一直以来，计算机专业凭借薪资高、就业广等优势成为高校的“香饽饽”专业，受到大批家长和学生的偏爱。然而近年来，计算机、IT行业新理论、新技术、新产品不断推出，高职高专计算机毕业生自身就业优势似乎不再“突出”，求职就业竞争不断加剧，传统的计算机专业招生和培养人才遇到“瓶颈”。这时，教育界人士不禁感叹，高职高专的计算机教育还有异军突起的机会吗？
 
　　当今时代，大数据以一日千里的发展速度，快速实现了从概念到落地，直接带动了相关产业井喷式发展。与此同时，大数据人才缺口日益凸显，根据《人民日报》报道，未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人，人才缺口达到150万之多。
 
　　在对社会需求和就业市场深入调研的基础上，各大高职高专院校利用自身有关计算机、数学统计、电子商务以及金融等专业积累，纷纷开设了大数据技术与应用、云计算技术与应用、数据科学与大数据技术等“大数据专业”，为社会输送了大量优秀的大数据人才，在得到学生、家长好评的同时，也受到不少大数据和人工智能等IT公司的欢迎。
 
　　即便如此，在大数据人才培养和大数据课程建设方面，大部分高职院校仍然处于起步阶段，需要解决的问题有很多——大数据是新生事物，懂大数据的老师少之又少，院校缺“师资”；大数据实验需要为每位学生提供集群计算机，院校缺“机器”；院校没有海量数据，开展大数据教学实验工作缺少“原材料”。
 
　　对于注重实操的高职高专“大数据专业”建设而言，需要重点培养数据清洗、大数据系统运维、数据标注工程，以及云计算等方向的人才，使学生成为能够服务区域经济的发展型、创新型或复合型技术技能人才。所以，无论是缺“师资”、缺“机器”，还是缺“原材料”，都难以培养出优秀的大数据人才。
 
　　数据清洗
 
　　作为当前高科技时代的产物，大数据需要经过数据采集、清洗、存储、分析、建模、可视化等过程加工处理之后，才能真正产生价值。使“脏”数据变为“干净”数据，数据清洗就成为大数据技术不可缺少的必要环节。而在大数据行业，90%的人员都是在从事数据准备（包含数据清洗）工作，这可以充分保证高职高专数据清洗人才的求职和就业。
 
　　针对以上情况，云创大数据推出的大数据应用人才培养系列教材不仅包含《数据清洗》，开发的大数据实验平台还可以提供“住房数据清洗”、“银华基金数据清洗实例”、“数据库增量数据抽取”、“客户签到数据的清洗转换”等20多个数据清洗实验。两者综合使用，可以帮助高职高专院校更好地培养数据清洗人才。
 

 

 
　　大数据系统运维
 
　　目前，大多数大数据系统是基于Hadoop、Spark和Elastic Search三种技术进行开发，但要想系统稳定运行，真正发挥价值，还需要后期的运维管理。运维工作既要满足业务快速上线，也要保证系统的安全可用，非常强调实践和经验。高职高专本来就侧重于对学生实践技能的培养，这与大数据系统运维对从业人员的要求十分符合。
 
　　为帮助高职高专院校更好地培养大数据系统运维人才，清华大学博士、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、云创大数据总裁刘鹏教授联合多所国内知名高校的一线教师，编写的大数据应用人才培养系列教材就包含《大数据系统运维》。该书侧重理论和实践的结合，对每种运维工作都进行了由浅入深的介绍。通过对本书的学习，学生能完成相关实验或者练习，达到学用一体的效果。
 
　　数据标注工程
 
　　从2017年开始，人工智能应用开始