“數據科學應用技術”專輯探究

摘 要：隨著時代的發展，大數據是現今社會實現產業革命的一個重要手段。不過在相關人才培養方面，也存在明顯的短缺現象，由于該專業在知識結構方面存在 一定的獨特性，所以針對人才培養務必要具備多元化的策略與方案，例如掌握互聯網技術、了解云計算知識等，這些都是非常重要的。筆者針對該技術的實踐應用展開了知識層面、教育層面的分析，希望能夠對未來的大數據技術發展明確方向。

關鍵詞：數據科學 大數據 互聯網 研究 應用技術

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082（2018）07-0-01

由于互聯網、云計算、大數據等新技術的快速發展，當前社會已經跨入了大數據時代。通過麥肯錫的分析能夠預計，在2018年的時候，國際上則會出現約20萬之多的“大數據”崗位。在國內，通過預計能夠發展，在未來的3-5年左右，來自多媒體、政府部門、事業單位等數據專業人才的市場需求則會超過上百萬之多，不過現今人才培養存在一定的滯后性。所以，拓展學生的知識面、增強專業知識等是一件非常重要的工作。

一、大數據時代本科人才需求

由于國際經濟低迷現況的影響，國際經濟新動能也逐漸形成，其具備的亮點是指：以互聯網化、數字化等為基礎的第四次產業革命的出現，大數據自然屬于一個不可規避的發展方向，其具有戰略意義，進一步促進全球科技、產業、管理等領域的創新與變革。現今，一系列智能終端與移動互聯網的不斷出現，大數據也具有暴增趨勢，導致其采集、輸送、存儲等出現明顯的變革。其實，對于這方面的專業人才來說，一定要具備數據收集與整理技能，可以按照實際要求借助于相應的軟硬件系統來進行搜集大量數據，然后對其進行存儲與處置；另外，也需要具備專業研究力，可以對大數據的篩選、轉化、載入等進行建模研究，對決策提供最科學的依據；當然，也一定要具備團隊合作能力，存在極強的責任意識。所以，在進行人才培養的過程中，不但要強調技術能力的培養、團隊精神的培養，同時也需要促進數據分析、處理能力的提升。

二、大數據崗位知識結構

在大數據教育領域中，計算機學科是一個基礎技術，能夠對該領域的教育事業發展明確方向。通過篩選，與本科計算機學科相關的專業知識，都適合大數據專業崗位，具體包括三大方面，即：數據應用師與數據工程師、數據分析師與數據架構師、數據科學家與數據規劃師。

對于數據采集、儲存、計算來說，這是大數據技術能夠得到全面應用的三大環節，并且，也屬于該學科的重點研究對象。所以，數據科學能夠包含數據的所有生命周期，具體是指數據的采集、分析運營與可視化，其在不同的行業與領域得到廣泛運用，例如農業、教育、醫療、金融、旅游、交通等。不管是工業界或是學術界，越來越多的研究學家慢慢地將目光轉移到數據科學技術的研發與應用方面，對此，也相繼進行了深入性、廣泛性地研究，并且獲得了不菲地成效，但是，依舊存在一些極難解決的問題。

三、大數據方向人才培養目標

對于大數據方向的研究對象來說，則是以大量數據為主，該學科具備的特點是：基礎知識牢固、實踐能力強、學科交叉性強等。所以，在該技術的教育層面，務必要重視基礎理論知識的學習與實踐能力的培養，學生唯有通過課題教育、實踐活動方可真正地熟練掌握相關知識。所以，對于其人才培養目標來說，是指：培養一批具備較強專業能力、科學素質、人文素養、創新觀念，且擁有熟練的基礎理論知識與較強的實踐能力，能夠參與大數據系統開發工作、進行相關技術的實踐應用等方面的專業型、高端型人才。

四、知識體系

利用對大數據崗位需求、知識框架的研究，及本科人才培養方向的確定，筆者整理出組建大數據知識框架的知識領域與知識單位。

1.知識領域圖譜

利用研究與整理大數據人才的技能、素質、知識三方面所獲得的結果，且參照該專業的人才培養目標，筆者編撰了適合本科大數據人才培養的知識領域圖譜，其主要是指：知識領域的交叉關聯性，且對所有知識領域進行細化，得到大量的知識單元。

2.教育知識體系

該體系包括三大內容，即：知識領域、知識單元與知識點。

（1）最上層即為知識領域，其是指某一特殊的學科子領域，適用于組織、分類、闡述大數據知識體系的頂層結構。所有知識領域是通過前綴BD-+這一領域的英文縮寫詞進行表達，例如BD-CM P是指“計算基礎”。

（2）在最上層之下包括一些小的知識單元，能夠折射出不同知識領域的發展方向，通過知識領域的縮寫+小寫英文字母后綴進行表達。比如，CM P.pf是指知識領域BD-CM P之“程序設計基礎”知識單元。

（3）知識點屬于該系統的最低層，表示知識單元內唯一的主題模塊。

筆者確定不同知識單元的核心學時數，其體現出這一知識單元所需要的最低授課學時。對于大數據方向來說，其包括基本知識領域、應用知識領域、基礎知識單元、知識系統應用領域的數量分別是：9、1、45、11個。

3.課程體系

其是指對知識領域的連貫與包含的教學系統，且利用不同的知識點的導入與后續關系進行相統一，再加上以學識設計與知識點的銜接，貫徹了知識單元，從而獲得知識領域教學過程。圖2給出大數據知識課程圖譜。

4.實踐能力培養體系

對于系統化的工程實踐體系設計來說，是能夠進一步增強專業人才的技能，并且增強其職業道德觀念，完善其行為規范體系。在大數據領域內，畢業生一定要具備熟練的基礎能力，同時擁有該專業所需要的專業技能。也就是說，重點需要通過下述幾點進行人才培養：工具的具體應用、工程分析與設計知識、過程管理和控制技能、面向不同領域的實踐能力。其形式是指：課程實驗、綜合課程規劃、工程實訓、專業實踐、畢業設計等。并且，在培養專業素質、職業道德的過程中，也需要與實踐教學活動相結合，從而增強教學質量。

五、結語

在大數據產業領域中，其發展必然能夠促進高校教育的全面發展，同時也對高校計算機學科的人才培養提出了更嚴格的要求。若要適應新時代的發展需求，高校一定要對相關人才的培養進行全面改革與創新。現今，高校的計算機科學和技術專業教育一定要在教育目標、知識結構、培養策略等方面實施深入性地變革，方可培養成一批綜合能力強、專業素質高的高等專業人才。

參考文獻

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作者簡介：遲偌妍，（1997.3-），女，漢族，北京人，學歷：本科，研究方向：數據科學。