大數據技術與應用專業課程設置實踐

傅東亮

摘要：隨著中國互聯網產業的發展，大數據應用越來越廣泛。在國家引導和政策的支持下，越來越多的高職院校也開設有大數據技術與應用專業。前期有些高職院校開設大數據類專業都參照其部分企業大數據技能需求來設置課程。這種課程設置方法雖然有一定依據，但存在一些弊端，無法適應“1+X”試點工作需求和企業的普遍用人需求。本文著重從兩點需求出發，論述我校大數據技術與應用專業課程設置過程方法。

關鍵詞：大數據處理環節;課程設置;“1+X”證書;大數據技術與應用

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）16-0086-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1高職院校大數據技術與應用專業如何進行課程設置？

隨著中國互聯網產業的發展，行業的數據成指數增長。互聯網數據隨著量的增大其價值變得也越來越明顯。一些企業因為數據變得更有價值，數據成了企業重要資產。但要使數據有意義必須要充分處理和挖掘數據的價值，需要大量的大數據專門人才。

高職院校近幾年來也參與到了大數據專業的人才培養之中，與本科院校和研究生院幾乎同步設立大數據相關專業。那么高職院校如何設置課程體系，如何能更好地培養出大數據應用類專門人才呢？ 過往一些學校通常會做些調研或者參考一些兄弟院校的設置。由于調研方法缺乏科學性，課程設置缺乏針對性和有效性。

2行業大數據處理環節分析

那么，如何科學地進行課程設置呢？

總體來說，還是要從需求出發。大數據相關專業著重培養互聯網海量數據的采集、存儲、清洗、挖掘、分析、展示 等專門人才。我們知道，數據來自互聯網，互聯網的數據通常有文本數據、結構數據、圖片媒體、語音媒體、視頻媒體等類型文件。一般中小型互聯網企業對文本、結構、圖片數據會進人工或自動化處理。而大型互聯網企業則不僅對文本、結構數據、圖片數據進行處理，還需要對語音和視頻文件進行識別和處理。中小企業眾多，但數據量不大，對數據處理的要求不高，對技能和IT環境設施要求一般。大型企業鳳毛麟角，但數據量巨大，對數據處理的要求高，所需的技能和環境設施要求也非常高。

我們知道中小型互聯網企業在數據處理環節上，更多處在數據采集、存儲、展示的初級階段，對于清洗、挖掘和分析要求不高。通常，這些中小企業網站會獲得用戶輸入的結構化文字信息、圖片信息。然后對這些信息進行后臺人工分析、通過定制軟件或者手工方式對數據進行簡單加工或者展示，獲得一定的商業價值。

大型互聯網企業在數據的各個環節都要求非常高。包括數據的采集、存儲、清洗、挖掘、分析和展示。甚至有些企業會形成更加復雜的數據交互過程。比如，今日頭條客戶端程序對于用戶的位置信息、語音、視頻信息會實時采集、清洗和分析，實時的挖掘出有商用價值的需求信息，然后與相關的電商平臺合作，向用戶推送滿足需求的商業鏈接。而這些語音、視頻信息都是非結構化數據，需要采用復雜的算法，經歷大數據處理的各個環境，最終依靠數據，“智能”地獲得更大商業價值。

3大數據處理環節所需技能及課程對照

要合理的推導出大數據技術與應用專業的課程設置， 需要最大限度地掌握企業需求，最大限度地了解大多數企業在常見環節上所需的技能要求，然后推出所需要的課程支持。表1從專業角度進行了一一對照：

