大数据技术专业复合型人才培养模式

胡春月（吉林职业技术学院）

“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”这是马云卸任演讲中的一句话，这深深体现现代科技发展之迅速。自2013年以来，大数据呈雨后春笋、星火燎原的态势发展起来，不仅仅为社会创造巨大的经济及社会效益，同时也为人民生活提供便利、为更多学子的就业提供广阔的途径。因此，为了进一步提升大数据专业、及与大数据相结合的其他专业的教学质量与水平、更是为社会培养更多专业对口的技能型人才，本着“与时俱进、投资未来”的教学理念，结合大数据实训中心的建设与研究，综合探究并分析复合型人才培养模式。

■ 大数据行业现状分析

我国大数据行业现如今发展的热火朝天，作为互联网时代新型的产业，大数据行业其实是互联网和计算机结合的产物，互联网实现了数据的网络化，计算机实现数据的数字化，两者结合赋予大数据生命力。大数据技术的到来，精炼的说是各行各业产生的大量数据经过特殊的计算所得到的结果。准确的说是PC端、移动端、物联网在生产生活中所产生的大量数据，经过大数据技术的挖掘、可视化和数据计算得出一个更为贴合、更为准确的结论。大数据技术开启人类社会利用数据价值的另一个时期[1]。大数据行业具有优质的开端，拥有广泛的发展空间，但是由于大数据行业的发展太过迅速，导致很多问题也一涌而出：（1）数据资源开放共享程度低。海量数据不仅多又杂，各行业产生的数据共享程度低，应用度不高，无法准确有效挖掘具有价值的数据。（2）技术创新与支撑能力不强。数据分析与数据挖掘、分布式计算框架、大数据可视化技术等方向与国外还尚有差距，影响力不够。（3）大数据应用水平不高。目前，大数据仍处于生长期，虽在我们生活中时常可见，但应用度还不深入。仍然存在了解程度不到位，应用范围不广等现象。（4）大数据安全体系不健全。数据的开放标准、网络隐私权等相关信息安全有待进一步加强。还没建立一定的信息安全和数据开放标准的兼顾体系。（5）人才缺乏，师资队伍不健全。由于大数据是新兴产业，专业的技能型人才紧缺，应采用外引内培的方式加快建设一支强有力的师资队伍。

■ 大数据专业建设所面临的困境

人才培养模式处于基础阶段我国大数据行业由于发展迅速，有许多人才都是从相关行业转型的，因此从事大数据工作的人员思维和认知不足；现阶段各个行业都与大数据相结合，希望能够分析出每一位用户的喜好和习惯。因此短时间内大数据行业的人才缺口较大，人才培养速度无法满足行业的需求度。大数据技术是17年开始创办的专业，人才培养模式还有待提升；针对高职院校，理论学习能力较弱，学生的动手能力较强，但目前大数据专业的人才培养模式还停留在纸上谈兵的状态[2]。

■ 打造专业的大数据人才培养模式

关于“产、学、研、用”四位一体的大数据技术人才培养模式高校建设的重点之一就是强化实验实训、实习环境和平台建设。鼓励吸引行业企业参与，建设“产、学、研、用”四位一体的实验、实训、实习设施，推动技术技能型人才培养和应用技术革新。为实现大数据的快速发展，更为紧要的是加快建设大数据技术技能型人才，引入专业的实训设备，完善大数据实训课程，让学生接触到真实的大数据项目，从而拥有丰厚的知识储备和精湛的技术。因此健全“产、学、研、用”协同创新机制，与相关企业合作，构建以大数据技术和平台管理为基础，建设大数据实训中心与实训平台，组建创新战略联盟，进而不断增强人才的职业技能和社会竞争力，为社会提供精确的大数据技术技能型人才[3]。

（一）不断完善人才培养体系

大数据人才培养体系应以就业为导向，以行业为依托，瞄准市场需求，实施“校企合作，工学结合”的办学模式，采取“项目导向、任务驱动，理实一体”的教学方法。实现专业设置与产业需求对接、课程体系与职业标准对接、教学过程与生产过程对接、毕业证书与“1+X”证书对接、职业教育与终身学习对接、高职教育与本科教育衔接，充分体现高职教育办学特色。基于大数据实训中心的教学资源，对计算机相关专业，及与大数据技术相结合的其他学科（例如大数据与会计专业），进行人才培养体系的改进与完善。就人才培养体系确定相应的课程内容、实验实训课程和考核办法，落实关于在院校实施学历证书试点工作。建成“1+X证书”为主要培养方向的课程体系，根据用人单位要求设置相应标准，从而完善课程体系。

