大数据技术专业人才培养方案

大数据技术专业人才培养方案（2021）一、专业名称及代码专业名称大数据技术专业代码510205二、入学要求高中阶段教育毕业生（高考前单招考试录取：学考文化考试+技能考试；高考后网招录取）、中等职业学校毕业生（单招考试录取：文化考试+技能考试）或同等学力者。三、修业年限学制标准学制3年；弹性学制为3～5年。学历大学专科四、职业面向和职业证书职业面向大数据技术专业毕业生职业发展路径（表1）表1大数据技术专业毕业生职业发展路径岗位类型岗位名称目标岗位大数据采集工程师、大数据开发工程师、大数据可视化工程师发展岗位大数据挖掘分析工程师、大数据产品经理、大数据架构师迁移岗位爬虫开发工程师、数据管理员、大数据助理工程师1.大数据技术专业职业面向（表2）表2大数据技术专业职业面向所属专业大类（代码）所属专业类（代码）对应行业（代码）主要职业类别（代码）主要岗位类别职业技能等级证书、社会认可度高的行业企业标准和证书举例电子与信息大类（51）计算机类（5102）互联网和相关服务（64）大数据工程技术人员（2-02-10-11）大数据采集工程师、大数据开发工程师、大数据可视化工程师python程序开发职业技能等级证书华为HCIA大数据证书（一）职业证书1.通用证书（表3）表3大数据技术专业通用证书一览表证书名称颁证单位建议等级融通课程高等学校英语应用能力考试证书高等学校英语应用能力考试委员会A级及以上大学英语全国计算机等级证书教育部考试中心一级及以上信息技术普通话水平测试等级证书湖南省语言文字工作委员会三级甲等及以上大学语文普通话2.职业资格证书/职业技能等级证书/执业资格证书（表4）表4大数据技术专业职业资格证书/职业技能等级证书/执业资格证书一览表证书名称颁证单位建议等级融通课程python程序开发职业技能等级证书中级python基础、数据库技术基础、python爬虫技术、数据可视化、python程序开发项目实训华为HCIA大数据证书初级Linux操作系统、MapReduce基本原理与应用、hive原理与应用基础、大数据技术基础、HCIA项目实训五、培养目标与培养规格（一）培养目标本专业坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持立德树人,培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、优秀的大数据职业素养和创新意识，精益求精的工匠精神、新时代骆驼精神，具有大数据技术实践能力和可持续发展能力，能够系统掌握Java、Python、Scala等大数据开发语言的基本使用，具备大数据数据采集、大数据离线和实时分析、大数据系统运维、大数据数据可视化的基本能力，培养能够胜任数据采集工程师、大数据开发工程师、大数据可视化工程师等工作的复合型技术技能专门人才。在1到2年后,能够从事大数据开发工程师、大数据可视化工程师等技术岗位的工作，在3到5年后,能够从事大数据挖掘分析工程师、大数据产品经理、大数据架构师等技术岗位的工作。（二）培养规格本专业毕业生应在素质、知识和能力方面达到以下要求。1.素质目标Q1.具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感，坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，践行社会主义核心价值观；Q2．具有社会责任感和社会参与意识，遵法守纪，履行道德准则和行为规范；Q3．具有健康的体魄和健全的人格，掌握基本运动知识和一两项运动技能，养成良好的健身与卫生习惯；Q4．具有一定的审美和人文素养，能够形成一两项艺术特长或爱好；Q5.具有环保意识；Q6.具备劳动意识；Q7.具有知识产权意识；Q8.具有大数据数据安全意识；Q9.具备创新思维，因时制宜、知难而进、开拓创新的科学思维；Q10.具有较强的集体意识和团队合作精神，勇于奋斗、乐观向上；Q11.具有工匠精神，编码规范，工作精益求精；2.知识目标K1．