《大数据技术与应用》专业调研报告

1、XX学院/办学点拟新增（三号、黑体、加黑）一、学院专业概况（四号、XX、加黑）（一）学院现状（XX、XX、XX）（二）现有专业和拟开设专业情况现有专业：计算机网络技术、电子商务拟开开设专业：大数据技术与应用二、调研情况（一）政府主管部门、行业和协会（小四、宋体、加粗）1 基本情况（XX、XX段落：行距：15倍）调研时间：调研目的：调研方法：调研参与人员：2 主要内容（1）政府发展规划与政策动态。推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署， 是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日 前，工业和信息化部正式印发了大数据产业发展规划（2016 20年）

2、（以 下简称规划），全面部署”十三五时期大数据产业发展工作，加快建设数 据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。2016年8月30日， 江苏省人民政府对外正式公布了 "大数据发展行动计划。根据行动计划，江苏将完善大数据产业生态，在数据采集、整理、分 析、发掘、展现、应用等领域突破关键技术，制定发布一批大数据技术标准和 应用规范，建立政、产、学、研、金、用联动，大中小企业协调发展的大数据 产业体系和公共服务支撑体系，带动相关产业产值超过1万亿元。未来几年，江苏将主要围绕产业发展（工业大数据、金融大数据、电网大 数据、电子商务大数据、物流大数据、现代农业大数据、经济运行大数据

3、）、"公 共服务（健康医疗大数据、交通旅游大数据、教育服务大数据、人力资源社会保 障大数据）、社会治理（信用大数据、食品药品大数据、坏境保护大数据、国土 资源大数据、舆情分析大数据、警务反恐大数据）三个领域，实施18个重点工 程，推广典型应用。（2）市场需求和行业发展趋势。1）大数据市场需求大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶 段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快 速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模 增长迅速。截至2014年，全球大数据市场规模已经成长到300亿美元的空间，预测到 2017年全

4、球大数据技术和服务市场的2018年的复合年增长率将达到26.4%,规 模达到415亿美元，是整个IT市场增幅的6倍。大数据市场规模在20年有望 达到611.6亿美元，符合年增长率将达到26%。中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展， 使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提 炼其中的有效信息。2014年，中国大数据市场规模达到767亿元，同比增长 27.8%o11预计到20年，中国大数据产业规模将达到8228.81亿元。2015-2017年复 合增长率为51.5%o 2014年，中国大数据应用市场规模为80.54亿元，同比增长 3.2%,预计

5、2025年市场规模将增长37.3%,至110.56亿元，预计到20年,中 国大数据应用市场规模将增长至5019.58亿元。2015-2017年复合增速为 87.8%o2）大数据行业发展趋势整体来看，2017年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234亿元，和去年相比增速超过39%。随着政策的支持和资本的加 入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数 据、政务大数据的应用水平最高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游 等行业大数据的发展水平也有显著提升。根据大数据分析结果，将近一半的企业将大

6、数据运用在企业工商信息管理 方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据 33.9%,32.7%, 29.4%, 29%o整体来看，大数据的应用范围广泛。大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内 部应用到了大数据；34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1 年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。（二）兄弟院校1 基本情况调研时间：调研目的：调研方法：调研参与人员:2 主要内容（1）国内外已开设相关专业的兄弟院校调研云的时代已全面到来！现在，越来越多的大中型企业正将基础架构向云端 加速迁移，小微企业和个人

7、开发者更是将云作为基础设施的首选。随着云的能 力不断提升，在DT时代，绝大多数的计算与数据服务都会在云端完成。面对这 一发展趋势，除了需要在技术不断将计算能力提升之外，云计算、大数据方面 的专业人才缺失，也成为了整个生态面临的严峻挑战！站在互联网"风口上的 大数据，直接催热了大学里的大数据专业。国外除了在大数据的概念上的研究外，重点放在技术研究。美国政府六个 部门启动的大数据研究计划中，绝大多数研究项目都是应对大数据带来的技术 挑战，重视的是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统的 效率。2015年9月，国务院发布了促进大数据发展行动纲要，已经将大数 据应用上升到了国家

8、战略的层面，将数据视为国家基础性战略资源，号召政府部 门对数据的开发共享。国内在大数据研究领域的重点在大数据与云计算、数据 挖掘，并行计算和分布式处理，应用式主要集中在地理信息系统,大数据在商品 零售、金融等领域的应用已经非常广泛，而在法律领域，其实也有许多可挖 掘、可利用、可产生价值的地方。（2）兄弟院校学科专业建设情况1）大数据领域三个大的技术方向：方向一：Hadoop（在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种 方法）大数据开发方向方向二：数据挖掘、数据分析&机器学习方向方向三:4/11大数据运维&XX计算方向2) 课程设置大数据专业将从大数据应用的三个主

9、要层面(即数据管理、系统开发、海量 数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办 法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群 的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、 Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业 解决实际问题的能力。核心课程：程序设计基础、数据结构、数据库原理与应用、概率论与数理统计、高等代数、应用统计学、面向对象程序设计、算法设计与分 析、数据库原理及应用、大数据分析应用平台Hadoop.大数据处理、数据可视 化原理与方法、数据挖掘等以及相应的项目与实训

10、课程。3) 核心技术(1) 大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群 文件系统ClusterFS和NoSQLDatabase技术的原理与应用;分布式计算框架 Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。(2) 关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数 据库的构建、管理、开发及应用。(3) 分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和 HadoopMap/Reduce技术的原理与应用。(4) 海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法- MinhashJaccardandCosinesimi

