高职大数据技术与应用专业人才培养的探究

孙重巧

摘要：针对当前大数据人才缺口数量大的特点，教育部在2016年先后新增了“数据科学与大数据技术”本科专业和“大数据技术与应用”专科专业，很多高职院校抓住时机，开设了高职院校“大数据技术与应用”专业，作为一个新兴专业，国家在人才培养目标上并没有给一个具体标准，探究高职大数据技术与应用专业人才培养意义重大。

关键词：大数据技术与应用专业;行业需求;校企合作;人才培养

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）10-0135-02

1高职大数据技术与应用专业人才培养现状

越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。在“大数据”发展的大趋势之下，掌握“大数据”的专业人才将会成为企业青睐的业务角色，“大数据”的就业人员薪酬不断增长，人才缺口较大。大数据技术与应用专业是响应社会需求和高职发展而开设的新兴专业，目前高职在人才培养规格上并没有统一标准。许多高职学校都在不断改革和创新人才培养方案，依照行业企业标准来开设相关课程。

2高职大数据技术与应用专业建设中存在的问题

2.1如何精准把握大数据就业岗位的需求

大数据是新兴行业，高职院校教师大多没有在大数据行业的从业经验，没有大数据技术知识的储备，站的高度不够，眼界不够开阔，对大数据技术的未来走势以及岗位需求不能够很好地进行把握，在制定人才培养策略的时候如何能够根据地方经济、高职学生学情、学校自身情况精准把握大数据就业岗位需求有一定的难度。

2.2高职学生学情

他们多数中学阶段的学习方法不当，学习成绩及各方面表现处于中下游，高考成绩不理想，思想深处有一种挫败感和自卑感;没有养成良好的生活习惯和学习习惯，自由散漫，自主学习的能力和毅力都不够强。学生的动手能力比较强，不习惯过多的理论学习，更倾向于实践动手操作，学生在高职学习期间的学习情况与就业情况与人才培养方案的设定有很大关系，大数据技术与应用作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，就业面比较比较广，如何选择适合高职学生的人才培养策略非常重要。

2.3可借鉴经验不足

2018年是大数据技术与应用高职专业获批的第三年，目前还没有这个专业的毕业生，同时研究此领域的专业人士较少，大数据人才培养体系不完整，绝大多数高职院校都没有成熟的大数据人才培养方案，而且可以借鉴的经验很少。

2.4高职大数据技术与应用专业师资力量

高职院校的师资力量整体水平还比较薄弱。高职院校的教师在大数据专业项目方面的实践经历还够，年龄较大一点的教师接受新知识新技术较慢，通过采用传统的教学方法、教学手段，不能很好地挖掘学生的思维，另外，新进的教师由于是应届毕业生，他们缺少大数据教学实践经历，还不能很好的了解大数据工作岗位中的细节问题，经常是把知识点讲授完即完成工作任务，学生对这些知识点只能片面的了解，无法系统有效的整合。

2.5高职大数据技术与应用实训室

目前已成功申报了大数据的高职院校都正在建或是刚准备建大数据实验实训室，需要配置较高要求的软硬件资源、高质量的数据和适用于大数据场景的平台，然而多数高校缺少企业项目实战案例和可以用于研究的商业数据，使得学生难以做到学以致用。如果人才培养的设计未与社会需求进行同步，将导致培养的学生在毕业时很难适应企业需求，无法达到企业项目对专业技能的要求。制定符合需求的高质量人才培养方案更显得至关重要。

