專科生學習大數據技術的前景

摘 要：隨著互聯網產業的發展，大數據行業已成為當下最熱門的行業。不僅是薪資待遇還是招工人數都位居其他行業前列，而許多大專類院校也紛紛開設大數據技術與應用這門課，關于學習這門課的前景以及真正的實踐價值值得我們思考。

關鍵詞：大專院校;大數據技術;計算機編程語言;數據庫

針對目前許多大專院校的普遍生源素質來說，大多數專科院校的生源是在傳統高考模式中排名位次較后的學生所以來說整體的素質不高。而且，大專類院校的學習環境氛圍普遍來說偏差所以導致了學生學習習慣偏差。而大數據專業并非傳統意義上的單一性的學科性專業，它是一個新型的交叉型的學科專業，在某種意義上來說學習大數據技術涉就及了計算機科學、統計學、概率學等一系列交叉學科的知識。就專科生普遍的素質素養來說很難掌握并且學好。同時，專科生與本科生的人才類型培養方向的差別就在于專科旨在培養技術應用型人才。而本科則是教育知識不僅要向學科的縱深去鉆研還要注意學科間的橫向關系。旨在培養學生的科學思維能力、創造能力、創新精神和創業精神。而大數據技術需要的就是更專業的知識更深層次的理解。所以，專科生就很難完成這一個專業真正意義上的所賦予其的從業技能。

從大專類院校學生學習的時間來看，大專院校學生一般來說只有兩年的在校學習時間到了第三年基本上是去企業實習工作，相較于本科類院校就少了一年的學習時間，這也就意味著要在更短的時間內完成這門專業，試想那些原本學習能力就比較薄弱的大專生在兩年內真正意義上說學懂并且能真正去應用大數據相關的從業知識有多少呢？再者而言，大數據行業是近幾年新興的行業所以單從師資力量來說，專科的師資力量來說也是參差不齊的，試問有哪些名師在專科類院校當老師？沒有名師的指點再加上學生普遍的學習素質能力的偏差;那么學習這個專業真正意義上能熟練應用的概率就不大。

就大數據行業的專業知識來說，大數據行業首先要懂的就是多種的計算機編程語言例如：c語言、java、python等。其次，更少不了Linux操作系統以及數據庫的架構與設計數據庫語言的學習，這就要求學生有一定的邏輯思維能力，但是往往專科生這一點往往是做不到的，原因我想大家多有耳聞。這也是為什么專科要側重于技術性人才的培養，而不是綜合型人才。

從市場企業用人需求的調研結果，大數據行業的用人需求確實很大，有數據顯示，目前全國的大數據人才只有46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬多，但是大數據行業缺的是人才，什么樣的人能稱之為人才？答案毋庸置疑，能滿足企業用人所需，并且能根據用戶所需制定出合理方案的人。應屆專科生能做到這些么？答案也是否定的，大多數的專科生在畢業后具有相關從業能力的也是少數，大多數畢業生從學校畢業出來還是處于一種“懵”的狀態，實際操作能力偏弱這就需要后期企業的培訓，但同等情況下的本科生，可能就不需要這種培訓，因為本科生的學習相較于專科更加系統深入，且實習條件比專科生要好，所以大多數企業為什么要在同等條件下去錄用需要在后天培訓的專科生呢？再者說，在企業招聘往往面試官看中的就是個人的能力，在學習能力上來說專科生比本科生差下一大截所以專業知識的競爭能力就很弱。這也就是大企業招收大數據從業人員要求在本科以上的原因。

國家近年不斷進行的高等教育的擴大招生，這也意味著專科在社會中的地位，如今是本科生“遍地抓”的社會，沒有一個本科學位可以說在大數據行業的敲門磚也就沒有，或許有些人會提出質疑專科生未必就不能勝任這個職業，但就目前專科生的從業數據來看是無法反駁的。當下互聯網行業的從業人員學歷碩士占比接近50%，而專科僅有12%，這恰恰說明了專科在大數據行業的地位。大數據行業雖說是一個看重能力的行業，但往上晉升，學歷是一個不可逾越的門檻，專科學歷只能在大數據行業的底層。未來的發展更是如此，在日益進步的社會中，高等教育將會越來越普及對于專科的學生而言競爭只會越來越激烈，如果不考慮專升本或者其他提升學歷的途徑或許最終只能被企業所淘汰。

以下以安徽某大專院校的大數據技能人才的培養模式來舉例闡述：

該校大數據技術與應用專業大一上學年，和其他學校一樣全部都是通識課程。但到了下學期，便開始專業課的學習Java程序與設計、Linux操作系統、MySQL數據庫，這三門不同種的編程語言被放置在一起，試問有多少人能真正的學懂？本身大多數的學生在初入大學時，基本上對于編程以及計算機語言還都處于一知半解的狀態又談何掌握運用呢？而且大專院校的學風如上面所說真正愿意去學習的學生又有多少呢？該專業學生在大一的學習水平達到該校學分績點3.5以上的都是少數的，這就進一步的說明了他們的學習狀態以及學習能力;加之專科院校氣氛，老師盡心的去教學生但學生沒有心情去學又怎么去掌握呢？

大二開始進一步的專業課的學習，相較于本科，專科課程方面就體現出差距，同種類型的本科專業將學習更多的專業知識如離散數學、概率統計等，專科就少了這些，作為一個從事大數據行業的從業人員不僅有要求要會使用多種計算機語言來構建數據庫或者搭建一些支撐平臺更多的是進行數據的整理以及分析。專科的大二卻開始學習Python大數據爬蟲技術，但實際上學生并沒有真正的掌握其中的算法思路只是淺顯的學習框架。實際上什么都不會。

到了大二下學期，該院校學生基本都已經開始籌劃實習的事情一部分在該學校學習還算可以的學生則是在籌劃專升本的相關事宜，而大部分的學生則是考慮自己的就業問題。但因為自身的原因可能也找不了一個好的實習單位進行工作。只能選擇那些低檔企業實習混個實習證明草草了事。到了大三畢業在草草的拿個畢業證書算是結束了大學生活但自己專業知識卻沒有掌握。

這便是應屆專科生為什么在大數據行業發展前景不大的原因;專科生若是在校期間能夠認真的學習專業的相關知識又能夠獨立自主的去自學一些知識，或許競爭的資本也就更多一些。

參考文獻

[1] 《大數據時代計算機人才培養研究》科教導刊2019第17期

[2] 《大數據人才政策調試的路徑選擇》中共山西省委黨校舉報2019第4期

[3] 《我國大數據人才的培養現狀及思考》凱里學院舉報2019第6期

[4] 百度百科——大數據技術

作者簡介：張海波（2000年8月23日），安徽合肥人，就讀于西南科技大學城市學院，專科，研究方向：數據科學。