我国计算机本科专业教育未来格局与发展方式探讨

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1 大数据技术与应用 专业建设方案探讨 武志学 (Cantab)

2 内容提要 经验分享 建设背景 总体目标 职业能力分析 课程设置思路 课程设置方案 总结

3 个人经历 1995 年英国剑桥大学三一学院博士 1998 年加入 Citrix 公司, 进行各种虚拟化技术的研发 2005 年开始研发云计算 大数据技术研发 2010 年进入 OpenStack 开源云平台开发团队 2011 年作为四川省特聘外国专家回国 四川省 百人计划 成都市 创新人才 专家 创办公司进行云计算 大数据平台及应用开发 2012 年 5 月创办电子科技大学成都学院云计算系 虚拟化 云计算技术的美国专利 3 项 云计算大数据中国发明专利 5 项 实用新型专利 8 项 专著 1 部 教材 2 本

4 教材

5 美国专利

6 中国发明专利

7 中国实用新型专利

8 成都学院云计算系简介

9 电子科大成都学院 云计算科学与技术系历史 2012 年 5 月成立,2012 年 9 月第一批学生 2010 年级 :56 名 ;2011 年级 :188 名 2012 年和计算机系联合招生, 第二年选方向 206 名学生 2013 年单独招生 ( 软件工程专业 ) 262 名学生 2014 年 本科 :266 名, 专科 :108 名 2015 年 本科 :269, 专科 :143

10 专业方向 云应用 2010 级 云架构云应用 2011 级 移动云云应用云架构 2012 级 大数据移动云云架构云应用 2013 级 云计算测试大数据运维大数据移动云云架构云应用 2014 级 移动互联网云计算测试大数据运维大数据移动云云架构云应用 2015 级

11 学生就业率 2014 届 100% 2015 届 100% 2016 届 100% 2017 届大数据方向供不应求 11

12 内容提要 建设背景 总体目标 职业能力分析 课程设置思路 课程设置方案 总结

13 大数据定义及其特点 大数据定义 一种规模大到在获取 存储 管理 分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合 大数据特点 海量的数据规模 (Volume) 快速的数据流转 (Velocity) 多样的数据类型 (Variety) 稀疏的价值密度 (Value) 难辨的真实性 (Veracity)

14 三大观念转变 是全部数据, 而不是随机采样 乐于接受数据的混乱性 ( 包括错误数据 ), 而不是追求数据的精确性 是相关关系, 而不是因果关系

15 大数据层面

16 大数据层面 理论层面 : 理论是认知的必经途径, 以及被广泛认同和传播的基线 理解行业对大数据的整体描绘和定性 深入解析大数据的价值所在 洞悉大数据的发展趋势 审视人和数据之间的长久博弈 ( 隐私 ) 技术层面 : 技术是大数据价值体现的手段和前进的基石 云计算 分布式处理技术 存储技术 感知技术 大数据采集 处理 存储到形成结果的整个过程 实践层面 : 实践是大数据的最终价值体现 互联网的大数据, 政府的大数据, 企业的大数据, 个人的大数据

17 大数据市场 IDC 预计, 全球大数据技术及服务市场 2016 年收入将达 238 亿美元 据麦肯锡预测, 预计到 2020 年, 美国的大数据可创造 3800 亿 亿美元的价值 2014 年, 我国大数据市场规模为 84 亿元,2015 年接近 116 亿元, 增速为 38% 与 2014 年中国信息产业规模 15 万亿元相比, 大数据市场还是一个非常小的市场, 还处在非常初级的阶段

18 国务院 促进大数据发展行动纲要 三大任务 加快政府数据开放共享, 推动资源整合, 提升治理能力 推动产业创新发展, 培育新兴业态, 助力经济转型 强化安全保障, 提高管理水平, 促进健康发展 十项工程包括 政府数据资源共享开放工程 国家大数据资源统筹发展工程 政府治理大数据工程 公共服务大数据工程 工业和新兴产业大数据工程 现代农业大数据工程 万众创新大数据工程 大数据关键技术及产品研发与产业化工程 大数据产业支撑能力提升工程 网络和大数据安全保障工程

