高职大数据技术专业学生数据挖掘算法实践能力提升策略

摘要：在大数据时代，数据挖掘算法作为大数据技术的核心，对高职大数据技术专业学生的职业发展至关重要。本文聚焦高职大数据技术研究方向，深入探究提升学生数据挖掘算法实践能力的策略。开篇阐述提升学生实践能力在大数据行业发展背景下的关键意义，强调其对满足企业人才需求、促进学生就业的重要性。详细分析当前高职大数据技术专业学生在数据挖掘算法实践能力培养方面存在的问题，如课程设置不合理、实践教学资源匮乏、师资力量薄弱等。从优化课程体系、强化实践教学、提升师资水平、加强校企合作等多个维度提出针对性策略，旨在为高职教育工作者提供理论与实践指导，推动高职大数据技术专业教学改革，培养出具备扎实数据挖掘算法实践能力的高素质应用型人才，助力学生在大数据领域实现职业发展，为行业输送专业人才。

关键词：高职教育；大数据技术；数据挖掘算法；实践能力；人才培养

一、引言

随着大数据技术在各行业的广泛应用，对大数据技术专业人才的需求日益增长。数据挖掘算法作为大数据技术的核心组成部分，能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。高职大数据技术专业以培养应用型人才为目标，学生的数据挖掘算法实践能力直接关系到其毕业后能否快速适应工作岗位，满足企业对大数据技术人才的需求。然而，当前高职大数据技术专业在学生数据挖掘算法实践能力培养方面存在诸多问题，导致学生实践能力不足，难以满足行业发展需求。因此，研究提升高职大数据技术专业学生数据挖掘算法实践能力的策略具有重要的现实意义。

二、当前高职大数据技术专业学生数据挖掘算法实践能力培养存在的问题

2.1 课程设置不合理

部分高职院校的大数据技术专业课程设置未能紧密围绕数据挖掘算法实践能力培养展开。一方面，理论课程占比过高，实践课程相对较少，导致学生缺乏足够的实践操作机会，难以将理论知识转化为实际技能。另一方面，课程内容更新滞后，未能及时融入行业最新的数据挖掘算法和技术，使得学生所学知识与实际应用脱节。例如，一些新兴的数据挖掘算法如深度学习中的神经网络算法在实际应用中已广泛使用，但部分高职课程中却没有涉及。

2.2 实践教学资源匮乏

实践教学资源是培养学生实践能力的重要保障，但目前许多高职院校存在实践教学资源匮乏的问题。硬件方面，大数据实验设备不足，难以满足学生大规模数据处理和算法实践的需求。软件方面，缺乏专业的数据挖掘工具和平台，如 Python 的 Scikit - learn、R 语言的 data.table 等常用数据挖掘工具在学校教学中普及度不够。此外，用于教学的数据集也较为单一，无法涵盖不同行业和领域的实际数据，限制了学生实践能力的提升。

2.3 师资力量薄弱

数据挖掘算法涉及到数学、统计学、计算机科学等多学科知识，对教师的专业素养要求较高。然而，当前高职大数据技术专业的师资队伍中，既具备扎实理论知识又有丰富实践经验的教师相对匮乏。部分教师缺乏行业实践经验，在教学中难以将实际项目案例融入课堂，导致教学内容枯燥，学生学习积极性不高。同时，教师对最新的数据挖掘算法和技术掌握不够，无法为学生提供前沿的知识和技术指导。

2.4 校企合作深度不够

校企合作是提升学生实践能力的有效途径，但目前许多高职院校与企业的合作仅停留在表面，缺乏深度融合。企业参与学校人才培养的积极性不高，未能充分参与课程设计、实践教学指导等环节。学校也未能充分利用企业的资源，如企业的实际项目、数据资源等，导致学生在实践中难以接触到真实的工作场景和项目需求，实践能力无法得到有效锻炼。

三、高职大数据技术专业学生数据挖掘算法实践能力提升策略

3.1 优化课程体系

以数据挖掘算法实践能力培养为核心，优化高职大数据技术专业课程体系。合理调整理论课程与实践课程的比例，增加实践课程的比重，确保学生有足够的时间进行实际操作。例如，将数据挖掘算法课程的实践教学比例提高到 50% 以上。同时，及时更新课程内容，融入行业最新的数据挖掘算法和技术，如强化学习、迁移学习等新兴算法。开设相关的选修课程，满足学生个性化发展需求，拓宽学生的知识面。

3.2 强化实践教学

加大对实践教学资源的投入，完善大数据实验设备和软件平台。购置高性能的服务器、存储设备等硬件设施，搭建专业的数据挖掘实验环境。引入丰富的数据挖掘工具和平台，如 Hadoop、Spark 等大数据处理框架，以及专业的数据挖掘软件。同时，收集和整理多样化的数据集，包括金融、医疗、电商等不同行业的数据，为学生提供丰富的实践素材。建立实践教学质量监控体系，加强对实践教学过程的管理和评估，确保实践教学效果。

3.3 提升师资水平

加强师资队伍建设，提升教师的数据挖掘算法实践能力和专业素养。鼓励教师参加行业培训、学术交流活动和企业实践，积累实践经验，了解行业最新动态。例如，安排教师到企业进行挂职锻炼，参与企业的实际项目开发。引进具有丰富行业经验的数据挖掘专家和技术人才，充实师资队伍。建立教师激励机制，对在实践教学和科研方面取得突出成绩的教师给予奖励，提高教师的教学积极性和主动性。

3.4 加强校企合作

深化校企合作，建立紧密的校企合作关系。企业参与学校的人才培养全过程，包括课程设计、教材编写、实践教学指导等。学校与企业共建实习实训基地，为学生提供真实的工作环境和项目实践机会。例如，学校与企业合作开展基于实际项目的数据挖掘竞赛，让学生在竞赛中锻炼实践能力。同时，鼓励企业在学校设立奖学金，激励学生积极学习数据挖掘算法知识，提高实践能力。

四、结束语

提升高职大数据技术专业学生数据挖掘算法实践能力是适应大数据时代发展需求、满足企业人才需求的关键。当前学生在数据挖掘算法实践能力培养方面存在课程设置不合理、实践教学资源匮乏、师资力量薄弱和校企合作深度不够等问题。通过优化课程体系、强化实践教学、提升师资水平和加强校企合作等策略，可以有效提升学生的数据挖掘算法实践能力。未来，随着大数据技术的不断发展和应用场景的日益丰富，高职大数据技术专业应持续关注行业动态，不断完善人才培养模式，加强实践教学改革，培养出更多具备扎实数据挖掘算法实践能力的高素质应用型人才。同时，高职院校应进一步加强与企业的合作，共同推动大数据技术在各行业的应用和发展，为社会经济发展做出更大的贡献。

参考文献

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