基于大數據培訓課程的人才能力探析

向昕 南京農業大學

基于大數據培訓課程的人才能力探析

向昕 南京農業大學

大數據不僅是一個專有名詞，更是一個新興領域。基于大數據的研究課題和人才的培養方式的不斷拓展，國內首批大數據培訓的機構于2010年應運而生，迄今為止只經歷了7年的時間，目前國內大數據培訓仍處于發展的初級階段，大部分培訓課程設置不合理、不全面。因此，本文選取國內22所大數據線下培訓機構、國內重點院校與國外32所設置大數據研究的院校——iSchools院校進行大數據的課程設置的對比，主要涉及數據科學、信息管理、圖書情報等專業。本文的研究結果為當今培訓課程設置、新時代的大數據人才輸送提供理論基礎和指導依據。

大數據 數據培訓 iSchool課程 人才能力

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

iSchool是由19所美國LIS（圖書館學情報學）學院及LIS相關學院于2004年成立的機構，現發展為65所學院。本文以其中34所院校、國內28所培訓機構、4所高校為研究對象。

1.2 研究內容

本文的研究內容以圖書情報專業課程為核心，范圍涉及所有大數據領域相關的潛在課程。

1.3 研究方法

本文以網絡調查的為主要調查方式，以理論分析為研究方法，對比iSchool院校、國內圖書情報院校以及大數據培訓機構的設置課程。

2 大數據課程設置與特性分析

2.1 機構、學校課程數量及分析

經過調查，在這28所擁有大數據培訓課程的培訓機構中，萬和、學碼思、職坐標、麥斯教育、科多大數據與積云五所培訓沒有開設統籌全面的大數據課程，故實際參與調查的培訓機構有22所。在國內圖書情報學最為頂尖的四大高校中，以北大為首的圖書情報課程也是以注重理論、將理論與實際相結合的方式教授大數據課程。其中，各大院校對大數據的基礎知識有所涉獵。在四大高校中比較而言，武大在大數據課程設置中設計的課程較為合理。

2.2 培訓機構課程內容及分析

為了進一步了解培訓機構大數據課程的具體學習內容，筆者從大數據技術課程、大數據理論課程和項目實戰課程這三個方面，將所有在調查范圍內的所有課程進行分類并進行描述性統計分析。

為了更好的研究三者關系和對其重要性進行合理排序，筆者將22所大數據培訓機構調查所得的理論課程、技術課程、實踐課程課程數賦權值比較。總體觀察而言，排名前十的培訓機構整體權重差距不大，可見大部分培訓機構培訓課程規劃水平相差不多。

2.3 組織對比分析

筆者通過對比三大組織，即國內高校大數據培訓課程、現國內培訓機構培訓課程和iSchool大數據培訓課程具體有關于數據課程理論、技術、實踐三者占比，來較為清晰的揭示國內培訓課程存在的不足情況。

國內四大圖情頂尖高校中，南京大學與北京大學更注重理論知識的教授。武漢大學更注重技術方面的指導。而在實踐方面，南京大學做的最佳。但大多高校并不重視在校實踐這一環節，而更多的是理論技術課程的引領與指導。

2.4 培訓機構課程對比分析

大數據培訓課程共統計搜索到的所有家培訓機構共353個課程，詞頻最多的為Hadoop分布式系統基礎架構，其次是語言類Java、計算引擎Spark，數據庫MySQL，這四者占總數最多，也是數據科學時代人才需要擁有的基本能力。

培訓課程有關語言類課程數目所占數量最多，如最為熱門的Java語言、R語言、Python等，其次是網頁制作課程，包括HTML、JavaScript等等，分布式架構占第三，如Hadoop、ZooKeeper等。

3 大數據培訓課程特點

3.1 內容實戰性

培訓機構大數據課程將理論運用于實踐，在實踐中檢驗真理。通過諸如此類的項目實戰，學生可以更好的掌握所學知識，將學到的知識靈活的運用于實際。國內高校對實踐課程安排較少，會阻礙一部分同學將來進入社會進一步實戰演練，所以今后中國高校應該重視這一點與培訓機構的差距，加以改進。

3.2 基礎知識欠缺

不像國內和國外的高校大數據課程教學，培訓機構將大部分時間用于大數據技術內容學習，忽略了理論方面的講解，理解起來可能稍加困難，這是培訓機構急需改進的地方。

3.3 大數據技術課程較少

大數據培訓課程種類較多，所需要做出的鋪墊課程也較多，但是培訓機構將大部分精力用于學習語言、網站等方面的課程，忽視了數據分析本質，偏頗現象較為嚴重，這也是急需改進的一方面。

4 結語

縱觀大數據培訓機構課程，我們可以得出他們注重技術課程知識指導，實踐課程指引，而忽視理論知識教學。恰恰相反的是，國內圖書情報學大數據領域注重理論知識指導，忽視大數據核心技術知識教學，最為忽視的是大數據實踐課程。要與iSchool所學習的是，他很好的均衡了理論學習、技術學習和實踐學習三個方面，達到了良好的統一，這是培訓機構和國內大數據教學所要改進的方面。

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