大數據技術與應用專業建設路徑研究

李博

摘要：隨著以大數據、云計算、物聯網為核心的新一代信息技術的快速發展和應用，數據體量呈現爆發式增長，加速了大數據時代的到來。該文通過梳理大數據政策動態，分析大數據產業需求，以該校大數據技術與應用專業在CDIO-OBE工程教育模式、“課、證、賽、崗、研、創”六位一體的創新人才培養體系、滿足國際數據科學認證標準的人才培養方案設計和DT、AT、PT、OT融合的立體化課程體系、垂直整合項目化教學體系、多學科融合發展共同體等六個方面的專業建設探索為例，為大數據技術與應用專業的建設提供發展思路和實踐支撐。

關鍵詞：大數據技術與應用;專業建設;人才培養

中圖分類號：TP311? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）35-0116-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 前言

隨著以大數據、云計算、物聯網為核心的新一代信息技術的快速發展和應用，數據體量呈現爆發式增長，加速了大數據時代的到來。汽車產業正加快向智能化和網聯化方向發展，汽車正在逐漸成為一個渠道，從交通工具轉變為大型移動智能終端、儲能單元和數字空間，汽車產業邊界日趨模糊，海量汽車大數據的分析與應用，為大數據專業人才的培養帶來了機遇和挑戰。

面對“中國制造2025”、東北老工業基地振興國家戰略，我校以中國特色高水平高職學校建設為學校帶來的新一輪發展機遇，學校形成服務汽車產業生態的“1賦能+2領航+3輔航”專業集群，實現人才培養供給側同產業發展的需求側全方位融合。大數據技術與應用專業肩負著賦能傳統專業升級的使命，通過同華為、阿里巴巴等信息技術領軍企業開展深度合作，推進信息化技術課程資源建設，結合模塊化課程建設項目，重點面向汽車先進制造、新能源汽車技術等領域，開發符合專業升級需求的前沿信息化技術課程模塊，通過專業課程模塊化組合的方式，推動傳統專業課程升級。

2 專業建設背景

2.1 政府發展規劃與政策動態

國家在“十三五”規劃綱要中指出，“把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動”。黨的十九大報告指出，“加快建設制造強國，加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。

《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》指出，“鼓勵企業探索數據采集、數據清洗、數據交換等商業模式，培育一批開展數據服務的新業態”。《信息產業發展指南》指出，“加快傳統行業改造提升，推動數據開放，加快大數據在經濟活動中的發展應用”。

《吉林省國民經濟和社會信息化發展“十三五”規劃》指出，“要發展和引進大數據技術及產品，形成面向各行業的大數據解決方案，提升大數據技術服務能力”。《長春市大數據應用與產業發展規劃（2016-2020年）》指出“通過大數據技術的應用，實現與制造業的深度融合，推動長春市在智能制造及工業4.0方面的跨越式發展”。

2.2 市場需求與產業發展

2.2.1 市場需求

據咨詢公司數聯尋英調研數據顯示，我國目前僅46萬人從事大數據領域，相比蓬勃發展的大數據產業，預計未來3到5年大數據產業將有150萬的人才缺口。中國商業聯合會數據分析專業委員會統計數據顯示，未來中國會有1400萬的基礎性數據分析人才缺口。截至2019年底，全國開設大數據技術與應用專業的高校有458所，其中吉林省11所，國內的高校數據人才培養起步較晚，無法滿足日益增長的市場需求。

2.2.2 產業發展

（1）全國大數據產業發展現狀

據《2018-2023年中國大數據產業市場前景及投資機會研究報告》顯示，我國的大數據產業年均復合增長率達29%，到2020年底，大數據產業將達到1萬億元的規模。全國大數據發展已形成了以8個國家大數據綜合試驗區為引領，多區域聚集發展、第一梯隊領先優勢明顯的格局。

（2）東北地區大數據產業發展水平

東北地區作為中國重要的工業基地，隨著《中共中央國務院關于全面振興東北地區等老工業基地的若干意見》《關于深入推進實施新一輪東北振興戰略加快推動東北地區經濟企穩向好若干重要舉措的意見》等戰略的推進與實施，大數據產業將成為推動東北地區經濟發展的強勁動力。伴隨長春市大數據先進裝備制造、大數據等6大新興千億級產業布局，長春市大數據產業已初顯雛形，形成以華為、浪潮、啟明信息等骨干企業為龍頭的大數據企業集群。

3 專業建設目標

3.1 建設總目標

大數據技術與應用專業在習近平新時代中國特色社會主義思想指導下，堅持以立德樹人為本，以深化產教融合為主線，以特色高水平專業群建設為重點，按照“新技術、新產業、新業態”的新需求，賦能學校“一鏈五群”的建設，服務東北老工業基地振興發展，推動中國汽車產業轉型升級，努力建成省內一流、全國領先的特色專業。

