《大数据技术与应用》专业调研报告

报告XX学院/办学点拟增《大数据技术与应用》专业调研报告〔三号、黑体、加黑〕一、学院专业概况〔四号、宋体、加黑〕〔一〕〔小四、宋体、加粗〕〔二〕现有专业和拟开设专业状况现有专业：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、调研状况〔一〕政府主管部门、行业和协会〔小四、宋体、加粗〕1.根本状况〔小四、宋体、段落：行距：1.5〕调研方法：2.主要内容政府进展规划与政筹划态。推动大数据产业持续安康进展，是党中心、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《大数据产业进展规划〔2023－2023年〔以，全面部署“”时期大数据产业进展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国供给强大的产业支撑。2023830234政府部门对数据的开发共享。国内在大数据争论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格外广泛，而在法律领域，其实也有很多可挖掘、可利用、可产生价值的地方。设云计算与数据科学方向专业，并向高校开放阿里云计算、大数据、工程师以100课程开设，通过“互联网+教育”的模式掩盖300所大学的云计算与数据科学教5学、复旦大学、上海交通大学、西安交通大学、南京大学、武汉大学、华南理工大学在内的首批8所高校，正式落户阿里云大学合作打算AUCP。据国外著名职业人士社交网站LinkedIn公布的2023年最受雇主宠爱、最炙手可热的25项技能，统计分析和数据挖掘技能位列榜首。争论机构Gartner推想，2023年，全球将增440万个与大数据相关的工作岗位，25%的组织将设立首席数据官职位。目前高校专业设置与社会需求消灭落差，成为中国大数据进展的瓶颈。兄弟院校学科专业建设状况1〕大数据领域三个大的技术方向：方向一：Hadoop(在分布式效劳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：大数据运维&云计算方向2〕课程设置大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据治理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业把握大数据应用中的各种典型问题的解决方法，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5解决实际问题的力气。核心课程：程序设计根底、数据构造、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、面对对象程序设计、算法设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工程与实训课程。3〕核心技术大数据与Hadoop生态系统。具体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MapreduceHBaseHive。关系型数据库技术。具体介绍关系型数据库的原理，把握典型企业级数据库的构建、治理、开发及应用。Map/ReduceHadoopMap/Reduce海量数据分析与数据挖掘。具体介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash,JaccardandCosinesimilarity，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。物联网与大数据。具体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。文件系统(HDFS)。具体介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能供给高吞吐量的数据访问。NoSQL。具体介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。1.根本状况调研方法：2.主要内容本专业的职业面对、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状况。6就业方向分析方向、大数据架构设计方向。在此三大方向中，各自的根底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。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专业核心岗位和相关岗位数据科学家、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、数据产品经理专业核心岗位和相关岗位的典型工作任务的调研状况。就业方向对应岗位典型工作任务大数据开发工程Java大数据分布式师爬虫工程师发方向数据分析师等成平台的应用与开关工作数据科学家、数据挖掘工程师、向机器学习工程师等掘等相关工作。大数据运维工程Java海量数据分布计师、7方面工作任务方面工作任务1.根本状况调研时间：调研目的：了解将来大数据专业岗位需求和就业主要行业调研方法：2.主要内容就业市场聘请相关专业毕业生的现状。假设说2023年是“大数据元年”的话，那么2023年就是大数据产业真正爆发的一年。如今，2023缺乏综合把握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域学问的综合性数据科学人才，特别是缺乏既生疏行业业务又把握大数据技术与治理的综合型人才。