新时代高职院校大数据专业人才培养模式的构建

引言

随着大数据、人工智能和云计算等技术的飞速发展，全球数字化转型进入新阶段。大数据已经广泛应用于各行各业，成为推动企业与国家竞争力提升的关键因素。对此，社会对大数据专业技术人才的需求急剧增加。高职院校作为技术型、应用型人才的培养基地，面对日益严峻的市场需求，需要及时更新教育理念和课程体系，构建更加符合行业需求的人才培养模式。本文旨在探讨如何在新时代背景下，依据大数据行业发展的趋势，创新高职院校大数据专业人才培养的模式。

一、新时代大数据行业发展对高职院校人才培养的要求

1.大数据行业的发展趋势

大数据技术的迅速发展推动了各行业的创新。随着云计算、人工智能、物联网等技术的结合，大数据已经从传统的数据分析领域扩展到各个行业的决策支持系统、智能分析和精准营销等多个领域。各类企业特别是科技公司，对数据处理能力和数据分析能力的需求愈加迫切。企业不仅关注数据的采集和存储，还重视数据挖掘、数据应用和数据驱动的创新能力。为了满足行业对大数据人才的需求，大数据专业的技能体系需要涵盖更多技术层面的内容。人工智能、大数据平台的应用开发能力成为新一代大数据专业人才的基本要求。

2.高职院校大数据专业人才培养的现状

目前，大部分高职院校的大数据专业课程体系仍然以传统数据分析为主，缺乏对行业技术变革的及时响应。课程内容偏重于基础知识和理论的讲解，而忽视了实践能力的培养。很多院校在数据分析软件和技术的教学上停留在早期阶段，导致学生缺乏对现代大数据平台和技术的掌握。即使是一些开设了现代大数据课程的院校，也未能完全覆盖大数据应用开发、云计算和人工智能等前沿技术。此外，与企业的合作程度较低，学生缺乏真实环境下的实践机会。尽管一些院校尝试开展项目式教学，但课程的设计和实施仍然没有完全与行业需求接轨。

3. 新时代对大数据专业人才的能力要求

新时代的大数据人才需要具备多维度的技术能力。除了掌握传统的数据分析工具，如Excel、SPSS、Python等，还需要了解大数据架构设计、分布式计算、大数据处理平台（如Hadoop、Spark）等技术。大数据行业需要复合型人才，能够将数据分析技术与行业需求相结合，为企业提供有价值的商业决策支持。这要求大数据专业的培养模式不仅关注技术能力，还要培养学生的创新能力、团队协作能力以及行业敏感度。在课堂教学之外，企业实习、项目实践和跨学科的合作将成为提升学生综合素质和解决实际问题能力的关键环节。

二、新时代高职院校大数据专业人才培养模式的创新构建

1.更新课程设置，强化技术能力培养

高职院校在培养大数据专业人才时，应更新课程设置，强化对技术能力的培养。基础课程应覆盖大数据相关的技术领域，如数据采集、数据清洗、数据库管理和数据分析等。同时，加入大数据平台、分布式计算、人工智能等先进技术的课程内容。以某高职院校为例，该校在大数据专业课程中加入了Hadoop、Spark 等大数据处理平台的实践课程，提升了学生的实战能力。此外，该校还开设了人工智能与机器学习的课程，让学生不仅掌握数据分析技能，还能理解和运用现代数据处理的技术手段。通过对课程内容的改革，使得学生能够适应快速变化的行业需求。

2.增强实践教学，推动产学研深度合作

实践教学是大数据专业人才培养的重要环节。高职院校应与行业企业建立更紧密的合作关系，推动产学研深度结合。在教学中引入企业真实案例，开设企业项目实训课程，让学生在项目中解决实际问题。某高职院校与一家数据科技公司合作，共同开发了基于大数据技术的智能物流系统。学生在项目中担任不同的技术岗位，从数据采集到分析、建模的全过程进行实践，培养了学生的实际操作能力和团队协作精神。通过校企合作，不仅提升了学生的实践能力，还促进了教学内容的与时俱进，使其紧跟行业技术发展。

3.构建多元化的师资队伍，推动教育质量提升

教师队伍的质量直接影响大数据专业人才的培养质量。高职院校应注重建设多元化、专业化的师资队伍。除了传统的高校教师外，还应引进行业专家、企业技术人员，推动教师的专业知识和实践能力的提升。以某高职院校为例，该校与本地知名数据分析公司合作，邀请该公司资深数据科学家和工程师参与课程教学。通过这种方式，学生可以直接接触到行业的前沿技术，同时教师的教学内容也能与实际需求对接。学校还定期组织教师参与行业培训和技术交流，确保教师能够在教学中分享最新的技术和应用案例。通过提升教师队伍的专业化水平，推动了教学质量的提高。

结论

在大数据行业的快速发展背景下， 高职院校在人才培养模式上必须进行创新，以适应时代对高素质、大数据专业人才的需求。通过更新课程 术的教学内容， 强化实践教学和产学研合作，培养学生的实际操作能力和创新能力，可以 型大数 人才的需求。同时，构建多元化的师资队伍，结合行业专家与企业技术人 了教 也确保学生能够在真实环境中得到有效的技术指导。新时代高职院校的大数 才培养模式，只有不断创新、紧跟技术潮流，才能培养出具有竞争力的专业人才，推动大数据技术在各行业中的广泛应用与创新发展。

参考文献

[1]李国强. 《大数据技术与应用》. 北京: 电子工业出版社, 2021.

2]张华. 《高职院校大数据专业课程体系建设研究》. 高等教育研究, 2020

[3]陈磊. 《基于产学研合作的大数据人才培养模式探索》. 计算机教育与技术, 2022.

[4]李杰. 《新时代背景下高职院校大数据专业人才培养的创新路径》. 职业技术教育, 2023.

本论文为 2024 年吉林省职业教育科研课题: “数字新质生产力赋能高校大数据专业人才培养路径研究”(课题批准号:2024XHZ011)的研究成果