谢琳

摘要：近年来，国内各高职院校争先恐后开设大数据技术与应用专业课程，由于增设新专业面临技术方面和教学配套资源方面的难题，所以很多院校对这一专业的课程设置还处在萌芽阶段，课程不能整体、系统地为学生提供知识。文章主要从国内教学环境、就业前景、技术更新三个方面对大数据技术与应用专业进行深度剖析，为高职院校合理增设本门课程提供参考指导意见。

关键词：高职院校;大数据技术;应用专业;课程体系

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）34-0183-02

计算机的诞生让互联网高新产业蓬勃发展，信息数据呈现出一路长虹的发展势头，据有关互联网数据中心权威机构的预测，人类社会产生的数据正以每两年翻一番的速度增长，这个数据的增长速度是十分惊人的，截至2020年全球总数据量达到35ZB。在巨额数据量的带动下，在信息收集储存方面的需求也在增加，新技术的诞生和革新为数据发展提供了动力，高新技术的发展离不开人才的推动，国内高职院校为了培养更多高素质人才纷纷增设大数据技术与应用专业课程，新设专业面临的问题很多，其中教学资源配置不到位、教学手段缺乏等问题尤为突出，由于大数据涉及的知识领域宽、技术要求高，因此高职院校学生在有效的学习时间内很难掌握通透。高职院校需要探究如何更好地进行课程教学，把大数据技术与应用和课程教学紧密结合，促进未来高职学生技能素养的提升和就业。

1高职院校培养大数据技术与应用人才的必要性

大数据技术与应用人才的培养是国内高新技术产业发展的必然趋势，是高职院校开展先进专业课程的具体表现，大数据技术与应用注重学生的实践能力，目的是通过教育教学环节，让学生学习更多的理论知识并通过实践工作进行巩固，加强学生的综合能力素养，通过科学的培养方式，让高职院校大数据技术与应用专业发展迈向新台阶。高职院校大数据技术与应用人才的培养，符合社会经济建设的发展需求，它能够推动企业逐步走向现代化，提升企业竞争优势，为企业创造更高的经济效益，发展提升区域经济的质量水平。立足于学生个人来看，先进的人才培养方式，能够让学生學到更多有用的知识，通过实践应用，能够发现自身缺乏的能力，实现高效学习的目标巩固学习成效[1]。

2课程设置问题探讨

通过教学环境、就业岗位、技术革新三个方面分析高职院校开设大数据技术与应用专业课程所面临的问题。

2.1教学环境分析

高职院校学生学制一般为3年制，在校时间大概2年，在校期间需要安排基本的素质课、专业课程和专业拓展课，时间很紧凑，课程学习任务较大。课程难度系数较高，大数据专业课涵盖大量的技术知识，因此在课程设置时要充分考虑课程的协调和配合性。

2.2就业岗位分析

通过招聘信息的研究分析发现，在大数据相应岗位中面向高职院校的主要有大数据开发、运营维护、分析和挖掘，所占比例在逐步缩减。通过对就业岗位、工作要求和知识能力水平要求的综合考虑，高职院校学生应充分掌握： Linux平台应用、Java和Python 的编程、Hadoop集群和相关零部件的安装、调试及应用等知识技能。课程设置也应该充分结合课程之间的联系和区别，让课程体系应用广泛、联系更紧密。

2.3大数据技术革新

从技术革新分析角度来看，传统的大数据分析流程主要有：数据收集预处理、数据存储管理、数据处理和分析、数据公开等步骤：这些分析过程中运用的相关技术涵盖了初级的操作系统（Linux、Windows） 、网络技术，和编程语言还有数据采集工具Kettle、数据公开技术ECharts等。在纷繁复杂的技术体系中，合理安排相关课程形成完整的教学体系显得尤为重要，系统的教学体系可以强化教学效果，这是培养高素质人才最重要的环节[2]。