3.2 建設具體目標

建立基于CDIO-OBE工程教育模式的“新工科”大數據人才培養模式;建立“課、證、賽、崗、研、創”六位一體的創新人才培養體系;打造DT數據技術、AT分析技術、PT平臺技術、OT運營技術融合的立體化課程體系;建成一支科研水平高、專業實踐能力強、教學效果好、雙師素質過硬的應用型教學團隊;構建功能完善、內容豐富、交互性強、緊跟時代前沿的線上專業教學資源庫;積極開展“1+X”證書制度試點工作，促進職業技能等級標準與教學標準相結合。

3.3 人才培養方向

大數據技術與應用專業通過DT數據技術、AT分析技術、PT平臺技術、OT運營技術4條主線，融合Python程序設計、Hadoop數據倉庫技術、數據挖掘技術、網絡爬蟲技術、數據可視化技術、Hadoop平臺部署與運維等核心課程，以學習產出（OBE）為導向，以“構思—設計—實施—運作”（CDIO）全過程為載體，面向汽車工業企業和互聯網公司，培養從事大數據挖掘與處理、大數據系統搭建與運維、海量數據庫管理、大數據可視化、大數據分析等相關崗位，把學生培養成為思想政治素質過硬，道德情操高尚，身心素質健全，并具有良好的適應企業或行業要求的職業理想、職業道德、人文素質、團隊合作精神、創新精神和創業能力的高素養職業人才。

4 專業建設路徑探索

4.1 探索基于CDIO-OBE工程教育模式的創新人才培養模式

利用基于5G技術平臺的車路協同實訓基地，以汽車智能自動駕駛系統開發項目為驅動，通過系統搭建、數據處理、算法開發、工程應用四個模塊，融合Python程序設計、網絡爬蟲技術、Hadoop數據倉庫技術、數據挖掘技術、數據可視化技術、Hadoop平臺部署與運維等核心課程，以學習產出（Outcomes-based Education）為導向，打造以“構思—設計—實施—運作”（CDIO）全過程為載體的大數據應用創新型人才培養模式。

4.2 探索“課、證、賽、崗、研、創”六位一體的創新人才培養體系

大數據技術與應用專業整合課程體系、證書考試、技能競賽、工學結合、課題研究和創新創業，以提高學生能力為目的進行教學活動，以提高職業素質為本位實現課證融通，以企業工作任務為引領開展崗位競賽，以參與行業競賽為契機提高學生綜合應用能力，建立“課、證、賽、崗、研、創”六位一體的創新人才培養體系，培養復合型大數據人才，通過“做中學——學中研——研中創”的創新創業模式，提高學生的創新創業意識和綜合能力，為學生提供專業技術，搭建創新創業平臺，提升學生的創業成功率。從而實現“五個對接”：專業方向與大數據行業發展相對接，學歷證書與職業證書相對接，課程標準與職業標準相對接，教學設計與業務流程相對接，專業能力與創新創業相對接。

4.3 探索滿足國際數據科學認證標準的人才培養方案設計

大數據技術與應用專業人才培養方案設計及課程體系的制定，對標國際數據科學認證標準，參考了IBM的大數據工程師認證、微軟的Azure數據科學家認證、Cloudera的CCP數據工程師和CCA數據分析師認證、華為的HCIA大數據工程師認證、阿里云ACP大數據工程師認證等國際領先的世界500強企業的數據科學認證標準，打造國際化課程體系，培養高起點、高標準、高質量的具有國際視野的大數據人才。

4.4 探索DT、AT、PT、OT融合的立體化課程體系

大數據技術與應用專業，圍繞5G時代智能制造和智能網聯，以工業大數據賦能數字經濟。與華為開展校企合作，優化課程設計，強化實踐，構建雙元化、多層次、多形式的校企合作人才培養模式，對標華為HCIA-BIG DATA大數據工程師認證體系，面向主要職業崗位和職業核心能設立四大模塊：大數據處理、大數據分析、大數據可視化、大數據運維與開發。打造DT數據技術、AT分析技術、PT平臺技術、OT運營技術4條主線，培養多學科交叉融合的大數據應用創新型人才。

4.5 探索垂直整合項目化教學體系

大數據技術與應用專業采用垂直整合項目化（VIP）教學體系，不同年級不同專業學生逐步整合在同一項目組中。以我校飛輪大數據項目為例，通過面向全學院選拔優秀人才，形成多學科交叉融合的項目團隊，通過大數據技術與專業應用相結合，以項目為驅動，協同完成大數據應用研究， 項目獲得了吉林省“互聯網+”創新創業大賽銅獎，長春市“學創杯”創新創業二等獎。通過項目的橫向整合，縱向發展，培養具有良好表達能力、領導能力、協作能力、創新能力的應用型人才。

4.6 探索多學科融合發展共同體

大數據技術與應用專業在教學和資料收集中積累了豐富的大數據應用案例和大數據挖掘技術，應用R語言、Python、谷歌kaggle平臺、Weka平臺、百度數據開放平臺、百度指數、阿里價格指數、騰訊移動分析、Blueview用戶畫像工具、Tableau數據可視化平臺、物流產業大數據平臺、萬物云物聯網大數據平臺等進行教學，以物流管理專業為引領，以工業工程技術專業和大數據技術與應用專業為基礎，以大數據挖掘和分析技術為前沿，多學科融合發展，專業群內資源共享、協同發展，為專業群的轉型升級賦能。

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