民办高校的大数据之路

一。大数据技术概述

最早提出大数据“时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。“

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处论文网理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的加工能力“,通过加工“实现数据的增值“。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库。数据挖掘电网。分布式文件系统。分布式数据库。云计算平台。互联网和可扩展的存储系统。

二。国内外研究现状

国外除了在大数据的概念上的研究外,重点放在技术研究。美国政府六个部门启动的大数据研究计划中,绝大多数研究项目都是应对大数据带来的技术挑战,重视的是数据工程而不是数据科学,主要考虑大数据分析算法和系统的效率。

国内在大数据研究领域的重点在大数据与云计算。数据挖掘,并行计算和分布式处理,应用式主要集中在地理信息系统。但目前国内高校很少有开设大数据方向的相关专业,业内先驱当属北航软件大数据技术与应用专业。此专业是北航软件。北航计算机与慧科教育(工信部移动云计算教育培训中心)联合打造的大数据技术与应用专业,于2012年开始招收工程硕士。另外,2013年,华东师范大学成立了数据科学与工程研究院;2014年,华南理工大学设立了云计算与大数据专业;同年,清华大学成立清华―青岛数据科学研究院“,设立大数据的硕士博士学位项目。另外,开设大数据相关本科专业的院校有贵州师范。贵州大学和北京城市。而2014年9月开始,西安欧亚也开始对外招收网络工程专业(大数据方向)。

三。民办院校人才培养方案的制订

西安欧亚作为一所民办三本院校,本着创新型教育理念,一直致力于应用型人才的培养。从2012年开始筹备至今年正式招生,共两年时间。无论从企业需求,还是学术要求,我们都进行了充分的调研及论证。

1。前期准备

(1)资料准备

在与北京大学教授合作的项目中,受到启发。继而开始搜集大数据方面的各种文献资料,对目前国内各大高校的专业开设情况进行考察,借鉴他人的宝贵经验。最终形成了一个初步的课程规划清单。

(2)企业调研

根据以往的教学经验,我们知道,学生将来是否能顺利的找到工作,与其在学校接受的教育是息息相关的。很多时候,我们只是从一个教师的角度考虑,应该培养出什么样的学生。可是,我们并不了解,目前,就某一个行业领域,企业需要什么样的人才,无论从专业能力方面,还是从个人基本素质方面。

鉴于此,我们对一些相关企业做了调查问卷,结果得出,企业需要的大数据人才,从个人素质方面,需要以下能力:

良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果。

对统计。数学建模有强烈的兴趣和钻研精神。

良好的学习能力。团队协作能力。逻辑思维能力。分析能力。

擅长与商业伙伴的交流沟通,具有优秀的报告讲解能力及沟通能力。

工作高效,有条理,细致,态度积极,责任心强,能够承受较强工作压力。

在专业技能方面,需要以下能力:

熟悉数理统计。数据分析。数据挖掘等基础知识,熟知常用算法。

熟练使用SAS。SPSS。R。Excel等统计分析软件。

精通至少一门编程语言(C。Java。Python。shell)。

了解数据结构和算法设计。

熟悉Linux操作系统开发环境。

(3)师资培养

学生所学知识的源头均来自于老师。我校教师大多从学校毕业后直接任教,缺乏实际工作经验。虽然基本的理论知识都能掌握,但应用于实践的能力缺乏。为此,我们将教师分批派往不同合作公司进行挂职锻炼,为期一个月至半年不等。这样,教师不但能充分发挥自己的业务专长,将理论联系于实际;同时,在企业中,能经历到不一样的工作状态和企业氛围。将来回归课堂,能给学生传递的不仅仅是科学知识,更重要的是书中没有的工作经验和阅历。

另外,在大数据方面,有很多不同方向的讲座。论坛。会议。其间,各领域的业内高手都会云集,畅谈自己的编程经验或心得体会。我们会及时派出相关老师外出参会,听取高手经验。开拓视野的同时,更希望能和高手有交流甚至合作的机会。

(4)专家论证

经过我们的调查问卷和深入企业实习的见闻体会,我们更加明确了大数据人才培养的方向,进一步完善了培养计划。为了更有力的支持我们的方案,专业开发团队先后多次请来名校教授进行座谈论证,经过5次不断的推翻―重做―修改“,最终形成2014级学生的人才培养方案。

2。方案阐述

我校在网络工程专业开设了一个大数据方向的实验班,本科四年制,培养阶段划分为通识教育。专业培养和多元化培养三个培养阶段。

第一阶段:通识教育培养阶段。

按照工程人才培养的共性要求而设置,并为全面素质教育奠定基础。包括综合基础和基本技能两个模块。在综合基础模块中,设置了由政治思想理论课。高等数学。大学物理。体育“等系列课程构成的必修课程,和由人文科学与艺术。社会科学。自然科学等系列课程构成的选修课程。重点满足对学生逻辑思维。思想品德。身心健康。人文科学与艺术。社会活动能力等各方面素质培养的要求。在基本技能模块中,主要设置有计算机类。英语类和人文类等课程。重点培养学生具有较强的计算机应用能力。良好的中外文沟通。表达与写作能力,基本工程与科研素养以及良好的国际视野和国际竞争能力。

第二阶段:专业培养阶段。

培养大数据分析人才必备基础理论知识和技术能力。包括专业基础能力和学历提升两个模块。学历提升模块开设计算机类考研必备的高等数学。英语。计算机网络。数据库基础。数据挖掘等基础性课程,使学生掌握扎实的学科基础理论;专业基础模块开设统计学基础。多元统计分析。时间序列分析。Hadoop并行计算。数据可视化技术和分布式云计算等专业技术基础课程,让学生掌握大数据在数据管理。系统开发。数据分析与数据挖掘等方面的核心技能,培养工程人才在计算机学科网络大数据专业领域中必要的。最基础的知识和能力。

第三阶段:多元化培养阶段。

通过设计多元化课程体系,为学生提供自主选择专业方向的机会,使学生个性培养得以实现。大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理。系统开发。海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法。运行和学习分类算法。分布式Hadoop集群的搭建和基准测试。分布式Hbase集群的搭建和基准测试。实现一个。Mapreduce的并行算法。部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。

四。结束语

目前,数据分析是一个朝阳行业,而高校大数据人才培养更是一个新兴的领域,在很多公办高校都没有做好准备的情况下,作为民办的三本院校,我们踉跄起步,希望在未来的发展中,能总结出更多的经验,不断完善自己,更希望能给于兄弟院校一个参考的思路,我们共同完善大数据人才的培养工程。

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