大數據技術與應用專業人才培養方案2024.7.14?大數據技術與應用，專業代碼[具體代碼]##二、入學要求高中階段教育畢業生或具有同等學力者##三、修業年限三年##四、職業面向（一）職業領域本專業畢業生主要面向大數據相關行業，包括但不限于互聯網、金融、電信、政府機構、電子商務等領域，從事大數據分析、處理、挖掘、可視化以及大數據系統開發與維護等工作。（二）主要職業崗位1.大數據分析師-負責收集、整理和存儲海量數據，運用數據分析工具和技術，對數據進行清洗、轉換和預處理。-運用統計學方法和機器學習算法，對數據進行深入分析，挖掘數據中的潛在價值，為企業決策提供數據支持和依據。-編寫數據分析報告，清晰闡述數據分析的目的、方法、結果及建議，與相關部門溝通協作，推動數據分析結果的應用和實施。2.大數據開發工程師-參與大數據平臺架構設計和技術選型，負責大數據系統的開發、測試和部署工作。-熟練掌握Hadoop、Spark等大數據框架，運用編程語言（如Java、Python等）進行數據處理、算法實現和系統開發。-解決大數據系統運行過程中的性能問題和故障排除，優化系統性能，確保大數據平臺的穩定運行。3.大數據運維工程師-負責大數據平臺的日常運維管理，包括服務器配置、軟件安裝、網絡設置等，確保系統的穩定運行。-監控大數據系統的運行狀態，及時發現并解決系統故障和性能問題，保障數據的安全性和可靠性。-制定和執行大數據系統的備份、恢復策略，定期進行數據備份和災難恢復演練，確保數據的可恢復性。（三）職業資格證書1.大數據分析師證書2.大數據開發工程師證書3.云計算工程師證書（可根據實際情況選擇相關的云計算方向證書，因為大數據與云計算關聯緊密）##五、培養目標本專業培養理想信念堅定，德、智、體、美、勞全面發展，掌握扎實的大數據技術與應用專業知識和技能，具備較強的數據分析、處理、挖掘能力以及大數據系統開發與運維能力，能夠在大數據相關領域從事數據分析、開發、運維等工作的高素質技術技能人才。通過專業學習，學生應具有良好的職業道德、創新精神和團隊協作能力，能夠適應社會經濟發展和行業技術進步的需要，在大數據技術領域不斷發展和提升自己。##六、培養規格（一）素質1.思想政治素質-熱愛祖國，擁護中國共產黨的領導，樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀。-具有良好的道德品質和職業道德，遵守社會公德和職業規范。2.文化素質-具備一定的人文社會科學知識，了解中國歷史、文化、藝術等方面的基本知識。-具有一定的文學素養和審美能力，能夠欣賞和理解文學、藝術作品。3.身心素質-具備健康的體魄，良好的心理素質和抗壓能力，能夠適應緊張的學習和工作節奏。-具有積極向上的生活態度和良好的人際關系處理能力，能夠與他人和諧相處。4.職業素質-具有強烈的責任心和敬業精神，對大數據技術領域充滿熱情，愿意不斷學習和探索。-具備創新意識和創新能力，能夠在工作中提出新的想法和解決方案。-具有良好的團隊協作精神，能夠與團隊成員密切合作，共同完成項目任務。（二）知識1.專業知識-掌握數據結構、算法分析、數據庫原理等計算機基礎知識。-熟悉Linux操作系統、Hadoop生態系統、Spark框架等大數據相關技術。-了解數據分析與挖掘的基本方法和常用算法，如機器學習、深度學習算法等。-掌握大數據可視化技術，能夠運用工具進行數據可視化展示。-了解大數據安全與隱私保護的基本知識和方法。2.行業知識-了解大數據行業的發展現狀、趨勢和應用領域。-熟悉大數據相關的法律法規和政策標準。（三）能力1.專業能力-具備數據采集、清洗、轉換和存儲的能力，能夠運用工具和技術處理海量數據。-熟練掌握數據分析和挖掘技術，能夠運用算法對數據進行深入分析，提取有價值的信息。-掌握大數據平臺的搭建、開發和運維能力，能夠獨立完成大數據系統的部署和維護工作。-具備大數據可視化能力，能夠將分析結果以直觀、清晰的方式展示出來。-能夠運用編程語言（如Java、Python等）進行大數據應用程序的開發。2.方法能力-具有自主學習和自我提升的能力，能夠不斷學習新知識、新技能，適應行業發展的需求。-掌握問題分析和解決的方法，能夠運用邏輯思維和創新思維解決實際工作中遇到的問題。-具備項目管理能力，能夠參與大數據項目的規劃、組織、實施和監控。3.