掌握必备的思想政治理论、科学文化基础知识和中华优秀传统文化知识；K2.熟悉与本专业相关的法律法规以及环境保护、安全消防、文明生产等相关知识；K3．掌握英语的基本语法，能进行英语阅读与表达，英语词汇达到4000左右；K4．掌握自然科学、人文社会科学和管理科学基础知识；K5．掌握信息技术基础相关知识；K6．掌握Linux基础知识；K7．掌握大数据软件安装维护与版本升级知识,了解开源许可证的不同点；K8．掌握Java、Python、Scala三门语言的语法基础，程序逻辑及相关算法；K9．掌握数据采集的方法,了解爬虫相关的法律法规；K10．掌握Mysql、Hive、Hbase等数据库的基础知识；K11．掌握hadoop集群安装方法和MapReduce的原理；K12．掌握大数据数据迁移、数据清洗等相关软件的使用；K13．掌握大数据离线和实时分析技术的应用；K14.掌握大数据数据可视化技术的应用；3.能力目标A1．具备正确的政治思想能力，实时巩固与学习中国特色的社会主义理论体系；A2．具备英语阅读与表达的能力，具有跟踪学习国外最新技术资料的能力；A3．具备良好的语言、文字表达能力和沟通能力；A5．有适时获取新知识、新技术和专业发展动态的能力；A6．具备熟练使用现代信息技术，科学分析问题和解决问题，主动探究、终身学习的能力；A7．具备大数据软件环境维护能力；A8．具备有数据库搭建、维护、使用的能力；A9．具备hadoop软件集群搭建与使用能力；A10．具备python数据爬取，数据采集平台维护能力；A11．具备使用sqoop、flume、kafka进行数据同步的能力；A12．具备hive与hbase等数据库的使用和维护的能力；A13．具备使用python、java、scala、hql编程的能力；A14．具备运用离线大数据技术、实时分析技术处理大数据的能力；A15.具备使用大数据可视化工具实现数据呈现的能力；六、课程设置及要求（一）课程体系1.典型工作任务分析与课程设置通过专业调研，整理大数据技术专业典型工作任务，并梳理典型工作任务与之对应课程和培养规格关系（见表5）。表5大数据技术专业岗位典型工作任务分析与课程设置一览表职业岗位典型工作任务课程对应培养规格大数据采集工程师1、负责数据源分析2、负责数据采集平台架构设计3、负责数据采集平台研发与落地4、负责数据采集脚本开发5、负责数据采集平台运行维护1、信息技术2、Linux操作系统3、python基础4、Java面向对象程序设计5、数据库技术基础6、大数据技术基础7、python爬虫技术Q1~Q11K1~K8A1~A10、A13大数据开发工程师1、负责异构数据系统和大数据平台的集成与融合2、负责分布式数据仓库平台、海量数据批处理平台、实时数据处理平台等系统开发3、负责海量数据清洗、数据存储、数据分析、挖掘数据更深层次的意义4、负责大数据数据分析结果的呈现5、负责大数据可视化平台的搭建6、参与数据平台各系统的性能分析与系统优化，不断提高系统运行效率1、信息技术2、Linux操作系统3、python基础4、Java面向对象程序设计5、数据库技术基础6、大数据技术基础7、MapReduce基本原理与应用8、hive原理与应用基础9、scala语言10、python爬虫技术11、大数据spark离线应用技术12、大数据Flink实时应用技术13、数据可视化14、大数据离线项目15、跟岗实训Q1~Q11K1~K13A1~A15大数据可视化工程师1、负责大数据分析结果呈现2、负责大数据可视化平台搭建3、负责大数据可视化平台性能调优、稳定运行4、负责与业务部门沟通，按照业务需求修改可视化平台展示内容1、信息技术2、Linux操作系统3、python基础4、Java面向对象程序设计5、数据库技术基础6、大数据技术基础7、MapReduce基本原理与应用8、hive原理与应用基础9、数据可视化Q1~Q11K1~K11、K13A1~A13、A152.课程体系大数据技术专业的课程主要包括公共基础课程、专业课程和综合实践教学环节。