云计算与大数据专业课程教学体系研究

程光德

摘 要：基于信息化产业规模的持续扩大，针对云计算的依赖性不断提升，为各种问题的处理具有一定保障性作用。而基于大数据的影响，针对计算机课程教学模式的构建提出更高要求。文章中首先对云计算与大数据技术进行了阐述，在此基础上提出了云计算与大数据课程体系结构设计路径，具体表现为理论与实践的融合、维持良好的教学组织等，最后总结出云计算与大数据课程的教学关键点。

关键词：云计算;大数据;教学体系

中图分类号：TP311  文献标识码：A

前言：在信息化时代下，尤其是大数据优势逐渐被展现之后，各企业对于掌握云计算以及大数据技术的人才需求量在不断增长。而各高校作为培养专业人才的主要场所，在相关专业设置以及教学体系创建方面应该对社会发展的实际需求进行考量。下文将以云计算与大数据课程作为案例，分析了课程教学体系的设计以及注意事项。

一、云计算与大数据

（一）云计算简述

云存储可理解为是互联网中一种在线存储模式，可将数据存储到多台虚拟服务器中，而非专属的服务器中[1]。此种存储模式其中存在着一个第三方，也就是托管方，托管企业经营者大型数据中心，需要数据存储托管人员，经由购买或是租赁一定的空间，实现数据云存储目的。数据中心运营者结合用户的实际需求，在后端准备存储虚拟化资源，同时将用存储资源池方式进行服务提供，用户能够自由的应用存储资源池放置各种数据[2]。云存储概念与云计算存在着诸多相近之处，其经由集群应用、网络技术、分布式文件系统等功能，网络中大量不同类型的存储设备经由应用软件协调开展工作，对外提供数据存储以及业务访问功能的系统，确保数据安全性，同时也有助于节省存储空间。简单理解，云存储具体是将用户所需要存储的资源放置到云上，这个空间处在虚拟状态。用户能够随意在任何时间或地点借助于互联网进行存储数据的下载。

（二）大数据简述

对于大数据的概念而言，由外国学者维克托·迈尔·舍恩伯格与肯尼斯？库克耶第一次提出来，针对的为没有运用抽样调查的方法，主要针对全部数据信息开展了准确的预测及分析工作。实际上，大数据中的“大”属于相对的，针对的为较为完备的全部数据信息。通常情况下，大数据拥有着类型繁多、数据量庞大以及时效性较高等诸多方面的特点[3]。特别处于互联网移动时代下，智能手机的流行，手机当中的很多软件处于无形当中可能查看用户的信息资料，侵犯了个人的隐私。比如：一些互联网所开展的营销工作，均会将用户的个人信息作为重要的参考。一些企业会采用收集庞大、不同种类的信息，并借助大数据技术进行分析，从中筛选出有价值的数据信息，以便在产品的营销过程中满足客户的相应需要，由此可见，大数据的特点是非常明显的。

二、云计算与大数据课程体系结构设计

（一）理论与实践的融合

在云计算与大数据专业课程体系设计期间，基于专业课程自身特殊性，必须要确保理论教学与实践相互协调[4]。只有兼顾理论与实践教学，才能够促使学生不断提升实践操作能力，同时对云计算与大数据技术具有更深层次的理解。参考现阶段各高校所开设的云计算与大数据专业课程内容，不能够发现其中涵盖了虚拟化技术与分布式集群技术等基础概念，同时也存在对大数据体系结构的说明，便于学生了解相关技术的原理以及理论内涵。但具备理论知识之外，更为重要的是需要掌握应用理论解决实际问题的能力，为此，需要结合理论教学进程，配合相应的实训课程，将理论知识逐步渗透到实践中去。

