高职大数据技术与应用专业的课程建设研究与实践

黄源

（重庆航天职业技术学院，重庆 400021）

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能，在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安全保护、人才培养等方面做了前瞻性布局。

一、大数据技术人员培养目标认识

目前我国高职院校开设的大数据技术与应用专业主要从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。目前，长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师方面的工程师，以及需要通过数据来进行判断决策的管理者，通过一定的培训或自学，均可成为大数据工程技术人员。

通过对用人单位问卷调查分析，高职大专大数据应用开发专业人才就业主要岗位依次大数据开发、大数据实施运维、大数据售前售后、数据标注清洗。其中企业需求排名依次是：60%的企业选择大数据实施运维、61%的企业选择大数据售前售后，52%的企业选择数据标注清洗。从调查结果可以反映出企业用人单位对于大数据相关基层岗位倾向会选择高职类毕业生。

通过对大数据技术人才市场需求分析，发现最缺乏的大数据人才有以下几种：

一是大数据开发人才：掌握Hadoop大数据架构，熟悉Java/Python等大数据开发语言，对数据存储、数据调度、数据分析能够熟练进行操作。

二是大数据实施运维：大数据部署通常在多个中心节点部署多台服务设备，这对服务器容灾扩容、定时备份及日常维护需要投入大量的资源。

三是大数据售前售后：需要对大数据产业有较清晰的认知，能够针对客户需求向客户介绍和推荐相关大数据类软件产品，并为客户进行简单的问题解答。

四是数据标注和清洗：数据标注和数据清洗在大数据技术行业中位于相对前端的工作，主要是对挖掘的数据进行归类和去重，对脏数据进行标注，过滤无效数据，这块的需求较多。

因此，高职院校应当依据企业实际的人才需要来进行专业人才的培养，并设置对应的课程体系来实施。

二、大数据技术与应用专业课程体系建设思路

对大数据专业面向的岗位及职业能力进行深入地分析，得到表1，并对典型工作任务及其工作过程分析，得到表2。

表1 大数据专业面向的岗位及职业岗位能力

表2 大数据技术专业典型工作任务及其工作过程

表1（续）

表1（续）

从表1和表2中构建专业所需的知识与能力。

（一）专业所需知识

掌握够用的网络、程序设计、数据库、操作系统、信息（网络）安全、数据采集与清、大数据架构部署与实施、数据可视化等专业知识[4]。

（二）专业所需能力。

1.专业能力

具备计算机应用的基本能力；

具备计算机网络应用的基本能力；

具备部署Hadoop生态系统并实现分布式数据库的操作能力；

具备软件开发能力；

掌握大数据技术与应用关键技术、主要技术标准；

具备信息采集、处理和融合、通讯传输及大数据技术与应用的能力；

具备大数据平台架构及搭建、应用开发、海量数据分析及可视化的能力，掌握大数据技术与应用基本知识和基本技能，了解大数据技术与应用科技发展动态。

2.方法能力

自主学习能力；

职业规划能力；

获取新知识与信息搜集能力；

决策能力；

创新创业能力。

3.社会能力[5]

具有良好的思想品德、法制观念和职业道德，具有吃苦耐劳精神；

具有爱岗敬业、诚实守信、务实勤奋、谦虚好学的品质；

具有健康的体魄和健全的人格，形成良好的行为习惯；

具备人际交往、协调人际关系的能力和团队协作精神；

有较强的表达沟通能力、组织实施能力；

具备基本的生产组织、技术管理能力，具有集体意识和社会责任心。

最终得到完整的课程设置如图1所示。

图1 课程设置地图

三、结论

当前，大数据已成为继物联网、云计算之后的信息技术产业中最受关注的热点领域之一。本文对高职大数据技术与应用专业的人才培养模式及课程体系的设置做了介绍。并通过加强学校与行业企业的合作，进行广泛深入的市场调研，了解行业企业具体的岗位需求及岗位技能要求，立足学生毕业后的岗位胜任力进行知识、素质和能力分解，建成基于大数据相关岗位群工作过程的项目化课程体系[6]。