“新商科”背景下《大數據分析與應用》課程建設研究

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江蘇經貿職業技術學院

“大數據”是當今時代的熱點話題，2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》以來，“大數據”已從遙不可及的科幻故事逐漸發生在我們身邊。在包括政府、國防和情報、醫療保健、交通運輸、零售與服務、金融業、制造業等各部門及領域，大數據的身影無處不在，占據舉重若輕的地位。

一、大數據人才培養趨勢

大數據從“神壇”走向親民，僅僅依靠有高端技術的研究機構或豐厚資金實力的企業巨頭是遠遠不夠的，需要各行各業各類型的機構共同研究及發展。可以說，大數據發展的過程是催生各產業變革的過程，同時也是促進整個產業的融合的過程。在此過程中，人才是第一資源，是起著關鍵作用的決定性要素。

目前大數據人才在世界范圍內都處于緊缺狀態。CCF(中國計算機協會)大數據專家委員會統計表示，國內以大數據、人工智能、云計算這些學科為代表的新一代信息技術產業，人才缺口目前就有150萬。”為此，社會培訓機構紛紛開始招生，高校也從2016年相繼開始培養大數據人才。

至2018年，共有283所本科院校開設工學學位的“數據科學與大數據技術”專業，197所高職院校開設“大數據技術與應用”專業。2017年教育部新增了“大數據管理與應用”專業，授管理學學位。大數據是一門交叉學科，除了計算機科學，還需要有統計學、數學基礎，以及一定業務知識。但是三個大數據相關專業在高考招生時主要劃分在計算機或者數學/統計學相關院系，涉及業務領域較少。

二、新商科對大數據人才的需求

近幾年，由于信息技術的進步，零售實體店已經可以在線下收集顧客的數據進行精準營銷，并且通過周到的服務和炫酷的科技大大的提高顧客的消費體驗，于是倡導線上線下融合的“智慧零售”或“新零售”商業模式成為了我國商貿服務業發展乃至變革的主要方向。

變革的過程中，各企業對于人才的新需求主要有三種：

(一)具備創新思維的高層管理者

互聯網思維、大數據思維，根本上屬于創新思維。企業的管理者需具備一定的格局，站在行業發展的前沿，善于學習優秀的新鮮事物。只有企業的高層管理者認識大數據，擁抱大數據，企業才可能將其納入規劃。

(二)數據分析等專業IT人才

此次商業變革涉及眾多IT技術，專業門檻較高，部分崗位需要專業的技術人員才能勝任。根據崗位要求高低，高校的大數據專業應屆畢業生、經過大數據相關培訓并有一定工作經驗的職場新人、在數據相關崗位沉浸多年的職場老手等，都是該類人才需求的后備力量。

(三)懂得使用新技術的基層人員

無論是基層操作人員或是基層管理人員，都是企業的核心力量之一，是企業發展的基石。這部分人群的首要要求是業務能力強，對大數據相關技能要求相對較低，只要具備一定的大數據思維能力并且熟練掌握崗位所需的大數據及其他數字化工具即可。

而這正是高職院校“新商科”人才的培養目標。

三、高職院校大數據課程開設現狀

(一)大數據理論體系正在不斷完善

2011年麥肯錫最早提出“大數據時代已經到來”，2014年，“大數據”首次寫進我國《政府工作報告》，至今為止不到十年。如果將大數據的世界比作一座華麗的殿堂，而今我們如今不過是站在殿堂的門口往里張望。作為一門內涵極度深刻的學科，大數據的理論體系還正在不斷的完善之中，沒有形成統一。

(二)教材內容趨同，質量不高

大數據作為一門新興的學科，培訓體系尚未健全。一部好的教材需要時間的沉淀，而在科技發展迅猛的當今時代，技術發展更迭快速，如何權衡兩者之間的關系，保證教材的質量并非易事。

(三)師資力量薄弱

大數據課程的教師，以IT相關專業教師居多，其余為統計學及其他專業教師，幾乎沒有經歷過大數據專業的系統培訓，并且缺少實操經驗。

(四)課堂授課重理論

由于教師實操經驗不足，也缺乏行業歷練，難以將大數據應用更為深刻的理解并傳授給學生，只能根據書本將一些基本的理論知識教給學生，恰恰高職學生更需要的就是動手實踐能力。

(五)缺乏實踐環境

高職院校缺乏大數據實踐相關軟硬件環境是客觀現實。大數據運算量巨大，所需計算機配置要求較高；數據采集環節物聯網環境搭建不易；市面上大數據分析軟件眾多，良莠不齊，如何選擇一個合適教學同時性價比高的實訓軟件，等等都是學校建設大數據實驗室困難的原因。

四、《大數據分析與應用》的課程建設構思

(一)課程定位

《大數據分析與應用》是一門面向非IT專業學生的大數據分析通識性入門課程,在國家推行大數據落地并鼓勵高校開設創新創業教育課程的背景下開設，屬于創新型課程。

全民大數據時代，大數據應該不僅僅為社會“精英”掌握的技能，而是就像互聯網一樣，是各行各業各階層的人都可以使用的技能，與此同時大數據的價值也會不斷被放大，各產業效率也得到巨大提升。

