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【摘要】“大数据”已成为当前应用研究的热门话题，通过分析大数据的特征以及大数据时代下对人才的需求，本文给出了大数据时代下信息与计算科学的人才培养模式的研究，并结合培养目标给出了课程体系的设置思路。并在此基础上为大数据时代下信科专业的课程体系建设提出了可行的具体的课程体系结构。
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2015）10-0026-02
前言
作为时下最火热的词汇之一，“大数据”已经逐渐成为科技、商业乃至教育领域，人们争相关注的焦点。大数据技术已渗透到各行各业，相关技术和开发平台也相继面世、并逐步走向成熟。如IBM大数据提供了数据分析、文本分析、蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）等服务，提供了基于Apache Hadoop的软件和服务，为金融、风险管理、媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案。Oracle提供了Oracle大数据机、Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器等一系列高度集成化系统产品组合；政府部门利用应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力，提升服务能力和运作效率，在医疗、卫生、教育等部门提高个性化的服务，解决金融、电信领域等中数据分析的问题，建设智慧城市等；企业利用数据分析制定营销策略，提高产品销售额。大数据技术的快速发展和行业应用需求的快速增长，使得目前技术市场上掌握大数据技术的人才严重短缺。因此，加快建设大数据技术人才教育和培养体系已成为目前高等院校和科研院所最为关注的焦点。在此背景下，信息与计算科学专业作为基于应用数学和计算机技术的交叉学科，其人才培养模式的研究与课程建设的研究尤为重要。
一、大数据的概念和特征
目前对于什么是大数据还没有一个非常明确的定义。目前关于大数据有两种不同的理解：第一种是简单地将海量数据集作为大数据，如百度百科将大数据定义为：“大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到攫取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”；另一种是将大数据作为一系列技术的总成，如牛津大学互联网研究所认为：大数据是当今社会所独有的一种新型的能力，以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。尽管人们对大数据的理解存在不同的意见，但对于大数据时代所具有的特征通常包括四大特征：第一，数据量巨大，数据量级以从TB级发展到PB甚至ZB级；第二，数据类型多，大数据的类型包括传统文本信息、视频、图像、声音等格式数据文件；第三，商业价值高；第四，处理速度快，数据流一般为高速实时数据流，需要快速持续的实时处理。
二、大数据时代对人才的需求
2011年麦肯锡公司预测美国到2018 年需要深度数据分析人才14 万-19 万人。2013年3月，IDC数字宇宙报告《大数据，更大的数字身影，最大增长在远东》预计到2020年数字宇宙规模将达到40ZB，这意味着需要大量的人力和技术对这些数据进行处理。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT 岗位。需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150 万，这方面的人才缺口更大。
三、大数据时代下信息与计算科学专业培养模式
结合2014年12月13日中国计算机学会发布的《2015大数据十大发展趋势预测报告》对未来发展方向的预测分析，结合大数据时代对相关技术的要求，因此，长沙学院信息与计算科学专业在原有专业建设的基础上提出了新的培养标准和课程体系，以培养具有大数据分析处理、大数据系统开发的应用型专业人才。在大数据环境下，对于信科专业的培养目标主要针对以下三方面进行：
1.强化数据分析能力
在大数据背景下，需要针对海量数据进行分析处理，以达到在合理时间内攫取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的作用，因此需要掌握数据分析中常用的技术方法；
2.强化IT技术
海量数据来源于不同企业的历史经营数据、互联网数据等，因此需要对各种结构化的数据进行分析，快速了解系统数据库的构成，针对半结构化或非结构化数据进行抽取，提取出合理的原始数据进行分析，因此需要加强相关IT技术能力的培养；
3.强化数据分析的应用能力
在数据分析能力培养的基础上强化数据分析的应用能力，以实现数据分析的结果终极应用。
