基于新工科教育的地方本科院校大數據專業人才培養方案研究與實踐

張韌志

摘要：隨著大數據技術的不斷發展及其在各行各業的廣泛應用，大數據正式上升為國家戰略， 然而，面對互聯網上大數據的處理急需大數據科學研究能力與素質創新人才，因此從事大數據處理與高性能計算的拔尖創新人才的培養已成為當前最緊迫的問題。面對當前的現狀和挑戰，介紹了基于新工科教育的地方本科院校大數據專業人才培養的必要性和迫切性。并結合黃淮學院的專業特色，從師資隊伍、實驗、實踐、科研條件等方面介紹了開設大數據專業的現有基礎。從培養目標、培養要求、培養模式、實踐性教學環節等角度入手，討論并探索了新工科教育的地方本科院校大數據專業人才培養方案。

關鍵詞：應用型院校大數據專業;大數據課程體系;校企聯合培養

中圖分類號： G642.0 ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）15-0131-03

1 大數據技術概述

隨著網絡環境的發展，云服務的普及，智能移動設備的普及，每個人都能感覺到世界正在迅速變化，大數據是未來信息革命的后續效應。這股浪潮正在重塑我們的生活方式、工作方式和思維方式。所謂大數據就是現有的一般技術難以管理的具有復雜結構的大數據的集合，大數據技術是指從巨量的結構化和非結構化的數據中，快速獲得最大價值信息的能力，人們通過對網絡中巨量的數據信息進行挖掘、管理、整合、分析處理并整理，從中挖掘新的知識，獲取更大的有創造價值的信息，進而帶來“大知識”“大科技”“大利潤”和“大發展”。高級專門人才，從事大數據處理與高性能計算的拔尖創新人才。因此，新的領域需要專業的人才，直接推動了高校大數據專業的發展。專業的人才需要大學設置專門的學科來培養，無限的挑戰和機遇更需要有膽識、有智慧、有擔當的有志之士、睿智青年勇攀高峰。

2 高校大數據專業設置

該專業依托基于數學、統計學、計算機以及其他具體實踐領域的交叉學科。主要培養能夠在商業、金融和經濟等領域從事大數據處理、分析及預測等工作的應用型復合型人才，需求前景廣闊。本課程體系根據學科發展需要，以提高研究生培養質量為宗旨，結合本專業導師隊伍、科研實力、研究方向、實驗條件等實際情況進行設置，其中公共課程按照國家相關規定設置;專業課以按二級學科設置為基礎，注重研究方法課程、跨學科課程，適當加大專業選修課所占比例。

2.1 培養目標

大數據專業是以信息技術、數學基礎和應用作為其研究的對象，將信息技術、計算機技術和數學交叉融合的工科類專業。專業要求學生打好數學基礎，接受較扎實的計算機基礎訓練，主要學習信息科學和計算科學的基本理論知識、方法，初步具備在大數據分析、高性能計算領域從事科學研究、解決實際問題及設計開發有關軟件的能力。培養具有良好的數學基礎和數學思維能力， 掌握信息與數據科學的基礎理論、方法與技能， 受到科學研究的訓練， 能解決信息技術和數據挖掘中的實際問題的高級專門人才，以及從事大數據處理與高性能計算的拔尖創新人才。本專業圍繞以培養面向大數據工程與信息技術行業的工程應用型人才為中心，突出“校企合作”的辦學特色，強化工程應用實踐，兼顧交叉學科專業基礎知識，注重培養創新意識和創新實踐能力，培養從事大數據項目設計開發、數據挖掘與分析、大數據綜合應用的創新型高級卓越復合人才。

2.2 專業課程設置

該專業依托基于數學、統計學、計算機以及其他具體實踐領域的交叉學科。主要培養能夠在商業、金融和經濟等領域從事大數據處理、分析及預測等工作的應用型復合型人才，需求前景廣闊。本課程體系根據學科發展需要，以提高研究生培養質量為宗旨，結合本專業導師隊伍、科研實力、研究方向、實驗條件等實際情況進行設置，其中公共課程按照國家相關規定設置;專業課以按二級學科設置為基礎，注重研究方法課程、跨學科課程，適當加大專業選修課所占比例。在教學過程中，不斷凝練專業特色和發展方向，本專業在數據科學與大數據研究的基礎上，通過數據分析與數據挖掘，逐步開展人工智能與數據推薦等領域的研究。

構建課程體系。設置科學與人文素養、專業知識與技能、工程實踐與創新三大類課程。推行漸進式教學，前兩年重視對學生大數據數理基礎、計算機技術基礎、大數據分析基礎、人文素養等方面的培養;后兩年著重于大數據技術實操能力的培養，并逐漸讓學生參與到工程實踐中。大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾算法、運行和學習分類算法、分布式 Hadoop 集群的搭建和基準測試、分布式Hbase 集群的搭建和基準測試、實現一個基于、Mapreduce 的并行算法、部署 Hive 并實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。核心課程：程序設計基礎、數據結構、數據庫原理與應用、概率論與數理統計、高等代數、應用統計學、面向對象程序設計、算法設計與分析、數據庫原理及應用、大數據分析應用平臺 Hadoop、大數據處理、數據可視化原理與方法、數據挖掘等以及相應的項目與實訓、實踐的課程，培養具有較強的知識更新、技術跟蹤與創新能力。大數據專業人才培養課程體系結構如圖1所示。

