“数据科学应用技术”专辑探究
随着时代的发展，大数据是现今社会实现产业革命的一个重要手段。不过在相关人才培养方面，也存在明显的短缺现象，由于该专业在知识结构方面存在 一定的独特性，所以针对人才培养务必要具备多元化的策略与方案，例如掌握互联网技术、了解云计算知识等，这些都是非常重要的。笔者针对该技术的实践应用展开了知识层面、教育层面的分析，希望能够对未来的大数据技术发展明确方向。
标签：数据科学 大数据 互联网 研究 应用技术
由于互联网、云计算、大数据等新技术的快速发展，当前社会已经跨入了大数据时代。通过麦肯锡的分析能够预计，在2018年的时候，国际上则会出现约20万之多的“大数据”岗位。在国内，通过预计能够发展，在未来的3-5年左右，来自多媒体、政府部门、事业单位等数据专业人才的市场需求则会超过上百万之多，不过现今人才培养存在一定的滞后性。所以，拓展学生的知识面、增强专业知识等是一件非常重要的工作。
一、大數据时代本科人才需求
由于国际经济低迷现况的影响，国际经济新动能也逐渐形成，其具备的亮点是指：以互联网化、数字化等为基础的第四次产业革命的出现，大数据自然属于一个不可规避的发展方向，其具有战略意义，进一步促进全球科技、产业、管理等领域的创新与变革。现今，一系列智能终端与移动互联网的不断出现，大数据也具有暴增趋势，导致其采集、输送、存储等出现明显的变革。其实，对于这方面的专业人才来说，一定要具备数据收集与整理技能，可以按照实际要求借助于相应的软硬件系统来进行搜集大量数据，然后对其进行存储与处置；另外，也需要具备专业研究力，可以对大数据的筛选、转化、载入等进行建模研究，对决策提供最科学的依据；当然，也一定要具备团队合作能力，存在极强的责任意识。所以，在进行人才培养的过程中，不但要强调技术能力的培养、团队精神的培养，同时也需要促进数据分析、处理能力的提升。
二、大数据岗位知识结构
在大数据教育领域中，计算机学科是一个基础技术，能够对该领域的教育事业发展明确方向。通过筛选，与本科计算机学科相关的专业知识，都适合大数据专业岗位，具体包括三大方面，即：数据应用师与数据工程师、数据分析师与数据架构师、数据科学家与数据规划师。
对于数据采集、储存、计算来说，这是大数据技术能够得到全面应用的三大环节，并且，也属于该学科的重点研究对象。所以，数据科学能够包含数据的所有生命周期，具体是指数据的采集、分析运营与可视化，其在不同的行业与领域得到广泛运用，例如农业、教育、医疗、金融、旅游、交通等。不管是工业界或是学术界，越来越多的研究学家慢慢地将目光转移到数据科学技术的研发与应用方面，对此，也相继进行了深入性、广泛性地研究，并且获得了不菲地成效，但是，依旧存在一些极难解决的问题。
三、大数据方向人才培养目标
对于大数据方向的研究对象来说，则是以大量数据为主，该学科具备的特点是：基础知识牢固、实践能力强、学科交叉性强等。所以，在该技术的教育层面，务必要重视基础理论知识的学习与实践能力的培养，学生唯有通过课题教育、实践活动方可真正地熟练掌握相关知识。所以，对于其人才培养目标来说，是指：培养一批具备较强专业能力、科学素质、人文素养、创新观念，且拥有熟练的基础理论知识与较强的实践能力，能够参与大数据系统开发工作、进行相关技术的实践应用等方面的专业型、高端型人才。
四、知识体系
利用对大数据岗位需求、知识框架的研究，及本科人才培养方向的确定，笔者整理出组建大数据知识框架的知识领域与知识单位。
1.知识领域图谱
利用研究与整理大数据人才的技能、素质、知识三方面所获得的结果，且参照该专业的人才培养目标，笔者编撰了适合本科大数据人才培养的知识领域图谱，其主要是指：知识领域的交叉关联性，且对所有知识领域进行细化，得到大量的知识单元。
2.教育知识体系
该体系包括三大内容，即：知识领域、知识单元与知识点。
（1）最上层即为知识领域，其是指某一特殊的学科子领域，适用于组织、分类、阐述大数据知识体系的顶层结构。所有知识领域是通过前缀BD-+这一领域的英文缩写词进行表达，例如BD-CM P是指“计算基础”。
（2）在最上层之下包括一些小的知识单元，能够折射出不同知识领域的发展方向，通过知
识领域的缩写+小写英文字母后缀进行表达。比如，CM P.pf是指知识领域BD-CM P之“程序设计基础”知识单元。
（3）知识点属于该系统的最低层，表示知识单元内唯一的主题模块。
笔者确定不同知识单元的核心学时数，其体现出这一知识单元所需要的最低授课学时。对于大数据方向来说，其包括基本知识领域、应用知识领域、基础知识单元、知识系统应用领域的数量分别是：9、1、45、11个。
3.课程体系
其是指对知识领域的连贯与包含的教学系统，且利用不同的知识点的导入与后续关系进行相统一，再加上以学识设计与知识点的衔接，贯彻了知识单元，从而获得知识领域教学过程。图2给出大数据知识课程图谱。
4.实践能力培养体系
对于系统化的工程实践体系设计来说，是能够进一步增强专业人才的技能，并且增强其职业
道德观念，完善其行为规范体系。在大数据领域内，毕业生一定要具备熟练的基础能力，同时拥有该专业所需要的专业技能。也就是说，重点需要通过下述几点进行人才培养：工具的具体应用、工程分析与设计知识、过程管理和控制技能、面向不同领域的实践能力。其形式是指：课程实验、综合课程规划、工程实训、专业实践、毕业设计等。并且，在培养专业素质、职业道德的过程中，也需要与实践教学活动相结合，从而增强教学质量。
五、结语
在大数据产业领域中，其发展必然能够促进高校教育的全面发展，同时也对高校计算机学科的人才培养提出了更严格的要求。若要适应新时代的发展需求，高校一定要对相关人才的培养进行全面改革与创新。现今，高校的计算机科学和技术专业教育一定要在教育目标、知识结构、培养策略等方面实施深入性地变革，方可培养成一批综合能力强、专业素质高的高等专业人才。
参考文献
[1]分析计算机图形技术与包装设计的关系[J]. 亢娟娜. 中国包装工业. 2015（08）
[2]计算机集成制造系统的挑战与对策[J]. 蒋朝惠. 现代机械. 1991（04）
数据可视化什么意思[3]第三次工业革命与“软件制造”及“云智慧科技”[J]. 应怀樵，沈松，李旭杰. 计算机测量与控制. 2014（03）
作者简介：迟偌妍，（1997.3-），女，汉族，北京人，学历：本科，研究方向：数据科学。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。