高職院校大數據技術創新實驗室建設與研究

周少珂 任立鋒 李晨

摘要：隨著大數據技術的落地與發展，各高職院校為適應社會發展需求和企業人才需求，紛紛開設大數據技術與應用專業。在日益完善大數據專業人才培養、課程體系結構和企業崗位需求同時，也更加注重該專業人才培養過程中的實驗室建設。文章以作者單位大數據實驗室為研究對象，對其整個建設過程加以詳細說明，并對今后該創新實驗室對專業人才培養、課程體系建設、學生技能競賽、企業崗位需求和教師科研等方面進行深入研究和探討，為其專業培養大數據技能型人才提供有力保障。

關鍵詞：大數據，創新實驗室;人才培養;課程體系;專業建設

中圖分類號：G712? ? ?文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1674-9324（2020）12-0384-03

一、引言

大數據技術作為近些年新興技術產業，該技術的發展也更加促進云計算、物聯網、人工智能等技術和產業的進步。2014年，大數據首次在中國政府報告中被列為國家重點產業推進方向。2015年，李克強總理在政府報告中進一步提出“互聯網+”行動計劃，推動移動互聯網、大數據、云計算、物聯網等與現代制造業結合。2015年8月國務院常務會議通過《關于促進大數據發展的行動綱要》，其中明確指出推動政府大數據開發、共享和安全的重要性[1]。2016年中國大數據產業達到305.7億元產量，增長率達到35.7%，比同期行業的增速都要快，國家對大數據產業的發展給予一定的支持并提出一系列的政策和意見[2]。2017年3月教育部公布普通高等學校本科新增專業名單中“數據科學與大數據技術”專業，有248所學校獲批。2018年1月教育部公布“大數據技術與應用”專業備案和審批結果，共有208所職業院校獲批[3]。

二、大數據創新實驗室建設

2018年1月全國208所職業院校獲得教育部有關“大數據技術與應用”專業備案。河南應用技術職業學院信息工程學院作為河南省首批開設大數據技術與應用專業的職業學院，并于當年8月份和聯創中控（北京）科技有限公司企校合作共建大數據創新實驗室，如圖1所示。

該實驗室是在原有普通機房基礎上進行改造，網絡中的交換機和路由器更新升級，均達到千兆以太網帶寬接口。改造后按照國家標準上課班級人數（不超過45人）包括教師機和相應備用學生機。實驗室內共分4排，每排均有華為千兆口接入交換機，最后匯聚到后臺萬兆口光纖傳輸的核心交換機中，通過兩臺核心交換機和大數據服務器相連接，如圖2所示。

大數據服務器共有9臺。其中7臺為大數據DataNode節點服務器，2臺為NameNode節點服務器。NameNode節點中：1臺NameNode為CentOS6.5操作系統。1臺SecondaryNameNode為Windows Server操作系統。整套服務器需要配置和調試時可以使用KVM進行配置，如圖3所示。

大數據實驗室7臺DataNode節點存儲空間共128T，每個DataNode節點同樣為CentOS6.5版本系統。可以完全滿足平日大數據專業學生對海量數據的分析和測試，也能夠完成日常的教學、技術創新、學生技能競賽、教師科研等任務。

三、大數據創新實驗室發展目標

隨著大數據的發展，培養社會發展的需求的技術型人才也落在高職院校的肩上，高職院校也順應社會發展的需要，培養更加優秀的高新技術人才。

我院大數據專業開設前，廣泛地和企業進行交流，探討社會大數據人才需求，深入市場調研，在校企合作模式基礎上制訂該專業人才培養方案，進一步制訂詳盡的課程體系、未來崗位人才發展方向。

大數據技術專業的發展離不開大數據實驗室的建設，大數據實驗室的完善和發展促進其專業學生更加直觀、真實貼近企業崗位需求，更加促進大數據專業人才的培養。

（一）高效促進日常教學工作

根據該專業人才培養方案，學生在校采用“2+1”的學習方式，兩年的校內學習，最后一年校外頂崗實習。因此，前兩年的公共課、專業基礎課、專業核心課的學習有內容多、時間緊、強度大等特點。

針對大數據基礎專業課：Linux操作系統、數據庫原理、Java程序開發、Python程序開發、H5等，可以使用普通計算機機房上課由教師教授即可。但大數據核心專業課：Hadoop技術與應用、ETL數據清洗、Python數據分析、云計算（OpenStack）、大數據可視化、Spark大數據處理與優化、網絡爬蟲等，在普通計算機機房不易授課且通常要求計算機配置較高，最終無法使學生真實、直觀、高效地掌握大數據專業知識和社會企業用工需求。

本大數據創新實驗室依托企業真實的項目案例，學院教師和企業工程師共同制訂相關專業課程授課計劃、課程知識內容、學生實驗模塊。企業方提供相關近3年來真實（經過授權）的海量數據，供學生進行知識學習和數據分析。

教師授課方面，教師的工作量能夠大大減輕，教師僅需要制作好課件、文檔、視頻、微課、慕課等教學資料，上傳于大數據服務器的教學系統平臺即可，如有新知識、新資料需要更新，則再次編輯修改，重新上傳即可。

學生學習方面，學生能夠通過大數據系統學習平臺，能夠及時復習和預習知識點，可以隨時重新學習教師講授過而沒有理解掌握的相關章節內容和視頻，可以隨時下載老師上傳最新相關教學資料。

大數據實驗室的創建和使用能夠一方面減輕教師授課的教學壓力，另一方面能夠使教師從傳統的教學課堂中解脫出來形成一種“翻轉課堂”的形式。再一方面能夠培養學生主動“查缺補漏”的學習習慣，培養學生對知識技能鉆研的熱情。

