论高校本科开设大数据专业的重要性

樊 迪

(沈阳工程学院 信息学院，辽宁 沈阳110136)

一、国内外大数据发展及研究现状

20世纪80年代，著名社会思想家阿尔文·托夫勒提出了“大数据”的概念，将“大数据”热情地赞扬为“The third wave of The cadenza”。直到2008年9月，大数据才被人们认知。

大数据作为美国提高自己实力的主要手段之一，他们首先把对大数据的研究推升到国家基础性战略资源的地位。从2013年曝光的棱镜门事件、2012～2013年间美国大量采购亚马逊的云服务、白宫2014年5月发布的《大数据：抓住机遇，守护价值》中不难看出美国对大数据研究方面的重视程度。

继美国开创了大数据国家战略之后，欧盟、日本等国家也纷纷跟进。2013年1月，英国政府向第二大产业注入了6亿英镑，其中包括大数据相关产业。其他欧盟国家同样制定了投资计划，例如：法国政府已经发布了“数字路线图”，将支持战略高科技“大数据”。法国软件编辑联盟也呼吁政府与民营企业合作，投资3亿欧元资金，促进大数据领域的发展。

日本政府认为，为了增强日本的竞争力，大数据应用不可或缺。2012年7月，日本总务部推出了一项新的综合战略，即“vigor ICT Japan”，将重点放在大数据技术上。

2016年3月17日，我国第十三个五年规划纲中提出: 实施国家大数据战略。把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。包括加快开放政府数据共享，促进行业健康发展。利用大数据进一步提高算法和机器分析的功能，避免昂贵的人工干预，节约成本，提高效率，从而奠定我国大数据的基础。

我国大数据产业发展已具备一定基础，但要实现从“数据大国”向“数据强国”转变，还面临诸多挑战。

(1)对数据资源及其价值的认识不足。全社会尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源及其在人类生产、生活和社会管理方面的价值利用认识不足，存在盲目追逐硬件设施投资、轻视数据资源积累和价值挖掘利用等现象。

(2)技术创新与支撑能力不够。大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，但目前无论是在新型计算平台、分布式计算架构，还是在大数据处理、分析和呈现方面，我国与国外均存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力仍然较弱，总体上难以满足各行各业对大数据应用的需求。

(3)数据资源建设和应用水平不高。用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。数据资源普遍存在质量差、标准规范缺乏、管理能力弱等现象。跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅，有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低。数据价值难以被有效挖掘利用，大数据应用整体上处于起步阶段，潜力远未释放。

(4)信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏，技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。

(5)人才队伍建设亟需加强。综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才缺乏，远不能满足发展需要，尤其是缺乏既熟悉行业业务需求，又掌握大数据技术与管理的综合型人才。2016年9月，教育部研究决定正式批准高职大数据技术与应用专业(专业代码：610215)(《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录2016年增补专业》)

二、专业建设

2016年，习近平总书记指出，“大数据战略”是作为“十三五”期间国家战略之一，是新中国经济发展的动力。未来五年，信息化建设将集中建设网络强国，实施国家大数据战略。继2016年北京大学、中南大学、对外经贸大学首批设立大数据专业后，中国人民大学、复旦大学、重庆理工大学等32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。从两次获批的“数据科学与大数据技术”本科专业的高校名单中可以看出，该专业学制均为四年，授予工学学位或理学学位，如表1所示。

1.课程体系

根据中国信息化发展的需求，构建沈阳工程学院面向大数据需求的专业课程体系——大数据技术(计算机专业方向)，详细设置见表2。

方向一：计算优化及其应用。主要研究参数算法理论及其在生物信息学和社会学中的应用。

方向二：计算机视觉与数字医疗。在计算机视觉、图形和图像处理、数据可视化分析、医学大数据处理等领域，重点研究大数据背景下的跨学科合作。

方向三：网络软件与网络资源管理。在未来人机一体化的大型网络环境下，研究复杂的软件协同建设、运行、管理。

2.培养目标

大数据专业人才一般需要具备以下三方面的能力：一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。本专业注重培养学生大数据方面的专业技能，如大数据系统的搭建、管理和运维技术。学生在具备计算机基本知识的基础上，通过大量案例与实践的学习，能够熟练掌握大数据系统管理的各种专业知识和技能，为他们从事大数据行业的管理工作奠定基础。学生毕业后应成为符合大数据行业需求的复合型、创新型和实用型人才。

表1 各学校大数据专业设置及招生时间

表2 沈阳工程学院大数据应用开发专业核心课设置

大数据专业课程体系设计要以学生实际动手能力为主导，项目式教学为驱动，理论联系实践，课程一体化的教学为主。基础课程以培养学生的基础技能、职业素养为目的，一般在第一、二学期开设基础课，例如计算机组成原理、Oracle数据库、概率统计/计算机专业英语等。专业课以提高学生的专业知识、专业技能和增强实践能力为目标；选修课要以提高学生综合能力和素质为己任，采用课堂授课和网络学习相结合的教学模式，将大数据专业的学生培养成为复合型人才。

