高职院校大数据技术与应用专业人才培养策略
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摘 要：笔者通过深入行业、企业、市场中进行广泛的调研调查，在掌握目前大数据行业发展现状的基础上，分析企业、行业对大数据专业人才岗位需求、知识需求和能力需求。制订出适合相关职业技术学院大数据技术与应用专业的人才培养方案，在培养方案中根据相关企业需求的大数据人才要求，以市场需求为导向，构建课程体系、制定教学计划。在大数据专业人才的培养上，笔者学校进行了诸多探索，在实践中反复改进，推进高职大数据专业人才培养方案改革探索，有利于在新时代背景下培养高素质的专业人才。
关键词：大数据人才培养 高职院校 新时代
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）05（c）-0249-02
1 大数据行业市场发展现状及前景
近几年来，随着数据的爆炸性增长，相关技术也在不断发展，其中的大数据技术具有非常广泛的发展前景。由全球的大数据使用状况来看，大数据已经应用到了许多个领域，其中的技术也逐渐趋向于成熟。中国的大数据技术正处于刚刚起步的阶段，但在广大行业却得到广泛应用，市场规模有大幅度增长。例如腾讯的云分析平台，提供数据采集等多方面应用，将技术与社交服务进行有效的结合，使其得到了全面广泛的完善;阿里巴巴推出的“数加”。2016年，中国大数据达到了305.7亿元的产量，增率达到35.6%，比同期行业的增速都要快。国家对于大数据产业的发展，也给予了一定的支持，并提出一系列的政策和意见，来促进大数据行业的发展。数据市场发生了巨大的变化，当前数据市场的整体环境更加标准规范，数据应用在连续地进行升级，产业体系也更加完善。在实际应用的过程中，取得了非常显著的效果，借着祖国优惠政策的春风，大数据行业市场正处于从未有过的历史制高点上，具有良好且广阔的发展前景[1]。
2 大数据行业人才培养需求
随着经济科技的不断发展，信息时代的到来宣告着大数据进去入人们的日常生活，新世纪需要大数据的支持，我国的蓬勃发展离不开大数据，在新时代大数据成为最有潜力的行业之一。随着国家的不断重视，大数据行业在我国国民经济中的地位不断上升，达到战略级别，是我国各行各业中必不可少的一部分。根据大数据方面的研究人员测算，我国在未来几年内将会成为数据大国和世界数据中心。在明年市场规模将会突破万亿，并且增长速度快且持久。
虽然我国大数据市场的快速发展，但在发展中也逐渐暴露出许多问题，最为突出的是大数据相关人才的缺乏，当前培养体系下[2]，人才规模较低，部分学生的素质也堪忧，在整个行业中，我国一直严重缺少相关人才。面对这种情况，我国各大高校已经采取相关措施，推动人才培养。在这一背景下，高等职业技术学院也开设相关专业进行人才培养。人才的有序培养是推进大数据产业的重要保障，是当前发展的重中之重。在国家发布的产业规划中明确提出，建设具有中国特色的有效的大数据人才培养机制。作为高职院校，找准定位，实现人才的可持续发展[3]。
3 高等职业院校培养方案制订的原则
3.1 以服务大数据产业为出发点
作为高等职业技术院校，要从促进地区大数据产业发展为办学出发点，着力解决当地的人才短缺现象，以服务相关产业发展为目标。积极同相关企业进行对接，实现人才的有效培养，避免教育和社会脱节。
3.2 以岗位需求为依据
随着大数据产业的快速发展，在我国该产业已经初具规模，对相关人才在业内出现3种分类：数据分析与挖掘、数据工程师和数据架构师。数据分析与挖掘和数据工程师是当前高等职业教育培养出的学生的主要就业方向，高等职业教育要围绕这一方向开展培养方案研究。
3.3 不断创新，符合社会发展的实际
由于大数据产业出现及发展时间较短，虽然发展快，但还有不完善的地方，针对于此培养方案应当适时修改，以期能够适应快速发展的大数据产业。
3.4 坚持实用性，注重实际动手操作能力
在高等职业院校培养大数据人才时，应当注重实用，科学开设相关课程，注重基础知识，加强实践教学，提高高等职业院校学生的综合素质。
4 云南机电职业技术学院大数据人才培养方案
培养目标：该专业培养适应生产建设、研究开发第一线需要的拥有良好的道德品质及过硬的心理素质、高超的文化修养和专业的科学素养，具有专业的知识作为基础，熟练掌握主要逻辑，具有熟练数据分析的基本技能和大数据分析思维，可以熟练操作使用数据库及其分析所用到的工具。具备多种交叉科学知识与技能，能够将技术和数据这两个方面转化为各个公司的经济价值及其他方面的必备技能且自身能合理适应大数据市场的发展需要的全面发展的优秀人才[4]。
培养要求如下。
4.1 学生在知识和能力等方面的培养规格
（1）具有一定的人文素养，勤劳朴实、谦逊、温良待人，具有一定的科学素养和艺术素养，爱岗敬业、求知若渴、追求卓越。
（2）拥有较高水平的英语能力，可以简要翻译专业名词，能够大体读懂行业相关的文章;会讲普通话，发音标准清晰。
4.2 毕业生在知识和能力方面需要达到的要求
4.2.1 知识要求
学科专业基础知识：熟练掌握计算机科学、统计学、信息技术、网络科学、社会科学等多学科知识。熟练应用文档编辑（Word）、幻灯片播放（PowerPoint）、表格制作（Excel）、图片信息处理（PS）等基本技能。
4.2.2 能力要求
基本能力：可以发现并提出疑问，同时又能独立或合作的解决疑问;能熟练掌握英语以及在工作或者生活中用英语解决问题;具有较强的语言文字表达能力可以积极主动的与人交流。
专业能力：具有本专业必需的PHP编程语言相关知识，熟悉PHP服务端框架开发，掌握其中的API，能独立进行各种应用程序的开发、适配;熟悉数据库的开发及基本网页前段开发技术。
4.3 学生的修读要求
（1）修业年限及学期：基本修业年限3年，每学年两个学期。
（2）学分、学时：120学分;1953学时。
（3）课程体系建设及课程安排。
①JAVA程序设计6学分。
考核方式：考试+平时。
②C语言程序设计4学分。
考核方式：考试+平时。
③大数据查询及处理2学分。
考核方式：考试+实践+平时。
④数据可视化技术2学分。
考核方式：考试+平时。
⑤软件工程2学分。
考核方式：考试+实践+平时。
⑥数据采集及处理 2学分。
考核方式：考试+平时。
⑦数据结构 4学分。
考核方式：考试+平時。
资格证书：计算机等级证书，软考证书。
5 毕业要求
在校实行学分制，在人才培养方案所规定的修业年限内按照教学计划修满最低学分，专业必修课必须修满所有学分，合格后准许毕业。该专业毕业的最低学分为144学分，其中劳动社会实践1学分必修，公选课不得低于8分。
参考文献
[1] 曾建勋，魏来.大数据时代的情报学变革[J].情报学报，2015，34（1）：37-44.
[2] 刘冰，庞琳.国内外大数据质量研究述评[J].情报学报，2019，38（2）：217-226.
[3] 王卫，张梦君，王晶.国内外大数据交易平台调研分析[J].情报杂志，2019，38（2）：181-186，194.
[4] 易明，冯翠翠，莫富传.大数据时代的信息资源管理创新研究[J].图书馆学研究，2019（6）：56-61.
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