高校大数据专业竞赛建设方案_数据采集类竞赛-程序员宅基地

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第一章 建设背景
1.1 政策分析
2017年1月
工业和信息化部正式发布了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,明确了“十三五”时期大数据产业的发展思路、原则和目标,将引导大数据产业持续健康发展,有力支撑制造强国和网络强国建设。
 2018年9月
工信部公示“2018年大数据产业发展试点示范项目名单”,公布了包括大数据存储管理、大数据分析挖掘、大数据安全保障、产业创新大数据应用、跨行业大数据融合应用、民生服务大数据应用、大数据测试评估、大数据重点标准研制及应用、政务数据共享开放平台及公共数据共享开放平台等10个方向200个项目。
 2019年11月
为进一步落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》和《大数据产业发展规划(2016~2020年)》,推进实施国家大数据战略,务实推动大数据技术、产业创新发展,我国工业和信息化部将组织开展2020年大数据产业发展试点示范项目申报工作。
在我国政府的大力支持下,大数据的发展突飞猛进,全国各地高校开设大数据专业,培养技术性精英人才。但是目前教育模式没有突破性,学生接受传统的教学方法,导致大数据思维的创新型、拓展性没能得到进一步的提高。因此,教育部、工信部等国家单位推出“以赛促学、以赛促教”的方法,在全国实行全国本科、高职、中职大数据比赛。从目前情况来看,全国各校学生踊跃报名参加,兴趣十分高涨,同时取得了优异的成绩,所以竞赛模式必将成为大数据教学的主流趋势。

1.2 高校现状
自教育部批设大数据专业以来,全国各高校积极进行申报建设,专业学生数量不断增多,专业课程知识种类多样,专业方向覆盖范围广泛。但由于大数据本身是一门交叉性学科,导致各行业的大数据人才在理论知识、技能掌握及应用领域等方面上各有侧重。因此大数据竞赛是现今众多高校喜闻乐见的竞赛,通过竞赛了解整体数据处理思维,对于培养大数据技术应用型人才起到了很重要的作用。
我国自2012年开始关注大数据,经过多年的发展,大数据竞赛已经日益成熟。以国内目前情况来看,我国还没有一所高校通过竞赛模式来培养学生,主要是因为传统的考试模式为试卷答题,根据文本性题型只能判断出学生的知识储备能力与学生的记忆力,不能全面的分析出学生的真实水平。除此之外,大数据竞赛设计的内容包括:大数据集群部署能力、数据处理能力、数据采集能力与数据分析挖掘能力,其中的大数据集群部署是不通过试卷答题进行考核的,需要一个真实的操作环境,本地部署耗费的资源量大,学校无法承受一个学生3台机器的设备压力,虚拟化部署会导致在统一判卷时不方便,而且保存困难。因此,一个标准的大数据竞赛平台需要解决以上两点问题,但从目前情况来看能够解决此需求的竞赛平台在我国高校是十分罕见的。

第二章 建设理念
2.1 建设目的
2.1.1 促进专业建设与课程改革

2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》中明确指出,要加强专业人才培养,创新人才培养模式,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。
2016年,教育部批准设立了大数据专业。由于缺乏与用人单位岗位核心技术技能相匹配的专业课程体系及师资力量,严重影响了学校大数据人才培养质量。
大数据竞赛赛项包括大数据平台运行维护、数据采集与预处理、数据清洗及存储、数据分析及可视化等工作内容。考查内容对接国家教学标准提出的大数据相关专业及专业群综合核心技术技能和职业素养,能够适应我国大数据产业对高素质复合型人才的产业需求,覆盖大数据行业技术岗位体系,满足大数据企业技术研发类、基础平台运营类岗位对大数据平台运维能力、大数据应用开发能力及职业素养等方面的要求;促进教师专业能力及教学能力的提升与大数据技术与应用专业建设及课程改革。
2.1.2 推动产教融合、校企合作
《国务院办公厅关于深化产教融合的若干意见》国办发〔2017〕95号指出“用10年左右时间,教育和产业统筹融合、良性互动的发展格 局总体形成,需求导向的人才培养模式健全完善,人才教育供给与产业需求重大结构性矛盾基本解决,职业教育、高等教育对经济发展和产业升级的贡献显著增强”
大数据竞赛赛项选取大数据行业企业典型项目需求,围绕项目开发过程设计竞赛内容,竞赛任务就是项目工作任务。通过本赛项推动了课程内容与职业标准对接,教学过程与生产过程对接,专业与产业对接,实现教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接,促进产教融合、校企合作、产业发展。
2.1.3 彰显高校师生职业能力与教学能力
大数据竞赛赛项选取真实的大数据业务分析应用场景,重点考查选手的实际动

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