3大数据技术与应用专业课程系统的构建

高职院校大数据技术与应用专业需要培养技术能力强的专业型人才，学校在课程设置时应该充分考虑课程难度和所需时间问题，形成完整联系紧密的课程教学体系，避免无关重复课程的设置：

3.1 注重课程选择的完整性，实用性

众所周知，大数据课程专业涵盖的知识体系庞大、可选择的范围较广，在进行课程设置时要以培养高素质人才为目标，合理安排课程，避免无关重复课程出现，要切实保障在数据库课程开设的是SQLServer时，在Hadoop学习时不出现对Linux 平台的频繁使用，甚至在Linux平台学习连接的数据库是MySQL，这样就造成了课程安排的不完整性和脱离实际性[3]。

大数据专业的人才培养包括大数据开发、运营维护、分析与研究，在Java、C语言、R语言等大数据中最常出现的编程语言之间，进行最优选择，为学生更好地学习设置时间充足任务量相对较少的课程，其中Java和Python就是不错的选择，掌握Java语言能够使开发应用变得更加便捷，运行也更稳定更流畅，数据开发需要相应的web技术做支撑，当下国内比较通用的是PP和 JavaWeb，JavaWeb和Java属于同一个框架，开设JavaWeb学习，学生学既能够对所学知识进行巩固和深化，又能建立成完整的知识体系，PHP属于新型课程，学生在接触学习中会产生不适应的现象，在知识的构建方面也会缺乏完整性。在数据库的选择上也面临着相似的问题，数据库类型包括SQLServer、MySQL、Oracle等，早期的数据库更适合Windows系统应用，Oracle提供收费服务，MySQL是开源免费，相比之下MySQL在Java Web数据存储和Hive数据存储方面都体现出绝对性优势。

3.2注重课程之间的区别联系，让知识更加全面完善

高职院校可先开设计算机基础、网络技术、Java程序设计等基础性较强的课程，培养学生搭建大数据平台和分析处理数据的基础能力，接着可以安排大数据概论、MySQL数据库、Li nux操作系统以及HTML等难度较深的课程，培养学生平台应用和及数据存储领域的专业技能;最后安排专业核心课程的学习，开设Python、数据清洗、Hadoop等大数据技术与应用的课程，提高学生在大数据收集、整理、分析、公布环节的专业技能;随后可以安排学生进行专业知识综合运用，通过实践开设Spark编程提高学生信息数据处理速度。

3.3 注重课程安排的整体性，提高课程实用性

Hadoop 生态系统和Spark生态系统包含很多组件，数据收集主要有爬虫、flume等，在具体教学环节中要选择合适的板块进行讲授，不能避重就轻，安排课程设置时要综合考虑未来就业需求，保障课程之间的互通性和完整性。

4高职院校大数据技术与应用人才培养办法

4.1树立明确的教学目标

首先应该对教学内容做出适当调整。在高职院校大数据技术与应用专业教学时，要摆脱传统教学模式的束缚，充分结合社会发展形势，对学生考核成绩进行改良，平衡学生平时学习表现和考试测评之间的比例问题，学生平时成绩可以来源于教师为学生定期安排的实践操作，可以是对一家网络公司业务发展情况的调研也可以是根据公司发展提供的改进措施，教师依据学生在实践操作中的技能表现，给予相应的分值鼓励。这种教学方法，既能让学生适应先进的教学模式，又能让学生摆脱应试教育的束缚，真正学到有用的知识，提高自身实践操作能力。

然后应该让学生建立完善的知识体系。在具体教学实践活动中，教师应该充分培养和考查学生对专业知识的掌握和运用程度。从教学环境出发，教师应当充分结合现代科技公司的技术经营活动，在教学课堂中进行模拟操作，让学生进行学习和实践，教师密切关注学生实践过程中的表现和不足，对学生进行科学全面的评估，让学生深切体会到技术运用中出现的问题，进行定向改变提升。注重学生实践能力的同时，还应该对学生知识体系进行严格要求，让学生树立明确的学习方向，拥有认真积极的学习态度，通过不断积累，来提高自身综合能力，为学生树立持续长久的学习规划，通过不断完善和巩固让学生成为专业素质过硬的综合性人才。

