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摘 要： 培养数据分析师是信息管理与管理信息系统专业的重要转型方向。根据市场调研，发现数据结构课程是该培养目标中的重要核心课程。本文以此为目标探讨了数据结构课程的课堂教学改革方案。
关键词： 数据分析师 数据结构 课程改革
近几年，随着云计算、物联网、大数据等新技术的发展，我们进入了一个用数据说话的时代，即一个依靠数据竞争的时代，数据分析师的人才需求日益增加。目前，世界500强企业中，90%以上都设立了数据分析部门。其中，谷歌、IBM、FaceBook等知名公司都积极投资数据业务，设立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段[1]。传统的信息管理与管理信息系统专业是培养此类人才的重要渠道之一。信息管理专业属于管理、经济、计算机、数学等专业学科交叉的交叉学科，该专业课程的设置具有多样性和全面性。然而，课程学习的重点不突出，培养方向不明确，学生在本科阶段学习期间无法找准培养方向，使得学生在就业阶段底气不足，就业率较低。数据结构是培养数据分析师的重要核心课程，如何以培养数据分析师为目标，对数据结构课程进行改革是专业转型的重要突破口。
一、数据结构教学现状
目前，我校的数据结构教学采用清华大学出版社出版的《数据结构（C语言版）》，课时数为56个理论学时，实验课时数为16个学时。课堂教学主要采用教师讲解，以学生课后作业及上机实验为主。其中，80%的数据结构实验为基础性实验，仅有20%为设计性、综合性实验。通过对学生的教学情况反馈得知，学生普遍觉得数据结构学习难度较多、抽象概念较大、学了之后不知道怎么用。另外，学生的实验完成情况较差，学生深入进行分析和设计的比例较低，课外实验占用时间不够，学生动手能力的培养力度不够。
二、数据结构对培养数据分析师的重要地位
数据分析师培养是面向不同行业，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。其中，能够编写算法进行数据分析是数据分析师所应具备的基础能力。根据对该行业的调查，我们发现很多企业对新进人员的考试题目均包含了数据结构课程内容。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关[2]。在数据分析的过程中，由于数据类型、数据量、数据的结构化程度的差异，综合运用表、树、图、数组等数据结构对数据进行存储、处理、分析和构建算法，是数据分析师的重要基础环节。因此，数据结构是培养数据分析师的重要基础课。
三、现状与培养目标的差距
目前，数据结构教学与面向培养数据分析师的数据结构课堂教学的差距主要表现在以下几个方面：
1.传统的数据结构教学往往被理解为计算机基础课程，培养的是计算机编程能力。对于信息管理专业的学生而言，这些能力在就业方向中所占的比例很小，往往仅有少部分信息管理专业的学生会选择从事计算机编程相关的职业。这使得学生的学习兴趣不浓厚，学习目的缺乏导向性。
2.传统的数据结构教学重理论、轻实践，课堂教学内容较为枯燥。这使得学生感觉这门课程与其就业的关系不大，难以引起足够的重视。
3.传统的数据结构教学所采用的例子与培养数据分析师的目标存在较大差距。学生在学习该课程的时候难以由抽象的数据结构转化为实际可分析的数据模型。
四、教改建议
根据以上分析，我们提出了如下教改建议：
1.对数据结构课程教学目标进行重新定义，强化面向培养数据分析师的数据结构应用能力。
2.对数据结构课程中所采用的例子进行重新设计，与企业人员合作，引入实际的数据分析案例，并改造为可供课堂教学的案例。
3.聘请企业数据分析师以副导师或专题讲座的形式对学生进行辅导，同时让他们对职业和发展现身说法，进一步提高学生的学习兴趣。
4.对数据结构实验教学环节进行改革，将企业中的一些数据分析案例抽象为可供学生进行设计的综合实验，逐步加大综合实验占比，提高学生的综合分析和实验能力。
5.鼓励学生旁听数据分析相关的高水平学术会议，通过旁听高水平学术会议，开阔学生的视野，进一步培养学生的学习兴趣。
五、结语
当前数据分析师就业前景较好的情况为信息管理与管理信息系统专业进行转型提供了机遇。数据结构课程作为培养数据分析师的重要基础课程，其课程改革是专业培养方向转型的重要突破口。本研究提出的对策具有一定的借鉴意义。
参考文献：
[1]人大经济论坛曹正凤.从零进阶！数据分析的统计基础.北京：电子工业出版社，2015：1.