图1 大数据培养方向

3.教学资源建设

教学资源开发必须采用校企合作的模式。只有通过校企合作共建教学资源，才能更好地将学校的教学经验和企业的实际需求融合在一起。这样开发出来的教学资源不仅有助于课程内容与企业岗位需求的粘合度，同时也有助于根据市场的变化及时做出调整。

4.师资队伍培养

通过校企合作，共建专兼结合双师队伍，采用“走出去、请进来”的方式培养骨干教师，提升教学团队职教能力、职业素养和社会服务能力，大力发展兼职教师群体。

在师资队伍的培养与建设方面，既要优化师资结构，又要注重人才储备，保障本科教学的可持续发展能力。应鼓励教师多参加国内外的学术研讨会、技术交流会，增加培训学习的机会，不断完善职称评审制度和奖惩措施。对于具有实际工作背景的企业精英和具有海外留学经历的优秀人才，应优先录用。

大数据专业师资建设要遵循师资成长的客观规律，充分考虑校内教师实践性培养和企业兼职教师教学能力提升的实际需求，通过在企业设立联络工作站，派遣校内教师驻场顶岗实习，提升网络工程项目实践能力，在学校设立企业导师工作室，让企业兼职教师来校开展专业讲座、指导生产性实训。

图2 双师型教师培养模式

5.实践教学环境建设

大数据实验室采用以下4层架构作为建设理念。

硬件资源层：基于高性能计算与海量存储节点构建的运算资源池，作为云计算各项实验学习环境的主要承载平台。

业务平台层：面向教学活动中的实验课程与项目实训业务提供流程化支撑。

资源平台层：提供教学活动中必不可少的理论学习类资源、实验学习类资源、项目实战案例。

统一管理层：基于教育云领航中心的统一资源调度引擎、统一管理层为用户使用业务平台层与资源平台层提供便捷的使用入口。用户不需要花费额外的平台功能学习成本，只需面向云计算技术教学活动本身，实验教学既有效、又高效。

6.就业前景

最近公布的一项研究表明从事数据分析的专业人员比过去四年增加了一倍。这一趋势反映了对高端数据分析人才的需求日益增长。因为企业需求旺盛，这将不可避免地影响到2018年乃至以后对大数据人才的需求。另外，麦肯锡的大数据人才需求报告预测，到2018，美国可能面临140 000到190 000的“有深刻分析能力的人才”的缺口。

大数据是新兴起来的一个行业，在以后的行业比较中也具有较大的优势，对这一行业以后的发展应该报以充分的信心。目前，我国就已经有30多所大学开通了大数据专业，可以说以后大学生报志愿可以直接报大数据专业。

就《大数据人才报告》显示，当前我国的大数据人才仅仅46万人，以后的3～5年大数据人才缺口将会高达150多万。

就目前情形来看，大数据将会成为最具有发展前景的行业。发展大数据是目前国内外学者研究的热点，它无时无刻不萦绕在我们身边，行各业都需要用海量数据进行分析、研究，应用的领域涉及社会、经济、生态、医学、商业,等等。随着信息时代的飞速发展，大数据人才已经供不应求，大数据分析师、大数据高级研发师等更被称为21世纪最具潜力的职业。

自20世纪以来，西方发达国家就大力培养数据分析师，一直到现在，数据分析师的增长仍旧经久不衰，并且还有扩展的趋势。面对我国的大数据不断发展的趋势，在人才培养方面我们必须加倍努力。对于未来，大数据可以朝以下两大方向发展：

(1)大数据的研发、维护、架构师。这个方向的岗位大概有：大数据维护工程师、大数据架构师、大数据工程师、大数据研发工程师。

(2)大数据的分析，挖掘。这个方向的岗位大概有：大数据高级工程师、大数据分析师、大数据挖掘师、大数据分析师专家、大数据算法师。

目前，在中国的人才市场上对大数据人才的供应是非常紧张的，因此，大数据人才的就业前景非常不错，工资高。众所周知，现在高薪企业无非是阿里巴巴、百度等一些知名企业。学校若能培养出更优秀的大数据人才，那么他们的就业前景是非常好的，而且薪资要更胜一筹。

三、结 论

综上所述，高校本科大数据专业的建设一定要从当前社会需求出发，建立合理的课程体系和培养方案，加强师资队伍建设，并且充分利用教学资源，广泛进行校企合作，以培养出专业素质更高的大数据人才。

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[3] 谈潘攀.大数据环境下计算机专业教育的挑战[J].信息与电脑:理论版,2016(15):209-210.

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