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根據2012年互聯網絡數據中心的《數字宇宙2020》報告，2011年互聯網上的全球數據總量已達1.87ZB，且該數據每年增長50%、每兩年便翻一番。預計到2020年，全球數據總量將達到35~40ZB，10年間將增長20倍以上。大數據時代已經來臨，并且大數據應用已引起社會各界越來越多的關注和重視。大數據應用與分析能力逐漸成為組織的核心競爭力，大數據的有效組織與使用將為社會經濟發展帶來空前機遇，然而，大數據時代在帶給計算機行業機遇的同時，無疑也給計算機專業人才培養帶來了巨大挑戰。為順應大數據時代的發展需求，各高校理應及時調整計算機專業人才的培養方案，為現代社會培養滿足大數據產業需求的計算機專業人才。

一、大數據對計算機專業人才培養的影響

大數據是指大量非結構化與半結構數據的多源異構數據集合，是無法在可容許時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據具有數據量大、多樣性、高速化、價值密度低等特點。大數據技術的真正價值不在于掌握規模巨大的數據量，而在于提高對數據的加工處理能力，對這些海量異構數據進行分析利用和二次開發，以挖掘其潛在的關聯與規律，實現數據“增值”。在教育領域，隨著云計算和物聯網技術發展起來的大數據技術必然成為各國教育研究者競相爭奪的前沿研究陣地，是傳統教育研究向科學實證轉變的重大機遇。與此同時，大數據技術已深入影響計算機專業，對計算機專業人才的培養產生了極大影響。

（一）對計算機專業課程體系的影響

大數據產業的發展，對計算機專業人才提出了新需求。國內各高校在大力開展大數據學術研究的同時，勢必將大數據相關理論與技術知識融入計算機專業人才培養體系中，以滿足現代社會對大數據應用人才的需求。

（二）對計算機專業人才教學模式的影響

大數據時代的計算機專門人才應能系統掌握數據分析的相關能力，具備較為扎實的信息技術與數據科學相關知識、較強的信息技術工程實踐與大數據分析能力。因此，各大高校應在計算機專業人才的培養體系中融入大數據相關理論知識與實踐技能，在計算機專業教學過程中注重多學科整合、理論與實踐的結合。

（三）教師隊伍建設影響

為培養合格的大數據管理分析計算機專門人才，勢必要修訂先前的計算機專業課程體系，對其融入眾多大數據應用與分析相關課程。新課程的引入、新教學內容的增加，也對計算機專業教師隊伍提出了新要求。培養大數據時代計算機專業人才必須加大教師培訓力度，適時提高計算機專業教師大數據理論與技術水平。

二、大數據視角下計算機專業人才培養的基本原則

如今，大數據產業如火如荼地發展。為培養適應大數據時代需要的具有較強計算機技術實踐應用能力與知識創新能力、大數據管理分析能力的高級應用型工程技術人才，大數據視閾下的計算機專業人才培養應遵循以下基本原則。

（一）多學科協同

計算機專業是一個軟硬兼顧的寬口徑專業，是面向系統、側重應用的專業。計算機專業涵蓋課程面非常廣，與其他學科聯系比較緊密。同時，大數據時代對計算機專業人才提出新的大數據處理與分析要求。因而，大數據時代計算機專業人才培養要重視多學科協同創新發展，注重跨學科基礎知識和交叉領域學習能力的培養。

（二）校企協同創新

大數據是互聯網、物聯網與云計算的產物。它要求計算機專業人才在具備一定的計算機軟硬件系統分析開發能力的基礎上，熟練掌握大數據采集、存儲、管理、應用分析等能力。而各高校大數據視角下的計算機專業人才培養還處在探索階段，未形成體系。大數據處理是學科交叉的系統性工作，應用性與實踐性要求高，因此，大數據人才培養需要企業的參與。高校計算機專業人才培養方案與大數據研究機構及企業相結合，可為學生提供更多大數據管理與應用分析的生動案例與實踐平臺，提高計算機專業人才的大數據分析能力。