社會能力-具有良好的溝通能力和團隊協作能力，能夠與團隊成員、客戶和合作伙伴進行有效的溝通和協作。-具備較強的組織協調能力，能夠在團隊中發揮領導作用，推動項目順利進行。-具有較強的適應能力和應變能力，能夠快速適應不同的工作環境和任務要求。##七、課程體系（一）課程設置原則1.遵循職業教育規律和學生認知規律，以培養學生職業能力為核心，構建基于工作過程的課程體系。2.注重課程內容的實用性和針對性，緊密結合大數據行業實際需求，及時更新教學內容，使學生所學知識和技能與市場需求接軌。3.強化實踐教學環節，通過項目實踐、課程設計、實習實訓等多種形式，培養學生的實踐能力和創新能力。4.注重課程之間的銜接與整合，避免課程內容的重復和脫節，形成有機的整體。（二）課程結構本專業課程體系由公共基礎課程、專業基礎課程、專業核心課程和實踐教學環節四部分組成。1.公共基礎課程-思想政治理論課：包括毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論、思想道德修養與法律基礎、形勢與政策等，培養學生的思想政治素質和道德法律意識。-大學英語：培養學生的英語聽、說、讀、寫能力，使學生能夠在涉外工作環境中進行基本的英語交流。-高等數學：掌握高等數學的基本概念、理論和方法，培養學生的邏輯思維能力和數學運算能力。-計算機應用基礎：學習計算機基礎知識和基本操作技能，如操作系統、辦公軟件、網絡應用等，為后續專業課程學習打下基礎。-體育與健康：通過體育課程和課外活動，增強學生體質，培養學生的體育精神和團隊合作意識。2.專業基礎課程-數據結構與算法：介紹數據結構的基本概念、存儲結構和算法設計方法，培養學生運用數據結構和算法解決實際問題的能力。-數據庫原理與應用：學習數據庫的基本理論、設計方法和操作技術，掌握關系數據庫的設計與開發，培養學生數據庫管理和應用能力。-程序設計基礎（C語言）：掌握C語言的基本語法和程序設計方法，培養學生的編程思維和程序設計能力。-Linux基礎：了解Linux操作系統的基本概念、安裝與配置方法，掌握常用的Linux命令和操作，培養學生在Linux環境下的操作和管理能力。3.專業核心課程-大數據技術原理：深入學習Hadoop生態系統、Spark框架等大數據技術的原理和架構，掌握大數據存儲、處理和分析的核心技術。-數據采集與預處理：研究數據采集的方法和工具，學習數據清洗、轉換和集成的技術，培養學生獲取和處理原始數據的能力。-數據分析與挖掘：介紹數據分析與挖掘的基本方法和常用算法，如機器學習、深度學習算法等，培養學生運用數據分析和挖掘技術解決實際問題的能力。-大數據可視化技術：學習大數據可視化的基本原理和方法，掌握常用的數據可視化工具，能夠將數據分析結果以直觀、清晰的方式展示出來。-大數據平臺搭建與運維：掌握大數據平臺的搭建、部署和運維技術，包括Hadoop集群、Spark集群的安裝與配置，以及大數據系統的監控和性能優化。4.實踐教學環節-課程實驗：配合專業課程開展實驗教學，讓學生在實踐中鞏固所學理論知識，提高動手能力。實驗項目包括數據結構實驗、數據庫實驗、大數據技術實驗等。-課程設計：針對專業核心課程，安排課程設計任務，要求學生綜合運用所學知識，完成一個完整的大數據項目，培養學生的項目開發能力和團隊協作能力。課程設計題目如大數據分析系統設計與實現、大數據可視化應用開發等。-實習實訓：組織學生到企業進行實習實訓，讓學生深入了解大數據行業的實際工作流程和崗位需求，提高學生的職業素養和就業競爭力。實習實訓單位可選擇大數據相關企業，如互聯網公司、金融機構、電信運營商等。-畢業設計：畢業設計是本專業人才培養的重要實踐教學環節，要求學生在教師的指導下，完成一個具有一定難度和實際應用價值的大數據項目。通過畢業設計，培養學生的綜合應用能力、創新能力和獨立工作能力。