信息管理與信息系統專業大數據類課程建設思考

宮雨

基金項目：中國石油大學（北京）教改項目：信息管理與信息系統專業大數據類課程規劃與建設教學改革

摘要：高校如何建設合理的大數據課程體系建設是信息管理與信息系統專業面臨嚴峻的挑戰，本文從大數據類課程體系建設、課程體系的實施保障兩個方面探討了這一問題。針對第一個問題提出課程體系應包括：技術基礎類、大數據分析類、能源行業應用與實踐類課程;針對第二個問題分析了與現有課程融合、教學師資保障方面的內容。

1引言

大數據對各個高等學校的信息管理與信息系統專業帶來了新的挑戰和機遇[1，2]，對師資隊伍、培養計劃、課程設置等方面均有影響，盡管各高校的信息管理與信息系統專業的背景、歷史淵源各不相同，但目標都是培養符合新時代要求的人才，提高學生在人才市場的競爭力，在專業建設方向上也有研究探討，由于各高校在專業建設思路、課程設置等方面有很大不同，因此需探討適合本校和本專業的大數據課程體系。

筆者所在高校的信息管理與信息系統專業隸屬于經濟與管理學院，自1999年獲批以來已有23年的歷史，在長期的專業建設中遵循了相關國家標準，目前在傳統本專業課程體系已經建設得比較完善。但在大數據時代：如何設置適合于本專業的大數據課程？如何將這些課程融入到現有課程體系？如何在現有師資隊伍的情況下，保障課程體系順利開展？這是本文著重探討和解決的問題。

2大數據類課程體系建設

大數據技術本質上來說是信息技術在互聯網時代的一種技術升級和變革，它帶了新的“數據”范式，也帶來數據驅動決策的管理思想，是經濟與管理學院的學生必須要掌握的內容。從信息管理與信息系統專業來說對于大數據課程的目的更側重于掌握實際的應用，在畢業后擁有從事相關工作的能力。

大數據類課程是一個很寬泛的內容，在不同高校和不同專業有不同的界定，從傳統的統計到數據挖掘、機器學習;從傳統的數據庫到數據倉庫、數據湖;從SQL到NoSQL、NewSQL到混合事務和分析處理（HTAP）都可以算作大數據技術的內容。但是課程建設中特別是本專業隸屬于經濟與管理學院的情況下，需要有取舍的進行課程設置。總體上來說，筆者認為適合本專業的大數據課程應該分為三類：技術基礎類、大數據分析類、能源行業應用與實踐類課程，如圖1所示。

2.1技術基礎類的課程

技術基礎類課程的目的讓學生掌握大數據的概念，熟悉原理，能夠熟悉流行的大數據技術工具和框架，包括如下內容：

Hadoop大數據平臺課程，作為最為廣泛應用的大數據技術平臺，應該著重教授分布式處理、Map-Reduce等內容;

數據倉庫和分布式數據倉庫課程，隨著數據倉庫快速的演進，傳統的數據倉庫課程內容不能滿足現在的需要，應該考慮在課程中增加分布式數據倉庫的內容，如MPP、hive等，另外也要對數據湖相關技術進行介紹。

NoSQL、NewSQL、混合事務和分析處理（HTAP）課程，近年來很多企業對Hadoop應用的反思，Hadoop解決了很多企業特別是互聯網企業的大數據分析問題，但是隨著應用的深入，人們發現NoSQL、NewSQL和HATP針對很多應用和場景對比Hadoop依然有獨特優勢，越來越多的企業正在回歸到數據庫（新的數據庫）路徑上，因此本專業的學生應該了解這方面的進展。

2.2大數據分析類的課程

對于管理學科的學生來說掌握大數據時代的分析意識和能力更加重要，因此在課程體系中應該強調大數據分析類的課程，目前在信息管理與信息系統專業中大多開設了《統計學》《商務統計》《數據挖掘》等課程，在過去很好滿足了專業學生的需求，但在大數據時代應進一步的完善和補充：