其中,公共基础课程包括公共基础必修课程、公共基础选修课程和其他素质类特色课程；专业课程包括专业基础课程、专业核心课程、专业拓展课程等，并涵盖有关实践性教学环节；综合类实践教学包括综合实训、认知实习、社会实践和毕业实习等（见表6），55门课，2931学时，148.5学分。表6课程体系一览表课程模块课程门数学时学分主要课程或教学环节公共基础课程2487748.5必修13门：军事理论、思想道德与法治、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策、国家安全教育、“四史”教育、体育、劳动教育、心理健康教育、职业生涯规划、就业指导、创业基础、中国传统文化。限选8门：高等数学、大学语文、大学英语、信息技术、大学美育、马克思主义理论、道德与修养、基本公共卫生服务。任选课3门。专业课18105257专业基础课程6门（必修）：Linux操作系统、python基础、数据库技术基础、Java面向对象程序设计、大数据技术基础、Scala语言。专业核心课程6门（必修）：MapReduce基本原理与应用、Hive原理与应用基础、Python爬虫技术、大数据Spark离线应用技术、大数据Flink实时应用技术、数据可视化。专业拓展课程6门：限选2门：python程序开发项目实训、HCIA项目实训；任选课4门。综合实践教学环节13100244必修11门：入学教育、军事技能、劳动实践、思政课实践、志愿服务及其他社会公益活动、认知实习、大数据离线项目、跟岗实训、毕业考试、顶岗实习、毕业设计与答辩限选2门：人文素质合格证、创新创业实践合计552931148.5（二）课程教学要求1.公共基础课程设置及要求（1）军事理论课①课程目标：通过本课程的教学，了解和掌握中国国防、军事思想、战略环境、军事高技术和信息化战争的基础理论、基本知识，具备初步的军事理论素养，能运用所学军事理论知识分析解决现实军事领域军事高技术和信息化战争的基础理论、基本知识的基本问题，从而增强国防观念和国家安全意识，坚定为建设强大国防贡献力量的理想信念。②主要内容：课程主要内容了解中国国防、军事思想、战略环境、军事高技术、信息化战争等。③教学要求：本课程针对大学生对我国国防历史和国防建设的现状及其发展趋势，熟悉国防法规和国防政策的基本内容；明确我军的性质、任务和军队建设指导思想，掌握国防建设和国防动员的主要内容，增强依法建设国防的观念。（2）思想道德与法治①课程目标：本门课程以中国特色社会主义新时代背景下青年大学生肩负的历史使命和时代责任为切入点，以培养担当民族复兴大任的时代新人为主线，以思想引导、道德涵化、法治教育为主体内容，最后落脚到行为的养成，促进大学生思想道德素质和法治素养的提升。②主要内容：课程主要内容进行社会主义思想道德教育和法治教育，帮助学生提升思想道德素质和法治素养，解决成长成才过程中遇到的实际问题。③教学要求：本课程针对大学生入学后在成长成才过程中所遇到的思想困惑、道德遐思、法律疑问而展开，以问题为导向，将理论与实践相结合，引导同学们去观察、思考、选择。（3）毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论①课程目标：本课程以马克思主义中国化为主线，集中讲授马克思主义中国化理论成果，坚定学生对马克思主义的信仰、社会主义的信念、中国共产党的信任，树立正确的历史观点、世界视野、国情意识和问题意识，增强分析问题、解决问题的能力。②主要内容：以马克思主义中国化为主线，集中阐述马克思主义中国化理论成果的主要内容、精神实质、历史地位和指导意义。重点是全面把握习近平新时代中国特色社会主义思想。③教学要求：理论教学：使学生对中国共产党领导人民进行的革命、建设、改革的历史进程、历史变革、历史成就有更加深刻的认识；对中国共产党在新时代坚持的基本理论、基本路线、基本方略有更加透彻的理解。实践教学：采取教师辅导和学生社会实践相结合的形式，以学生为主，可以结合学生毕业实习、团委的社会调查项目等进行社会实践调查。