（二）紧密提升校企合作

实行校企合作、工学结合形式是在企业实训和课堂学习的有机连接，按照市场和企业对大数据技术专业及与大数据技术相结合的其他学科人才的需要。依照“工学结合”的人才培养模式，对大数据行业实行调研和论证。通过多年的办学实践和不断探索，对大数据技术专业人才培养模式基本思路的认识更加清晰。总的来说应该一半以上的时间在接受企业模式培训，专业技能的要求和实训内容均能满足企业需求，学生毕业时同时取得毕业证书和职业资格证书。全程以企业培训模式进行教学，聘用从事企业技术培训人员担任教师，保持教学内容与企业技术的同步，设置满足知识吸收和企业实际特征的课程，学校人才培养阶段要掌握企业内部培训所需技术及资料内容。尽可能缩短实习中岗前学习时间，提高就业学生的岗位竞争力，提升生产效率。

（三）基于大数据实训中心的专业建设

为了提高大数据技术专业的教学质量，提供实战环境，提高师生的创新能力，促进大数据及相关专业的发展，深入研究实训中心的建设以及基于实训中心的专业设置问题。大数据实训中心的建设共分硬件建设及实验平台建设两大部分。其中实训中心硬件环境共分为三个模块，是计算中心、学习中心、展示中心。计算中心是整个实验室建设的核心硬件平台，包含计算、管理、GPU三大服务器、交换机以及机柜等硬件设备。一方面是学生和教师的大数据实训平台，另一方面充分为实验室的成果提供存储空间；学习中心选取PC机，组建实训中心网络，支持学生学习真实的实训项目；展示中心作为各种大数据项目以及图像可视化的集中显示终端。实训中心的平台建设分为实训管理端及云管理端。教学实训平台集教学、实训、科研为一体，涵盖教学和项目两大部分的建设；云管理端以Docker为基础，通过对硬件设施进行虚拟化处理，形成虚拟层面的资源池系统。

大数据实训中心的建设需要满足大数据专业及相关专业的实验活动，以满足就业方向、实验课程项目，岗前就业能力培养为导向，建设大数据技术实训中心。科学计划并实施，降低低层次的反复建设，提升实训中心的使用频度，最大限度的实现实验教学资源共享，突出学生职业能力培养。依托“仿真型”的实训基地环境，围绕着满足大数据技术专业教学、培训、技能鉴定、技术服务的需要，注重各专业的新发展方向和综合应用，提升实训设备的技术含量。基于大数据实训中心的建设下，不断明晰、不断改善大数据专业的建设标准，实现校内工学结合，推进实训体系的完善，更好地促进大数据专业实训中心高水平建设。

（四）加强建设师资队伍

加强师资队伍建设，可以通过以下两种方式的开展：（1）引进专业的大数据技能型人才，通过聘请大数据方向教师，提高教学团队的综合实力。（2）对专职教师采用“轻使用、重培养”的人才观念，将专任教师推送至大数据企业进行挂职学习，或聘请行业专家指导专业建设、科研教研项目。通过多次学习提高教学团队的整体水平，积极推进大数据高技能复合型人才队伍的建设。

（五）引入网络课堂教学改革

随着信息化教育教学越来越普遍，课堂的教学形式也丰富多样，网络教学也逐渐进入我们的生活中。网络课堂对于教师而言不仅有助于教师掌握企业前沿的技术技能，还能够学习先进的教育教学理念，同时帮助学生在课前课后随时随地的充裕自己的知识库。教师将课程以网课形式上传至网络平台，通过平台建立班级群、专业群，在课前发布预习，课后发布练习，从而有助于学生更充分的吸收课程内容。

■ 结束语

综上所述，基于大数据实训中心的建设，驱动复合型人才培养，并且采用校企合作的模式，紧跟大数据产业走向。进一步完善大数据技术专业的人才培养模式、课程体系。提升学生与教师的实践能力，提高大数据专业学生的实战能力，进而有针对性的建立更适应大数据技术专业的教学标准，提高人才就业对口率。运用“产、学、研、用”一体化的思维方式，满足专业人才对于理论教学和实践课程体系的更高需求，更加具有社会型特色人才培养。能够从企业的需求和专业发展来优化人才培养模式，使其真正的在产业、学校、及实际项目中相互配合，发挥优势，形成生产、学习、实践运用的系统运作模式。