高職院校“新商科”開設《大數據分析與應用》課程目的是在我國商貿服務業進行“線上+線下”戰略轉變之時，在培養合格的原有“商科”基層操作及管理人才應具備的知識、素質、能力以外，還必須掌握以數據思維解決問題的素養以及具備信息搜集、處理及數據分析的專業能力。

學習本門課程的學生，需要具備一定的計算機及統計理論基礎。課程建議開設于大二，設置為專業基礎課，為《數字化營銷》、《網店運營》、《零售數據分析》、《市場調研》等專業課程提供支持，將大數據思維及工具靈活運用其中。

(二)課程設計思路

1、以學生為中心，充分發揮學生自主學習和探索的主觀能動性

課堂加強互動討論和分享的團隊協作能力，不必拘泥于固有的功能操作，鍛煉學生通過自學掌握多種操作技巧，驅動學生靈活變化，培養學生形成自主思考和探索式分析的思維。

2、弱化形式化的理論講述，強化工具的項目化實際應用

數字化驅動的現代商貿服務業變革對“新商科”人才信息技術工具的掌握能力要求大大提高，而這正是傳統商科教學的短板。《大數據分析與應用》課程強化學生對數據處理各流程需要的電腦/手機軟件及其他工具的熟悉掌握并能舉一反三的快速其他類似軟件及工具。

(三)課程學習目標

1、知識目標

理解大數據基本概念、熟悉數據處理流程；了解大數據基礎架構、云計算、物聯網、人工智能等核心技術的概念及內涵；掌握大數據統計分析常用指標和分析方法。

2、能力目標

具備良好的業務數據分析能力，以業務知識為背景，使用合適的計算機軟件及其他相關工具對指標數據進行科學地收集、清洗、預處理，完成對數據的分析，挖掘出數據的潛在價值，通過可視化形式展現，為業務提供決策支持，給出可行的，有建設性的意見與建議。

3、素養目標

在生活與工作中具備數據思維能力，即以數據為中心的思維模式。在面對問題創造解決方案時，從數據出發，只將業務邏輯和實現作為參考，從數據實體和數據關系進行分析，找到解決問題的根本原因。

(四)教材建設

打破以書本為主的教學內容，結合額外的網絡視頻、實操視頻、動畫圖片、拓展案例等形成一套嶄新的教學內容既在線課程。不但可以查看豐富的可視化結果、隨時隨地預習、復習所學知識，還能夠利用網絡的海量資源，獲取適合本專業的行業分析應用案例，更有針對性地滿足多元需求。

(五)實訓環境建設

《大數據分析與應用》課程實用性較強，實訓分為課內實驗與課外實踐。課內實驗主要在計算機房進行，包含軟件及工具的學習及案例的操作。

1、計算機房(大數據實驗室)

大數據實驗室目前造價較高，極少部分高職院校已建設完畢，主要配置包含大數據分析平臺及計算機集群(選配多臺服務器)。以“新商科”專業為例，若經費有限，選擇一間配置較好機房即可，在實驗數據量不大的前提下基本可以完成大數據分析的各個教學環節。

2、軟件工具

市面上大數據相關軟件多而雜，部分公司如甲骨文、百度、阿里都已開發出適合教學的一整套大數據分析平臺。若學校經費有限，有很多優秀的開源軟件可以選擇。不拘泥于軟件操作本身，使學生掌握各環節操作的關鍵，以致在今后工作中容易上手其他類似軟件。

3、案例數據

由于商用數據的敏感性，學校通常無法直接獲得，而純粹為了教學而編造的虛假數據也會影響教學效果。可以通過多種渠道獲取免費、脫敏或者失去時效性的真實數據進行案例分析。

4、課外實踐環境

數據不止存在于課堂電腦中，更多源自于真實世界，帶領學生在課外實踐，項目化教學，也可聯系企業模擬真實環境讓學生參與其中。

(六)打造“雙師型”教師隊伍

授課教師通過專業的大數據培訓機構進行系統培訓后獲得“大數據分析師”資格。目前較成熟的培訓機構，有中數委認證(CPDA—Certified Projects Data Analyst)”和阿里云認證(ACP-AlibabaCloud Certified Professional)等。

教師在接受培訓以外，同時也是響應2019年《國家職業教育改革實施方案》，教師可通過校企合作、技術服務、社會培訓等方式在企業任職。如此才能更了解市場環境，培養出更貼近市場需求的人才。

(七)學生證書獲取及競賽參與

“1+X證書制度”鼓勵學生掌握更多技能，大數據分析師同樣是社會熱門的證書之一，如中數委認證(CDA—Certified Data Analyst)，不需要深厚基礎知識，更加注重實操，適用于高職院校“新商科”及其他非計算機及統計專業的學生。

學生競賽是學校與行業，學校與企業，學校與學校之間交流的優質渠道之一。高職院校“創新杯”大數據分析競賽已舉辦3年，參與競賽的院校累計超過300所。對參與競賽師生的行業認知、大數據分析能力及思維意識的培養起著巨大的積極作用。

五、結語

數據驅動的數字化轉型影響著各行各業，“新商科”、“新工科”等的建設正是行業人才培養與時俱進的體現，“職教20條”的出臺更是為高職教育指明了方向，注射了活力。《大數據分析與應用》課程建設研究希望能在我國現代商貿服務業變革之際提供人才培養的一些建議，也為高職院校新興技術領域課程開發、創新復合型人才培養模式提供有益的借鑒。