高职大数据技术与应用专业“512模式”人才培养方案研究与实践

宋剑杰

摘   要：大数据分析越来越被企业重视，使得大数据人才的培养越来越重要。文章分析了大数据对专业人才的需求以及目前高职高端技术技能人才的培养状况，提出了高职大数据技术与应用专业人才培养方案。

关键词：高职院校;大数据技术与应用专业;人才培养方案

随着大数据、移动互联网、物联网等多技术的融合发展，大数据已深度融入人们生活。各国都将大数据应用能力上升为国家发展战略，如2016年5月美国《联邦大数据研究与开发计划》、2014年欧盟的“数据驱动经济”战略等。2016年《“十三五”规划纲要》中将大数据提升到国家战略高度，2017年12月8日中共中央总书记习近平提出“实施国家大数据战略，加快建设数字中国”。各高职院校如何设计“大数据技术与应用”专业人才方案，并准确定位人才培养目标，培养出国家和社会、行业需要的人才，是摆在各高职院校的首要问题。

1    高职院校大数据专业现状分析

有关统计显示，截至2018年9月，我国已有280所高职院校开设大数据技术与应用专业或专业方向。当前该专业建设存在不少问题。

（1）人才培养方案和课程体系与企业需求不适应。大数据相关专业涉及软件、网络、数学等多个学科，不少高职院校的专业是在原来计算机应用、计算机软件等专业的基础上改造而成的，尚未形成完善的、适用企业需求的人才培养方案和课程体系。

（2）教师队伍建设滞后。大数据专业复合性很强，加之没有现成的师资，大部分教师是其他专业转岗教师，专业知识的全面掌握和专业发展的全局把控还存在缺陷。

（3）实训条件配备。多数学校的实验室仅提供基本实训条件，而大数据项目实施需要的硬件资源、实训资源库等达不到 “理实一体化”要求。

（4）学生對大数据专业的认知度不高。在调研中发现，学生报考大数据专业的主要原因是媒体宣传的概念，对大数据相关专业的准入标准、学习要求、预期目标并不明确。

2    高职大数据技术与应用“512模式”人才培养方案

通过市场调研与岗位分析，确定大数据技术相应的岗位有大数据系统研发工程师、大数据分析工程师、大数据应用开发工程师等。结合学校办学实际和生源水平，湖南科技职业学院大数据技术与应用专业主要面向大数据应用开发工程师岗位进行人才培养。

根据调研，大数据应用开发工程师岗位需要的职业能力包括需求分析、系统搭建、数据获取、数据存储、数据处理、数据分析、应用开发、应用测试、应用部署、系统维护等。为了适应社会与时代对人才培养的需求，实行“512模式”的培养方案，即：5个学期校内学习，1个学期顶岗实习，2条技术发展路线。校内学习确定了本专业的课程体系，包括公共基础课程、专业群平台课程、专业核心课程和专业选修课。顶岗实习是大数据技术与应用专业的一门综合实训性课程，学生进入到企业，培养职业素质，加强专业技能。2条技术发展路线分别是离线数据处理和实时数据处理[1]。

课堂有项目式教学，期末有专门的实训周。除第一学期外，其他各学期均有实训环节安排，锻炼学生的动手实践能力。项目式教学以学生为主体，让学生在学习过程中提高各项能力。

3    大数据技术与专业人才培养方案的设计

3.1  人才培养目标设计

湖南科技职业学院大数据技术与应用人才培养目标为：培养思想政治坚定、德技并修、全面发展，适应互联网行业的大数据应用开发工作岗位需要，具有较强的外语应用能力和创新能力、较高综合素质与良好职业素养，了解大数据技术应用框架与其生态系统，掌握大数据采集、清洗、存储、建模、分析等基本技能和大数据应用开发的基本理论、技术和方法，面向电信、零售、银行、金融、政府等领域的高素质劳动者和技术技能人才[2]。

3.2  课程体系设计

3.2.1  职业能力分析

大数据技术与应用专业课程体系要结合大数据技术职业岗位能力与技术需要，以核心岗位能力培养为中心，以真实的工作任务为依据，设置培养职业能力的学习领域课程。对应的职业能力如下。

（1）素质结构：具有正确的世界观、人生观、价值观;践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感、国家认同感、中华民族自豪感;崇尚宪法、遵守法律、遵规守纪;具有社会责任感和参与意识。具有良好的职业道德和职业素养。崇德向善、诚实守信、爱岗敬业，具有精益求精的工匠精神;尊重劳动、热爱劳动，具有较强的实践能力;具有质量意识、绿色环保意识、安全意识、信息素养、创新精神;具有职业生涯规划意识;具有互联网法律法规的意识;具有维护数据安全和保护数据隐私的意识;具有软件开发流程中的代码规范意识、文档撰写规范意识[3]。

