首页 > 论文范文 > 社会科学论文 > 社会学论文 > 人才学论文 > 大数据产业高质量发展中蓄力人才培养的助推作用

大数据产业高质量发展中蓄力人才培养的助推作用

2021-05-31 407 上传者：管理员

摘要：“数据”飞速发展，不断刷新着人们对它的认识，内涵与外延的扩张速度都让人叹为观止。为支撑产业的高速发展，弥补大量的人才缺口，全国各省市增设大数据相关专业院校数量持续高速增长。

关键词：
专业人才
人才培养
信息技术
大数据产
高质量发展
加入收藏

信息技术以前所未有的态势缔造出一个世界，这个世界和我们生活的现实世界不同，却处处彰显出它的强大生命力，“虚拟世界”、“网络世界”就是对这个世界的称呼。

“数据”飞速发展，不断刷新着人们对它的认识，内涵与外延的扩张速度都让人叹为观止。2017年1月，工信部编制印发《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，提出要培育10家国际领先的大数据核心龙头企业和500家大数据应用及服务企业；形成比较完善的大数据产业链，并初步形成大数据产业体系；建设10-15个大数据综合试验区，创建一批大数据产业集聚区，形成若干大数据新型工业化产业示范基地。产业发展，人才先行。

为支撑产业的高速发展，弥补大量的人才缺口，2016年初，教育部发布的数据中首次增设了“数据科学与大数据技术专业”，并批准了北京大学、对外经济贸易大学及中南大学的新增专业申请。

2016年9月，教育部正式批准“高职——大数据技术与应用专业”成为《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录2016年增补专业》。

自此，全国各省市增设该专业院校数量持续高速增长。据统计，迄今为止，全国共有1355所高职院校成功申报了大数据技术与应用专业。

在大数据相关学科越来越被认可的同时，专业建设、专业课程设置成为了重中之重。

一、大数据专业培养目标

人才结构层次决定了培养目标，培养目标制约专业课程的设置。

目前，我国大数据产业存在东西部区域发展差异，同时，产业的定位、走向也对专业人才的培养产生了直接或间接的影响。因此，各高校在制定大数据专业培养目标时，不能笼统的要求“大而全”，更不能一味的强调“尖端”，应该从现有的条件出发，瞄准市场发展，做长远规划。

1. 专业培养定位

甘肃财贸职业学院2016年2月经甘肃省教育厅批准设立，坐落于兰州新区职教园区。

职教园区的建设与发展定位于推动甘肃省职业教育发展、服务兰州新区、服务全省乃至全国经济发展。学院以此作为自己的发展目标，立足兰州新区，面向全省乃至全国。

兰州新区是国务院2012年8月批复设立的全国第五个、西北第一个国家级新区，被赋予“西北地区重要的经济增长极、国家重要的产业基地、向西开放的重要战略平台和承接产业转移示范区”的战略使命，总面积1744平方公里。

2017年开始，兰州市部署实施新型智慧城市建设，着力推进兰州新区数字化转型发展。

兰州新区大数据（云数据）产业园作为“一带一路”云服务的重要节点，成为了兰州新区数字化转型的强劲推手，其定位包括政府信息云服务支撑中心、大数据处理中心、智慧城市云服务集控管理中心、云计算资源汇集中心、大数据处理交易中心等。截至目前，园区已引进落地移动、电信、国网云数据中心，华为、中科曙光等大数据和信息化产业项目39个，总投资366亿元。

其中，一期已完成电子政务外网项目、统一物联网管理平台项目、政务服务联动审批项目、智慧城市运营中心一期项目、智慧医疗项目等9个子项目建设并上线运行，初步完成云、网、平台的搭建与融合。

目前，兰州新区大数据产业园已获得国家工信部批准的增值电信业务经营许可证，并完成数据中心机房国标A类及CQC等级认证，将面向全国开展机架租赁、机架服务器托管、容灾备份、大数据分析、超算、云计算等业务。

面对这样的发展机遇，学院紧跟市场发展变化，致力于为兰州新区乃至甘肃省大数据产业的发展培养适应市场要求的人才，成立了大数据专业教研组。在认真分析市场需求和学院已有条件的基础上，于2019年申报经教育部批准设立大数据技术与应用专业，并于2019年秋季开始招生，目前在校生2019级45名、2020级42名。

2. 人才结构层次

据悉，近年来，我国大数据相关专业连续几年增速都名列前茅，迅速形成了中职、高职、本科、研究生的人才培养层次，构建起了人才金字塔模型。

相对于教育的快速发展，市场的增长更快。为了更及时的应对市场的变化，对大数据专业高职学生进行了分析，将大数据专业高职学生定位于初级数据人才层次，并可向中级人才层次发展与转化。面向的岗位包括大数据运维、大数据清洗、大数据采集、大数据分析、大数据可视化、大数据应用开发等。

二、应市场需求设置课程

1. 课程设置要求

大数据相关专业对接的企业基本上划分为两类，第一类是与大数据技术、大数据处理相关的企业，第二类是需要进行数据化发展的企业。

从人才结构层次和专业培养定位出发，明确学生培养目标，构建课程体系框架，以满足市场的需求。

2. 专业课程设置

在专业课程设置的过程中，需要综合考虑：第一，学习时间，高职学制3年，最后一年是专业实习，在校有效学习时间为2年，在时间上完全区别于本科院校，专业实习直接对标企业，体现出时间紧、要求高的特点；第二，确定具体的课程，每门课程有相应学分要求、课时安排、教学计划安排；第三，各个课程之间的递进衔接关系需要慎重考虑，对于一门新兴的专业，这个问题是最容易被忽略的，往往在实践教学中有比较深的感触。

