经管类本科院校大数据专业课程建设研究

随着互联网技术和信息技术的发展，大数据已经成为一种重要的资源和产业。越来越多的企业和组织开始意识到大数据对业务和决策的重要性，因此，大数据专业已经成为了高校教育中的重要领域之一。本文对经管类本科院校大数据专业课程建设进行研究。 一、现状分析

目前在国内经管类本科院校中开设大数据专业的学校还比较少，这一领域的课程建设也比较薄弱。在已经开设该专业的院校中，大多数都是新开设的，并且大多数都是与计算机或信息技术学院合作开设的，而经管类学院主导课程较少。 此外，在大数据专业课程建设中，存在以下问题：

1.课程单调。由于大数据专业需要融合多个学科领域，所以课程大多呈现出计算机或经济学的单调性，无法使学生全面掌握大数据相关的各种知识领域。

2.实习机会不足。由于大数据行业对实践经验的要求很高，学生缺乏实践机会会影响其职业发展。但是目前大数据行业的实习机会还比较少，学生很难接触到真正的实践机会。 3.课程更新慢。由于大数据技术发展较快，课程体系和内容和现实发生偏差。 4.教师素质不高。由于大数据专业存在与多个领域融合的问题，经济学老师和计算机老师对跨学科的知识了解程度不一。 二、课程建设思路

综合以上问题，经济学院应采取以下措施改进大数据专业课程的建设。 1.课程应强调实务导向。包括实验室，实践证照，实习经历等。

2.建设跨学科的课程。大数据涉及多学科的知识领域，如数学、统计学、计算机科学、经济学等。因此，在课程设置上要综合考虑各个学科的内容。

3.根据市场需求设定课程。因为大数据能够应用于各个领域，我们需要针对不同领域和不同行业开设相应的课程，使学生成为全面发展的大数据专业人才。

4.引入优秀的教师和教材。大数据的教学需要行业经验和研究背景，这需要学院在教师招聘上下功夫。同时，引进优秀的教材，如技术书籍、市场分析报告和公司白皮书等，可以帮助学生了解市场和技术前沿 三、课程设置

在课程设置上，建议将大数据专业课程分为三个阶段：

第一阶段：基础课程。包括数据库、数据结构、统计学等基本课程，旨在使学生掌握计算机，数学和统计学等基础知识。

第二阶段：核心课程。包括数据仓库和数据挖掘，机器学习和深度学习，数据分析和数据可视化。此阶段将完成大多数学生的核心知识点。

第三阶段：专业课程。包括金融分析，市场营销分析，健康医疗分析等，旨在使学生能够在不同的领域应用所学知识。 四、结语

总之，经济学院应明确大数据专业的定位，并在课程设置中充分考虑学科间的融合和市场需求。学生可以通过实践来掌握所学知识，并发展各种技能。同时，学院应当招聘具有丰富经验的教师并采用优秀的教材，以攀升大数据教育的高峰。