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一、引言

随着计算机软硬件技术的快速发展，计算技术已从传统的PC平台计

算模式发展到嵌入式计算、挪移计算、并行计算和服务计算等多种计

算系统并存及融合的计算模式，处理的对象也呈现出网络化、多媒体

化、大数据化和智能化需求的特征，而物联网、挪移互联网的快速发

展促进了这一趋势，从而迎来了大数据时代的到来。大数据是继云计

算、物联网之后兴起的又一新兴发展方向，被学术界、工业界乃至政

府机构密切关注和广泛研究。

大数据又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过

目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成

为匡助企业经营决策更积极的目的的资讯。在维克托迈尔舍恩伯格及

肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽

样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法。普通说来，大数据具

有4V的特点:Volume(大量)，Velocity(高速)，Variety(多

样),Value(价值)。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信

息，而在于对这些含故意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把

大数据比作一种产业，那末这种产业实现盈利的关键，在于提高对数

据的加工能力，通过加工实现数据的增值。

二、大数据时代对人材的要求

从广义上讲，大数据人材就是具备大数据处理能力的科学家和工程

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师。目前，国际上开设了大量的数据科学方面的课程、数据科学学位

计划以及数据科学短期培训班。从国际上设置的培养计划来看，大数

据人材应该系统地掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、

数据分析、商业分析和自然语言处理等，具有较宽的知识而，具有独

立获取知识的能力，具有较强的实践能力、创新意识和团队合作意识。

具体来说，大数据人材首先应具备获取大数据的能力，例如能根据任

务的具体要求，综合利用各种计算机手段和知识，采集整理海量数据

并加以存储，为支撑相关的决策和行为做好数据准备。其次，应具备

分析大数据的能力，对于经过预处理的各类数据，能够根据具体的需

求，进行选择、转换、加载，采用有效方法和模型对数据进行分析，

并形成份析报告，为实际问题提供决策依据。最后，应具备良好的团

队合作精神，大数据时代下的数据分析任务通常无法依赖个人能力来

完成，需要在团队制度的约束下，与他人一同携手、互相鼓励、分工

合作来实现既定目标，因此具备较强的责任心与团队合作精神也是大

数据从业人员必备的基本条件。

三、大数据人材培养的探索

大数据产业的发展，对大数据人材提出了新的需求，国内各高校在

积极进行大数据学术研究的同时，也开始考虑将大数据相关课程纳入

培养体系，以满足社会对大数据人材的需求。以下结合作者在数据库

及分布式技术系列课程中的教学经验，以及大数据分析与处理方面的

实践经验，探讨大数据系列课程教学内容和实践形式的设置。

在教学内容的设置上，大数据系列课程建议可分为理论教学和技术

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教学两个方面，因为理论是大数据认知的必经途径，也是被广泛认同

和传播的基线;而技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在理

论方面，讲授的理论内容可涵盖如下几点:

(1)大数据概念:大数据概念浮现的历史，关于大数据定义的各种流

派以及说明，大数据的四个特征，大数据与云计算、物联网的关系，

大数据与大规模数据、海量数据的差别。这个部份主要