基于实训课程体系设计的大数据实验室建设研究
王军峰 陈保国
摘 要：大数据专业成为未来国家战略层面推动经济发展的新动力，为了推动大数据专业的建设和发展，以大数据相关专业实训课程体系设计为依据，设计了大数据实验室建设方案。
关键词：大数据;实验室;研究方案
2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，从国家层面认定数据是国家基础性战略资源，首次将大数据行业定位到国家战略层面，大数据成为推动经济转型发展的新动力，成为重塑国家竞争优势的新机遇，成为提升政府治理能力的新途径。目前，已获得教育部批复，开设“数据科学与大数据技术”、“大数据技术与应用”、“大数据管理与应用”专业的大专院校已近500所;上千所院校已开设大数据相关课程。根据《大数据行业人才生态现状报告》数据显示，国内大数据人才严重匮乏，人才缺口高达150万，并以每年30%-40%的速度持续递增。为了更好的培养合格的大数据人才，必须切实加强大数据实验室的建设。
1 大数据类专业的设计与定位
大数据类专业主要培养德、智、体、美全面发展，具备较好的计算机基础，掌握大数据技术的基本理论和基本技能，熟悉数据分析软件的操作，具有在企事业单位利用大数据技术进行数据采集、预处理、存储、查询、分析、挖掘、可视化展现、预测和优化操作及大数据系统初级开发能力，同时着重培养学生的数据分析与思维能力，培养具有创新观念与实际操作经验的、知识与技能协调发展的高素质复合型人才。
学生毕业后可对接本区域信息产业及大数据技术与应用领域人才需求，具备大数据技术与应用专业知识，并具有在该领域进一步学习和深造的潜能;掌握大数据技术与应用所需要的信息科学、统计学、数据挖掘与分析、商业智能等相关学科的基础知识与基本技能，可在企事业单位从事大数据相关岗位的数据收集、数据分析与处理、数据可视化展现、常用数据应用工具开发等工作。
大数据相关专业对应的职业岗位执行的主要工作任务，基于此构建由专业基础课程、专业核心课程及独立的案例实践实训环节构成的课程体系。大数据技术与应用课程体系应满足专业基础课程通用化、专业核心课程模块化、专业实践课程项目化的要求，融合国家职业技能
根据培养目标人才的本质特征，结合大数据技术与应用专业的自身特点、社会需求和学科发展的需要构建大数据专业教学课程体系。聚焦产业人才需求和发展趋势，以“大数据教育和产业需求无缝衔接”为标准，将最领先的大数据知识和应用场景贯穿教学始终，让学生零距离接触大数据产业，实现“所学即所用、上课即上岗”的教育目标，满足各行业大数据技术与应用人才应具备的基本能力。
1.1 专业能力
要求毕业生具有大数据相关分析工具的使用和优化的能力，大数据采集、预处理、查询、分析与挖掘、可视化展现等能力，本专业大数据需求设计思路与方法的应用能力，大数据应用项目的开展和执行的能力，大数据应用分析系统初级设计与开发能力等。
1.2 方法能力
要求毕业生具有查找、阅读专业资料与文献的能力，自主学习新知识、新技能的学习能力，综合分析问题、解决实际问题及突发事件的处置能力，判断决策与较强的逻辑思维能力。
1.3 社会能力
要求毕业生具有良好的思想政治素质、行为规范，诚实守信、爱岗敬业、奉献社会的职业道德，较强的口头和书面表达能力、人际沟通能力，较强的计划、组织、协调能力，团队协作能力，较强的创新能力、拓展能力。
1.4 资格证书
鼓励学生考取与大数据技术相关的技能证书，如全国计算机等级证书（二级），工信部认证大数据分析师、大数据工程师等证书。
2 大数据实验课程体系设计
大数据类专业课程是围绕大数据行业应用场景，以行业案例和大数据基础理论与应用实践为教学主线，面向大数据专业本科、高职学生设计的大数据系列课程。重点培养学生在本地区各行业领域分析大数据应用场景，培养和锻炼学生数据分析思维与能力。通过课程系统学习，学生能够较好地掌握大数据分析与应用基础理论、计算机科学及大数据技术基本知识、基本理论和常用工具操作技能，熟悉大数据采集、处理、分析与挖掘、数据可视呈现的处理过程，未来就业时具备提炼本专业大数据业务需求、数据分析与应用能力，实现学以致用的目标。
