高职大数据专业学生技能的培养策略探讨

高职大数据专业学生技能的培养策略探讨

刘定智 吴金玲 王冀 谭景予

（贵州职业技术学院 贵阳 550004）

摘要：随着大数据时代的到来，大数据专业人才的培养成为了我国高等教育的重要任务之一。作为高等教育的重要组成部分，高职院校在培养大数据专业人才方面具有独特优势。本文从高职大数据专业学生的技能培养目标、培养模式、实践教学、师资队伍等方面展开分析，旨在探讨高职大数据专业学生技能的培养策略。

关键词：高职；大数据专业；学生技能；培养策略

在信息技术飞速发展的今天，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的新引擎。当前，大数据专业人才的培养已成为我国高等教育的重要任务，高职院校作为高等教育的重要组成部分，具有紧密联系行业、注重实践教学等特点，培养具备强大数据处理、分析和应用能力的大数据专业人才是当务之急。如何有效培养高职大数据专业学生的实际操作能力和创新思维，是教育工作者面临的重要挑战。

1 大数据专业技能需求分析

1.1 数据处理能力

在大数据领域，数据处理能力是基础也是关键，它包括了数据的采集、存储、清洗、转换、挖掘和分析等多个环节。高职大数据专业学生需要掌握各种数据处理工具和方法，比如SQL语言、Python编程、数据预处理技术等，以便能够高效地处理海量数据，并从中提取有价值的信息。此外，还需要了解分布式文件系统，如HDFS，以及数据处理框架，如Spark和Hadoop。

1.2 数据分析与挖掘能力

数据分析与挖掘是大数据专业的核心，它涉及到统计学、机器学习、模式识别等多个学科。学生应熟练掌握数据分析的基本方法，如描述性统计、推断性统计等，以及数据挖掘的常见算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。通过实际项目练习，学生应该能够运用这些方法解决实际问题，为决策过程提供数据支持。

1.3 数据可视化能力

数据可视化是将数据转化为图表、图形、地图等可视化形式，以便更直观地理解和展示数据。高职大数据专业学生应掌握数据可视化工具，如Tableau、Power BI、D3.js等，并学会如何设计有效的可视化作品，以传达正确的信息，吸引目标受众。

1.4 云计算与分布式计算能力

随着数据量的激增，云计算和分布式计算成为了处理大数据的关键技术。学生应了解云计算的基本概念，如IaaS、PaaS、SaaS等，并掌握使用云计算服务进行数据处理和分析的能力。同时，学生还应学习分布式计算框架，如Apache Hadoop、Apache Spark等，以及如何在大数据环境中优化资源配置和提高计算效率。

1.5 信息安全与隐私保护能力

在大数据时代，信息安全和个人隐私保护面临着前所未有的挑战。高职大数据专业学生应了解信息安全的基本原则和措施，如加密技术、访问控制、安全协议等，并掌握如何评估和处理数据安全和隐私风险。此外，学生还应具备良好的数据伦理意识，确保在处理数据时遵守相关法律法规和道德标准。

2 高职大数据专业学生的技能培养目标

2.1掌握大数据基本理论：高职大数据专业学生应深入理解并掌握大数据的基本概念、特性、应用领域和发展趋势等理论知识，包括对大规模数据处理、存储、分析和应用的一系列基本概念和原理的深入学习。学生需要通过课程学习和实践操作，理解大数据的核心技术和方法，例如数据挖掘、机器学习、分布式计算和数据库管理等理论知识。

2.2具备数据处理和分析能力：高职大数据专业学生应具备较强的数据处理和分析能力。这意味着学生需要学习并掌握如何收集、清洗、存储和处理大量数据的技术和方法。此外，学生还需要学习如何运用统计学、机器学习和数据挖掘等方法对数据进行分析，提取有价值的信息和洞察，这些都是学生需要具备的数据处理和分析能力。

2.3具备大数据应用开发能力：高职大数据专业学生还应具备大数据应用开发能力。这包括学习并掌握大数据应用的开发流程和技术框架，例如Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及NoSQL数据库如MongoDB和Cassandra等。学生需要通过实践项目，学习和掌握如何使用这些技术和工具进行大数据应用的开发和部署。