析解决方案的使用在互联网行业，比方百度、腾讯、淘宝、浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开头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”背景业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。才缺口。全球最顶尖治理询问公司麦肯锡(McKinsey)，估量到2023年，大数据领域的工作需求急剧扩大，工作岗位激增。大数据科学家的缺口将在14万到19万之间，而懂得利用大数据做决策的分析师及经理的岗位缺口估量可能到达150万。就业市场聘请相关专业毕业生的用人需求和素养要求。“大数据”专业毕业生主要在供给链融资公司、P2P银行、互联网广告、O2O营销公司、大型网络媒体、电子商务公司、现代物流公IT、业务8部门和互联网企业，从事业务询问、大数据分析，决策支持和信息治理，大数据应用开发、大数据系统开发、应用、维护工作，及大数据争论询问、教育培训工作等。还可以连续攻读本专业或相关专业的硕士学位，或参与学院国际合作工程，赴国外深造。事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域格外广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，处处需要大数据工程来做创驱动。360公司等互联网企业纷纷推出大数据产品和效劳，抢占大数据应用市场资源。由于我国经济增速下行，市场竞争加剧，企业寻求精细化治理，为大数据应用进展供给良好契机。数据分析或数据处理的岗位酬劳也格外丰厚，在硅谷，入门级的6通过调研了解到，就业市场聘请相关专业毕业生的用人需求和素养要求：1)从个人素养方面，需要以下力气：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。良好的学习力气、团队协作力气、规律思维力气、分析力气。擅长与商业伙伴的沟通沟通，具有优秀的报告讲解力气及沟通力气。工作高效，有条理，细致，态度乐观，责任心强，能够承受较强工作压力。2〕专业技能方面，需要以下力气：生疏数理统计、数据分析、数据挖掘等根底学问，熟知常用算法。SAS、SPSS、R、Excel〔CJava、Pythonshell。了解数据构造和算法设计。生疏Linux开发环境。三、调研结论增专业的可行性分析我们学校始终贯彻国家教育方针，以就业为导向，以效劳为宗旨，走产学结合进展之路；贯彻学院“建成特色鲜亮高职名校”的总体目标，以学院专业分类进展划分为依据，培育“素养、治理、创”复合型技术技能人才；凸显学院“产学互动、效劳地方”的办学特色，丰富并深化“校企深度交融，工学有机结合”的学院总体人才培育模式，搭建校企合作平台；和百度百捷共建“大9培育技能型人才。在充分合理利用校内现有的实训条件的根底上，实行与大数据企业实际工作相结合的学习模式，合作企业依据大数据行业进展和企业的实际需求，对专业技能进展全方位的评估，校企共建校外实训基地，企业派遣有丰富阅历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育质量。专业建设的思路和进展规划人才培育目标:本专业主要面对大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据系统运维等岗位方向培育合格人才，重点培育具有大数据应用、大数据分析以及大数据系统治理与运维方向的，应用型高技能人才。本专业方向重点培育能够为企事业单位供给大数据系统搭建、治理、和运维技术和力气的人才。通过计算机根底课程、算法语言、系统治理等专业根底学问学习，承受大数据系统和应用学问的培育，进展各种计算机系统，大数据平台系统，大数据应用系统搭建、配置、治理、及运维实训。通过大量的案例与实践操作，娴熟把握大数据系统治理所需的各种专业学问和力气，具备确定的职业素养，为从事大数据行业系统治理工作奠定坚实根底。培育模式：承受校企联合模式，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，承受理论与实践相结合的教学方式，逐步构建学生扎实的专业根底学问体系构造。在学生每一个专业学问力气阶段，开设典型企业应用型工程开发课程。第一层级：学问入门，开设心理测量与统计等专业根底课程，以群众消费心理为案例，培育学生专业的、根本的心理分析力气。其次层级：技能提升，开设电子商务等综合应用工程等核心课程，以工程为案例，培育学生专业核心力气。第三层级：深入实践，开设大数据心理建模、市场调查与推想等工程课程，开展有用工程的实训，培育学生专业工程力气。层级提升学生专业力气，辅之以开展前沿技术讲座、技能竞赛等多种形式10培育学生的职业素养。学生在第六个学期到企业顶岗实习，将专业学问融会贯通，真正成为社会需要的从事大数据分析、大数据应用等工作的高级有用型人才。课程体系体：专业课程重在培育学生的理论学问和动手实践力气，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业工程实战跟进，让学生在工程中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个局部。主干课程：互联网信息采集、国际经济学、治理心理学、金融数据挖掘、商务数据挖掘、互联网信息与安全、电子商务、互联网金融、互联网搜寻营销、大数据可视化、云计算概论、大数据技术概论等课程。专业特色：本专业立足本地，效劳地方经济社会进展，具有良好的职业素养和文化修养，把握互联网大数据分析相应岗位必备的根底学问和特地学问，具有较强的云计算储