4大數據技術與應用課程設置分析

以上列表僅僅是從專業角度分析大數據處理環節與技能及課程支持的對照。但不應該直接導出課程設置，我們需要進行更多的分析，有目標有側重的推導出有特色的課程設置。

4.1 行業需求分析

對于大數據專業的學生需要了解數據在互聯網行業中是如何運轉的。但不可能所有環節都很精通，必須有所側重。

隨著大數據產業向廣度和深度的發展，所涉及的學科越來越多。那么如何設置高職院校大數據技術與應用專業的課程呢？我們選擇側重在大數據處理環節的兩側，即數據的采集、存儲和展示三個環節，原因有二：一是數據采集、存儲和展示環節具有一定的感官性，對抽象思維要求不高，利于高職院校的學生學習，二是數據的采集、存儲和展示環節存在于大中小型各企業中，企業用人需求量最大。這種課程的側重既有利于學生學習，也有利于學生就業。

4.2 “1+X”證書制度分析

近年來，《國家職業教育改革實施方案》明確了職業院校將成為“1+X”證書制度試點的主體， 因此，各專業課程體系需考慮X證書（技能證書）的需求。HCIAHCIP＼HCIE? Big data是大數據方向的考證方向。 在大數據的應用、大數據處理分析、數據倉庫和挖掘 環節上我們考慮引入了華為課程：“Hadoop 大數據技術與應用（華為）”“FusionInsight 大數據開發技術（華為）”“數據倉庫與數據挖掘技術 （華為）”。這三門課程既可以承擔起大數據在其存儲、清洗、挖掘、分析環節上的支撐作用，也分別對應了HCIA＼HCIP＼HCIE? Big data方向的核心課程。

4.3 集中實踐課程設置分析

考慮到職業教育的要求，需設集中實踐教學環節。

大數據專業當前應用最廣的平臺當屬Hadoop，對數據的采集、存儲、挖掘、分析等都不離不開Hadoop。因此熟練掌握Hadoop搭建和配置是大數據專業學生必須做到的。

大數據技術與應用專業是一門重開發的專業。其要求學生具備一定的軟件開發能力，需要掌握2～3門開發語言，其中Java和Python程序設計語言在Hadoop中得到廣泛應用，需要重點掌握。如前分析，作為高職院校，我們將學生集中實踐重點放置在數據采集、存儲和展示三個重點方向。因此在集中實踐教學環節，將實踐課程設置如下：

?Hadoop數據平臺搭建綜合實訓;

?HBase 應用綜合實訓;

?JAVA應用綜合實訓;

?電商數據采集綜合實訓;

?行業大數據可視化綜合實訓。

5大數據技術與應用專業課程設置實踐

通過以上課程設置分析，我們得到以下專業課程設置列表、框圖和教學進程表：

5.1課程設置列表

課程設置列表如表2所示。

5.2 課程設置框圖

課程設置框圖如圖1所示。

說明：

1）圖中重點體現校內專業相關課程，未體現校外實踐教學環節課程。

2）圖中橢圓形部分為校內集中實訓課、右上角矩形部分為“1+X”中X所要對接的職業考證級別。

3）由于我校采用2+1教學模式，要求所有專業課程必須在第四學期全部完成。第四學期集中了HCIP和HCIE對接課程，職業考證須安排在第四學期之后。

5.3 專業課程教學進程表

專業課程教學進程如表3所示。

說明：

1）本進程表僅體現專業課程計劃，包括課程分類、課程學分計劃、學時計劃、學期計劃。

2）Python程序設計設置了兩門課程，目的是為更好地滿足數據采集和存儲的開發。

3）能力拓展類課程設置“數據可視化技術”和“Web前端技術”兩門課程，且課時較多，目的為更好地培養學生數據展示的技能。

4）課程中課程名后帶“#”的課程為專業核心課程。

6總結

大數據技術與應用專業是2016年高職才開設的專業。由于專業較新，課程設置缺乏有效指導。除了參考兄弟院校課程外，我們從行業企業需求、1+X證書制度需求出發演進推導出我大數據技術與應用專業課程體系，相信將極大利于我大數據技術與應用專業學生今后的職業考證和畢業就業。本次課程設置實踐經過了我院專家評審委員會評審通過，已獲批成為我人培方案的一部分。

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【通聯編輯：唐一東】