大數據背景下數據分析實踐教學模式研究

【摘 要】隨著信息技術與應用統計學理論的深入發展，數據分析能力已成為現代應用統計學專業人才應當具備的基本技能之一。大規模、高速性和多樣性的海量數據對人類數據分析能力提出了全新的挑戰，對數據分析實踐教學模式提出了新的要求。本文在分析了傳統的數據分析實踐教學模式的弊端和不足的基礎上，提出了數據分析實踐教學模式改革措施，使得應用統計人才培養在大數據時代抓住先機，提高就業的競爭力。

【關鍵詞】大數據；數據分析；教學模式改革

【中圖分類號】G712 【文獻標識碼】A

【文章編號】2095-3089（2019）05-0025-01

引言

最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產要素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率和消費者盈余浪潮的到來。”

大數據是指不限量的數據，是基于現代信息技術與方法記錄的全體數據，其基本特征是盡可能地包含數據，它與樣本容量無關，只與信息來源的數量和存儲量有關[1]。隨著計算機技術的發展，帶來了數據的爆發式增長，數據量已經從TB（1TB=1024GB）級別躍升到PB（1PB=1024TB）、EB（1EB=1024PB）乃至ZB（1ZB=1024EB）級別。海量的數據以分布式方式進行存儲，特別是文本、音頻、圖片、視頻等非結構化數據的廣泛存在，導致傳統的統計方法和統計分析工具已無法滿足大數據分析的需要，對人類處理與分析數據的能力提出了新的要求。在此背景下本文結合大數據時代對數據分析人才的要求及傳統數據分析實踐教學模式存在的問題進行闡述，進而探討將大數據分析技術和統計分析技術相結合的實踐教學模式，以培養學生的大數據分析能力，提高學生就業的能力。

一、大數據時代對數據分析人才的技能要求

大數據在數據形態、存儲形式、處理技術有等方面，都與傳統數據有明顯區別，對人類處理與分析數據的能力提出了新的要求，大而復雜的數據使得傳統的數據處理及統計分析工具已不能適應大數據時代的挑戰，也對應用統計專業人才能力培養提出了新的要求。

大數據背景下的數據分析人才需求是復合型人才，能夠對數據、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控，分析和挖掘數據價值。根據《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，數據分析人才最為稀缺，其中最為欠缺的數據人才主要有兩種：數據處理人才和數據分析人才。

數據處理人才主要負責數據處理的全過程，即數據的獲取、存儲、清洗、加工、建模和傳輸等。數據分析人才主要負責對大數據進行價值挖掘，包括對數據統計結果的甄別與分析，對數據分析結果的評估與展示，對用戶數據的需求的判斷與反饋。

二、傳統數據分析實踐教學模式存在的問題

傳統的數據分析實踐教學一般采取的方式是教師講解、演示，然后學生跟著練習，這種教學方式存在的不足主要體現以下兩個方面：一是如果有的同學當堂沒有掌握就很少有辦法去重新學習掌握；二是學生練習的操作案例不夠與時俱進，導致學生學習知識、操作技能的積極性不高。

傳統的教學模式通常局限于課堂上，教師的講解演示常常會受到時間的限制，導致理論無法講解深入透徹，學生對理論理解不透徹，則導致理論與實踐相脫節。

傳統的教學模式中，課堂教學案例來源于行業的真實數據資源少，特別是適合分析的大數據，同時校內外相關實習、實踐、實訓資源少，導致學生在解決實際問題上的能力欠佳。

三、數據分析實踐教學模式改革與實踐

針對傳統數據分析實踐教學模式存在的弊端和不足，本研究在調整和改革現有人才培養方案的基礎上，探索能夠滿足現有數據分析需求的人才培養模式，使得數據分析人才的培養在大數據時代抓住先機，從而提升就業的競爭力。為了實現這個目標，具體措施如下：

首先，對現有大數據分析理論進行梳理，厘清新數據分析方法與傳統數據分析理論之間的區別與聯系，培養學生的數據分析思維。在教學團隊的努力下，現已具備機器學習案例錄屏53個，供學生學習。

其次，從應用角度設置應用統計專業課程體系與內容，培養學生數據分析能力。通過統計案例分析實驗課程和短學期數據可視化課程，培養學生搜集數據、整理數據、分析數據、呈現數據的基本能力，并將這些能力應用于解決實際工作的具體問題。同時，在團隊教師的努力下，成立了Kaggle小組，指導學生主動參與Kaggle里面的競賽項目，進一步提升學生數據分析的能力。

最后，將大數據分析人才培養目標與行業應用相結合，培養復合型應用人才。通過校友資源，將實際應用中的數據做成案例，通過案例分析，增長學生解決實際問題的能力。同時，我們依托產學研合作的多家實習基地，開展數據分析實習、實踐，增強學生數據分析的應用能力，同時反饋我們的實踐教學。

通過教師的講授和視頻學習相結合的方式學習理論，進而理論指導實踐，實踐中進一步夯實基礎，切實踐行陶行知先生提出的“教學做合一”。借助產學研實習基地，以現實應用中的實際問題為主要任務，開展實踐教學，以實踐為中心，通過實際的實踐學習理論、鞏固理論，在實踐中傳授理論方法，增強學生解決實際問題的能力及理論的應用能力，提升我校的數據分析實踐教學水平，進而提高我校人才的培養質量，提升就業競爭力。

參考文獻

[1]李金昌.大數據與統計新思維[J].統計研究，2014（1）：10-17.

[2]劉春杰.大數據時代統計學教育面對挑戰的應對[J].凱里學院學報，2015（3）：29-32.

[3]崔璐云.基于大數據時代背景對統計學教育的幾點思考[D].首都經貿大學碩士學位論文，2014.

[4]陳火弟，劉光萍，羅泉龍.高校課程群建設與課程組構建的研究與實踐——兼論東華理工大學數信學院課程群建設與課程組構建實施方案[J].東華理工大學學報：社會科學版，2008（1）：67-72.

作者簡介：吳佳（1989.02-），女，上海立信會計金融學院，漢族，江西樟樹，碩士研究生，助教，研究方向：機器學習。