根据大数据专业岗位与职业能力要求建设大数据教学课程体系是支撑大数據专业人才培养内涵层建设的必要条件，大数据技术与应用课程重点培养学生的理论实践与应用操作等能力，包括大数据概论、数据采集与预处理、数据仓库、数据分析与挖掘、大数据会计案例分析与综合实训等课程。
2.1 实训基础课
大数据概论、概率论与统计分析、大数据应用与案例分析、大数据业务思维构建与数据分析技能培养。
2.2 实训专业课
数据采集与预处理技术、数据仓库技术与原理、数据分析与挖掘、数据可视化技术及应用、商业智能BI、大数据在财务会计中的应用。
2.3 综合实践课
真实企业经营成本数据分析案例、大数据会计项目综合实训。
3 大数据实验室建设思路
大数据教学平台设计以“深度结合产业，赋能高校教育，协同培养跨专业大数据人才”为宗旨，以“做到大数据教育和产业需求无缝衔接”为标准，将最领先的大数据知识和应用场景贯穿教学始终，让学生零距离接触大数据产业，实现所学即所用、上课即上岗的教育目标。平台全面落实“产、学、研、用”一体化的设计思想和建设模式，将理论学习、实验实训和应用创新融为一体，以生为本、由浅入深、循序渐进，提高大数据人才培养的质量和成效。
大数据类专业课程是围绕财务会计行业应用场景，以行业案例和大数据基础理论与应用实践为教学主线，面向大数据专业本科、高职学生设计的大数据系列课程。重点培养学生在本专业领域分析大数据应用场景，培养和锻炼学生数据分析思维与能力。通过课程系统学习，学生能够较好地掌握大数据分析与应用基础理论、计算机科学及大数据技术基本知识、基本理论和常用工具操作技能，熟悉大数据采集、处理、分析与挖掘、数据可视呈现的处理过程，未来就业时具备提炼本专业大数据业务需求、数据分析与应用能力，实现学以致用的目标。
实验/实训室平台采用业内先进的云计算虚拟化技术，通过云计算虚拟化调度和管理实验室的存储与计算资源。学生实验所需的开发与操作环境均以虚拟化的方式提供，让学生进行大数据分析相关的开发与数据分析工作。实验平台可为每个学生分配独立的实验环境，并提供简单可用的开发环境与真实有效的数据资源。实验平台对计算复杂的大数据分析提供统一的 Hadoop 计算环境，并用可对环境中的学生资源进行有效管理。
4 结论
2017年1月，工信部发布了《大数据产业发展规划2016～2020年》，进一步明确了促进我国大数据产业发展的主要任务、重大工程和保障措施。国家政策的接连出台为推动大数据产业快速成长提供了良好的发展环境，据统计2017年我国包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的市场规模将达到3100亿元，2018年，我国大数据产业规模有望达到4185亿元，未来2～3年市场规模的增长率将保持在35%左右。另外根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1500万，急需大量的大数据方向的人才。目前全国已有500多所高校开设大数据相关专业，大数据方面的教学正处于起步及探索阶段，大数据时代的来临使得高校大数据相关专业教学和实验，抢占大数据专业发展先机，走在同类院校前列，需要我们不断加强教学建设，大数据仿真实验室建设迫在眉睫。
大数据技术飞速发展，高等院校正在加快大数据技术应用人才的培养，由于大数据类专业是新开设的专业，现有实验室条件无法满足教学要求。我们应从大数据相关专业实训课程体系设计出发，提出了大数据实验室建设思路。为大专院校开设大数据类专业实验室建设提供借鉴。
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