19 现有公司大数据的使用情况

20 现有公司大数据研发团队规模

21 大数据人才需求 Gartner 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 Gartner 公司预测在未来 6 年, 仅在美国本土就可能面临缺乏 14 万至 19 万具备深入分析数据能力人才的情况, 同时具备通过分析大数据并为企业做出有效决策的数据的管理人员和分析师也有 150 万人的缺口 涵盖了大数据的数据开发工程师 大数据分析师 数据架构师 大数据后台开发工程师 算法工程师等多个方向 数据岗位需求在上海是 5 万多, 北京则 10 万多

22 大数据人才就业产业分析 大数据定义 xxx 大数据特点 4 个 V xxx 大数据技术特点 涵盖面 应用面宽 应用层次跨度大

23 大数据人才就业产业分析

24 大数据系统研发工程师 负责大数据系统的研发工作 大数据分析工程师 运用算法来解决分析问题, 并且从事数据挖掘工作 大数据应用开发工程师 负责搭建大数据应用平台 开发分析应用程序 大数据系统运维工程师 负责大数据系统的搭建与运维 大数据处理工程师 负责数据获取 清洗 转换 上载, 以及数据存储 备份和恢复 大数据可视化工程师 大数据技术岗位 利用图形化的工具及手段揭示数据中的复杂信息

25 内容提要 建设背景 总体目标 职业能力分析 课程设置思路 课程设置方案 总结

26 总体目标 业务培养目标 : 培养出具备程序设计 大数据应用开发 大数据处理 大数据系统搭建知识的符合大数据行业需求的复合型 创新型和实用型人才 业务培养要求 : 学习大数据系统的基本概念 大数据应用的设计与开发方法 数据采集与预处理方法 大数据系统搭建运维方法 和基本数据挖掘与大数据分析方法, 受到大数据应用开发工程实践的基本训练, 具备从事大数据应用开发 大数据处理 或大数据系统运维的基本能力

27 建设理念 以实践能力培养为主 理论与实践相结合, 侧重于实践 适应社会人才需求 必须以社会岗位的实际需求作为根本出发点 厚基础 专方向 在具有深厚的专业基础上, 熟练掌握一个方向的技术 产学研一体 及时学习最新技术, 教学科研为生产服务

28 专业方向设置 大数据应用开发方向 大数据应用开发工程师 大数据处理方向 大数据处理工程师 大数据系统运维方向 大数据系统运维工程师

29 内容提要 建设背景 总体目标 职业能力分析 课程设置方案 总结

30 职业能力分析 : 大数据应用工程师 掌握大数据的基本概念和应用领域 掌握程序设计和实现方法 掌握使用 HBase HDFS 存储和管理数据的方法 具有开发 Java Web 应用的能力 具有基于 MapReduce/Spark 开发大数据应用开发的能力 具有一定使用数据挖掘算法进行数据分析的能力 了解大数据系统的架构和设计方法 了解大数据系统的基本搭建和调优方法 了解大数据的发展趋势和应用领域 了解云计算的基本概念和作用

31 职业能力分析 : 大数据处理工程师 掌握大数据的基本概念和应用领域 掌握程序设计和实现方法 具有使用 HBase HDFS 存储和管理数据的方法 具有使用 Hive 数据仓库存储 管理和查询数据的能力 具有使用网络爬虫获取数据的能力 具有使用 ETL 工具对数据进行预处理的能力 具有使用 MapReduce 完成数据预处理的能力 具有一定的使用数据挖掘算法进行数据分析的能力 了解大数据系统的基本搭建和调优方法 了解大数据的发展趋势和应用领域 了解云计算的基本概念和作用

