高校大数据技术与应用专业建设方案

大数据技术与应用专业建设方案

目录

1专业建设背景 (3)

1.1大数据产业发展趋势 (3)

1.2大数据人才需求分析 (4)

1.3大数据技术与应用专业设置 (5)

2专业人才培养目标 (6)

3人才培养方向及职业能力分析 (7)

4专业课程体系设计 (10)

4.1专业课程设置思路 (10)

4.2专业课程知识体系 (10)

4.3岗位发展学习路径 (12)

5教学计划设计 (14)

6教学资源建设 (17)

7师资队伍建设 (20)

7.1专兼结合教学团队建设 (20)

7.2双师型教师培养 (20)

8实践教学环境建设 (23)

8.1实践教学环境架构设计 (23)

8.2实践教学环境建设 (24)

9职业技能认证 (26)

9.1认证体系概述 (26)

1 专业建设背景

2016年，习近平总书记指出，“大数据战略作为‘十三五’期间的十四大国家战略之一，是中国经济发展新的驱动力。”至此，大数据战略上升到国家战略。未来五年信息化建设将重点实施网络强国战略，并且明确提出实施网络强国战略，实施国家大数据战略。根据《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，主要分解了三大任务和十项工程。

1、三大任务

●加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力

●推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型

●强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展

2、十项工程

●政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程

●政府治理大数据工程、公共服务大数据工程

●工业和新兴产业大数据工程、现代农业大数据工程

●万众创新大数据工程、大数据关键技术及产品研发与产业化工程

●大数据产业支撑能力提升工程、网络和大数据安全保障工程

1.1大数据产业发展趋势

大数据在2011 年由全球最著名的管理咨询公司麦肯锡首次提出并迅速在全球范围内引起共鸣。短短几年,大数据应用已经在各行各业形成不可阻挡产业技术革新浪潮。当今社会已经进入了大数据的时代，大数据的应用正在逐步从互联网、金融扩展到教育、政务、交通物流、医疗健康等各大社会和经济领域,其必将深刻影响中国未来社会和经济的发展进程。大数据的产业规模也在急速增长，

如下为部分相关数据：

●IDC预计，全球大数据技术及服务市场2016年收入将达238亿美元

●据麦肯锡预测，预计到2020年，美国的大数据可创造3800亿-6900亿

美元的价值

●2014年，我国大数据市场规模为84亿元，2015年接近116亿元，增速

为38%

●与2014年中国信息产业规模15万亿元相比，大数据市场还是一个非

常小的市场，还处在非常初级的阶段

1.2大数据人才需求分析

根据领英最近发布的一份研究表明，过去四年从事数据分析的专业人士数量翻了一倍。相关工作的招聘量急剧上升，这一趋势反映了人们对高端数据分析人才的需求在不断增加，因为企业需要他们对数据进行各式处理分析，这必然会对2016年甚至以后的大数据局面产生影响。

另外，麦肯锡发布大数据人才需求报告并预测大数据人才短缺，到2018年，在“具有深入分析能力的人才”方面，美国可能面临着14万~19万人的缺口，而“可以利用大数据分析来作出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万。国内大数据人才有多大的缺口？目前尚无权威研究报告指出，不过今年2月万达集团的一份“求贤帖”颇能说明问题：万达开出50万~70万元年薪吸纳大数据架构师、大数据研发工程师和算法工程师，应者寥寥。同时，从如下Gartner研究报告中也可以看出来大数据人才的缺口。

●Gartner公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非

IT岗位

●Gartner公司预测在未来6年，仅在美国本土就可能面临缺乏14万至

19万具备深入分析数据能力人才的情况，同时具备通过分析大数据并

为企业做出有效决策的数据的管理人员和分析师也有150万人的缺口。

●涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据

后台开发工程师、算法工程师等多个方向

数据岗位需求在上海是5万多，北京则10万多

大数据产品地图分布及人才就业去向图如下所示：

1.3大数据技术与应用专业设置

教育战略需要服务于国家战略，从国家大数据战略发展来看，随着大树产业的飞速发展，未来社会对大数据的人才需求将剧烈增长，为服务国家大数据战略，我们要提前做好大数据人才培养的准备，满足社会需求。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》）。

