘算法思想與適用場合，實踐上以SPSS Modeler可視化工具為平臺進行項目式訓練，將挖掘方法、軟件操作和具體案例相結合，全面理解具體挖掘過程。

《數據挖掘綜合實戰》：給定多個不同主題的案例選題，學生以小組為單位自由選擇，然后對其進行數據導入、數據理解，利用所學知識完成具體行業領域的數據預處理、關聯分析、分類預測等挖掘實踐，鍛煉學生解決實際問題的能力。

《EXCEL數據處理與分析》：通過學習本課程，培養數據分析意識，了解基本的統計分析方法，掌握常用數據分析工具EXCEL的使用，能夠使用EXCEL勝任一般性數據處理和數據分析工作。

《數據可視化展示》：讓學生較為系統地掌握數據可視化的基本理論和方法，并能結合實踐運用相關編程語言及數據可視化理論，實現滿足業務需要的、美觀的數據可視化應用系統。

目前，本專業已基本完成了一輪的教學，教學成效顯著，在各項大數據職業技能競賽中取得了優異成績。在河北省首屆大學生本科專科學生同臺競技的大數據創新應用大賽中，1名同學脫穎而出獲得三等獎，是獲獎選手中唯一的高職院校學生。在2017年首次舉行的河北省電子信息職業技能大賽大數據技術與應用賽項中，我院2個參賽隊均獲得團體二等獎，參賽的6名學生中，3人獲得個人二等獎，3人獲得個人三等獎。在剛剛結束的2018年 “全國大學生大數據技能競賽（高職組）”比賽中榮獲一等獎。

四、結語

經過幾年的探索，雖然取得了一定的效果，但還有很多地方需要完善和優化。比如：一是校企合作有待繼續深化。盡管在校企合作中進行了一些探索，但需要持續進行人才需求調研跟蹤，加強校企結合的雙師型師資隊伍建設，保證人才培養和社會需求的緊密對接。二是教學資源建設有待繼續加強。許多專業核心課程完成了基本的教學任務，教學資源還不夠豐富，在微課資源建設、題庫建設、項目案例建設等很多方面需要加強。

參考文獻：

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