1）數據可視化的課程，數據可視化是任何數據分析的基礎，在理論方面可以開設《數據可視化原理》這樣課程，在實踐方面可開設、PowerBI、Tableau等應用課程

2）數據分析工具的課程，很多信息管理與信息系統專業中已經開設了python之類的課程，但是這些課程往往把Python作為一門編程語言來對待，而不是數據分析工具，因此有必要修改或者新增Python或者R數據分析這樣的課程，增強學生對數據分析工具的掌握程度。

3）數據分析方法類的課程，需要在《數據挖掘》課程的基礎上進一步拓展內容，包括：半結構化和非結構化數據的挖掘、圖計算和流計算相關的課程，另外對大數據挖掘Spark等應該有所涉及，拓寬學生對數據分析方法的認知。

2.3能源行業應用與實踐實驗類課程

能源行業應用類課程可以突出行業特色，打造競爭優勢;實踐類課程對信息管理與信息系統專業來說具有非常重要的地位，能夠加深學生對理論課程的理解，也能提升學生的實際動手能力，從而為將來的深造和工作打下基礎，在原有《數據挖掘》《數據倉庫》課程之外，從課程應該包括如下：

1）大數據基礎平臺方面的實踐課程，《Hadoop平臺實踐》

2）大數據分析平臺方面的實踐課程，《Spark大數據分析實踐》《Storm實踐》

3）數據倉庫和分布式數據倉庫的實踐課程，《分布式數據倉庫實踐》《數據湖實踐》

4）結合能源行業的加油站零售、油氣價格預測、能源政策分析等方面的專業優勢，開設能源大數據方面的特色專題課程，建立具有能源特色的專業優勢，為學生將來的就業和深造奠定牢固的基礎。

3 課程體系的實施保障

在完成了大數據類課程體系建設之后，更加重要的問題是如何順利的實施，如何將這些課程融入到現有的課程體系？如何在現有師資隊伍的情況下，保障課程體系順利開展？

3.1與現有課程的融合

對信息管理與信息系統專業來說大數據技術的相關課程建設是對目前培養計劃的補充，而不是顛覆，這樣就需在課程體系建設過程中權衡和考慮如下原則：

1）整體規劃，在實施課程體系建設過程中需要從專業建設、學校其它專業的情況、專業未來的發展方向等多方面考慮，給出課程的總體規劃和實施的路線圖，然后在每年調整教學大綱、培養計劃時加以考慮。

2）分步實施，按照實際需要，首先開設最基礎和急需的課程，再開展其它課程的開設，例如應該優先開設《大數據技術基礎》課程和《能源行業應用》課程，能夠再原有已經開設了《統計學》《數據挖掘與數據倉庫》《Python》等課程的基礎上對大數據技術內容進行補充。

3.2教學師資保障

信息管理和信息系統專業的課程建設中師資問題是一個繞不開的問題，這個問題可通過如下幾個方面來保障：

1）優化原有培養計劃的內容，去除陳舊、實際意義不大的課程，釋放師資力量到大數據課程體系中。

2）利用學校平臺，結合相關專業的課程，在課程開設時優先考慮相關專業已有的課程。

3）利用行業優勢，跟能源行業央企的信息技術公司緊密合作，開設相關的實踐課程。

4）建設實踐平臺時優先考慮可以提供課程資源和輔助的廠商，利用社會外部資源。

4結論

本文針對筆者所屬高校的信息管理和信息系統專業在大數據類課程建設的若干問題進行了分析和探討，總結了本專業這方面的建設經驗，希望能夠對同行和相關人士提供一定的借鑒意義。

參考文獻

[1] 李明偉.大數據時代下信息管理與信息系統專業課程體系改革研究[J].湖南郵電職業技術學院學報，2019，18（03）：113-115.

[2] 高湘昀.國內信息管理與信息系統專業核心課程體系研究[J].科教導刊（下旬刊），2020（36）：55-57.