計算機類大數據專業課程體系構建的研究

摘要：大數據時代，許多行業企業越來越重視大數據的影響和作用。面對社會對大數據人才的實際需求，結合大數據專業的專業定位和培養目標，通過對人才培養方案的深入梳理，從課程體系結構、課程體系構建重組等方面進行分析和研究，目的是培養適應現代大數據產業發展需求的高素質應用型人才。

關鍵詞：大數據專業；課程體系；課程建設；培養目標

近年來，國務院相繼推出了《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》、《促進大數據發展行動綱要》、《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》，標志著我國大數據戰略部署和頂層設計正式確立。教育部近5年獲批的大數據專業近500個，涉及500多所學校，開設大數據專業，對師資和課程設置有較高要求，其課程體系涉及數學、統計、信息管理以及計算機科學等多個領域。通過整合優質資源，培養符合市場需求的人才是專業建設之根本。

本文以武昌首義學院計算機類大數據課程體系為研究對象，探索大數據應用型人才培養的模式，構建理論和實踐課程體系，深化校企合作，提升合作交流層次和水平，借助學校轉型發展的契機，培養有特色的大數據人才。

1 大數據行業發展對軟件人才的影響

大數據已經上升為國家基礎性戰略資源，是新世紀的數字鉆石礦。十三五時期是我國新舊產業和發展驅動轉換接續的關鍵時期，國內市場應用需求處于爆發期，我國大數據產業發展面臨重要的發展機遇。培養出足夠的、合格的大數據人才，對我國在未來掌握大數據的核心價值起著至關重要的作用。

IDC預測，到2020年，企業基于大數據計算分析平臺的支出將突破5000億美元，未來5年的復合增長率達到34.1%；而未來3～5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。與此同時，我國高校中云計算、數據科學等專業仍處于初級階段，每年培養的人才遠遠不能滿足行業的需要。因此，開設大數據專業，加速人才培養是當務之急。

鑒于大數據身的技術前沿性，大數據與各行業結合的復雜性，當前的大數據專業人才培養仍面臨諸多問題和困難：就業崗位和能力素質需求不明確；人才培養體系和課程體系有待優化；實踐教學軟硬件環境和案例缺失；師資匱乏等。與業界大數據研發和應用經驗豐富、用人需求旺盛的企業進行專業共建聯合培養，是高效率、高質量培養專業人才的有效途徑。

目前，針對大數據人才需求的崗位及對應的能力要求，如表1所示。

2 明確大數據人才的培養目標和課程體系

2.1培養目標

大數據專業涉及應用數學、統計學、計算機科學等多領域的交叉學科。大學本科四年期間，學生主要學習應用數學、統計學、計算機科學的基本理論和基本知識，打好堅實的數學基礎，受到系統而扎實的計算機編程訓練，具備較強的數據分析和信息處理能力，能在大數據科學與工程技術領域從事數據分析管理、系統設計開發、大數據處理應用、科學研究等方面的工作，具備綜合運用所學知識分析和解決實際問題的能力。

大數據專業強調培養具有多學科交叉能力的大數據人才。該專業重點培養具有以下三方面素質的人才：一是理論性的，主要是對數據科學中模型的理解和運用；二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力。三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力。

2.2培養要求及課程體系

大數據專業培養掌握大數據科學與技術相關的基本理論和基本知識，系統地掌握數據科學與工程專業知識，具備大數據應用系統設計與開發的能力，以及一定的科研工作能力，達到知識、能力與素質的協調發展。畢業生在知識、能力和素質等方面應達到如下具體要求：

（1）知識要求：具有良好的自然科學基礎，扎實的信息科學基礎；具有較好的人文社會科學、管理科學知識；熟練掌握大數據科學與技術核心專業知識和應用技術，主要包括信息論與編碼、計算思維和數據科學、數據采集技術、云計算與數據中心、機器學習與模式識別、數據挖掘、大型數據庫技術、數據可視化技術、圖像視頻與非結構化數據、分布式海量存儲系統、大數據與領域建模、數據安全等。

（2）能力要求：具備從事大數據應用系統設計與實現的能力，特別在數據分析、數據管理、數據存儲等方面，受到較系統的工程訓練，能發現、分析和解決實際工程技術問題。具備良好的工程項目交流、表達、組織、管理、協調與溝通的能力。了解信息學科、計算機學科、數據科學的發展動態，并掌握相關文獻檢索方法，具有基本的專業資料分析與綜合的能力，良好的文檔與科學論文撰寫能力。具有較強的創新意識，一定的創新創業能力。

具體應具備以下的專業能力：

①計算思維與系統能力：計算思維主要包括形式化、模型化描述和抽象思維與邏輯思維能力。大數據項目無時無刻不在體現“計算”與“分布式系統”的重要性，應具備運用計算方法和模型去求解問題、設計系統等能力。