第一，专业基础课。高职大数据专业属于计算机大类，计算机、大数据的课程都是该专业的基础内容，通过专业基础课掌握计算机基础、网络基础、大数据基础知识，为后续专业核心课程的学习奠定基础。基础课程包括C语言程序设计、大数据技术概论、计算机网络技术、数据库原理与应用。每门课都是4个学分，共计16学分，学习课时为288课时，具体课程时间设置安排在第一学年的两个学期。

对于该专业的学生，在选择专业时，并不是所有的学生都对于本专业未来的发展有较为清晰的认识。通过对两届学生进行调研发现，只有15.46%的同学认为大数据有广阔的发展前景，并能够说出一些大数据的应用，很大一部分学生都处于比较茫然的状态，甚至有些人对专业完全不了解。因此，在专业基础课的学习中让学生知道本专业“是什么”很重要，让学生初步了解大数据在电子商务、金融、行为等方面的应用，从理论层面帮助学生形成大数据初期思维，认识大数据，了解大数据，从而构建起整个专业发展的基石。

第二，专业核心课。专业核心课程一共有8门，分别是：JAVA程序设计、Linux操作系统、Python数据分析基础、数据存储、Spark大数据处理、Hadoop平台部署与运维、数据仓库与数据挖掘技术、数据可视化设计与开发。每门课4个学分，总计32学分，576学习课时，分别安排在第二、三、四学期开设。

这部分课程涵盖面广，而且持续时间也比较长，各课程之间内容的递进衔接关系就显得尤为重要，在教学实践中应充分收集相关信息，及时总结反馈，以便做出调整。

这8门课程完整构建大数据专业人才培养的层次，包含了两个部分：

首先，计算机类课程。Java程序设计和Linux操作系统是大数据的重要课程，课程确定后，教材的选择确定了课程的难度等级，根据培养目标与任务，选择侧重于实践操作的教材，便于学生上手学习。

其次，大数据技术类课程。学习当下应用范围最广的Hadoop平台部署与运维，数据基本存储技术，重点是数据中心在云计算及大数据环境下存储新技术出现的背景、新技术架构、原理及实现等。学生通过学习掌握相关技术，并能够根据要求进行数据清洗、采集、分析等操作处理，能够实现对大数据平台运维的基本操作。这类课程教材的选择需要注意时间，注意紧跟市场变化。

第三，专业实训课。高职大数据专业的学生培养定位即是行业初级人才，在实际的岗位工作中，最先接触到的就是实践操作，这部分技能的掌握需要通过专业实训课进行培养。

专业实训课包括：计算机组装实训、Java综合设计实训、大数据挖掘实训、大数据综合实训，共计12学分、216课时。

实训课需要基本理论课完成或者同步进行，课程设置的时间安排在第二、三、四学期。计算机组装实训、Java综合设计实训利用计算机专业已有的实训设备进行练习操作，涉及到硬件和软件，锻炼学生的动手能力。

大数据类的实训课程，对数据要求比较高，一般应该多配备几套数据模型进行模拟演练。大数据综合项目的实战，参考如下：手机终端流量警戒分析、用户上网大数据日志分析、微博消息大数据分析案例、某种产品各城市销售数据分析案例、电商大数据分析案例、垃圾短信分类机器学习案例、用户个性化推荐系统案例、Spark实时机器学习案例。实战项目根据教学需求进行选择，即便是对于同一套数据，也可以采用从不同角度进行分析的实训方式，在这个过程中，对于实训老师的要求也是比较高，要着重锻炼学生发现问题、解决问题的能力。

第四，专业拓展课。专业拓展课是选修课，共开设4门，学生可以选修其中2门课程，大数据营销、大数据系统测试、云计算基础架构与应用、大数据文档编写。每门课2个学分，总计4学分、72课时，安排在第三、第四学期开设。

大数据技术的发展和应用正展现一种普遍的趋势--打破行业限制，不仅仅是信息技术企业、互联网企业在大数据领域布局与发展，实践中大数据的应用更体现在企业的数字化转型与应用。

专业拓展课结合市场需求，及时进行调整与改进，能够契合市场发展需要，同时为学生的实践应用提供思路。在此过程中需要的不仅仅是大数据专业的人才，更需要具有跨界思维的人才，在各个领域应用大数据技术进行创新，专业拓展课是培养这部分能力的重要途径。

大数据专业是交叉类学科，不仅体现在学科门类的多样性，还体现在技术应用的广泛性。基于此，专业拓展课还有一个发展方向，即面向其他专业学生，跨专业选修专业拓展课。形成不同专业学生的混合编队，选取跨界应用案例，实现不同专业学生在相互配合实训的过程中产生专业思维的碰撞。在这样的学习过程中成长十分迅速，不同的学生基于自己的专业理念与思维模式，容易实现跨界思维的培养，也为学生就业实习拓宽了选择面。

三、小结

高职大数据技术与应用专业课程建设主要包括专业基础课、专业核心课、专业实训课、专业拓展课这四个方面，是大数据专业建设的重要组成部分。课程设置具有稳定性，但这个稳定性也是相对的，尤其是对于增长变化快的专业，不能一成不变，应该是一个逐步探索、螺旋上升的过程，要逐年对于课程设置进行修订，使人才培养能够尽可能跟得上行业的飞速发展。

文章来源：白继芳.蓄力人才培养助推大数据产业高质量发展[J].中国外资,2021(07):60-62.