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基于大数据的人才培养模式探究

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罗秀娟

摘要：大数据要处理的数据成千上万，数据的处理方法也需要不断地与时俱进。就现如今的发展趋势而言，大数据技术的发展如火如荼，在各个领域都得到了广泛的应用，而且就目前的发展情况来看，大数据技术具有十分良好的发展前景。本文从“大数据”人才培养目标、教学内容、课程体系结构、教学模式和方法等方面进行论述，提出了“大数据”人才应如何培养。

关键词：大数据；课程模块；Python

目前，我国大数据研究还处于起步阶段，对于人才培养特别是应用型人才的培养还存在很多不足。而高校是培养应用型人才的摇篮。因此，做好大数据环境下的高校应用型人才培养是关键，而提出高校应用型人才培养策略又是其核心问题，需要进行深入探讨和解决。本文首先分析了大数据时代对目前高校人才培养的现状和需求，结合自身院校的特点，探索研究在大数据时代背景下高校如何做好应用型人才培养，提出高校应用型人才培养的新方法、新思路，为完善高校人才培养目标和高校转型提供一定参考，从而更好的为社会服务。

虽然大数据的概念没有一个统一的定论，但这对于大数据的研究并不重要，如何使用大数据才是关键。研究大数据其实也就是为了更好地应用大数据，所以国内外对大数据的研究与应用都相当重视。事实上，大数据的研究与应用已经在互联网、商业智能、咨询与服务以及医疗服务、零售业、金融业、通信等行业出现，并产生了巨大的社会价值。目前，国内很多高校都开设了计算机专业，培养了大量的计算机专业人才。然而，大数据时代带给计算机行业很多机遇，也给计算机专业人才的培养带来巨大的挑战。如果高校不能及时地调整计算机专业人才的培养方案，那么培养出的专业人才将无法适应企业和日新月异的大数据产业的需求。因此，大数据时代背景下，培养切合产业实践需要的专业人才和擅长大数据的收集、存储、表示、管理与分析的专业人才迫在眉睫。所以计算机专业教育不管是课程体系还是实践教育都需要探索新的创新模式。大数据方法和技术很多，主要有大数据存储、发掘、可视化、分析、推荐等等。

一、培养目标

培养市场急需的大数据分析、数据挖掘、数据仓库管理等能力的实用型人才。具备数据管理、数据分析、数据挖掘等专业实践能力，适应现代社会大数据应用发展所需要的高素应用型专门人才。

二、课程体系改革和探索

为满足大数据方向应用型与创新人才培养的需要，需要建立科学的课程体系，课程体系应包含基础课程、专业课程以及实践课程。根据当前人才需求，建立网络安全与执法培养方案，强化基础课和专业实践课程，注重培养实际操作和理论并重的培养模式。

1重视自身课程学习

要认真学习大数据方向所必需的基础课程，如高数、英语、分布式系统、机器学习算法、计算机基础知识及开发应用能力，培养良好的团队合作精神、较强的社会交往能力、严谨的科学态度等。

专业课的设置要紧跟“大数据”分析和需求的发展形势，课程设置分为专业基础课、专业主干课和专业选修课，专业基础课包括高等数学、概率统计、面向对象的程序设计、英语等各个方向必须的专业基础课程；根据社会需求，“大数据”专业，设置python面向对象的语言设计、机器学习、数据挖掘、统计学习方法等专业课。

2建立实践课程体系有助于学生创新能力的提高

大数据方向的实践课程可采用课程实验、课程设计、毕业实习、综合实训、毕业设计等多种形式，实践课程可分为基本技能课程模块、专业技能课程模块和综合实践创新模块。基本技能实践模块主要是公共基础课、专业基础课及计算机课的课程实验，通过课程实验、上机等实践环节，加深理论学习和提高实践技能，专业技能实践模块是专业课及一些选修课的实验，其实践可在校内或校外的实践教学基地进行，可采取课程设计、实习、实训等多种形式，培养学生进行基本的工程设计、调测、维护运行的初步能力，綜合实践创新能力实践教学模块可根据学生的兴趣自主选择，可采取成立科技创新实验室，参加综合项目实训，参加企业工程实践，参加电子设计大赛、大学生挑战赛等科技创新活动，吸收学生参加教师的科研项目等方式，通过综合社会实践、职业技能认证和科技创新竞赛，培养学生的创新能力、人文素养和就业竞争能力。

3教学模式的改革和探索

课堂教学是教学的重要部分，在做好课堂教学的同时，要通过多种方式来加强教学内容。建立网络教学平台，通过观看视频或下载多媒体课件、辅导资料，课程论坛进行学习，通过在线答疑集可取得较好的教学效果。培养方案往往有一定的稳定性，在一段时间内不能变化很大。那么，如何满足不同时代的需求呢？实际上，大数据分析技能需求的是实用技术类内容，我们的做法是利用案例教学，丰富课堂教学的内容。

大数据方向实践性强，大数据分析创新人才的培养需要紧跟社会发展的需求，同时鼓励学校和科研机构更多的参与其中，按照“走出去，请进来”的模式，把有经验的项目工程师请进来讲授实