②程序設計與實現能力：掌握結構化程序設計和面向對象程序設計的基本思想、方法和技巧，具備高級語言編程解決行業應用實際問題的能力。大數據項目作為信息科學技術發展的新階段、新成就、新內容，對于程序設計與實現能力的要求已不僅僅局限于軟件實現，而是數據采集和數據呈現的無縫對接、相互支撐和相互補充。

③大數據技術體系：了解大數據的行業發展及應用，大數據核心技術體系以及Hadoop生態系統，包括核心子系統的學習：HDFS、MapReduce、HBase 等基本子系統。

④數據預處理、分析與應用能力：掌握數據預處理、數據清洗、融合、數據分析等關鍵技術。具備利用各種大數據行業工具，對行業海量數據和信息進行分析并處理，實現智能化的決策和控制的能力；具備運用運籌學、機器學習、數據挖掘、專家系統等技術，為大數據行業應用提供智能支撐平臺的能力。

⑤數據挖掘及應用開發能力：大數據項目專業最大的特點是“面向具體項目應用領域”，掌握從數據輸入，傳輸，存儲、分析、挖掘、分析處理和數據呈現等完整的系統邏輯，從系統級的角度去理解與認識算法與程序，需掌握常用的大數據挖掘和統計分析的語言：Python、R 語言等。

（3）素質要求：畢業生身心健康；有良好的道德修養，尊重生命、遵紀守法、誠信友善、樂于奉獻；有高尚的民族精神，積極弘揚傳統文化，熱愛祖國，崇尚集體主義精神；有堅定的理想信念，擁護中國特色社會主義，貫徹科學發展觀、和諧社會理論和“四個全面”思想。大數據專業核心及特色課程如表2所示。

表2 大數據核心及特色課程

3與企業協同合作構建大數據實踐教學環節

教育部為了推動產學合作育人，實現高校人才培養與企業發展的合作共贏，組織大型技術先進企業與高校共同實施2017年大數據方向教學內容和課程體系改革產學合作項目。為了促進民辦高校的轉型發展，武昌首義學院與中軟國際教育集團簽署了專業共建合作協議，共同打造“中軟國際產學研基地”，探索一條集“學、研、訓、產”四位一體的創新型軟件人才培養模式。學校與合作企業共同建設大數據實踐教學環節，建設目標全面落實“產、學、研、用”一體化的思想和模式，從教學、實踐、科研和使用多方面注重專業人才和特色人才的培養。具體目標如下：

（1）搭建大數據運行的基礎環境，提供大數據專業課件，滿足高校教師大數據的學習環境；

（2）滿足高校大數據相關課程的實驗的要求，學生可以通過大數據實驗室結合理論教學進行大數據相關實驗；

（3）搭建與企業大數據的實驗與科研環境，將理論課程中學到的數據挖掘算法運用到實際的數據分析過程中，提升學生的動手操作和項目實踐能力，使得學生所學與企業項目人才需求，滿足學生大數據實訓、利用大數據實驗環境進行創新創業和科研需要，為學生走向社會奠定扎實基礎；

（4）建設大數據實驗室，真正在產業、學校、科研及實際項目中相互配合，發揮優勢，形成生產、學習、科學研究、實踐運用的系統運作模式；教師可以在開放的平臺環境下開展大數據科研工作，提升教師的科研創新能力，充分提高“研”的成效。

校企合作方中軟國際憑借自身在云計算和大數據領域的多年實踐經驗，聯合華為等頂級軟硬件供應商，推出包括虛擬化桌面教學系統、云計算虛擬化實驗系統、大數據和商務智能實驗系統在內的高端實驗室建設解決方案。在項目實訓環節中的可用案例有：煙草生產經營數據BI 分析及預測；金審工程聯網審計數據統計分析；民航旅客大數據分析系統（個性化旅行產品推薦；社會化媒體營銷；智慧旅游）等。

4結語

大數據環境下， 為了培養具有良好科學素養，具備一定的數學、軟件、計算機等方面知識的基礎上，較全面地掌握大數據方向的基本理論和技術，能夠從事數據采集、預處理、數據挖掘、大數據應用分析及開發、數據可視化等大數據相關工作的應用型大數據人才。大數據專業需要將培養目標和要求落到實處， 系統性地開展大數據課程建設， 結合行業和時代的需求，優化課程結構， 突出課程的時代性和實用性， 才能使培養的學生成為大數據的復合型人才。

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教研項目：2017年湖北省教學研究項目“基于協同視域下的計算機類大數據課程體系與專業建設研究”（編號：2017500）。

作者簡介：程海英，女，湖北武漢，副教授，碩士，研究方向為計算機算法、軟件工程、大數據技術方向。工作單位：武昌首義學院信息科學與工程學院。

（武昌首義學院 湖北武漢 430064）