大数据行业与职业教育分析报告

http://www.edu.hc360.com2020年12月18日15:20 来源:前瞻网T|T

由于数据主要产生于日常的商业、生活或科研等活动,数据生成阶段的技术技能就无需讨论。大数据从业者需要掌握的技术技能集中在数据获取、数据存储和数据分析三个阶段。

    概括来说,大数据相关岗位需要的核心技术技能一般包括以下四个方面:

    第一,计算机科学。一般来说,数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景,具体来说就是处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

    第二,数学和统计学。首先具备数学、统计学方面的专业知识,还要能够熟练使用一些统计工具,例如R、SAS、Matlab、SPSS,或者Stata等主流统计分析软件。

    第三,数据挖掘。熟悉并掌握数据挖掘工具,例如RapidMiner、Orange、以及面向统计分析的开源编程语言及其运行环境R等。

    第四,数据可视化。真正理解大数据背后的价值与含义还需要利用可视化工具来展现,例如Flare、HighCharts、AmCharts、D3.js、Processing、GoogleVisualizationAPI、Tableau等可视化工具。

    三、我国大数据专业职业教育现状分析

    随着大数据行业的迅猛发展,大数据专业人才需求急剧增加。加快大数据专业人才培养、提升人才培养质量已成为教育亟需解决的难题。近年来,由于传统教育系统人才培养的滞后性,大数据专业人才的培养还远不能满足行业发展需求。

    (一)专业设置概况

    由于大数据科学是与计算机科学、数学和统计学等基础学科紧密结合,并与众多应用学科交叉融合的新兴学科,具有复合性、应用性和前沿性的特点,它所需要掌握的知识不仅涉及到众多相关专业的基础知识,还包括围绕大数据的采集、存储、挖掘、分析、可视化展现等新发展起来的方法和技术体系知识。因此,目前国内主要是一些有实力的研究型大学在积极探索开展大数据专业人才的培养,职业院校尚未开设大数据专业。

    从相关专业来看,职业院校开设的与大数据比较相关的专业主要有计算机信息管理、计算机应用技术、软件技术、统计实务等。其中,开设计算机应用技术和软件技术专业的职业院校较多,开设统计实务专业的院校则很少。

    表2职业院校开设的大数据相关专业情况

    (二)专业人才培养分析

    目前,国内高校探索大数据专业人才培养较晚,尚未形成明晰的人才培养体系。而一些市场培训机构由于市场敏感度高、企业资源丰富等优势,开始实施大数据技术的相关培训的时间较早,已经构建起符合市场需求的人才培养体系,值得学校借鉴。

    1.慧科教育大数据人才培养分析

    慧科教育致力于移动互联网、云计算、大数据、互联网营销等前沿科技领域的人才培养。在大数据人才培养方面,慧科教育开设了大数据技术与应用专业,从系统框架搭建、应用研发及数据分析三个层面培养具有实战经验的高素质、实用型大数据人才。

    在课程体系建设方面,慧科教育加强投入力度,设置了兼顾理论课程与实践课程的大数据课程体系(详见表3),包括专业基础课程和专业核心课程。另外,慧科教育与IBM合作在“开课吧”开设了IBM大数据与分析专区,提供基于IBM产品和服务的大数据专业课程,培养大数据职业人才。

    2.小象学院大数据人才培养分析

    小象学院为小象科技成立的大数据专业在线教育平台,凭借ChinaHadoop大数据社区积累的大数据领域的专家资源和超高人气,提供包括大数据平台、大数据应用、云计算等专业的课程(详见表4),致力于成为中国互联网技术职业教育的“黄埔军校”。

    小象科技受北京海淀区政府委托,实施中关村大数据人才计划,开展小象训练营系列培训。小象训练营的师资团队由业内大数据专家组成,学习形式采用远程在线教育方式,学习周期为12周,学员完成全部课程并通过考核将获得结业证书和实习就业岗位推荐。

    3.达内科技大数据人才培养分析

    达内科技作为IT职业教育领域的领军企业,针对企业对人才需要掌握的技术和要求的变化,把握技术发展趋势,达内推出了基于大数据技术的全栈式IT人才行业培养新标准,包括:课程设置、实验平台、领衔名师、教学管理系统等方面:

    (1)课程设置。达内的Java大数据课程,是在“Java经典课程体系”的基础之上围绕着Hadoop生态系统的大数据核心技术课程,具体包含七大核心技能:Java基础功底、Linux操作技巧、数据库技术、Web前端技术、企业级框架和企业开发流程及文档规范。此外,达内为了让课程内容根植于企业真实需求,基于达内上万家合作企业的真实岗位需求进行课程研发。

    (2)实验平台。企业在开发、测试、部署实际项目时需要有特定的软件环境。软件工程师不但要非常熟悉这些环境,还要特别注意在工作中容易出现的各种问题和错误。真正的大数据课程需要有分布式的实验环境支撑,达内借助雄厚的资金实力创建了国内培训界内第一个大数据实验平台,以电商后端数据平台作为贯穿项目,学员的所有实验都基于此平台完成。

    (3)领衔名师。达内大数据高级软件工程师授课老师大多来自企业一线的首席架构师,具有丰富的实战经验,清楚地知道学生需要掌握大数据相关的哪些知识。此外,达内授课的老师采用组合培训的方式,每一位教师只讲授自己最擅长的部分。

    (4)教学管理系统。达内2014年3月推出TTS7.0教学管理系统,是国内首个O2O教学平台,功能更加强大。TTS7.0教学平台上增加了问答系统,为学生随时向教学团队提问各种问题;增加了-在线交互系统,学员可以利用在线交互系统跟老师和助教时时沟通互动;微课程,达内将课程内容全部划分成微知识点,并把它们录制成微课程,通过考试检测学生学习知识点的盲区,学生通过在线微课程检讨微知识点的缺失。

    四、对我国大数据专业职业教育发展的启示

    大数据是继云计算、物联网之后IT界的又一次颠覆性技术革命,大数据产业的发展对大数据人才提出了新的需求,而目前我国大数据专业建设尚属起步阶段。鉴于大数据产业的快速发展和我国大数据专业建设的缺失,应从以下几方面着手,加快大数据专业教育的发展。

    (一)启动大数据人才培养计划

    中国在2004年开始数据分析人才的考培工作,首批项目数据分析师(CPDA,Certificate of Projects Data Analysis)诞生。

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