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廈門大學大數據課程教師培訓交流班學習體會

時間:2020-07-15 09:13點擊:

按照學院安排,我參加廈門大學舉辦的“第14期全國高校大數據課程教師培訓交流班”。本次培訓主講教師為廈門大學計算機科學系林子雨博士。在為期7天的培訓過程中,主要培訓內容如下:大數據概述、分布式處理架構Hadoop、分布式文件系統HDFS原理與實踐、分布式數據庫HBase原理與實踐、MapReduce原理與實踐、Scala語言基礎、Spark設計與運行原理、Spark安裝和使用方法、RDD編程實踐、Spark SQL原理和實踐、Spark Streaming原理和實踐等。

通過此次培訓使我對大數據這個專業有了總體的認識,學習了基本的原理并了解了大數據較新的技術方向,并帶回了豐富的教學、實驗室建設、課程等資料,F將本次培訓的收獲與體會總結如下:

一、課程建設

通過與此次培訓的學員進行交流,由于“數據科學與大數據技術”專業是新興的專業,目前高校“數據科學與大數據技術”專業的培養方案是各自學院組織專家、教師或結合企業實訓合作單位研討制定的。

目前并沒有業內標準指定某些課程應該作為專業基礎課或者專業核心課。通過與培訓學員交流,了解其他學校的課程設置,基本上包括以下幾個部分:計算機科學與技術專業的主要課程(數據結構、面向對象程序設計、數據庫系統原理、計算機網絡、操作系統、計算機組成原理等)、大數據操作系統平臺(linux操作系統)、大數據方面(python語言、數據采集、清洗、存儲、計算、可視化等)、培養方向課程(大數據技術與應用、智能制造大數據方向、金融大數據、大數據運維等方向)。通過以上調研,我校大數據專業的培養方案基本上涵蓋以上課程。

目前對于大數據專業課程的教材可選余地并不多,比較成熟的是關于大數據導論或基本原理課程的教材。市面上有一些大數據相關的書籍,但是不適合作為高校教材使用。比如“大數據存儲”課程,涉及到的知識有HDFS、HBase、Hive、NoSQL數據庫等,目前并沒有綜合性的教材包括以上內容。

大數據專業,是較新興的專業,新技術不斷出現,知識的更新比較快,而國外的論文或書籍資料是獲取前沿知識的較為快捷的途徑。本人覺得,培養學生的專業英語的閱讀能力,是非常有必要的,而且最好在前幾學期開設專業英語的課程。

個人認為大數據專業課程應該加大實驗課教學力度,確實保證實驗課質量。這需要在實驗指導書或實驗教程上做好相應的工作。本次培訓的主講教師林子雨博士,把實驗指導書所有的源代碼都放到課程相應的網站上,學生能夠復制粘貼,紙質版實驗指導書對所有步驟都有詳細的說明。這樣學員在了解原理的情況下,可以先復制粘貼代碼,實現實驗的預期結果,實驗過程中出現問題能夠及時和教師進行交流。然后,課上有時間或課下再自己敲一遍代碼。這樣做學生每次實驗課能夠做出預期的實驗結果,保證了學生對學習課程的興趣,又能夠使得學生可以根據紙質版實驗指導書學習到每一步實驗步驟的原理。

二、平臺建設

大數據的實驗平臺的建設,主要是軟件環境的安裝調試。大數據實驗環境的安裝,是一個耗時費力的過程,整套大數據實驗環境,即使非常熟悉安裝過程,可能仍然需要耗費一周左右的時間,因為,中間會遇到各種各樣甚至莫名其妙的錯誤,需要通過調研、檢索和反復調試來解決這些錯誤。

大數據課程實驗課上,如果把實驗環境的搭建放到課堂上由學生來做,時間來不及。但是實驗環境的搭建又是大數據課程實驗課程必要的內容。

如果有比較成熟的實驗平臺對于實驗課程的開展是非常有幫助的。本次培訓的實驗平臺,采用的是第三方——荔峰科技(廣州)有限公司開發的“小智平臺”。平臺已將所有的軟件環境安裝測試完畢,培訓學員使用個人賬戶通過遠程連接平臺,可以實現實驗項目的練習。每次登錄后,能夠保留上一次實驗的所有操作。

三、其他方面

目前了解大數據方面的學生競賽有:北京交通大學主辦的“東方國信杯”高校大數據開發大賽、全國高校大數據教育聯盟主辦的“全國高校大數據能力提升大賽”、教育部高等學校教學指導委員會等主辦的“全國高校大數據應用創新大賽”、全國高等學校計算機教育研究會主辦的“全國高校大數據算法挑戰賽”、北京郵電大學等主辦的“高校校園大數據競賽”、教育部高等學校計算機類專業教學指導委員會等主辦的“全國高校大數據應用創新大賽”等。

以上是我參加“廈門大學大數據課程教師培訓交流”學習體會,不對之處還請各位領導、教師批評指正。非常感謝學院、學校領導給我這次培訓學習的機會,下一步我會將此次學習的內容和體會分享給我院的教師,與全院教師一起更好的建設“大數據科學與大數據技術”專業。

 

                                             撰稿人:楊勇

                                             審核人:李娜

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