“新商科”背景下《大数据分析与应用》课程建设研究

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江苏经贸职业技术学院

“大数据”是当今时代的热点话题，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》以来，“大数据”已从遥不可及的科幻故事逐渐发生在我们身边。在包括政府、国防和情报、医疗保健、交通运输、零售与服务、金融业、制造业等各部门及领域，大数据的身影无处不在，占据举重若轻的地位。

一、大数据人才培养趋势

大数据从“神坛”走向亲民，仅仅依靠有高端技术的研究机构或丰厚资金实力的企业巨头是远远不够的，需要各行各业各类型的机构共同研究及发展。可以说，大数据发展的过程是催生各产业变革的过程，同时也是促进整个产业的融合的过程。在此过程中，人才是第一资源，是起着关键作用的决定性要素。

目前大数据人才在世界范围内都处于紧缺状态。CCF(中国计算机协会)大数据专家委员会统计表示，国内以大数据、人工智能、云计算这些学科为代表的新一代信息技术产业，人才缺口目前就有150万。”为此，社会培训机构纷纷开始招生，高校也从2016年相继开始培养大数据人才。

至2018年，共有283所本科院校开设工学学位的“数据科学与大数据技术”专业，197所高职院校开设“大数据技术与应用”专业。2017年教育部新增了“大数据管理与应用”专业，授管理学学位。大数据是一门交叉学科，除了计算机科学，还需要有统计学、数学基础，以及一定业务知识。但是三个大数据相关专业在高考招生时主要划分在计算机或者数学/统计学相关院系，涉及业务领域较少。

二、新商科对大数据人才的需求

近几年，由于信息技术的进步，零售实体店已经可以在线下收集顾客的数据进行精准营销，并且通过周到的服务和炫酷的科技大大的提高顾客的消费体验，于是倡导线上线下融合的“智慧零售”或“新零售”商业模式成为了我国商贸服务业发展乃至变革的主要方向。

变革的过程中，各企业对于人才的新需求主要有三种：

(一)具备创新思维的高层管理者

互联网思维、大数据思维，根本上属于创新思维。企业的管理者需具备一定的格局，站在行业发展的前沿，善于学习优秀的新鲜事物。只有企业的高层管理者认识大数据，拥抱大数据，企业才可能将其纳入规划。

(二)数据分析等专业IT人才

此次商业变革涉及众多IT技术，专业门槛较高，部分岗位需要专业的技术人员才能胜任。根据岗位要求高低，高校的大数据专业应届毕业生、经过大数据相关培训并有一定工作经验的职场新人、在数据相关岗位沉浸多年的职场老手等，都是该类人才需求的后备力量。

(三)懂得使用新技术的基层人员

无论是基层操作人员或是基层管理人员，都是企业的核心力量之一，是企业发展的基石。这部分人群的首要要求是业务能力强，对大数据相关技能要求相对较低，只要具备一定的大数据思维能力并且熟练掌握岗位所需的大数据及其他数字化工具即可。

而这正是高职院校“新商科”人才的培养目标。

三、高职院校大数据课程开设现状

(一)大数据理论体系正在不断完善

2011年麦肯锡最早提出“大数据时代已经到来”，2014年，“大数据”首次写进我国《政府工作报告》，至今为止不到十年。如果将大数据的世界比作一座华丽的殿堂，而今我们如今不过是站在殿堂的门口往里张望。作为一门内涵极度深刻的学科，大数据的理论体系还正在不断的完善之中，没有形成统一。

(二)教材内容趋同，质量不高

大数据作为一门新兴的学科，培训体系尚未健全。一部好的教材需要时间的沉淀，而在科技发展迅猛的当今时代，技术发展更迭快速，如何权衡两者之间的关系，保证教材的质量并非易事。

(三)师资力量薄弱

大数据课程的教师，以IT相关专业教师居多，其余为统计学及其他专业教师，几乎没有经历过大数据专业的系统培训，并且缺少实操经验。

(四)课堂授课重理论

由于教师实操经验不足，也缺乏行业历练，难以将大数据应用更为深刻的理解并传授给学生，只能根据书本将一些基本的理论知识教给学生，恰恰高职学生更需要的就是动手实践能力。

(五)缺乏实践环境

高职院校缺乏大数据实践相关软硬件环境是客观现实。大数据运算量巨大，所需计算机配置要求较高；数据采集环节物联网环境搭建不易；市面上大数据分析软件众多，良莠不齐，如何选择一个合适教学同时性价比高的实训软件，等等都是学校建设大数据实验室困难的原因。

四、《大数据分析与应用》的课程建设构思

(一)课程定位

《大数据分析与应用》是一门面向非IT专业学生的大数据分析通识性入门课程,在国家推行大数据落地并鼓励高校开设创新创业教育课程的背景下开设，属于创新型课程。

全民大数据时代，大数据应该不仅仅为社会“精英”掌握的技能，而是就像互联网一样，是各行各业各阶层的人都可以使用的技能，与此同时大数据的价值也会不断被放大，各产业效率也得到巨大提升。

