高职院校大数据技术与应用专业学生能力探索

2020-08-10 09:25:42 科教导刊·电子版 2020年15期

陈丹 陈晓柳

摘 要 伴随大数据与5G、人工智能、云计算、物联网、区块链等技术的深度融合,大数据人才需要日益递增。本文从专业建设、人才培养模式等角度进行大数据技术与应用专业学生能力探索。

关键词 大数据 高职 人才培养

中图分类号:G710 文献标识码:A

1背景

党的十九大提出,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,大数据得到广泛应用,在互联网服务中大幅度提升网络社交、电商、广告、搜索等服务的个性化和智能化水平,催生共享经济等数据驱动的新兴业态;向传统产业渗透,驱动生产方式和管理模式变革,推动制造业向网络化、数字化和智能化方向发展;电信、金融、交通等行业利用积累的大数据资源,积极探索客户细分、风险防控、信用评价等应用,加快服务优化、业务创新和产业升级步伐。大数据成为国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”。 国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,全面推进大数据发展,加快建设数据强国。

2大数据人才需求

大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。未来几年,大数据作为国家科技发展重点扶持领域,人才需求缺口大,人才培养供不应求。据统计高职大数据技能型人才以基础实训维护型岗位、技术服务和销售工程师岗位为主,设计研发等技术要求强的岗位较少。大数据技术技能岗位按照工作内容要求包括开发运维类、平台应用类、产品运营类、数据分析类等岗位。

3高职院校大数据专业学生能力探索

3.1 专业建设

专业建设要深化教育教学改革,提高人才培养质量。加强产教融合,促进校企深度合作,充分发挥学校与企业双方优势及职业教育为社会、为企业服务的功能,更好的为社会、为企业培养高素质的技能型应用人才。以服务大数据产业为出发点,促进地区大数据产业发展,着力解决当地的人才短缺现象,以服务相关产业发展为目标。积极同相关企业进行对接,实现人才的有效培养,避免教育和社会脱节。以岗位需求为依据,培养大数据平台应用和数据工程师。不断创新,跟进大数据产业发展步伐。坚持实用性,注重实际动手操作能力,注重基础知识,加强实践教学,提高学生的综合素质。

3.2 人才培养模式

人才培养要以服务好产业和帮助企业发展为办学宗旨,高职院校应根据国家产业布局和大数据行业发展需求,加快大数据专业建设,形成与技术链和产业链紧密对接的专业链。技术调研企业相关岗位人才需求变化,结合学生能力特点,调整人才培养目标。基于对高职院校人才培养质量和目标岗位能力素质要求的匹配分析,建议大数据专业课程体系应聚焦于大数据采集、清洗、存储、分析、开发和维护,并加强大数据基础技能如数据库、计算机网络、Python程序设计、Linux操作系统等大数据专业基础专业技能的学习。

本科院校也开设了大数据专业,高职院校的学生要与本科院校的学生竞争,在设置课程体系时必须体现出差异性。高职院校可以通过建立“课程超市”和“学分银行”,实施“1+X”证书制度,引导和满足学生个性化学习需要,组建由行业、企业、学校骨干教师构成的专业建设指导委员会,专业教学指导委员会,改革实践教学内容,将实践教学内容与实践基地建设紧密结合,与行业、产业发展形势紧密结合。培养出实际应用能力更强的人才。

3.3 教师队伍建设

高职院校可以通过技能培训,下企业锻炼等方式速度提升专业教师的知识技能水平;聘请高层次人才作为外部专家,每学期定期指导学科与专业建设等工作;通过产教融合校企双元育人,引进一批学科领域知名人才和企业工程师走进课堂。打造一支知识结构合理、专业技能突出、专兼结合的学术科研和教学团队。

3.4 实践教学环境建设

高职院校主要是培養大数据行业一线技术技能型人才,为提升大数据学生专业实践能力,学校要加大校内实训基地的投入,建设一批满足大数据专业需求的高性能机房,同时深化产教融合,构建校企合作育人平台。

3.5 学生素质建设

学生的素质能力培养以学生集体活动项目体系以及学生个人行为项目体系为培养载体,以学生素质考核以及素质活动项目考核为培养质量保障,并在实践中不断更新和完善,最终帮助学生获得持续发展的能力。

4结语

大数据技术和应用逐步成为国家基础性战略支撑,是推动数字中国、数字经济和新型智慧城市建设的重要力量,未来发展潜力巨大。高职院校应建立以需求为导向的人才供给机制,深入调研,不断改善,培养出符合市场需求的大数据技术与应用专业技能人才。

参考文献

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