面向大數據分析的信息管理實踐教學體系構建

崔燕

【摘要】大數據分析的結果能夠輔助公司進行決策，以提高企業在市場中的競爭力，企業對大數據分析人才的需求影響信息管理教學體系的構建。通過梳理國內知名公司百度、騰訊和阿里巴巴對于大數據職位的能力要求，分析大數據人才的共同知識架構，在此基礎上分階段開設不同的課程內容實施教學活動，以培養面向大數據分析的人才。

【關鍵詞】大數據分析 信息管理 教學體系

【中圖分類號】G647 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2017）18-0021-03

一、前言

大數據時代信息技術飛速發展的過程中產生了大量的數據，對于企業的數據進行分析能夠有效輔助其進行決策，引起大數據分析對于企業的發展有著關鍵作用。企業對于大數據分析人才的需求影響學校對于人才的培養方案，引領學校在進行信息管理人才培養的過程中教學體系的建構。

二、大數據時代背景

1998年，工學、管理學等門類中的管理信息系統、科技信息、經濟信息管理、信息學、林業信息管理等專業進行了資源整合，合并成為信息管理與信息系統專業。[1]信息技術環境經歷了從最初了PC互聯網到移動互聯網，如今進入了大數據時代，信息技術在不斷發展的同時，對于信息管理人才的需求也提出了新的挑戰，要求信息管理專業重新構建教學體系，以培養適應大數據時代要求的人才。

三、大數據專業崗位對于人才能力要求

1.百度（Baidu）

百度對于大數據專業崗位人才主要有以下要求：有數據挖掘或機器學習經驗；熟悉各類模型分析與回歸算法，熟悉各類變量篩選與降維算法；熟悉SAS/R/SQL等建模和數據分析軟件；熟悉C++/Java/Python等程序設計語言；了解Hadoop/Hive大數據平臺；熟悉MySQL關系數據庫；具有物聯網行業、金融行業用戶評分建模經驗。

2.騰訊（Tencent）

騰訊對于大數據專業崗位人才主要有以下要求：具備Linux/Unix系統開發經驗，熟悉shell編程；熟悉TCP /IP協議的相關知識，精通網絡變成編程；精通C/C++和面向對象技術，熟悉數據庫開發；具備大型分布式系統的開發和維護經驗；具備較強的邏輯思維能力和對新技術的敏感性。

3.阿里巴巴（Alibaba）

阿里巴巴對于大數據專業崗位人才主要有以下要求：深入理解Linux系統，運維體系結構，精于容量規劃、架構設計和性能優化；精通一門以上的腳本語言（Shell/Perl/Python等），熟悉Java/C/C++等開發語言的一種以上；具備故障排查能力、技術敏感度和風險識別能力；熟悉Hadoop/Hbase/Hive/Storm/Spark/Tez等原理，并且具備管理、配置和運維能力；熟悉分布式系統設計，有大規模系統設計和工程實現經驗。

通過對于中國互聯網行業領先公司對于大數據人才需求的能力分析可以發現，大數據人才需要具備以下四種能力：具備基本的編程能力，熟練運用C/C ++/Java等開發語言，精通Python/Shell/Perl等腳本語言；具備數據庫設計、開發能力，精通MySOL/SQL Server；具備數學基本素養，熟練使用SPSS數據分析軟件和面向統計分析的編程語言R語言；熟練掌握Hadoop/Hive/Strom/Spark大規模并行處理技術。[2]

四、面向大數據分析的教學體系構建

通過對于國內大數據人才需求分析，面向大數據分析的信息管理實踐教學體系建構需要包括八個階段，每個階段主要課程內容如圖1所示。

1.第一階段：Java語言基礎

Java語言基礎課程開設在大一上學期，此時計算機基礎作為公共課程，其中Execl數據處理和統計分析能夠幫助學生掌握初步的數據分析能力，而Java能夠程序設計能夠培養學生的高級數據分析能力，具體課程內容如圖2所示。

2.第二階段：HTML、CSS與JavaScript

在大一下學習課程中開設HTML、CSS與JavaScript能夠有效幫助學生掌握網頁布局和數據分析處理能力，具體課程內容如圖3所示。

3.第三階段：JavaWeb和數據庫

在大二上學期開設JavaWeb和數據庫相關課程，與此同時，學校開設SPSS數據處理課程，能夠有效提高學生對于數據庫的構建和維護能力，具體課程內容如圖4所示。

4.第四階段：Linux基礎

在大二下學期開設Linux基礎課程，提高學生對于操作系統以及虛擬機、防火墻等軟件管理能力，具體課程內容如圖5所示。

5.第五階段：Hadoop生態體系

在大三上學期開設Hadoop生態體系課程，Hadoop的高吞吐和海量數據處理能力能夠方便人們進行海量數據處理，具體課程內容如圖6所示。

6.第六階段：Spark生態體系

在大三下學期開設Spark生態體系課程，Spark是大數據分布式編程框架，是用來實現快速的集群計算平臺，具體課程內容如圖7、圖8所示。

7.第七階段：Storm實時開發

在大四的上學期開設Storm實時開發課程，Storm是分布式、免費開源、高容錯的實時計算系統，能夠有效彌補Hadoop批處理過程中延遲大、響應緩慢的缺點，[3]具體課程內容如圖9所示。

7.第八階段：項目案例

在大四下學期開設項目案例課程，如模擬雙11購物平臺、前端工程化與模塊化應用項目能夠有效引導學生學以致用，利用所學大數據基礎知識進行大數據分析應用。

五、結語

在構建面向大數據分析的信息管理實踐教學體系過程中，需要根據企業對于人才的實際能力需求確定教學內容，通過對教學內容知識結構體系進行分析分階段對學生進行能力培養。

參考文獻：

[1]尹學松，蔣融融，張吉先，齊幼菊，厲毅.面向大數據遠程開放實驗平臺構建研究[J].中國遠程教育，2016，（11）：28-34.

[2]余肖生，鄭悅林，余梅.面向大數據分析的信息管理實踐教學體系構建[J].中國管理信息化，2016，（21）：219-222.

[3]郭立群，母東升，張海，盧海濤.面向大數據時代的數據融合系統之空間數據挖掘、分析和改進[J].測繪與空間地理信息，2013，（09）：15-19.