（2）知识结构：基础文化知识包括具有扎实的数理知识、英语听说写、普通话、文书写作、法律等基础文化知识。专业基础知识包括掌握程序设计语言、关系型数据库原理、Linux操作系统原理、数据结构和算法、软件开发流程等专业基础知识。专业知识包括掌握大数据生态系统、分布式计算和分布式存储原理、大数据系统的搭建方法、Map Reduce编程、NoSQL数据库以及数据采集、存储、清洗、建模、分析、挖掘等知识。

（3）能力结构：通用能力目标包括具有良好的职业道德和敬业精神;具有信息检索与分析能力;具有分析问题与解决问题的能力;具有快速学习、持续自我学习的能力;具有良好的团队协作精神;具有项目管理的工程实践能力等。专业技术技能目标包括掌握软件开发流程和方法，具备扎实的编程能力;掌握数据库原理和SQL语言，具备数据库设计、查询编写和优化能力;熟悉Linux开发环境，熟练掌握Shell命令和脚本编程;至少熟练掌握Java，Python，Scala等其中一种编程语言;掌握分布式计算、分布式数据存储等基本原理;掌握Hadoop和Spark大数据平台架构原理，能够搭建和维护大数据处理平台;掌握大数据开发工作流程，具备对大数据进行采集、清洗、存储、建模、分析的能力;掌握离线批处理、实时流式处理、大数据挖掘分析等技术，具备大数据应用开发能力，能根据企业场景开发基于大数据技术的应用程序及解决方案[4]。

3.2.2  课程体系设计思路

以基于Hadoop的离线数据处理和基于Spark的实时数据处理这两条线设置课程体系，将大数据应用开发工程师工作岗位所需要的技术贯穿于5个学期的课程中。

课程设置以学生实际动手能力培养为主导，以理论课程作技术支撑，以项目式教学为驱动，实现专业理论课、技术课与专业实践课一体化。

专业理论课主要讲解大数据的概念、作用、挑战和各种技术概念，让学生具备扎实的大数据技术理论基础，以便于技术课程和实践课程的学习。专业技术课程讲解用于大数据应用开发过程中的各种系统和工具，培养学生使用各类大数据技术实现大数据应用平台的搭建、开发。专业实践课通过让学生参与完成具体的大数据应用平台项目开发的整个过程，学习自主地进行知识的建构，发现和掌握相关知识，培养综合实践能力，让学生完成经验的积累以适应就业需要。

3.2.3  课程设置体系

通过岗位职业能力需求分析，根据课程体系设计思路，确定本专业的课程体系为：综合素质平台课程主要是公共基础课;专业群平台课程主要是专业认知实习、程序设计基础（Java）、数据库应用（MySQL）、信息检索沟通与演讲;专业核心课程主要包括Linux操作系统、Java高级开发、分布式处理系统Hadoop，Java开发项目实训、数据结构（Java）、分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数据可视化、Python基础编程、基于Hadoop的离线大数据处理项目实训、大数据处理Spark、Python高級应用、实时数据处理Storm、专业英语、基于Spark的实时大数据处理项目开发实训、高级大数据应用开发、数据挖掘、专业综合实训、顶岗实习、毕业设计;专业选修课主要是机器学习、Web开发、软件工程、IT项目管理。

3.2.4  各类课程学时分配

综合素质平台课程、专业群平台课、专业核心课、专业选修课分别占总学时的28%，7%，60%，6%。

4    结语

高职大数据技术与及应用开设时间不长，需要不断学习、探索与实践，各地大数据技术与应用专业人才培养方案的设计者要深入当地大数据技术应用一线企事业单位，深入调查研究，不断改进与完善，设计出具有本校特色的人才培养方案。

[参考文献]

[1]王崇刚.高职院校大数据技术与应用专业人才培养方案课程体系模块化设计的探索[J].广东蚕业，2017（12）：91.

[2]傅伟，涂刚.高职院校大数据专业人才培养模式的构建[J].职教通讯，2017（32）：13-15.

[3]李冶.大数据背景下的高职计算机网络技术专业人才培养改革研究[J].河北旅游职业学院学报，2017（4）：110-112.

[4]CABRERA F R.Outcomes-based education（OBE）：Its effect to the mathematics performance，mathematics skills and attitudes towards mathematics of the BSCS students[J].Advanced Science Letters，2017（2）：1081-1084.

Research and practice on “512 Model” talent training scheme of big data technology

and application specialty in higher vocational education

Song Jianjie

（Hunan Vocational College of Science and Technology， Changsha 410004， China）

Abstract：Big data analysis has been paid more and more attention by enterprises， which makes the training of big data talents more and more important. This paper analyzes the demand of big data for professionals and the current situation of high-end technical and skilled personnel training in higher vocational colleges and the training scheme of big data technology and application professionals in higher vocational colleges is put forward.

Key words：higher vocational college; big data technology and application specialty; talent training program