高职院校“新商科”开设《大数据分析与应用》课程目的是在我国商贸服务业进行“线上+线下”战略转变之时，在培养合格的原有“商科”基层操作及管理人才应具备的知识、素质、能力以外，还必须掌握以数据思维解决问题的素养以及具备信息搜集、处理及数据分析的专业能力。

学习本门课程的学生，需要具备一定的计算机及统计理论基础。课程建议开设于大二，设置为专业基础课，为《数字化营销》、《网店运营》、《零售数据分析》、《市场调研》等专业课程提供支持，将大数据思维及工具灵活运用其中。

(二)课程设计思路

1、以学生为中心，充分发挥学生自主学习和探索的主观能动性

课堂加强互动讨论和分享的团队协作能力，不必拘泥于固有的功能操作，锻炼学生通过自学掌握多种操作技巧，驱动学生灵活变化，培养学生形成自主思考和探索式分析的思维。

2、弱化形式化的理论讲述，强化工具的项目化实际应用

数字化驱动的现代商贸服务业变革对“新商科”人才信息技术工具的掌握能力要求大大提高，而这正是传统商科教学的短板。《大数据分析与应用》课程强化学生对数据处理各流程需要的电脑/手机软件及其他工具的熟悉掌握并能举一反三的快速其他类似软件及工具。

(三)课程学习目标

1、知识目标

理解大数据基本概念、熟悉数据处理流程；了解大数据基础架构、云计算、物联网、人工智能等核心技术的概念及内涵；掌握大数据统计分析常用指标和分析方法。

2、能力目标

具备良好的业务数据分析能力，以业务知识为背景，使用合适的计算机软件及其他相关工具对指标数据进行科学地收集、清洗、预处理，完成对数据的分析，挖掘出数据的潜在价值，通过可视化形式展现，为业务提供决策支持，给出可行的，有建设性的意见与建议。

3、素养目标

在生活与工作中具备数据思维能力，即以数据为中心的思维模式。在面对问题创造解决方案时，从数据出发，只将业务逻辑和实现作为参考，从数据实体和数据关系进行分析，找到解决问题的根本原因。

(四)教材建设

打破以书本为主的教学内容，结合额外的网络视频、实操视频、动画图片、拓展案例等形成一套崭新的教学内容既在线课程。不但可以查看丰富的可视化结果、随时随地预习、复习所学知识，还能够利用网络的海量资源，获取适合本专业的行业分析应用案例，更有针对性地满足多元需求。

(五)实训环境建设

《大数据分析与应用》课程实用性较强，实训分为课内实验与课外实践。课内实验主要在计算机房进行，包含软件及工具的学习及案例的操作。

1、计算机房(大数据实验室)

大数据实验室目前造价较高，极少部分高职院校已建设完毕，主要配置包含大数据分析平台及计算机集群(选配多台服务器)。以“新商科”专业为例，若经费有限，选择一间配置较好机房即可，在实验数据量不大的前提下基本可以完成大数据分析的各个教学环节。

2、软件工具

市面上大数据相关软件多而杂，部分公司如甲骨文、百度、阿里都已开发出适合教学的一整套大数据分析平台。若学校经费有限，有很多优秀的开源软件可以选择。不拘泥于软件操作本身，使学生掌握各环节操作的关键，以致在今后工作中容易上手其他类似软件。

3、案例数据

由于商用数据的敏感性，学校通常无法直接获得，而纯粹为了教学而编造的虚假数据也会影响教学效果。可以通过多种渠道获取免费、脱敏或者失去时效性的真实数据进行案例分析。

4、课外实践环境

数据不止存在于课堂电脑中，更多源自于真实世界，带领学生在课外实践，项目化教学，也可联系企业模拟真实环境让学生参与其中。

(六)打造“双师型”教师队伍

授课教师通过专业的大数据培训机构进行系统培训后获得“大数据分析师”资格。目前较成熟的培训机构，有中数委认证(CPDA—Certified Projects Data Analyst)”和阿里云认证(ACP-AlibabaCloud Certified Professional)等。

教师在接受培训以外，同时也是响应2019年《国家职业教育改革实施方案》，教师可通过校企合作、技术服务、社会培训等方式在企业任职。如此才能更了解市场环境，培养出更贴近市场需求的人才。

(七)学生证书获取及竞赛参与

“1+X证书制度”鼓励学生掌握更多技能，大数据分析师同样是社会热门的证书之一，如中数委认证(CDA—Certified Data Analyst)，不需要深厚基础知识，更加注重实操，适用于高职院校“新商科”及其他非计算机及统计专业的学生。

学生竞赛是学校与行业，学校与企业，学校与学校之间交流的优质渠道之一。高职院校“创新杯”大数据分析竞赛已举办3年，参与竞赛的院校累计超过300所。对参与竞赛师生的行业认知、大数据分析能力及思维意识的培养起着巨大的积极作用。

五、结语

数据驱动的数字化转型影响着各行各业，“新商科”、“新工科”等的建设正是行业人才培养与时俱进的体现，“职教20条”的出台更是为高职教育指明了方向，注射了活力。《大数据分析与应用》课程建设研究希望能在我国现代商贸服务业变革之际提供人才培养的一些建议，也为高职院校新兴技术领域课程开发、创新复合型人才培养模式提供有益的借鉴。