大数据视阈下计算机专业人才培养模式探讨

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根据2012年互联网络数据中心的《数字宇宙2020》报告，2011年互联网上的全球数据总量已达1.87ZB，且该数据每年增长50%、每两年便翻一番。预计到2020年，全球数据总量将达到35~40ZB，10年间将增长20倍以上。大数据时代已经来临，并且大数据应用已引起社会各界越来越多的关注和重视。大数据应用与分析能力逐渐成为组织的核心竞争力，大数据的有效组织与使用将为社会经济发展带来空前机遇，然而，大数据时代在带给计算机行业机遇的同时，无疑也给计算机专业人才培养带来了巨大挑战。为顺应大数据时代的发展需求，各高校理应及时调整计算机专业人才的培养方案，为现代社会培养满足大数据产业需求的计算机专业人才。

一、大数据对计算机专业人才培养的影响

大数据是指大量非结构化与半结构数据的多源异构数据集合，是无法在可容许时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据具有数据量大、多样性、高速化、价值密度低等特点。大数据技术的真正价值不在于掌握规模巨大的数据量，而在于提高对数据的加工处理能力，对这些海量异构数据进行分析利用和二次开发，以挖掘其潜在的关联与规律，实现数据“增值”。在教育领域，随着云计算和物联网技术发展起来的大数据技术必然成为各国教育研究者竞相争夺的前沿研究阵地，是传统教育研究向科学实证转变的重大机遇。与此同时，大数据技术已深入影响计算机专业，对计算机专业人才的培养产生了极大影响。

（一）对计算机专业课程体系的影响

大数据产业的发展，对计算机专业人才提出了新需求。国内各高校在大力开展大数据学术研究的同时，势必将大数据相关理论与技术知识融入计算机专业人才培养体系中，以满足现代社会对大数据应用人才的需求。

（二）对计算机专业人才教学模式的影响

大数据时代的计算机专门人才应能系统掌握数据分析的相关能力，具备较为扎实的信息技术与数据科学相关知识、较强的信息技术工程实践与大数据分析能力。因此，各大高校应在计算机专业人才的培养体系中融入大数据相关理论知识与实践技能，在计算机专业教学过程中注重多学科整合、理论与实践的结合。

（三）教师队伍建设影响

为培养合格的大数据管理分析计算机专门人才，势必要修订先前的计算机专业课程体系，对其融入众多大数据应用与分析相关课程。新课程的引入、新教学内容的增加，也对计算机专业教师队伍提出了新要求。培养大数据时代计算机专业人才必须加大教师培训力度，适时提高计算机专业教师大数据理论与技术水平。

二、大数据视角下计算机专业人才培养的基本原则

如今，大数据产业如火如荼地发展。为培养适应大数据时代需要的具有较强计算机技术实践应用能力与知识创新能力、大数据管理分析能力的高级应用型工程技术人才，大数据视阈下的计算机专业人才培养应遵循以下基本原则。

（一）多学科协同

计算机专业是一个软硬兼顾的宽口径专业，是面向系统、侧重应用的专业。计算机专业涵盖课程面非常广，与其他学科联系比较紧密。同时，大数据时代对计算机专业人才提出新的大数据处理与分析要求。因而，大数据时代计算机专业人才培养要重视多学科协同创新发展，注重跨学科基础知识和交叉领域学习能力的培养。

（二）校企协同创新

大数据是互联网、物联网与云计算的产物。它要求计算机专业人才在具备一定的计算机软硬件系统分析开发能力的基础上，熟练掌握大数据采集、存储、管理、应用分析等能力。而各高校大数据视角下的计算机专业人才培养还处在探索阶段，未形成体系。大数据处理是学科交叉的系统性工作，应用性与实践性要求高，因此，大数据人才培养需要企业的参与。高校计算机专业人才培养方案与大数据研究机构及企业相结合，可为学生提供更多大数据管理与应用分析的生动案例与实践平台，提高计算机专业人才的大数据分析能力。

