中职大数据专业建设探究

丁亚楠

摘 要：本文主要从明确中职大数据专业人才培养的目标、构建产教融合的大数据专业课程体系以及制定以能力为导向的大数据专业人才培养方案三大方面进行了深入探究，以期为中职大数据专业建设提供参考。

关键词：中职    大数据专业    课程体系

大数据与“互联网+”联系紧密，要加强中职大数据专业建设，积极顺应市场发展需要，切实加快人才培养步伐，完善相应的课程体系至关重要。

一、明确以市场需求为主的大数据专业人才培养目标

中职要建设好大数据专业，首先，要认清当前产业的具体需求。大数据是伴随信息技术快速发展而出现的一种新型信息资产，数据量相对而言更大、形式也更加多样，对此必须使用全新的数据处理模式，以便为后续相关部门的决策以及相应流程的优化和顺利推进提供保障。运用大数据技术的主要目的并不是单纯地确保数据的海量性，更多的还是通过对相对复杂数据的处理，实现大数据的高效应用。也可以说，大数据产业盈利的关键点是在数据的加工处理方面，只有加工处理技术的完善才能确保大数据技术的“增值”。通过上述分析可知，实现“新的处理模式”，做好数据的相关加工处理操作，是大数据产业发展的需求，也是对大数据人才培养提出的要求。

其次，进一步明确相关技术的范围。通过深入分析，笔者发现，大数据技术涉及的范围非常广，单从大数据处理的流程方面来看，可分为以下五个阶段：基础阶段，主要包含底层支撑、数据库工具以及编程语言中的众多内容;大数据存储阶段;大数据架构设计阶段; 大数据实时计算阶段;大数据商业实践阶段，在现实世界中开展大数据处理，以此解决实际问题。

最后，还要确定人才培养的目标。笔者通过调研发现，当前相关产业对大数据技术的需求呈现明显的多样化趋势。从产业人才结构看，大数据专业的应用型人才有技师和工程师之分，技师的主要工作职责是解决现实应用中的实际问题，可以通过自身的能力查找大数据应用过程中出现的问题;而工程师的主要工作职责是根据大数据技术的实际应用情况进行“开源”，据此编制出与行业应用相契合的系统。

二、构建产教融合的大数据专业课程体系

在构建大数据专业课程体系时，首先需要做的就是对当地大数据产业发展对应用型人才的要求进行全面分析，把握地方大数据技术的发展特点，充分了解人才培养的规格，严格按照工业和信息化部关于信息技术服务从业人员的能力要求以及教育部的大数据专业建设意见，开展相应的教学工作，促进产教更好融合，真正实现协同育人的目标。

众所周知，大数据技术的应用领域非常广泛，相关行业研究人员指出，大数据技术已经在各个领域中发挥作用，尤其是在工业以及金融领域得到了非常广泛的应用。不同行业在应用大数据技术时存在共性需求，如大数据平台的建设、企业报表和相关数据的可视化、人工智能算法等。大数据专业建设团队也将大数据人才的能力具体划分为大数据工具的设计与开发、大数据集成以及画像的分析、数据可视化以及深度学习算法等。根据对大数据人才相关能力的要求，可将大数据专业课程具体划分为Python、Hadoop、大数据实践、深度学习、大型数据库技术、大数据可视化等。在具体实践上，需要重视数据挖掘以及机器知识的学习，要在综合考虑学生实际学习路径的基础上进行相关实践课程的设置。在此过程中，需要将数据挖掘、数据分析、机器学习以及数据展示等相关知识串联在一起，清楚了解Python数据库的具体使用情况，不同领域的大数据实训课程还要综合考虑产业发展的特点，利用现实情境开展大数据实训教学工作，这样做可以在很大程度上保证大数据专业的教学质量，从而真正培养出高素质的大数据应用型人才。

三、制定以能力为导向的大数据专业人才培养方案

在制定大数据专业人才培养方案时，必须对社会以及用人单位对人才的能力需求进行全面调查，以确保大数据专业的人才培养与市场以及企业的实际需求高度契合。而且，在相应的人才培养方案中，要注意课程开发的科学性与实用性。课程不仅应包含数学、编程等基礎性知识内容，还要重视新技术的开发以及集中实践环节，根据需要开发单独的课程，这样做可以在很大程度上避免出现由于后续发展中市场和相应知识体系的变化给大数据人才培养带来的不适应问题，促进大数据人才培养工作的有序开展。

大数据专业是在信息学科的基础上发展而来的，因此，中职要在全面分析地方大数据技术发展现状的基础上，对信息学科现有的人工智能、统计学以及相关的数据处理知识进行进一步扩充。在具体实践中要以构建数字化专业为目标，构建一套既包含理论课程又有实践教学环节的人才培养方案。在方案的具体实施过程中，一年级和二年级的教学工作要以信息学科为基础，确保按照专业认证以及计算机类教学标准，对大数据专业的学生开展教学，让学生对信息学科有一个较为全面的认识，也为后续的系统开发、数据管理等大数据教学提供坚实的计算机基础。高年级的教学内容应该以Python为主，在此基础上进行Python应用以及相关大数据可视化的教学，开设数据挖掘、大数据可视化、深度学习算法、专业数据分析等课程，在培养学生专业能力的同时，促进其创新和科学思维能力的不断提升，真正培养出一批高素质的大数据应用型人才。

四、小结

今后，中职必须加强校企合作，在大数据专业建设过程中综合考虑市场的发展需求，不断完善人才培养目标，制定科学的人才培养方案，促进产教融合，构建专业课程体系，确保大数据专业建设的完善性和合理性，为大数据应用型人才的培养奠定坚实的基础。

参考文献：

[1]姜宝华.新时期数据科学与大数据技术专业建设探索[J].计算机产品与流通，2020（7）.

[2]王芳，周湘贞，刘敏娟.应用型高校大数据专业建设探索与实践[J].电脑知识与技术，2020，16（7）.

（作者单位：镇江技师学院）