（二）貼近真實崗位完成實驗

大數據專業是對其海量數據進行采集、篩選、清洗、統計和可視化分析，通過數據總結出內在規律，在人們生產、生活中給予科學、合理的指導意見和建議。因此，專業人才培養的瓶頸即如何讓學生從真實企業需求學習掌握專業技能。

大數據創新實驗室的建設和發展，能夠讓專業學生從真實的數據入手在真實的設備平臺中進行操作，直觀了解和學習相關大數據技術。正如以ETL數據清洗課程為例，在實際工作中，通過簡單的Excel表格能夠刪除、篩選、替換、更新一些數據，但面對海量數據（以G以上大小為單位）時往往傳統的軟件不能夠短時間處理并快速生成結果，往往顯得“捉襟見肘”。而在該大數據實驗室中，學生能夠通過大數據服務器系統，生成各自云主機并在其中對真實數以G大小的數據進行離線多次讀取和分析，如圖4所示。

學生通過云主機中的相關Kettle大數據軟件，能夠快速采集、收取數據，整個數據清洗的過程更加形象地展示給學生，也讓學生更加快捷地掌握專業知識。

整個實驗以企業真實的崗位需求為依據，進行模塊化的修改分解，能夠讓學生層層深入、由淺入深，以最真實的崗位需求引導學生掌握技能。

（三）擴展和提升學生競賽技能

高職院校不同于本科院校，本科院校在培養大數據方面人才時，注重數學、計算機、統計學等專業理論知識，培養的人才往往偏向理論的研究。而高職院校大數據方面人才偏向知識的使用，培養技能應用型人才。因此培養目標不同，社會崗位需求不同。筆者學校對大數據人才培養的層次，主要面向社會：（1）大數據運維開發崗位;（2）數據統計分析崗位;（3）大數據應用開發崗位三個方向。

因其高職學生數學方面基礎薄弱，對于數據統計分析崗位難度較大，可讓學生學習一些簡單的數據統計分析可視化軟件如SPASS、Tableau、Kettle等，簡單的數據統計分析應用即可。本科院校在數據開發崗位培養學生時側重算法研究、優化，其課程深度較高，高職院校培養大數據應用開發崗位人才側重軟件的使用，能夠熟練使用一種或幾種語言進行編程開發，能夠通過簡單的程序編寫達到對數據的相關處理即可，也是簡單應用層面的人才培養。

經過兩年專業的發展、教師經驗的總結、學生掌握知識的程度、社會崗位對該專業的人才需求等綜合方面考慮。大數據專業學生主要偏向大數據運維方向，即對大數據分布式服務器集群架構的架設、維護、檢測;為大數據分布式服務器系統Linux操作系統的運維;大數據集群服務器中出現的網絡問題及時解決;在大數據專業知識基礎上構建云計算服務器;對云設備進行維護和管理等。與計算機網絡專業相關度較大。

學生可面對不同感興趣的發展方向，有所側重和深入地學習，在校期間可以參加興趣小組，參加校級、省級、國家級相關的技能大賽，以此進一步提高專業技能，也給未來走向工作崗位增加資本。

本實驗室建設當時目的不僅承擔日常教學工作同時，也可作為學生創新應用、技能競賽等方面工作。實驗室大數據服務器上存儲海量的真實數據供學生進行實驗、測試、分析等使用，也同時購置有一整套云計算平臺系統設備，其云計算平臺系統使用OpenStack開源項目，可供學生學習、拓展技能使用。除日常教師教授大數據相關專業課程外，積極引導鼓勵學生參加技能競賽，如：全國“互聯網+”創新創業大賽、全國大數據應用創新大賽、全國高等職業院校大數據分析大賽、河南省大數據職業技能大賽、河南省云計算職業技能大賽、全國大學生大數據技能大賽等。該專業相關技能競賽均可組織學生在該創新實驗室進行備賽。

大數據創新實驗室不僅給了師生提供一個學習和拓展專業技能的場所，也增進了學生對知識的掌握程度，為未來學生步入社會打下扎實的專業基礎。

（四）提高教師科研能力

大數據創新實驗室先后購置大數據服務器、云計算服務器、路由器、交換機等設備，能夠方便教師授課、學生學習、拓展技能的同時，也能夠促進教師科研能力的提高。在實驗室中，教師可進行專業科研方面的創新。

平日繁重的教學工作任務占據教師大部分時間，教師對于一些鉆研的方向無暇顧及，或者由于學校硬件設備的原因，無法給科研工作提供有力保證。久而久之，教師就感覺“力不從心”，便會慢慢地放棄科研的熱情和激情。然而該大數據創新實驗室建設和發展及時為專業教師解決后顧之憂，讓專業教師充滿熱情和激情地投入到教研和科研當中，為專業的發展和進步注入新的動力。

四、總結

大數據實驗室的建設、發展和完善也能夠更加促進大數據專業的發展，也會為人才的培養提供更加有力的保障。

隨著大數據技術的發展和社會對大數據人才的需求，越來越多的高職院校抓住培養人才的先機開設大數據專業，專業的發展離不開硬件的保障，文章根據筆者自己學校大數據創新實驗室建設和兩年發展的結果加以總結和分析研究。有些觀點分析可能存在不當之處，希望在今后實驗室建設和發展中不斷總結，不斷提高。

參考文獻：

[1]謝宇.高職院校“大數據創新實驗室”建設與規劃[J].無線互聯科技，2016，（06）：81-83.

[2]楊海迎，宋凱，李冬.高職院校大數據技術與應用專業人才培養策略[J].科技資訊，2019，17（15）：249-250.

[3]張大鵬.高職院校大數據專業人才培養方案研究[J].福建電腦，2018，34（09）：160+169.