面向大数据分析的信息管理实践教学体系构建

时间：2024-05-07

崔燕

【摘要】大数据分析的结果能够辅助公司进行决策，以提高企业在市场中的竞争力，企业对大数据分析人才的需求影响信息管理教学体系的构建。通过梳理国内知名公司百度、腾讯和阿里巴巴对于大数据职位的能力要求，分析大数据人才的共同知识架构，在此基础上分阶段开设不同的课程内容实施教学活动，以培养面向大数据分析的人才。

【关键词】大数据分析信息管理教学体系

【中图分类号】G647 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2017）18-0021-03

一、前言

大数据时代信息技术飞速发展的过程中产生了大量的数据，对于企业的数据进行分析能够有效辅助其进行决策，引起大数据分析对于企业的发展有着关键作用。企业对于大数据分析人才的需求影响学校对于人才的培养方案，引领学校在进行信息管理人才培养的过程中教学体系的建构。

二、大数据时代背景

1998年，工学、管理学等门类中的管理信息系统、科技信息、经济信息管理、信息学、林业信息管理等专业进行了资源整合，合并成为信息管理与信息系统专业。[1]信息技术环境经历了从最初了PC互联网到移动互联网，如今进入了大数据时代，信息技术在不断发展的同时，对于信息管理人才的需求也提出了新的挑战，要求信息管理专业重新构建教学体系，以培养适应大数据时代要求的人才。

三、大数据专业岗位对于人才能力要求

1.百度（Baidu）

百度对于大数据专业岗位人才主要有以下要求：有数据挖掘或机器学习经验；熟悉各类模型分析与回归算法，熟悉各类变量筛选与降维算法；熟悉SAS/R/SQL等建模和数据分析软件；熟悉C++/Java/Python等程序设计语言；了解Hadoop/Hive大数据平台；熟悉MySQL关系数据库；具有物联网行业、金融行业用户评分建模经验。

2.腾讯（Tencent）

腾讯对于大数据专业岗位人才主要有以下要求：具备Linux/Unix系统开发经验，熟悉shell编程；熟悉TCP /IP协议的相关知识，精通网络变成编程；精通C/C++和面向对象技术，熟悉数据库开发；具备大型分布式系统的开发和维护经验；具备较强的逻辑思维能力和对新技术的敏感性。

3.阿里巴巴（Alibaba）

阿里巴巴对于大數据专业岗位人才主要有以下要求：深入理解Linux系统，运维体系结构，精于容量规划、架构设计和性能优化；精通一门以上的脚本语言（Shell/Perl/Python等），熟悉Java/C/C++等开发语言的一种以上；具备故障排查能力、技术敏感度和风险识别能力；熟悉Hadoop/Hbase/Hive/Storm/Spark/Tez等原理，并且具备管理、配置和运维能力；熟悉分布式系统设计，有大规模系统设计和工程实现经验。

通过对于中国互联网行业领先公司对于大数据人才需求的能力分析可以发现，大数据人才需要具备以下四种能力：具备基本的编程能力，熟练运用C/C ++/Java等开发语言，精通Python/Shell/Perl等脚本语言；具备数据库设计、开发能力，精通MySOL/SQL Server；具备数学基本素养，熟练使用SPSS数据分析软件和面向统计分析的编程语言R语言；熟练掌握Hadoop/Hive/Strom/Spark大规模并行处理技术。[2]

四、面向大数据分析的教学体系构建

通过对于国内大数据人才需求分析，面向大数据分析的信息管理实践教学体系建构需要包括八个阶段，每个阶段主要课程内容如图1所示。

1.第一阶段：Java语言基础

Java语言基础课程开设在大一上学期，此时计算机基础作为公共课程，其中Execl数据处理和统计分析能够帮助学生掌握初步的数据分析能力，而Java能够程序设计能够培养学生的高级数据分析能力，具体课程内容如图2所示。

2.第二阶段：HTML、CSS与JavaScript

在大一下学习课程中开设HTML、CSS与JavaScript能够有效帮助学生掌握网页布局和数据分析处理能力，具体课程内容如图3所示。

3.第三阶段：JavaWeb和数据库

在大二上学期开设JavaWeb和数据库相关课程，与此同时，学校开设SPSS数据处理课程，能够有效提高学生对于数据库的构建和维护能力，具体课程内容如图4所示。

4.第四阶段：Linux基础

在大二下学期开设Linux基础课程，提高学生对于操作系统以及虚拟机、防火墙等软件管理能力，具体课程内容如图5所示。

5.第五阶段：Hadoop生态体系

在大三上学期开设Hadoop生态体系课程，Hadoop的高吞吐和海量数据处理能力能够方便人们进行海量数据处理，具体课程内容如图6所示。