2 专业人才培养目标

本专业人才配培养主要技术岗位方向有大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据系统运维等方向，学生的知识体系符合大数据行业需求的复合型、创新型和实用型人才。本专业方向特别注重培养能够为企事业单位提供进行大数据系统的搭建、管理、和运维技术和能力的学生。学生在学习计算机基础课程和计算机系统管理的同时，接受大数据系统和应用知识的培养，并进行各种计算机系统，大数据平台系统，大数据应用系统搭建、配置、管理、及运维实训。在获得计算机系统管理技术的基础上，学生通过大量的案例与实践操作，可以熟练掌握大数据系统管理所需的各种专业知识和能力，具备一定的职业素养，为他们从事大数据这个尖端行业的系统管理工作奠定坚实的基础。本专业方向重点培养具有大数据应用、大数据分析以及大数据系统管理与运维方向的，应用型高技能人才。

3 人才培养方向及职业能力分析

通过对主流招聘网站、主流互联网公司、大数据相关产业联盟对人才的需求和岗位能力要求分析，了解到人才培养目标中涉及的三个主要技术岗位需要学生掌握的能力有如下几个方面。

●需要理解大数据系统的基本概念、掌握大数据应用的设计与开发方法、

数据挖掘与大数据分析方法、以及大数据系统搭建运维方法；

●经过大数据应用开发工程实践的基本训练，具备从事大数据应用开发、

大数据分析、或大数据系统运维的基本能力。

对上述能力目标进行细化与分解形成如下所示的岗位职业能力分析简表。

4 专业课程体系设计4.1专业课程设置思路

以学生实际动手能力为主导，项目式教学为驱动，理论、技术与实践课程一体化教学为主。

1.以理论课程为辅，使学生了解技术概况

●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

●讲解大数据的概念、作用、挑战和各种技术概念

2.以技术实验课程过程为主导，使学生掌握使用技术的方法

●技术是大数据价值体现的手段和前进的基石

●讲解用于大数据应用开发过程中的各种系统和工具

3.通过项目实战课程使学生具有灵活使用技术解决实际问题的能力

●培养学生的综合实践能力，以满足社会就业的需要

4.2专业课程知识体系

根据课程设置总体思路以及大数据专业岗位的职业能力分析，大数据专业需要掌握的知识体系如下表所示：

4.3岗位发展学习路径

根据每个岗位需要掌握的知识和技能的不同，对上述知识体系进行分解与组合，形成如下图所示的大数据岗位知识学习路径图。

5 教学计划设计

通过对上述岗位发展学习路径的分析，并结合学校、学生的学习规律，推荐的大数据技术与应用专业教学计划表如下所示：

6 教学资源建设

经过多年的实践经验发现，教学资源开发必须通过校企合作共建的模式，才可以得到适合学教学、满足企业用人需求的教材。通过校企合作共建教学资源,才能更好将学校的教学经验和企业的人才需求融合在一起。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。如下课程为校企联合共建课程的部分样例介绍。

大数据导论

●Hdoop基础

●Hbase基础

7 师资队伍建设

7.1专兼结合教学团队建设

通过校企合作，共建稳定的专兼结合双师队伍，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、工程素养和社会服务能力，做实兼职教师队伍，形成相对稳定的兼职教师队伍和完善的管理办法。

专业遵循高职教育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。

基于双方互派教师，定期轮岗机制，把与企业合作共同培养教师专业实践能力作为双师素质教师培训工作的重要途径，双方通过制定教师/工程师能力发展计划，有计划、分方向地安排专业教师到企业进行顶岗锻炼、网络工程师到学校参与实践教学。鼓励教师/工程师参加职业技能培训，考取高质量的职业资格证书。

定期让教师“上讲台、下企业、进项目、出成效”，有效培养教师的专业建设能力、技术服务能力和团队合作能力，逐步建立校企技术研讨和经验交流的合作机制，并扩大高技能兼职教师指导实践技能课程的比例。

7.2双师型教师培养

根据教育部大力培养双师型教师的指导性文件与评估标准，我们向合作院校提供阶段式的骨干教师培养体系，通过集中培训、顶岗实习、长期挂职锻炼三个阶段向讲师灌输网络项目实施与维护流程标准，以掌握当前热门应用及典型工程案例应用方案，并将之融入到教学过程中，从而提升教师企业项目指导水平，最