李贵林，大数据技术与应用专业资深教师，主要承担《Spark应用开发技术》《大数据可视化技术》《大数据技术综合实践》等课程。主持开发了多款互联网产品以及数据中心研发，精读过深层源码；有丰富的软件设计、软件研发、软件管理、流程控制经验；PB级数据平台从0到1的建设；拥有多年教学和研发经验形成了一套独有的教学方式，深受学员爱戴；多次获得校级优秀教师和企业优秀教师荣誉称号，多年大数据技术经验，具有多年Hadoop、Flink、HBase、kafka、Redis、Flume、Spring Cloud等一线从业经验，先后服务于重庆银行、中国邮政等，参与数据中心和电商平台的大数据及JAVA EE的平台设计和具体实施；具有丰富的大数据项目实战经验，对大数据主流框架有着深入的研究和见解；参与重庆人社局大数据行业标准制定、参与《Spark分布式内存计算》等多本大数据专业核心课程项目式教材开发，指导学生参加华为ICT全国大学生实践赛获得重庆市二等奖。
以兴趣为前提的学习
在上课过程中，让学生对知识点产生兴趣是最重要的。李贵林老师通过有趣的项目结果展示让学生对课程内容产生兴趣，有兴趣才能促使学生继续研究探索下去。除此之外，在教学的过程中，李老师还会引导同学们以小组为单位进行学习的讨论，项目的分析，让思想的碰撞产生知识的火花，在兴趣的鼓动下同学们自主学习。不断去探索，不断学习新的知识。
以结果为检验学习成果的标准
要想学好大数据这门课程，关键是要把基础打牢实，课上的内容要及时消化，将老师讲过的内容通过自己的逐层思考内化为自己的知识。正所谓万丈高楼不会平地起，知识的学习是需要一步一个脚印的掌握到位。
再一点就是不能盲目的跟随老师学习，而忘记了深度思考。李老师在课上会通过提问或布置课后任务让同学们自己进行知识的消化和巩固，也会督促学生利用课上和课下时间依照实验步骤把项目成果实现，通过不断的积累、练习，来加深印象，实现知识技能的掌握。
理论用于实践，实践产生新的理论
在学习大数据这门技术的过程当中，理论很重要，但实践更重要。理论是实践的基础，实践更是理论的体现。有时候光学理论是不能够帮助我们解决问题的，实践出真知。就像李贵林老师所说，大数据的理论你不一定学的懂，学懂了也不一定会写代码，但是不学理论必然不能实操，所以理论应该与实践相结合，相辅相成。当你学到一定程度的时候，思维又会上升到另外一个维度。
/采访实录 /
Q：能谈一下促使您成长为优秀教师的动力是什么吗？
A：我认为对学生的关心和对工作的热情是我不断突破自我的动力。
Q：教学中有哪些课例或者研究成果是您自己最满意的吗？
A：其实，我自己感觉最好的一节课不是多次获奖的优质课，而是平常的一节课。学生们在我课堂上的思考、提问、收获、成长、互动，比我上优质课获奖还有成就感，因为这说明我的学生会学习。
我的研究成果倒是谈不上，我比较关注学生的编程思维，训练学生的大数据思维能力，这也是我这几年来在教学一线一直努力的方向，尽管很多做法不成熟，但是让学生因为我喜欢上大数据，是我觉得最欣慰的事。
Q：在教学中您取得了很多成绩，那在专业发展的过程中，您是否碰到过低谷和困难呢？如何克服的呢？
A：这个情况谁都会遇到过，就在这一学期，工作的忙碌和学校事物的纷杂让我不知所措。
我克服困难的方法就是看书，因为看书能让我静心。
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