2.3 培養方案

遵循工程教育理念。以學生為中心，建立明確的數據科學專業人才培養目標及畢業要求，在此基礎下完善課程體系和師資隊伍，最終搭建起合理有效的工程教育專業認證標準體系。明確專業建設思路與人才培養定位。充分發揚跨學科特色，將數學和統計學、計算機技術、管理學高度融合，計算機學院、信息管理學院、經濟管理學院、理學院協同推進，產教融合、科教融合，以社會需求為導向，推進技術應用型人才的培養。細化培養目標。確保畢業生熟悉計算機專業基本知識、方法和技能，掌握大數據平臺技術、大數據分析能力以及特定場景中大數據的開發和應用能力。大數據專業的畢業生主要從工程知識、問題分析、設計解決方案、問題研究四個方面進行考核，確保學生能夠利用學到的專業知識分析和解決大數據復雜工程問題。依托科研和產業優勢實施導師制。與政府和企業建立廣泛的政產學研合作，采用導師制，帶領學生進行大數據應用實踐。搭建優質實踐平臺。投入大量科研和教學經費，建成私有云計算平臺，引進Oracle大數據一體機以及博雅大數據學院優質實訓資源——數據嗨客。加強師資隊伍建設。跨校引進高水平大數據人才，積極選拔優秀教師參加境內外大數據培訓和交流，提高師資教學水平。堅持“以學生為中心”的基本原則，遴選優質生源，組建大數據實驗班，激發學生興趣，建立跨學院的專業建設與教學工作小組，實行動態跟蹤、持續改進的質量監控體系。

地方本科院校大數據專業人才培養是一個新的教學領域，在未來的發展中，需要總結出更多的經驗，不斷完善大數據人才的培養工程。培養具有多學科交叉能力的大數據人才。該專業人才一般需要培養以下專業能力：一是理論性的，主要是對數據科學中模型的理解和運用;二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力;三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力。高校開設大數據專業，本科四年制，培養階段劃分為三個培養階段。

1）通識課程教育階段。

在通識教育階段，主要是基礎知識和基本技能的培養。在基礎知識培養模塊中，要設置“思想道德修養與法律基礎、大學英語、大學英語聽力、數學類專業外語、大學物理、物理實驗、信息與計算科學進展選講、計算機訓練、大學體育”等必修課程，和由人文科學與藝術、形勢與政策、人文社會科學類選修課、藝術體育類選修課、安全教育選修課程。在基本技能模塊中，主要設置有數學分析、數值分析、離散數學、數據結構、操作系統、實變函數與泛函分析、Java程序設計、信息論、數學建模、數學軟件實訓、程序設計課程實訓、高性能計算課程設計、超算編程綜合實訓、數據挖掘與分析綜合實訓等課程。

2）專業課程培養階段。

該專業依托基于數學、統計學、計算機以及其他具體實踐領域 ?的交叉學科。主要培養能夠在商業、金融和經濟等領域從事大數據 ?處理、分析及預測等工作的應用型復合型人才，需求前景廣闊。培養大數據分析人才必備基礎理論知識和技術能力。包括專業基礎能力和學歷提升兩個模塊。學歷提升模塊開設計算機類考研必備的高等數學、英語、計算機網絡、數據庫基礎、數據挖掘等基礎性課程，使學生掌握扎實的學科基礎理論，掌握高性能計算和大數據分析的基本方法，專業基礎模塊開設統計學基礎、多元統計分析、時間序列分析、Hadoop 并行計算、數據可視化技術和分布式云計算等專業技術基礎課程，讓學習者掌握智能算法的原理并有較強的算法實現能力，掌握大數據在數據管理、系統開發、數據分析與數據挖掘等方面的核心技能，培養具有一定的解決工程問題的能力。

3）多元化培養階段。

在多元化培養階段通過設計課程體系的多元化，為學習者提供自主選擇專業方向的機會，實現學習者的個性化的培養。現在大數據專業將從大數據在實際工作中的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘應用三個主要層面來系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括大數據與 Hadoop 生態系統，關系型數據庫技術，Map/Reduce 計算模型和 Hadoop Map/Reduce 技術等，實現一個基于Mapreduce 的并行算法、部署Hive 并實現一個的數據操作等，從而提高了企業在解決實際工作中的問題的能力。

3 結束語

大數據專業的人才培養要注重德、智、體的全面發展，具備科學人文精神、創新創業精神和良好職業道德，學習者要具備將自主學習的能力、實踐創新能力、算法分析、算法設計與計算機編程能力，要培養把信息技術運用到海量數據處理的能力;能在實際工作中解決某些實際問題;批判思維及團隊協作的能力，掌握數據科學與大數據技術所需的統計學、數學，計算機、網絡、數據處理、算法分析、算法設計與編程等相關領域的知識和解決工程問題的能力。要具有自我知識創新能力，提高利用新技術對大數據信息進行跟蹤處理的能力，熟練掌握大數據信息的采集-傳輸-存儲-處理與分析應用等技術，具備大數據工程項目的設計和開發能力，具有一定的大數據科學研究能力與素質，能在各行各業中從事大數據的挖掘、整合、分析處理、預測、處理、服務、開發與利用等工作的應用型、復合型高級專門人才。

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【通聯編輯：張薇】