大数据技术技术专业开设可行性分析报告
一、开设大数据技术技术的必要性
1、什么是大数据？
1、大数据（Big Data）
1.大数据（Big Data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的5V特点（IBM提出）：
Volume（大量）——数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜的信息； Velocity（高速）——指获得数据的速度； Variety（多样）——指数据类型的多样性；
Value（价值）——合理运用大数据，以低成本创造高价值； Veracity（真实性）——数据的质量； 2、大数据的意义
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面：
对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
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1、调研基本情况
1.发展规划与动态。
推动大数据产业持续健康发展，是党、作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。
2、市场需求和行业发展趋势
（1）大数据市场需求
大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。
中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。 2014 年，中国大数据市场规模达到 767 亿元，同比增长 27.8%。预计到 2020 年，中国大数据产业规模将达到 8228.81 亿元。 2015-2017 年复合增长率为 51.5%。2014 年，中国大数据应用市场规模为 80.54 亿元，同比增长 3.2%，预计2015 年市场规模将增长 37.3%，至 110.56 亿元，预计到 2020 年，中国大数据应用市场规模将增长至 5019.58亿元。 2015-2017 年复合增速为 87.8%。
（2）大数据行业发展趋势
整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234 亿元，和去年相比增速超过 39%。随着的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。
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我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平最高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显著提升。
根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。
大数据分析对企业的发展越来越重要， 35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据；34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。
3、就业市场
（1）就业市场招聘相关专业毕业生的现状。
如果说2015年是“大数据元年”的话，那么2016年就是大数据产业真正爆发的一年。如今，2017年我国大数据产业发展已初具规模，但在人才市场上缺乏综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才，特别是缺乏既熟悉行业业务又掌握大数据技术与管理的综合型人才。
今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。
各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口。
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据领域的工作需求急剧扩大，工作岗位激增。大数据科学家的缺口将在14万到19万之间，而懂得利用大数据做决策的分析师及经理的岗位缺口预计可能达到150万。
（2）就业市场招聘相关专业毕业生的用人需求和素质要求。
“大数据”专业毕业生主要在供应链融资公司、P2P信贷征信平台、商业
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银行、互联网广告、O2O营销公司、大型网络媒体、电子商务公司、现代物流公司、第三方支付公司以及机关、科研单位等大中型企事业单位的IT、业务部门和互联网企业，从事业务咨询、大数据分析，决策支持和信息管理，大数据应用开发、大数据系统开发、应用、维护工作，及大数据研究咨询、教育培训工作等。还可以继续攻读本专业或相关专业的硕士学位，或参加学院国际合作项目，赴国外深造。事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。市场竞争激烈，新业态互进成为共识。近年，百度、阿里巴巴、腾讯、360公司等互联网企业纷纷推出大数据产品和服务，抢占大数据应用市场资源。由于我国经济增速下行，市场竞争加剧，企业寻求精细化管理，为大数据应用发展提供良好契机。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