（三）以數據為中心

大數據時代，計算機行業發展成真正的信息行業。計算機專業人才應充分掌握大數據技術處理能力。大數據處理技術是指從各類、多源、異構、海量數據中，快速獲得有價值的信息或知識。現今，軟件的發展不再以編程為核心，轉向以數據為核心。因此，大數據視閾下，計算機專業應以數據為中心，建設課程體系，組織教學內容，加強大數據分析處理能力的應用實踐。

三、大數據時代計算機專業人才培養方案探索

（一）明確培養目標

傳統的計算機專業旨在培養具有較強實踐應用能力與知識創新能力，能從事有關計算機科學與技術方面的研究、應用和開發工作的高級應用型工程技術人才。然而，大數據時代下，計算機專業人才應在具備一定數學、計算機等知識的基礎上，較全面地掌握大數據方向的基本理論和技術。因而，大數據時代計算機專業應以培養具有較高綜合業務素質、較強計算機工程實踐與應用創新能力，系統掌握大數據系統管理、研發、分析與利用能力的高水平、復合型精英人才為目標，以適應大數據時代對計算機專業人才的需求。

（二）合理設置課程體系

大數據的影響力已輻射到人類生活的眾多行業領域，計算機技術更是面臨巨大挑戰。由于大數據資源的規模宏大、多源異構，計算機技術在大數據處理、存儲、通信、傳輸等方面面臨眾多難題。為適應大數據時展，滿足市場對大數據應用專門人才的需求，計算機專業教學應注重教授學生基礎理論知識，培養其應用創新能力，從計算機、通信、統計分析、管理等多學科融合角度出發，進行計算機專業課程體系的設置。

1.基礎課程設置

注重多學科基礎理論與知識的學習與領會。由于大數據背景下的計算機技術涉及多學科領域知識，這要求計算機專業基礎理論課程不僅包括傳統計算機專業基礎理論課，還要涵蓋大數據相關的理論知識（如大數據技術基礎、云計算技術、物聯網、概率論與數理統計等），引導學生了解大數據技術，激發學生對大數據產業的興趣。

2.計算機專業課程設置

大數據視閾下，計算機專業課程的設置主要是使學生掌握必要的與大數據相關專業知識和專業技能，了解大數據時代計算機專業的前沿科學技術和發展趨勢，培養學生分析解決計算機工程實際問題和企業大數據應用實踐問題的能力。主要專業課程包括管理信息系統、數據庫原理與應用、NoSQL數據庫技術原理與應用、分布式數據處理、數據分析、模式識別、機器學習、數據挖掘、分布式文件系統HDFS、分布式計算框架Mapreduce、集群文件系統ClusterFS、分布式數據庫HBase、分布式數據倉庫Hive。

3.計算機專業實踐性課程設置

這類課程重在培養學生解決大數據應用實踐問題的能力，提高學生大數據分析與應用創新能力。其核心課程有Hadoop實踐、并行與分布式計算、社交網絡分析、大數據實例分析、HadoopMap/Reduce技術原理與應用、海量數據分析、數據可視化、大數據安全與隱私保護。

（三）采用多維立體實踐教學模式

大數據背景下，計算機技術是一門實踐性與創新性較強的學科。因此，計算機專業教學勢必要變更傳統教育模式，從人才培養流程上構造課內實驗、課外實踐、課程設計、畢業設計、企業實習等不同層次的多維實踐訓練體系。大數據在海量數據、實時數據、社交網絡分析等方面的應用主要來自企業，所以具備大數據技術的專業人才的培養需要企業參與。同時，在互聯網時代，大數據已成為企業核心戰略資源，也是企業創新的源動力，而企業大數據人才的需求離不開高校的培養。為此，應構建學校、在線平臺、企業實習基地等多途徑立體實踐訓練體系，打造校內外聯合實習、校企互利雙贏、線上/線下教學相結合的實踐教學模式。

四、結語

隨著大數據在教育領域越來越廣泛的應用，其為計算機專業融入了新的知識，帶來了嶄新的發展機遇，同時也給計算機專業人才培養帶來挑戰。本文簡要分析大數據技術特點，在分析大數據對計算機專業人才培養影響的基礎上，闡述大數據時代計算機專業人才培養的基本原則，對大數據背景下計算機專業人才培養模式進行嘗試與探索，以期為大數據時代高校計算機專業人才培養提供理論依據。

作者：楊恒伏 單位：湖南第一師范學院信息科學與工程學院