32 职业能力分析 : 大数据系统运维工程师 掌握大数据的基本概念和应用领域 掌握大数据系统的架构和设计方法 掌握计算机网络基本原理和基本知识 具有是用 Shell 脚本搭建分布式系统的能力 具有大数据系统的搭建 调优和运维能力 Hadoop HBase Hive Spark 等 具有一定的构建大数据应用环境的能力 了解虚拟化 云计算技术 具有使用云计算平台搭建大数据系统的能力 了解大数据的发展趋势和应用领域

33 内容提要 建设背景 总体目标 职业能力分析 课程设置思路 课程设置方案 总结

34 专业课程设置总体思路 以学生实际动手能力为主导, 项目式教学为驱动, 理论 技术与实践课程一体化 以技术过程为主导, 使学生掌握使用技术的方法 以理论课程为辅, 使学生了解技术概况 通过实践课程使学生具有灵活使用技术解决实际问题的能力

35 专业课程设置总体思路 理论课程 理论是大数据认知的必经途径, 也是被广泛认同和传播的基线 讲解大数据的概念 作用 挑战和各种技术概念 技术课程 而技术是大数据价值体现的手段和前进的基石 讲解用于大数据应用开发过程中的各种系统和工具 实践课程 培养学生的综合实践能力, 以满足社会就业的需要

36 专业课程设置 : 理论课程 大数据概念 大数据概念出现的历史, 大数据定义和主要特征, 大数据与云计算 物联网 互联网的关系, 大数据的重要意义 大数据的处理流程 大数据应用领域 通过介绍典型的大数据应用实例的设计思想 主要方法和应用过程等讲解大数据应用的系统化的开发步骤和关键性问题解决方法

37 专业课程设置 : 理论课程 大数据关键技术与挑战 大数据集成 : 数据异构性和数据质量问题 大数据分析 : 数据形式多样化 数据处理的实时性 索引结构的复杂性等 大数据隐私问题 : 隐私保护和数据分析的矛盾 大数据管理易用性问题以及性能测试基准

38 专业课程设置 : 理论课程 大数据存储和管理技术 大数据存储 管理和调用 分布式文件系统 去冗余及高效低成本的大数据存储技术 新型数据库技术 ( 键值数据库 列存数据库 图存数据库以及文档数据库等 ) 异构数据融合技术 分布式非关系型大数据管理与处理技术 大数据索引技术和大数据移动 备份 复制

39 专业课程设置 : 理论课程 大数据分析及挖掘技术 数据挖掘分为分类或预测模型发现 数据总结 聚类 关联规则发现 序列模式发现 依赖关系或依赖模型发现 异常和趋势发现等 数据准备 : 从大数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集 规律寻找 : 用某种方法将数据集所含规律找出来 规律表示 : 以用户可理解的方式 ( 如可视化 ) 将找出的规律表示出来

40 专业课程设置 : 技术课程 实现各类大数据技术的实际系统的实现方法 搭建与使用 新型数据库系统 HBase 产生的背景和现状 HBase 的功能 作用和特点 HBase 的逻辑模型 物理模型 数据一致性模型 HBase 的系统架构及实现方法 HBase 的搭建方法和使用方法

41 专业课程设置 : 技术课程 分布式文件系统 Hadoop 出现的背景 应用现状和发展趋势 Hadoop 的优点 功能与作用 Hadoop 的体系结构 HDFS 文件系统 Hadoop 与分布式开发 Hadoop 应用案例 Hadoop 系统搭建与调优

42 专业课程设置 : 技术课程 分布式处理模式 MapReduce 分布式并行计算框架 编程模型 : Map 和 Reduce 函数 MapReduce 工作流程 分布式资源管理架构 YARN 基于 MapReduce 的大数据应用开发

43 专业课程设置 : 技术课程 数据挖掘工具 Mahout 数据挖掘系统 海量数据的数据挖掘实现 Mahout 的搭建与部署 Mahout 聚类 分类 关联 推荐算法的实现 Mahout 各种挖掘算法的使用方法

44 专业课程设置 : 技术课程 基于内存的分布式计算框架 Spark 的历史 现状和特点 Spark 的计算模式和运行流程 Spark 的使用方法 基于 Spark 的大数据应用开发 基于 Spark 的数据挖掘方法 基于 Spark 的流式数据处理 Spark 的搭建 部署与调优

