数据科学与大数据技术专业建设研究

在信息时代背景下, 互联网技术和大数据技术以其独特的优势广泛应用, 大大促进了社会进步和发展。大数据的产生, 得益于互联网的广泛普及和应用, 与互联网共同发展, 对于新时期的数据科学与大数据技术专业人才培养提出了更高的要求。这就需要明确专业建设目标, 转变教育理念, 构建完善的课程体系, 打造更具特色的数据科学与大数据技术专业, 培养更多高素质人才。因此, 加强数据科学与大数据技术专业建设研究, 针对性培养学生的专业能力, 推动数据科学与大数据技术专业向更高层次发展。

一、数据科学与大数据技术专业概述

面对大数据时代发展带来的挑战, 人才需求度不断增长, 如何构建更具特色的数据科学与大数据技术专业, 对于提升人才培养质量具有积极作用。数据科学是一门方法论学科, 为社会科学和自然科学研究提供支持, 即科学研究的数据方法。数据科学主要是将社会科学和自然科学问题数据整合在一起, 通过大量数据来模拟发展规律的过程[1]。

大数据由于数据量大, 表现出有别于普通数据的特点。大数据的数据规模大, 传统的数据采集、存储和管理方法无法满足其实际需要, 大数据是超出传统数据库软件能力范围的数据集合, 特点概括为海量数据规模、多样数据类型、快速数据流转和价值密度低等。大数据起源于网络, 网络上有大量不同类型的数据, 在互联网广泛普及和推广下, 网络数据量随之增加, 仅仅依靠手工计算无法满足实际需要。在这一背景下, 大数据随之衍生, 其可以从海量数据中挖掘有价值信息, 满足大规模数据计算和分析的需要。

二、数据科学与大数据技术专业建设有效措施

(一) 构建完善的课程体系

为了打造更具特色的数据科学与大数据技术专业, 应该明确专业建设目标, 整合教育资源, 构建完善的课程体系。应用型本科院校数据科学与大数据技术专业建设中, 应该注重应用型人才培养, 提升学生的专业能力和应用能力。在基础能力培养方面, 可以开设Python程序设计、数据结构和R语言编程等课程, 促使学生学习专业知识的同时, 切实提升学生的数据存储和数据管理能力。开设大数据可视化与分析课程、机器学习以及数据挖掘课程, 加强学生数据展示、数据分析和数据挖掘等能力培养[2]。结合时代发展需要, 建设大数据源平台及应用、大数据挖掘课程, 引导学生将所学专业知识灵活运用到实践中, 充分锻炼学生的实践能力和应用能力。但是, 当前高校专业建设方案特色缺失, 未能充分展现高校自身优势, 这就需要结合不同院校发展目标, 完善课程体系, 重视大数据应用技术开发力度, 为学生打下坚实专业基础的同时, 强化实践能力, 提升人才培养质量。

(二) 打造一支高素质师资队伍

师资队伍水平高低, 直接影响到数据科学与大数据技术专业建设水平, 面对大数据时代提出的要求, 高校教学实践中应坚持培养应用型和复合型人才为目标, 提升教师的专业水平。通过聘用高水平的专业教师, 提供专业教材, 丰富人才储备的同时, 优化师资结构[3]。坚持教师走出去、引进来, 定期组织教师参与国内外大数据专业学术研讨会和技术交流会, 在专业培训中持续提升教师专业能力, 可以灵活运用大数据专业技术开展教学活动。推行校企合作, 与校外实力雄厚的企业建立合作关系, 教师可以定期前往企业教学实践, 锻炼教师的实践能力同时, 还可以将教师的专业知识传授给企业员工, 形成企业工作站。新学员每年可以举办大数据竞赛活动, 调动教师的大数据技术运用能力, 根据实际教学需要灵活运用到实践中。对于合作企业, 教师可以在企业内部兼职, 师生共同获得实践锻炼机会, 而企业的专业技术人员可以来校讲座, 吸引更多工程师作为兼职教师, 共同开展大数据综合实训项目, 以便于打造一支高素质的教师队伍。

(三) 构建专业实践平台

大数据专业实践性较强, 为了打造更具特色的数据科学与大数据技术专业, 应该明确专业建设目标, 构建专业实践平台。构建实践平台, 除了创设基础开发环境, 还要创设大数据运算环境, 为大数据实践提供支持[4]。当前多数高等院校对大数据实践平台认知和重视程度不断提升, 如校企合作共建平台、自建平台和租用平台等。对于一些应用型本科院校而言, 明确人才培养目标, 增加资金投入力度完善软硬件条件, 构建大数据实践平台, 更好地满足师生教学科研需求, 包括大数据实训平台和大数据教学管理平台, 为后续实验教学提供支持。建立大数据实训平台, 了解学生的设计需要, 为学生介绍大数据背景, 促使学生可以在大数据实践环境中锻炼自身专业能力, 熟练掌握大数据技术与应用开发工具, 包括HDFS、Hadoop、Hive、Hbase和MaoReduce等。在大数据实训平台支持下, 整合学校资源和优势学科, 指导学生积极开展大数据综合实践活动。

综上所述, 在数据科学与大数据技术专业建设中, 为了提升专业建设效果, 应该转变专业建设理念, 结合高等院校自身特性, 建立完善的课程体系和基础设施, 在高校内部建立大数据教学管理平台, 提供充足的师资力量支持, 满足不同教学场景应用需要。

摘要：在信息时代背景下, 对于数据信息挖掘提出了更高的要求, 数据科学与大数据技术专业逐渐成为一个热门专业。在高校数据科学与大数据技术专业教学中, 如何打造特色专业, 需要深入市场调查, 了解市场人才培养需要, 以便于完善课程体系, 构建实践平台, 提升数据科学与大数据技术专业建设水平。本文就数据科学与大数据技术专业建设展开探究, 立足于实际情况, 加强师资队伍建设, 完善配套措施, 为社会输送更多优秀人才。

关键词：数据科学,课程体系,大数据,专业建设

参考文献

[1] 陶皖, 石建国.普通地方高校数据科学与大数据技术专业建设探究——以安徽工程大学为例[J].黄冈师范学院学报, 2018, 38 (06) :14-16+52.

[2] 贺文武, 刘国买, 刘建华.新工科专业育人共同体与学习共同体构建研究——以数据科学与大数据技术为例[J].教育评论, 2018, 21 (08) :46-51.

[3] 桂劲松, 张祖平, 郭克华.新工科背景下高校新专业建设思路探索与实践——以数据科学与大数据技术专业为例[J].计算机教育, 2018, 20 (07) :27-31.

[4] 欧卫华, 夏道勋, 张仁津.“数据科学与大数据技术”专业实践教学体系构建研究[J].软件导刊, 2018, 17 (05) :107-109.