（二）具体课程设计

第一，创建理论课程体系，并基于此开设实验课程，经由对相关资源的利用，关注实验教学期间学生在云计算与大数据技术应用中的模拟仿真训练。第二，实验课程开设期间，需要将所有学生进行分组，要求各小组在实验期间能够独立完成仿真训练中的集群搭建活动，以此来提升学生程序设计理念，并强化其综合研发能力。第三，将线下行业中大数据与云计算内容纳入到教学案例中，确保学生对大数据及云计算相关知识了解的前沿性[5]。

（三）维持良好的教学组织

在云计算与大数据技术专业课程体系的结构设计中，需要确保教学组织的良好性。第一，关注案例教学方式应用的科学性及合理性，逐渐扩大多媒體与计算机网络的应用范围，进一步丰富教学内容。第二，参考线下行业云计算与大数据处理技术应用情况，在课堂教学期间对学生进行正确的引导，促使学生可对相关技术的实践应用有一定了解。

三、云计算与大数据课程教学关键点

在云计算与大数据专业课程体系构建中，其关键点具体体现在以下几个方面：第一，云计算与大数据处理基础知识的阐述，同时对相关技术的特征及应用范围进行描述。经由针对主流大数据处理流程的引入，对技术的发展趋势进行预测。第二，针对分布式集群基础技术与虚拟化技术给予高度重视，对此部分内容进行深度分析，加深学生的印象。其目的在于可促使学生了解虚拟化技术软件特征以及集群文件系统的特征。第三，课程设置期间针对具有代表性的分布式计算MPI技术特征以及构架内容的讲解具有较高要求。要求学生在后期学习中掌握分布式环境下程序设计的能力，同时还可灵活应用MPI分布式计算理论知识去解决实际问题。另外，云计算与大数据专业课程中的其中一个关键点是Hadoop、Storm、Spark大数据处理相关技术。经由对相关技术应用所涉及到的应用环境、操作方法等进行讲述，促使学生可掌握MapReduce基于键值对的并行编程模型与相关程序设计方法等内容。将分布式动态计算与迭代计算视为主要教学案例，针对相应的程序设计进行讲述。实训课程设计期间，还应该关注到行业发展对于大数据以及云技术的实际需求，确保学生所掌握的技术以及操作能力具有实用性。

结论：云计算与大数据是现代社会发展下，相关行业所应用较为广泛的关键性技术，为此，促使其对于相关专业的人才也具有着较大的需求量。在大数据与云计算专业人才培养期间，课程体系设计如何对于学生的学习效果具有较大影响，需要教师能够合理的平衡理论内容与实践培训之间的关系。同时，在教学内容的设计上，还应该关注到行业发展现状，以及对云计算与大数据技术的实际需求，确保教学内容的实效性。强化对云计算与大数据技术的深入理解，关注课程体系结构设置，明确教学重点及难点，有助于强化云计算与大数据技术课程教学模式的适用性，为培养高素质专业人才提供基础保障。在云计算与大数据技术专业教学的未来发展中，还应该在教学方法以及内容的合理化更新等方面展开深入研究，为教学实践提供参考。

参考文献：

[1]戚俊成，苏新彦.以信息处理为核心的云计算和大数据处理课程教学改革[J].当代教育实践与教学研究（电子刊），2018，03（007）：508-510.

[2]霍艾迪，卢玉东，胡安焱，等.基于云计算技术和大数据平台的水利类专业课程体系构建[J].教育现代化，2018，005（051）：355-357.

[3]工业和信息化职业教育教学指导委员会.云计算与大数据行业人才需求与职业院校专业设置匹配分析研究[J].中国职业技术教育，2020，04（005）：11-21.

[4]赵吉宇，王玲波，宋新丽，等.信息化教学平台与网络开放资源在高职类中药专业课程混合式教学中的应用[J].黑龙江生态工程职业学院学报，2018，31（06）：142-144.

[5]高艳.应用型高校数据科学与大数据技术专业课程体系探索——以山西农业大学信息学院为例[J].信息系统工程，2019，02（005）：169-169.

基金项目：

重庆市高等教育教学改革研究项目 “智能化支持的多学科融合教学研究”（项目编号：183099）