（三）以数据为中心

大数据时代，计算机行业发展成真正的信息行业。计算机专业人才应充分掌握大数据技术处理能力。大数据处理技术是指从各类、多源、异构、海量数据中，快速获得有价值的信息或知识。现今，软件的发展不再以编程为核心，转向以数据为核心。因此，大数据视阈下，计算机专业应以数据为中心，建设课程体系，组织教学内容，加强大数据分析处理能力的应用实践。

三、大数据时代计算机专业人才培养方案探索

（一）明确培养目标

传统的计算机专业旨在培养具有较强实践应用能力与知识创新能力，能从事有关计算机科学与技术方面的研究、应用和开发工作的高级应用型工程技术人才。然而，大数据时代下，计算机专业人才应在具备一定数学、计算机等知识的基础上，较全面地掌握大数据方向的基本理论和技术。因而，大数据时代计算机专业应以培养具有较高综合业务素质、较强计算机工程实践与应用创新能力，系统掌握大数据系统管理、研发、分析与利用能力的高水平、复合型精英人才为目标，以适应大数据时代对计算机专业人才的需求。

（二）合理设置课程体系

大数据的影响力已辐射到人类生活的众多行业领域，计算机技术更是面临巨大挑战。由于大数据资源的规模宏大、多源异构，计算机技术在大数据处理、存储、通信、传输等方面面临众多难题。为适应大数据时展，满足市场对大数据应用专门人才的需求，计算机专业教学应注重教授学生基础理论知识，培养其应用创新能力，从计算机、通信、统计分析、管理等多学科融合角度出发，进行计算机专业课程体系的设置。

1.基础课程设置

注重多学科基础理论与知识的学习与领会。由于大数据背景下的计算机技术涉及多学科领域知识，这要求计算机专业基础理论课程不仅包括传统计算机专业基础理论课，还要涵盖大数据相关的理论知识（如大数据技术基础、云计算技术、物联网、概率论与数理统计等），引导学生了解大数据技术，激发学生对大数据产业的兴趣。

2.计算机专业课程设置

大数据视阈下，计算机专业课程的设置主要是使学生掌握必要的与大数据相关专业知识和专业技能，了解大数据时代计算机专业的前沿科学技术和发展趋势，培养学生分析解决计算机工程实际问题和企业大数据应用实践问题的能力。主要专业课程包括管理信息系统、数据库原理与应用、NoSQL数据库技术原理与应用、分布式数据处理、数据分析、模式识别、机器学习、数据挖掘、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架Mapreduce、集群文件系统ClusterFS、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

3.计算机专业实践性课程设置

这类课程重在培养学生解决大数据应用实践问题的能力，提高学生大数据分析与应用创新能力。其核心课程有Hadoop实践、并行与分布式计算、社交网络分析、大数据实例分析、HadoopMap/Reduce技术原理与应用、海量数据分析、数据可视化、大数据安全与隐私保护。

（三）采用多维立体实践教学模式

大数据背景下，计算机技术是一门实践性与创新性较强的学科。因此，计算机专业教学势必要变更传统教育模式，从人才培养流程上构造课内实验、课外实践、课程设计、毕业设计、企业实习等不同层次的多维实践训练体系。大数据在海量数据、实时数据、社交网络分析等方面的应用主要来自企业，所以具备大数据技术的专业人才的培养需要企业参与。同时，在互联网时代，大数据已成为企业核心战略资源，也是企业创新的源动力，而企业大数据人才的需求离不开高校的培养。为此，应构建学校、在线平台、企业实习基地等多途径立体实践训练体系，打造校内外联合实习、校企互利双赢、线上/线下教学相结合的实践教学模式。

四、结语

随着大数据在教育领域越来越广泛的应用，其为计算机专业融入了新的知识，带来了崭新的发展机遇，同时也给计算机专业人才培养带来挑战。本文简要分析大数据技术特点，在分析大数据对计算机专业人才培养影响的基础上，阐述大数据时代计算机专业人才培养的基本原则，对大数据背景下计算机专业人才培养模式进行尝试与探索，以期为大数据时代高校计算机专业人才培养提供理论依据。

作者：杨恒伏 单位：湖南第一师范学院信息科学与工程学院