以上述三种主要培养目标，我们需要建立新的信科专业本科教学课程体系，能够使学生既具有未来大数据处理所需要的分析能力，又能满足当前社会对计算机技术人才所需知识的需求。提出了具有我校应用型本科特色的信科专业课程题总体设置思路，并对相关的主要课程内容及其实验进行了规划。课程体系设置思路如下所示：
1.第一年，基础教育
掌握基本的计算机科学基础，掌握基本的计算机编程思想。所涉及到的核心课程包括：程序设计基础、计算机基础。
2.第2～3年，专业教育
掌握2，门以上计算机编程语言，熟悉主流数据库管理技术，具备软件工程的思想，初步具备独立开发小型信息系统的能力、掌握数据分析中常用的基本统计方法；在此基础上掌握数据分析常用的方法以及经典的分析工具，了解数据分析的一般过程，初步具备数据分析的能力。所涉及到的核心课程包括：离散数学、算法与数据结构、操作系统、面向对象程序设计、web应用程序设计、软件工程、数据库原理、计算机网络、数据仓库与数据挖掘技术、概率统计等。
3.第4年，应用实践
了解现有大数据分析的应用，初步具备一定的智能数据分析系统的设计开发能力。该阶段主要涉及到的核心课程为商务智能、大数据并行处理技术、大型数据库管理技术、搜索引擎等。
四、课程体系研究
基于前节的培养标准，我们给出相应的课程体系结构如下图所示：
图1 课程体系结构
课程体系如图所示。在图1中我们个整个本科专业教育划分为3个阶段，第一个阶段为基础教育，主要掌握计算机的基本概念；第二阶段为专业教育，主要掌握CS模式、BS模式典型的计算机编程语言，掌握数据库原理，具备软件工程的思想，同时具备数据分析的能力，掌握数据挖掘的常用算法，熟悉常用数据挖掘工具，并掌握知识挖掘到应用部署的一般流程；第三阶段为应用实践，培养大型的应用系统的开发能力以及大数据的分析与应用能力。
五、结束语
信息与计算科学专业是数学与计算机应用相交叉的新型学科，其专业基础决定了其在大数据背景下能够得到充足的发展，但由于大数据的应用需求广泛、对技术的要求非常深入，因此，大数据时代给信科专业建设提出了较为长远的发展机遇与新的挑战，本文基于大数据时代下对人才的需求进行分析，给出了信科专业建设的培养模式与课程体系的设置，其专业建设能否满足新时代的要求还有待时间的检验。
参考文献：
[1]CCF大数据专家委员会，2015年大数据发展趋势预测，中国计算机学会通讯。2015，11（1）：48-52
[2]刘婷婷，李长仪，张立涛。大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究。中国电力教育。2014，2：48-50
[3]王志英，周兴社，袁春风等。计算机专业学生系统能力培养和系统课程体系设置研究。计算机教育。2013.9：1-6
[4]维克托·迈尔。大数据时代：生活、工作与思维的大变革。盛杨燕，周涛（译）杭州：浙江人民出版社，2012
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2015）10-0026-02
前言
作为时下最火热的词汇之一，“大数据”已经逐渐成为科技、商业乃至教育领域，人们争相关注的焦点。大数据技术已渗透到各行各业，相关技术和开发平台也相继面世、并逐步走向成熟。如IBM大数据提供了数据分析、文本分析、蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）等服务，提供了基于Apache Hadoop的软件和服务，为金融、风险管理、媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案。Oracle提供了Oracle大数据机、Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器等一系列高度集成化系统产品组合；政府部门利用应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力，提升服务能力和运作效率，在医疗、卫生、教育等部门提高个性化的服务，解决金融、电信领域等中数据分析的问题，建设智慧城市等；企业利用数据分析制定营销策略，提高产品销售额。大数据技术的快速发展和行业应用需求的快速增长，使得目前技术市场上掌握大数据技术的人才严重短缺。因此，加快建设大数据技术人才教育和培养体系已成为目前高等院校和科研院所最为关注的焦点。在此背景下，信息与计算科学专业作为基于应用数学和计算机技术的交叉学科，其人才培养模式的研究与课程建设的研究尤为重要。
一、大数据的概念和特征
目前对于什么是大数据还没有一个非常明确的定义。目前关于大数据有两种不同的理解：第一种是简单地将海量数据集作为大数据，如百度百科将大数据定义为：“大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到攫取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”；另一种是将大数据作为一系列技术的总成，如牛津大学互联网研究所认为：大数据是当今社会所独有的一种新型的能力，以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。尽管人们对大数据的理解存在不同的意见，但对于大数据时代所具有的特征通常包括四大特征：第一，数据量巨大，数据量级以从TB级发展到PB甚至ZB级；第二，数据类型多，大数据的类型包括传统文本信息、视频、图像、声音等格式数据文件；第三，商业价值高；第四，处理速度快，数据流一般为高速实时数据流，需要快速持续的实时处理。