（三）教學進程安排教學進程安排詳見下表：|課程類型|課程名稱|學分|學時|各學期周學時分配|考核方式||:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:||||||一|二|三|||公共基礎課程|思想政治理論課|[X]|[X]|[X]|[X]|[X]|考試|||大學英語|[X]|[X]|[X]|[X]|[X]|考試|||高等數學|[X]|[X]|[X]|[X]|-|考試|||計算機應用基礎|[X]|[X]|[X]|-|-|考試|||體育與健康|[X]|[X]|[X]|[X]|[X]|考查||專業基礎課程|數據結構與算法|[X]|[X]|[X]|[X]|-|考試|||數據庫原理與應用|[X]|[X]|[X]|[X]|-|考試|||程序設計基礎（C語言）|[X]|[X]|[X]|[X]|-|考試|||Linux基礎|[X]|[X]|[X]|[X]|-|考試||專業核心課程|大數據技術原理|[X]|[X]|-|[X]|[X]|考試|||數據采集與預處理|[X]|[X]|-|[X]|[X]|考試|||數據分析與挖掘|[X]|[X]|-|-|[X]|考試|||大數據可視化技術|[X]|[X]|-|-|[X]|考試|||大數據平臺搭建與運維|[X]|[X]|-|-|[X]|考試||實踐教學環節|課程實驗|[X]|[X]|[X]|[X]|[X]|考查|||課程設計|[X]|[X]|-|[X]|[X]|考查|||實習實訓|[X]|[X]|-|-|[X]|考查|||畢業設計|[X]|[X]|-|-|[X]|考查|##八、教學資源（一）教材及參考資料1.選用正式出版的、符合專業教學要求的優質教材。教材內容應具有先進性、實用性和針對性，能夠反映大數據技術領域的最新發展動態和實際應用案例。2.為學生提供豐富的參考資料，包括相關的學術著作、行業報告、技術文檔、在線課程等，拓寬學生的知識面，培養學生的自主學習能力。（二）教學設施1.校內實訓基地-建設大數據實驗室，配備高性能服務器、存儲設備、網絡設備等硬件設施，安裝Hadoop、Spark、MySQL、Oracle等大數據軟件和數據庫管理系統，滿足大數據技術相關課程的實驗教學和課程設計需求。-建立大數據分析與可視化展示平臺，讓學生能夠進行數據采集、處理、分析和可視化展示，提高學生的實踐操作能力和數據分析能力。2.校外實習基地與大數據相關企業建立長期穩定的合作關系，建立校外實習基地。校外實習基地應具備完善的實習條件和指導教師隊伍，能夠為學生提供真實的工作環境和實踐機會，使學生在實習過程中了解企業的實際運作流程和崗位需求，提高學生的職業素養和就業競爭力。（三）師資隊伍1.本專業擁有一支結構合理、素質優良的師資隊伍。教師應具備扎實的專業知識和豐富的實踐經驗，具有較強的教學能力和科研能力。2.鼓勵教師參加國內外學術交流活動和企業實踐鍛煉，及時了解大數據技術領域的最新發展動態和行業需求，不斷更新教學內容和教學方法，提高教學質量。3.聘請行業企業專家擔任兼職教師，參與專業人才培養方案的制定、課程教學、實踐指導等工作，為學生傳授實際工作經驗和行業前沿知識。##九、教學方法與手段（一）教學方法1.項目教學法以實際項目為載體，組織學生開展項目實踐活動。通過項目的實施，讓學生在實踐中掌握大數據技術的應用，培養學生的項目開發能力和團隊協作能力。2.案例教學法選取大數據領域的實際案例進行教學，引導學生分析案例中的問題，運用所學知識提出解決方案。通過案例教學，讓學生了解大數據技術在實際工作中的應用場景和方法，提高學生解決實際問題的能力。3.小組合作學習法將學生分成小組，共同完成課程任務和項目實踐。在小組合作學習過程中，學生通過交流、討論和協作，相互學習、相互啟發，培養學生的團隊協作精神和溝通能力。4.啟發式教學法在教學過程中，教師通過提問、引導、啟發等方式，激發學生的學習興趣和思維能力，讓學生主動思考問題、探索知識，培養學生的創新能力。（二）教學手段1.多媒體教學利用多媒體教學手段，如PPT、視頻、動畫等，豐富教學內容的呈現形式，提高教學效果。通過多媒體教學，將抽象的知識形象化，復雜的問題簡單化，幫助學生更好地理解和掌握教學內容。2.在線教學平臺建立在線教學平臺，提供課程資源、在線學習、作業提交、討論交流等功能。學生可以通過在線教學平臺自主學習課程內容，與教師和同學進行互動交流，提高學習效率和學習效果。3.虛擬仿真實驗教學利用虛擬仿真實驗教學軟件，開展大數據相關實驗教學。虛擬仿真實驗教學可以為學生提供真實的實驗環境，讓學生在虛擬環境中進行實驗操作和數據分析，避免了實際實驗中的資源浪費和安全風險，同時提高了學生的實踐操作能力和創新能力。##十、學習評價（一）評價方式1.形成性評價形成性評價貫穿于教學全過程，包括課堂表現、作業完成情況、小組項目參與度、實驗報告等。通過形成性評價，及時了解學生的學習情況