45 专业课程设置 : 实践课程 通过让学生参与完成具体的大数据分析项目开发的整个过程, 学习自主地进行知识的建构, 发现和掌握相关知识, 达到既能熟悉大数据分析过程, 又能完成经验的积累, 还能实现学习知识 培养能力的目的 项目开发流程 选题 需求分析 数据收集及预处理 探索性数据分析 模型选定分析 模型验证 分析报告

46 内容提要 建设背景 总体目标 职业能力分析 课程设置思路 课程设置方案 总结

47 课程框架 : 理论教学 学年 学期 公共课 专业基础课 课程类别 专业核心课 专业选修课 专业实践课 顶岗实习

48 大数据应用方向 学年 学期 课程类别 专业基础课专业核心课专业选修课专业实践课 1 1 Java 程序设计计算机基础网页设计与制作 2 数据结构大数据导论数据库基础 MySql 数据库 计算机应用项目开发 数据库应用项目开发 2 3 操作系统基础 Linux 操作系统计算机网络基础 Java Web 应用开发 4 Hadoop 系统基础 HBase 系统基础大数据应用开发云计算导论 信息安全技术软件工程 高级 Linux 操作系统 SPSS 数据挖掘工具高级计算机网络 Java Web 应用项目开发 大数据应用项目开发 3 5 高级大数据应用开发 Hive 数据仓库应用开发 Spark 应用开发 虚拟化技术数据挖掘基础 流式大数据应用项目开发

49 大数据处理方向 学年 学期 课程类别 专业基础课专业核心课专业选修课专业实践课 1 1 Java 程序设计网页设计与制作计算机基础 2 数据结构大数据导论数据库基础 MySql 数据库 计算机应用项目开发 数据库设计与管理项目 2 3 操作系统基础 Linux 操作系统网络爬虫技术 SPSS 数据挖掘工具 4 Hadoop 系统基础 HBase 系统基础 Hive 数据仓库大数据存储系统 软件工程信息安全技术 高级 Linux 操作系统云计算导论高级数据库系统 数据获取与预处理项目 数据仓库设计与管理项目 3 5 大数据加工处理大数据系统数据维护 ETL 工具 Spark 系统虚拟化技术 大数据预处理与管理项目

50 大数据系统运维方向 学年 学期 课程类别 专业基础课专业核心课专业选修课专业实践课 Java 程序设计计算机应用基础计算机组成原理 2 数据结构大数据导论数据库系统基础 MySql 数据库运维 3 操作系统基础 Linux 操作系统计算机网络基础 Web 系统运维 4 Hadoop 系统基础 HBase 系统基础 Shell 实战云计算导论 5 Hadoop 系统运维 HBase 系统运维大数据平台运维 软件工程信息安全技术 高级 Linux 操作系统高级计算机网络 Spark 系统虚拟化技术 计算机应用项目开发 数据库系统搭建与运维项目 Web 系统搭建与运维项目 大数据系统搭建与运维项目 高级大数据系统运维项目

51 大数据技术试验中心建设

52 内容提要 建设背景 总体目标 职业能力分析 课程设置思路 课程设置方案 总结

53 总结 大数据迎来了快速发展阶段 国内急需大数据实用型人才 大数据人才需要知识面广 厚基础 专方向, 重实际动手能力 大数据应用开发工程师 大数据处理工程师 大数据系统运维工程师

54 个人愿望 分享多年来国内外云计算大数据研发经验 分享几年来从事云计算大数据教学经验 分享几年来从事云计算大数据积累的资源 云计算大数据教学平台 实验平台 实训平台 云计算大数据课件 教案 练习 考题等 共同研讨云计算大数据专业建设方案 共同研讨云计算大数据教学方法 共同培养云计算大数据人才

55 联系方式 qq: 手机 : 微信 :

56 谢谢大家! 联系方式 : zhixue.wu@gmail.com qq: 手机 : 微信 :

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