二、大数据时代对人才的需求
2011年麦肯锡公司预测美国到2018 年需要深度数据分析人才14 万-19 万人。2013年3月，IDC数字宇宙报告《大数据，更大的数字身影，最大增长在远东》预计到2020年数字宇宙规模将达到40ZB，这意味着需要大量的人力和技术对这些数据进行处理。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT 岗位。需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150 万，这方面的人才缺口更大。
三、大数据时代下信息与计算科学专业培养模式
结合2014年12月13日中国计算机学会发布的《2015大数据十大发展趋势预测报告》对未来发展方向的预测分析，结合大数据时代对相关技术的要求，因此，长沙学院信息与计算科学专业在原有专业建设的基础上提出了新的培养标准和课程体系，以培养具有大数据分析处理、大数据系统开发的应用型专业人才。在大数据环境下，对于信科专业的培养目标主要针对以下三方面进行：
1.强化数据分析能力
在大数据背景下，需要针对海量数据进行分析处理，以达到在合理时间内攫取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的作用，因此需要掌握数据分析中常用的技术方法；
2.强化IT技术
海量数据来源于不同企业的历史经营数据、互联网数据等，因此需要对各种结构化的数据进行分析，快速了解系统数据库的构成，针对半结构化或非结构化数据进行抽取，提取出合理的原始数据进行分析，因此需要加强相关IT技术能力的培养；
3.强化数据分析的应用能力
在数据分析能力培养的基础上强化数据分析的应用能力，以实现数据分析的结果终极应用。
以上述三种主要培养目标，我们需要建立新的信科专业本科教学课程体系，能够使学生既具有未来大数据处理所需要的分析能力，又能满足当前社会对计算机技术人才所需知识的需求。提出了具有我校应用型本科特色的信科专业课程题总体设置思路，并对相关的主要课程内容及其实验进行了规划。课程体系设置思路如下所示：
1.第一年，基础教育
掌握基本的计算机科学基础，掌握基本的计算机编程思想。所涉及到的核心课程包括：程序设计基础、计算机基础。
2.第2～3年，专业教育
掌握2，门以上计算机编程语言，熟悉主流数据库管理技术，具备软件工程的思想，初步具备独立开发小型信息系统的能力、掌握数据分析中常用的基本统计方法；在此基础上掌握数据分析常用的方法以及经典的分析工具，了解数据分析的一般过程，初步具备数据分析的能力。所涉及到的核心课程包括：离散数学、算法与数据结构、操作系统、面向对象程序设计、web应用程序设计、软件工程、数据库原理、计算机网络、数据仓库与数据挖掘技术、概率统计等。
3.第4年，应用实践
了解现有大数据分析的应用，初步具备一定的智能数据分析系统的设计开发能力。该阶段主要涉及到的核心课程为商务智能、大数据并行处理技术、大型数据库管理技术、搜索引擎等。
四、课程体系研究
基于前节的培养标准，我们给出相应的课程体系结构如下图所示：
图1 课程体系结构
课程体系如图所示。在图1中我们个整个本科专业教育划分为3个阶段，第一个阶段为基础教育，主要掌握计算机的基本概念；第二阶段为专业教育，主要掌握CS模式、BS模式典型的计算机编程语言，掌握数据库原理，具备软件工程的思想，同时具备数据分析的能力，掌握数据挖掘的常用算法，熟悉常用数据挖掘工具，并掌握知识挖掘到应用部署的一般流程；第三阶段为应用实践，培养大型的应用系统的开发能力以及大数据的分析与应用能力。
五、结束语
信息与计算科学专业是数学与计算机应用相交叉的新型学科，其专业基础决定了其在大数据背景下能够得到充足的发展，但由于大数据的应用需求广泛、对技术的要求非常深入，因此，大数据时代给信科专业建设提出了较为长远的发展机遇与新的挑战，本文基于大数据时代下对人才的需求进行分析，给出了信科专业建设的培养模式与课程体系的设置，其专业建设能否满足新时代的要求还有待时间的检验。
参考文献：
[1]CCF大数据专家委员会，2015年大数据发展趋势预测，中国计算机学会通讯。2015，11（1）：48-52
[2]刘婷婷，李长仪，张立涛。大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究。中国电力教育。2014，2：48-50
[3]王志英，周兴社，袁春风等。计算机专业学生系统能力培养和系统课程体系设置研究。计算机教育。2013.9：1-6
[4]维克托·迈尔。大数据时代：生活、工作与思维的大变革。盛杨燕，周涛（译）杭州：浙江人民出版社，2012