2.4具备数据安全和隐私保护意识：在大数据时代，数据安全和隐私保护变得越来越重要，高职大数据专业学生应具备数据安全和隐私保护的基本意识和知识。学生需要学习并理解数据安全的基本概念和原则，例如加密技术、访问控制和安全协议等。此外，学生还需要学习并掌握如何评估和处理数据安全和隐私风险，确保数据的安全和用户的隐私得到保护。

2.5具备良好的职业素养：高职大数据专业学生还应具备良好的职业素养，包括具备良好的团队合作能力、沟通能力、创新思维和持续学习的能力等，即学生需要通过课程学习和实践操作，培养自己的团队合作意识和能力，学会与他人合作共同解决问题；需要学习并掌握如何有效地与他人沟通和交流，包括书面和口头沟通技巧；此外，学生还需要培养创新思维和持续学习的能力，不断适应和应对大数据时代的发展和变化。

3 高职大数据专业技能培养策略

3.1 优化培养模式

为了更好地适应大数据时代的需求，高职大数据专业在建设过程中应优化培养模式，将理论教学与实践操作相结合，注重培养学生的实际工作能力，比如，可以通过案例分析、项目驱动、实践教学等方式，让学生深入了解大数据的理论知识，并将其应用于实际操作中，还可以与企业合作，开展产学研项目，让学生在实际工作中锻炼自己的技能。

3.2 强化实践教学环节

实践教学是提升学生技能的关键环节。高职大数据专业应强化实践教学，一是建立专业实验室、工作室、创新实践基地等设施，为学生提供充足的实践操作空间；二是增加实践教学的比重，确保学生在校期间能够获得充分的实践经验；三是到相关企业实习实训，更好地掌握大数据的处理、分析和应用等技术技能，提高自己的实际工作能力。

3.3 提升师资队伍的专业水平

教师的专业水平直接影响到教学质量。高职大数据专业应采取“引培并举”的措施来提升师资队伍的专业水平，如引进具有丰富实践经验和理论水平的行业专家，加强教师队伍的培训和学术交流，使教师能够紧跟大数据技术的发展趋势。同时，还应为教师创建教育教学能力提升平台，通过改进教学方法来增强教学效果。

3.4 培养学生的创新意识和团队协作能力

创新意识和团队协作能力是大数据专业人才必备的素质。高职大数据专业应鼓励学生参与科研项目和实践活动，培养他们独立思考、解决问题的能力；通过项目实践、竞赛活动、团队合作等方式，培养学生的创新意识和团队协作能力。

3.5 加强职业规划和就业指导

为了帮助学生更好地规划未来职业发展，高职大数据专业应加强职业规划和就业指导。通过职业规划课程、就业指导讲座、企业参观等方式，让学生了解行业的发展趋势和就业前景，帮助学生明确自己的职业目标和发展方向，进一步提高他们的就业质量和竞争力。

4 结语

在当前大数据时代的背景下，高职大数据专业学生的技能培养显得尤为重要。为了满足社会对大数据专业人才的需求，我们需要从技能培养目标、培养模式、实践教学、师资队伍等多个方面进行全面改革与创新。通过优化培养模式，强化实践教学环节，提升师资队伍的专业水平，以及加强职业规划和就业指导，旨在培养既具备扎实理论基础，又具备实战经验的高素质大数据专业人才。此外，我们还要在培养学生专业技能的同时，注重培养学生的创新意识和团队协作能力，让学生得到全面的培养。

参考文献：

[1]马萌,刘艳,曹清清,刘芳.基于自组织理论的高职大数据专业学生岗位核心技能提升策略研究[J].科教导刊,2020,(第14期).

[2]肖全初.基于大数据的高职计算机专业教学改革探析[J].网络安全技术与应用,2019,(第9期).

[3]蒋玉芳.大数据背景下高职计算机专业教学探讨[J].广西教育,2019,(第35期).

[4]王振.以就业为导向的高职计算机专业教学模式优化策略分析[J].散文百家,2021,(第4期).

作者简介：

刘定智，女，1976年9月生，贵州省金沙县人，贵州职业技术学院信息工程学院正高级实验师，。

吴金玲，女，贵州职业技术学院信息工程学院计算机专业副教授，研究方向：计算机，职业教育。

王冀，女，贵州职业技术学院信息工程学院计算机专业副教授，研究方向：计算机，职业教育。

谭景予，女，贵州职业技术学院信息工程学院计算机专业讲师，研究方向：计算机，职业教育。