通过调研了解到，就业市场招聘相关专业毕业生的用人需求和素质要求： （1）从个人素质方面，需要以下能力：
良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果。对统计、数学建模有强烈的兴趣和钻研精神。
良好的学习能力、团队协作能力、逻辑思维能力、分析能力。擅长与商业伙伴的交流沟通，具有优秀的报告讲解能力及沟通能力。
工作高效，有条理，细致，态度积极，责任心强，能够承受较强工作压力。 （2）专业技能方面，需要以下能力：
熟悉数理统计、数据分析、数据挖掘等基础知识，熟知常用算法。 熟练使用SAS、SPSS、R、Excel等统计分析软件。精通至少一门编程语言（C、Java、Python、shell）。了解数据结构和算法设计。熟悉Linux操作系统开发环境。
4、调研结论
通过对大数据行业相关的背景与发展趋势的分析，以及对相关大数据企业的调研和调查，通过调研，让我们了解到目前大数据相关方向的人才的需求及今后的发展趋势，使我们更加清晰的认识了企业和社会对大数据专业人才在岗位、技能和素质等方面的要求。这些信息将运用到本专业今后的教学和专业建设中。今
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后本专业将立足我院区，建立“合纵连横、水融、共享共赢”的校企合作运行机制，创新基于职业竞争力导向的人才培养模式，构建基于职业竞争力导向的工作过程系统化的课程体系，打造专兼结合的教育理念新、工程能力强、教学水平高的双师型教学团队，建设集教学、生产、培训和职业技能鉴定于一体的实训基地，提高学生的职业竞争力，把专业建设成为具有骨干带动作用的全国一流的大数据相关方向的专门人才培养培训基地。
二、开设大数据技术专业的可行性
1、形成校企合作意向
尽管大数据市场前景看好，但在其发展中面临的最大问题就是应用人才的匮乏。企业需要依托职业教育平台，将企业培训需求与专业标准相结合，理论培训的职能由各机构承担，企业负责提供实践平台，充分发挥双方的优势和整合资源，使人才培养做到事半功倍，这样才能够快速地为行业培养、输送和储备人才。为了更好地了解企业需求，学院领导及多名专业骨干教师深入广东汇邦智能装备有限公司进行了全面的调研。通过详细的洽谈，2019年达成了校企合作意向。为我们开设大数据技术专业提供了有力保障。
2、人才培养目标
本专业主要面向大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据系统运维等岗位方向培养合格人才，重点培养具有大数据应用、大数据分析以及大数据系统管理与运维方向的，应用型高技能人才。
本专业方向重点培养能够为企事业单位提供大数据系统搭建、管理、和运维技术和能力的人才。通过计算机基础课程、算法语言、系统管理等专业基础知识学习，接受大数据系统和应用知识的培养，进行各种计算机系统，大数据平台系统，大数据应用系统搭建、配置、管理、及运维实训。通过大量的案例与实践操作，熟练掌握大数据系统管理所需的各种专业知识和能力，具备一定的职业素养，为从事大数据行业系统管理工作奠定坚实基础。
3、培养模式
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采用校企联合模式，校企双方发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。
通过系统的多层级课程，采用理论与实践相结合的教学方式，逐步构建学生扎实的专业基础知识体系结构。在学生每一个专业知识能力阶段，开设典型企业应用型项目开发课程。层级提升学生专业能力，辅之以开展前沿技术讲座、技能比赛等多种形式培养学生的职业素养。学生在第六个学期到企业顶岗实习，将专业知识融会贯通，真正成为社会需要的从事大数据分析、大数据应用等工作的高级实用型人才。
4、课程体系体
专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。
大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
主干课程：Linux操作系统、 Python程序设计、 计算机网络基础 、MySQL数据库基础与运维 、软件工程 、计算机组成原理 、计算机安全导论 、大数据导论 、云计算技术导论 、Hadoop系统基础 、分布式数据库运维 、Spark系统基础 、软件测试 、UI设计 、移动互联网技术、 等课程。
5、专业特色
本专业立足本地，服务地方经济社会发展，具有良好的职业素质和文化修养，掌握互联网大数据分析相应岗位必备的基础知识和专门知识，具有较强的云计算储存能力，数据分析，网络安全管理与产品策划等能力，能从事如何应用大数据的分析技术有效的解决现实经济问题，如何挖掘对于管理决策发挥重要价值的信息，旨在培养当前社会各行业对大数据与互联网经济需求的高端复合型人才。
综上所述，在我校开设大数据应用技术专业，符合当今社会经济发展对专业技能型人才的需要。学校将按照大数据专业的建设规划，从人才培养模式、人才培养方案、课程体系、实习实训体系、教学资源建设、师资队伍等方面采取有效措施，加快建设步伐，努力提高大数据应用技术专业的办学水准。
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