3与社会需求相符合的高职大数据技术与应用人才培养探究

3.1制定人才培养目标

应立足地方经济发展，服务地方经济，能够满足地方企业对大数据初级中级人才的需求，依据国家标准、岗位需求以及高职学生学情制定人才培养目标。目前大数据就业岗位主要有以下4个方面：一是数据开发工程师：负责数据采集、数据清洗、大数据整体的计算平台开发与应用等工作;二是数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告;三是数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析;四是科学研究方向为在高校、科研单位、企业研究院等科研机构研究新算法效率改进设计数据相关系统及未来应用。前三个方面更适合高职院校学生的学习与就业，荆州职业技术学院以此制定了大数据技术与应用专业培养目标：本专业培养拥护党的基本路线，德、智、体、美等全面发展，重点面向大数据分析、大数据开发、大数据可视化、大数据运维工程师、数据采集、网络爬虫等工作岗位，掌握运用大数据技术与应用专业必备知识，具备大数据采集、存储、清洗、分析、开发及系统维护的专业能力和技能，具有良好的职业素质和创新创业精神，服务区域经济发展的（发展型或创新性或复合型）高素质技术技能人才。并确定了人才培养的三维目标（知识目标、能力目标、素质目标）。高职院校应加强与企业的沟通，每年对人才培养规格进行修订，对企业及大数据应用技术项目进行充分的论证，充分了解企业在大数据方面的人才需求、项目需要，通过調研来完善人才培养目标。

3.2完善师资队伍，提高整体水平

高职院校大数据专业师资水平暂时还跟不上行业发展需要，在提高教资队伍整体水平方面可采用以下策略：一是引进人才，以荆州职业技术学院为例今年引进了3名大数据技术应用和人工智能方向的老师;二校企合作，引人具有工程能力经验丰富的企业工程师到校任教;三是自我提升，积极参加国家级（省绷教师培训计划项目和行业培训项目、适当安排教师到相应的企业参与实际项目，拓展提高教师大数据行业领域专业知识，鼓励年轻教师深入企业一线进行顶岗实践，制订相应的大数据专业科研成果的奖励。

3.3深化校企合作，共同开发课程体系

校企合作共同开发一套适合于高职院校大数据技术应用专业学习，具有鲜明职业教育特色，以真实企业项目案例、项目驱动、案例教学为特点的新型课程体系。确保课程开发与岗位变化的适应，实现工作过程与教学过程的结合，保证教学内容与工作岗位的“无缝对接”。借助国家资源库平台的有利条件，建立适合高职学生自主学习课程网站，对电子教案，电子课件，习题库，实训实习项目，建立新的考核、教学效果评价和认证体系等教学资源。研究高职实训课程的教学模式、教学方法、教学手段。确保适应学生认知规律，提高学生对口就业率。

3.4普及大数据行业知识，激发学生学习兴趣

开展形式多样的大数据应用技术专业相关理论知识讲座，促进学生对大数据知识体系的了解。通过校企第二课堂让学生接触大数据行业发展新动态和新趋势，激发学生对专业学习的兴趣，转换学习态度，真正让学生从被动学习转化为主动学习，提高教学效率。提高学生项目实践效果和能力。通过课程小项目、毕业设计大项目的实践来提高学生对于大数据技术应用开发与运用能力，将专业课程的考核采用基于工作过程或项目化等形式进行考核，制订一套完整的大数据技术应用全流程考查指标和体系，全面验证学生所学知识和技能，为今后就业打下坚实的基础。

3.5校企合作，共同建设大数据实训室

根据企业大數据应用的要求来配备相应的软硬件设备，保证实验设备的运行和更换周期。同时，在实验室安排专业的实验管理员，包括系统与软件管理、设备管理、卫生管理等，营造干净、清爽的学生实验实训室。搭建或是引入企业高质量的数据和适用于大数据场景的平台，让大数据方向的学生走进实训室，真正与大数据“同台共舞”，在实战中学习，在实战中成长，而不再只是纸上谈兵。

3.6以赛促教

积极参加全国职业院校技能“大数据技术与应用”竞赛和行业大数据技术方向赛项，这些比赛基本覆盖了大数据行业典型工作流程岗位，竞赛内容体现了大数据技术专业知识与专业技能点以及核心能力，可根据大数据竞赛赛项开设相关课程，从而缩小人才培养与行业需求的差距。

4结束语

随着大数据时代的来临，大数据行业的不断发展，高职院校大数据技术与应用专业将面临很多机遇，同时也将面临很多挑战，只有不断创新人才培养方案才能适应行业对人才的需求，同时也要提高师资水平、设备更新配套，改进课程教学方法与手段，提高教师教学能力及整体综合素质，尽快掌握大数据专业的新技术、新工具及新方法，紧跟时代发展，才能更好地为社会培养更多优质的大数据技术应用人才。