11、larity, TF-IDF数据挖掘算法-聚类算法;以及数据挖 掘技术在行业中的具体应用。(5) 物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解 译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。(6) 文件系统(HDFS)。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐 量的数据访问。(7) NoSQLo详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应 用。(三) 企业雇主1 基本情况调研时间：调研目的：调研方法：调研参与人员：2 主要内容(1)本专业的职业面向、主要就业单位和就业部门、专业核心岗位和相关 岗位、行业标准与职业资格证书要求等方面的调研情况。1) 就业方向大数据

12、方面的工作人员主要有三大就业方向：大数据程序开发方向、大数据分析方向、大数据架构设计方向。在此三大 方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程 师和数据分析师。2) 就业部门/单位计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、 军事、政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网、IT领域。专业核心岗位和相关岗位6/11数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库 管理员、业务数据分析师、数据产品经理（2）专业核心岗位和相关岗位的典型工作任务的调研情况。就业方向大数据XX方向对应岗位典型工作任务大数据开发工程师爬虫工程师Java大数据分

13、布 式程序开发、大数据分析师等集成平台的应用与开发、数据可视化等相关工作大数据分析方向数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等大数据架构设计大数据运维工程师、大数据平台运维、大数据分析、大数 据挖掘等相关工作。Java海量数据分布式编程、大数据架构设计，大数据分析等方面工作任务（四）就业市场1 基本情况调研时间：调研目的：了解未来大数据专业岗位需求和就业主要行业调研方法：调研参与人员：2 主要内容（1）就业市场招聘相关专业毕业生的现状。如果说2015年是大数据元年的话，那么2016年就是大数据产业真正爆 发的一年。如今，2017年我国大数据产业发展已初具规模，但在人才市场上缺 乏综合掌握数

14、学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科 学人才，特别是缺乏既熟悉行业业务又掌握大数据技术与管理的综合型人 才。今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据 分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经 成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或 者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。在"大数据背景 之下，精通大数据的专业人才将成为企业最重要的业务角色，"大数据从业人 员薪酬持续增长，人才缺口巨大。各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，缘于大数据时代催生的大量相关 人才缺口。

15、（2）就业市场招聘相关专业毕业生的用人需求和素质要求。通过调研了解到，就业市场招聘相关专业毕业生的用人需求和素质要求： 1）从个人素质方面，需要以下能力：良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果。对统计、数学建模有强 烈的兴趣和钻研精神。良好的学习能力、团队协作能力、逻辑思维能力、分析能力。擅长与商业 伙伴的交流沟通，具有优秀的报告讲解能力及沟通能力。工作高效，有条理，细致，态度积极，责任心强，能够承受较强工作压 力。2）专业技能方面，需要以下能力：熟悉数理统计、数据分析、数据挖掘等基础知识，熟知常用算法。熟练使用SAS、SPSS、R、Excel等统计分析软件。精通至少一门编程语言（C、Ja

16、va、Python> shell） o 了解数据结构和算法设计。熟悉Linux操作系统 开发环境。三、调研结论1）新增专业的可行性分析我们学校一直贯彻国家教育方针，以就业为导向，以服务为宗旨，走产学 结合发展之路；贯彻学院"建成特色鲜明高职名校的总体目标，以学院专业分 类发展划分为依据，培养素养、管理、创新复合型技术技能人才；凸显学院 产学互动、服务地方的办学特色，丰富并深化“校企深度交融，工学有机结合 的学院总体人才培养模式，搭建校企合作平台；和百度百捷共建"大数据技术学 院，与企业开展订单式专业人才培养，为大数据产业和信息服务培养技能型 人才。在充分合理利用校内现

17、有的实训条件的基础上，实行与大数据企业实际 工作相结合的学习模式，合作企业根据大数据行业发展和企业的实际需求，对 专业技能进行全方位的评估，校企共建校外实训基地，企业派遣有丰富经验的 高级工程师参与大数据课程的建设和讲授，360。全方位提升大数据技能型人才 的培养质量。2）专业建设的思路和发展规划人才培养目标：本专业主要面向大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据系统运维等岗 位方向培养合格人才，重点培养具有大数据应用、大数据分析以及大数据系统 管理与运维方向的，应用型高技能人才。本专业方向重点培养能够为企事业单位提供大数据系统搭建、管理、和运 维技术和能力的人才。通过计算机基础课程、算法语言、

18、系统管理等专业基础 知识9/11学习，接受大数据系统和应用知识的培养，进行各种计算机系统，大数据 平台系统，大数据应用系统搭建、配置、管理、及运维实训。通过大量的案例 与实践操作，熟练掌握大数据系统管理所需的各种专业知识和能力，具备一定 的职业素养，为从事大数据行业系统管理工作奠定坚实基础。培养模式：采用校企联合模式，校企双方发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特 色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课 程。通过系统的多层级课程，采用理论与实践相结合的教学方式，逐步构建学 生扎实的专业基础知识体系结构。在学生每一个专业知识能力阶段，开设典型 企业应用型项目开发课程。第一层级：知识入门，开设心理测量与统计等专业基础课程，以大众消费心理为案 例，培养学生专业的、基本的心理分析能力。第二层级：技能提升，开设电子商务等综合应用项目等核心课程，以项目为案例，培 养学生专业核心能力。第三层级：深入实践，开设大数据心理建模、市场调查与预测等项目课程，开展实用 项目的实训，培养学生专业项目能力。层级提升学生专业能力，辅之以开展前沿技术讲座、技能比赛等多种形式 培养学生的职业素养。学生在第六个学期到企