基于网络大数据的高职大数据专业人才培养方案的研究

姚超

摘要：为了更加合理地设置高职大数据技术与应用专业的人才培养方案，本文首先通过网络大数据相关技术针对前程无忧网站上各个企业所发布与大数据相关的岗位信息进行处理与统计分析得到专业所需要的职业技能，然后结合职业技能与课程之间的关系设置课程体系，同时分析课程与专业间的关系来逐层设置专业人才培养方案的学习阶段，从而可实现学生在专业技能上的全面发展。

关键词：高职教育;人才培养;大数据

中图分类号：G712 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）28-0186-02

2016年，《普通高等学校高等职业教育专业（专科）目录》增补了“大数据技术与应用专业”，2017年高职院校正式以“大数据技术与应用”专业开始招生。对于高职院校来说，大数据专业是一个新兴的专业，目前各个高职院校都在进行积极地摸索和研究，试图寻找到一个最合适的高职学生大数据技术与应用专业的人才培养方案。人才培养方案就是教育工作的“行动指南”，它指导学校及教师如何去培养社会和企业需要的专门人才。本文将结合网络大数据相关技术，紧紧围绕“社会和企业对于大数据专业的职业需求”来进行分析并合理设置大数据技术与应用专业人才培养方案的课程体系。

1大数据岗位职业能力分析借助网络爬虫技术爬取了前程无忧招聘网站上有关专科学历的大数据岗位信息，同时利用数据清洗技术对无效数据进行过滤，最终得到了近2000条有效记录。最后，通过数据分析等相关技术对这些有效信息进行处理并统计分析，结果如图1所示。根据图1中的结果可以看出：数据库及数据存储技术、Java程序设计语言、Python程序设计语言、数据处理与数据分析、Linux操作系统、Hadoop及其生态圈内技术、Web开发及可视化技术等都是非常重要的职业技能，也是社会和企业关注的重点。

2专业课程体系设置

在上一节中已经得到了大数据相关岗位所需要的职业技能，本文将结合以上分析得到的职业技能及其重要程度来合理安排专业课程体系，其中重要程度以企业对该职业技能的需求量作为参考。在设置课程体系时，本文特将课程分为四个层次：专业基础课程、大数据专业重点课程、能力提升与拓展课程、综合训练与实践课程。通过这四个层次的学习，逐步将学生的专业能力打牢、巩固、提升与拓展。详细课程体系将以这四个层次展开。

2.1专业基础课程

专业基础课程主要包括以下课程：计算机基础、Java程序设计、Python程序设计、Linux操作系統、数据结构。通过专业基础课程的学习，主要让学生熟悉并进入到计算机的思维模式中来，着重培养学生的逻辑思维与动手能力。

2.2大数据专业重点课程

大数据专业重点课程主要包括以下课程：MySQL数据库技术、网络爬虫、Python数据分析基础（包含数据可视化知识点）、Hadoop生态系统与开发。在学生掌握计算机的逻辑思维方式及基本的程序开发能力后，学生通过学习本层次的知识可以进入到大数据专业的核心知识。本层次的课程虽然不多，但是在整个课程体系中处于承上启下的核心环节，学生能否牢固掌握本层次的课程知识点将直接关系到学生今后的就业。

2.3能力提升与拓展课程

能力提升与拓展课程主要包括以下课程：虚拟化技术、Spark数据处理、Hbase分布式数据库、Hive数据仓库、数据挖掘与机器学习。

此处的能力提升与拓展主要是从大数据技术在整个计算机行业中的地位与层次来看待的。首先，能力提升主要是将Hadoop生态中的相关技术，特别是数据处理与数据存储等技术进行系统地学习。其次，能力拓展主要是从大数据技术整体出发进行延伸与拓展，使学生对整个技术及技术层次有一个全面的认识，以激发学生的学习兴趣。对于云计算、大数据、人工智能而言，这三者正在全面融合、优势互补。因此，本文通过虚拟化技术来让学生接触到云计算的技术范围，同时通过数据挖掘与机器学习让学生初探人工智能的“蓝海”。

2.4综合训练与实践课程

综合训练与实践课程主要包括以下课程：大数据综合项目实战、毕业设计、顶岗实习。通过这些课程及实践环节的学习与训练，更进一步地帮助学习巩固之前所学习的专业知识并加以实践，从而让学生达到学以致用的目的。

3结束语

本文利用网络大数据相关技术，对前程无忧招聘网站上有关专科学历的大数据岗位信息进行处理及统计分析后，得到与大数据岗位密切相关的重要职业技能。本文将这些职业技能与课程进行关联，并结合课程之间的内在联系将整个课程体系设为四个层次，通过这四个层次的学习，逐步将学生的专业能力打牢、巩固、提升与拓展，最终实现学生在专业技能上的全面发展。