[2]彭军，向毅，主编.数据结构预算法.人民邮电出版社，2013.
关键词： 数据分析师 数据结构 课程改革
近几年，随着云计算、物联网、大数据等新技术的发展，我们进入了一个用数据说话的时代，即一个依靠数据竞争的时代，数据分析师的人才需求日益增加。目前，世界500强企业中，90%以上都设立了数据分析部门。其中，谷歌、IBM、FaceBook等知名公司都积极投资数据业务，设立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段[1]。传统的信息管理与管理信息系统专业是培养此类人才的重要渠道之一。信息管理专业属于管理、经济、计算机、数学等专业学科交叉的交叉学科，该专业课程的设置具有多样性和全面性。然而，课程学习的重点不突出，培养方向不明确，学生在本科阶段学习期间无法找准培养方向，使得学生在就业阶段底气不足，就业率较低。数据结构是培养数据分析师的重要核心课程，如何以培养数据分析师为目标，对数据结构课程进行改革是专业转型的重要突破口。
一、数据结构教学现状
目前，我校的数据结构教学采用清华大学出版社出版的《数据结构（C语言版）》，课时数为56个理论学时，实验课时数为16个学时。课堂教学主要采用教师讲解，以学生课后作业及上机实验为主。其中，80%的数据结构实验为基础性实验，仅有20%为设计性、综合性实验。通过对学生的教学情况反馈得知，学生普遍觉得数据结构学习难度较多、抽象概念较大、学了之后不知道怎么用。另外，学生的实验完成情况较差，学生深入进行分析和设计的比例较低，课外实验占用时间不够，学生动手能力的培养力度不够。
二、数据结构对培养数据分析师的重要地位
数据分析师培养是面向不同行业，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。其中，能够编写算法进行数据分析是数据分析师所应具备的基础能力。根据对该行业的调查，我们发现很多企业对新进人员的考试题目均包含了数据结构课程内容。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关[2]。在数据分析的过程中，由于数据类型、数据量、数据的结构化程度的差异，综合运用表、树、图、数组等数据结构对数据进行存储、处理、分析和构建算法，是数据分析师的重要基础环节。因此，数据结构是培养数据分析师的重要基础课。
三、现状与培养目标的差距
目前，数据结构教学与面向培养数据分析师的数据结构课堂教学的差距主要表现在以下几个方面：
1.传统的数据结构教学往往被理解为计算机基础课程，培养的是计算机编程能力。对于信息管理专业的学生而言，这些能力在就业方向中所占的比例很小，往往仅有少部分信息管理专业的学生会选择从事计算机编程相关的职业。这使得学生的学习兴趣不浓厚，学习目的缺乏导向性。
2.传统的数据结构教学重理论、轻实践，课堂教学内容较为枯燥。这使得学生感觉这门课程与其就业的关系不大，难以引起足够的重视。
3.传统的数据结构教学所采用的例子与培养数据分析师的目标存在较大差距。学生在学习该课程的时候难以由抽象的数据结构转化为实际可分析的数据模型。
四、教改建议
根据以上分析，我们提出了如下教改建议：
1.对数据结构课程教学目标进行重新定义，强化面向培养数据分析师的数据结构应用能力。
2.对数据结构课程中所采用的例子进行重新设计，与企业人员合作，引入实际的数据分析案例，并改造为可供课堂教学的案例。
3.聘请企业数据分析师以副导师或专题讲座的形式对学生进行辅导，同时让他们对职业和发展现身说法，进一步提高学生的学习兴趣。
4.对数据结构实验教学环节进行改革，将企业中的一些数据分析案例抽象为可供学生进行设计的综合实验，逐步加大综合实验占比，提高学生的综合分析和实验能力。
5.鼓励学生旁听数据分析相关的高水平学术会议，通过旁听高水平学术会议，开阔学生的视野，进一步培养学生的学习兴趣。
五、结语
当前数据分析师就业前景较好的情况为信息管理与管理信息系统专业进行转型提供了机遇。数据结构课程作为培养数据分析师的重要基础课程，其课程改革是专业培养方向转型的重要突破口。本研究提出的对策具有一定的借鉴意义。
参考文献：
[1]人大经济论坛曹正凤.从零进阶！数据分析的统计基础.北京：电子工业出版社，2015：1.
[2]彭军，向毅，主编.数据结构预算法.人民邮电出版社，2013.