4.2推动校企合作新进展

坚持推动校企合作的发展。高职院校在开设大数据技术与应用专业课程后，可以为学生争取更多的企业实习機会，在学校开展教育的同时联合相关企业，为学生创造更多的实践机会和赚钱项目，激励学生勤奋刻苦地学习新知，积极活跃参加各类学习实践活动。学校可对校企合作中表现优异的学生的进行相应的表扬和激励措施，通过良性循环，培养学生拼搏进取的精神，鼓励学生学有所成，学有所用，通过实践巩固，提高专业水平和技术应用能力，为高职院校人才培养提供动力，为社会培养工作能力强的数据应用型人才。

增加学生对口实习岗位。在大数据技术与应用人才培养中，高职院校应当定期为学生提供更多对口实习岗位，结合理论知识让学生能够提前适应工作环境，通过实习工作发现自己的优势和不足，把理论知识和工作实践进行更好地结合，提高学生的工作能力和实践运用水平，巩固学生的综合素养。通过实习经历，让学生对未来工作所处的企业和社会环境有一个详细认知，帮助学生树立良好的工作态度和工作方向，在真实的实习环境中，巩固运用专业知识完成工作中的各项挑战。

订立合同培养。通过合同协议对学生进行培养，高职院校可以和企业沟通协商，建立合作关系，促进企业和学生签订相应的就业合同，企业可为学生提供相应的优惠政策，为学生学习提供更多帮助，学生在毕业后，能够直接进入相关企业从事工作，为了让这种人才培养模式充分得到发展，学校必须和企业进行明确探讨协商，综合考虑各种因素，为学生以营造健康积极的学习环境和就业渠道，帮助学生实现校企专业对接，实现企业和学校、学生的三方面共同赢利的局面。

4.3提高教师队伍水平

在高职院校大数据技术与应用人才培养中，教师起着关键性引导作用，教师队伍水平的高低对教学成果有着重要影响，应该加强教师队伍的建设工作，通过培训学习手段，切实提高教师队伍的综合能力和教学水平，建立完整的培训体系，通过有序分层把培训工作落到实处，总体来说，就是把培训工作分成不同环节进行，在开始阶段，主要让教师对大数据技术与应用人才培养形式以及方法手段有初步的认知;随着培训的深入，要通过相关企业或者是专门的培训机构来进行实际指导，对高职院校教师授课水平和实践能力进行提升，这是培训工作的主要问题;在培训最后阶段，要对所授知识进行检查和补充，在实际教育工作中发现问题并提出解决，教师在教学实践中面临的难题要进行处理，通过培训学习，完善教师教学手段和方式巩固教师教学知识的基础，让教师在未来教学工作中，充分发挥其才能和引导作用。

5结语

大数据技术与应用专业作为高职院校新设专业，在专业课程安排方面存在着很大的提升空间，相关院校应该结合实际情形充分探究，以培养高素质人才为前提，增强课程的整体实用性，完善课程教学的方法手段，提升高职院校在培养专业人才方面的能力。

参考文献：

[1] 周少珂，任立锋，李晨.高职院校大数据技术创新实验室建设与研究[J].教育教学论坛，2020（12）：384-386.

[2] 陈裕雄.高职院校大数据技术与应用专业建设与人才培养研究[J].计算机产品与流通，2018（10）：186.

[3] 刘倍雄，张绛丽，肖巧玲，等.高职院校环保特色大数据技术与应用人才培养的研究[J].电脑与电信，2018（12）：39-42.

[4] 王光梅，薛召军.职业院校机电技术应用专业信息化教学策略研究[J].无线互联科技，2020，17（2）：107-109.

[5] 龙虎，王小雪.大数据技术下的精准教学模式构建研究[J].电脑知识与技术，2019，15（20）：150-152.

【通联编辑：唐一东】