（4）形势与政策①课程目标：通过本课程的学习，让学生适时地进行形势政策、世界政治经济与国际关系基本知识的教育，帮助学生开阔视野，及时了解和正确对待国内外重大时事，使大学生在改革开放的环境下有坚定的立场、有较强的分析能力和适应能力。②主要内容：本课程主要包括党的理论创新最新成果专题、全面从严治党形势与政策的专题、我国经济社会发展形势与政策的专题、港澳台工作形势与政策的专题、国际形势与政策专题等四大板块主要内容。③教学要求：教学坚持以马克思主义立场、观点和方法，结合中华民族发展史、中国共产党史、中华人民共和国史、改革开放史和世界社会主义发展史，结合大学生思想实际，科学分析当前形势与政策，准确阐释习近平新时代中国特色社会主义思想。（5）体育①课程目标：本课程以预防职业病为基础，培养大学生养成终身锻炼意识；以专业、职业为教学导向，增强大学生的运动兴趣，提高运动技能；以思想品德教育为主线，贯穿于体育教学及运动中，培养大学生的爱国主义和集体主义意识，养成正确的审美观，树立正确的体育道德观，形成团结合作，勇于拼搏的思想品质。②主要内容：本课程根据大学生职业特性，从医护礼仪广播体操、太极扇、太极拳、篮球、羽毛球、健美操等多个体育项目中，选择与大学生专业相联系的运动项目进行教学，切实激发学生的体育运动兴趣，增强学生的运动积极性，提高学生的终身体育意识，预防职业病。③教学要求：课程教学主要采取讲练式教学、模拟式教学、分组练习教学、多媒体教学法等多种教学手段，以网络资源与现场练习相结合的方式，简化教学重难点，易于学生学习掌握运动技能，从而激发学生的运动热情。（6）心理健康教育①课程目标：本课程旨在使学生明确心理健康的标准及意义，增强自我心理保健意识和心理危机预防意识，掌握并应用心理健康知识，培养自我认知能力、人际沟通能力、自我调节能力，切实提高心理素质，促进学生全面发展。②主要内容：本课程集知识传授、心理体验与行为训练为一体，教学内容包括大学生心理健康、大学生自我意识与人格发展、学习心理、人际交往、恋爱与性心理、情绪管理、压力与挫折应对、生命教育与心理危机应对8个模块。③教学要求：应本着“理智启迪与情感培养相结合，知识传授与案例分析相结合，课堂练习与情景体验相结合，教师引导与学生参与相结合”的教学思路，打破单一的知识讲授的教学方式，采取灵活多样的教学方法，使大学生心理健康课程成为一门具有自己鲜明特色的素质教育课程。（7）劳动教育①课程目标：本课程的课程重在培育学生的劳动观念、劳动技能和劳动品质，以动手实践为主要方式，帮助学生深入了解勤劳、节俭、艰苦奋斗等中华民族传统美德，加强对学生辛勤劳动、诚实劳动、合法劳动等方面的教育，帮助学生树立正确的劳动观念，强化劳动精神、劳模精神、工匠精神教育，培养必备的劳动能力，养成良好的劳动习惯和品质，践行社会主义核心价值观，落实立德树人根本任务。②主要内容：本课程由四个模块组成，具体介绍了中华优秀传统劳动文化、习近平新时代中国特色社会主义劳动思想、劳动精神、劳模精神、工匠精神、劳动与就业、社会实践与志愿服务、劳动安全与劳动保护等。③教学要求：本课程旨在引导学生接受劳动观念和创新精神的熏陶，养成良好的劳动行为习惯，形成乐于交流、善于合作的团队意识和不断进取的创新精神，切切实实地感受、体会到最光荣、最崇高、最伟大、最美丽的劳动价值，进而尊重劳动、热爱劳动、崇尚劳动，让学生增强职业荣誉感，感受和体会平凡劳动中的伟大。（8）信息技术①课程目标：通过理论知识学习、技能训练和综合应用实践，使学生的信息素养和信息技术应用能力得到全面提升。本课程通过丰富的教学内容和多样化的教学形式，帮助学生认识信息技术对人类生产、生活的重要作用，了解现代社会信息技术发展趋势，理解信息社会特征并遵循信息社会规范；使学生掌握常用的工具软件和信息化办公技术，了解大数据、人工智能、区块链等新兴信息技术，具备支撑专业学习的能力，能在日常生活、学习和工作中综合运用信息技术解决问题；使学生拥有团队意识和职业精神，具备独立思考和主动探究能力，为学生职业能力的持续发展奠定基础。②主要内容：本课程由基础模块和拓展模块两部分构成。基础模块是必修或限定选修内容，是高等职业教育专科学生提升其信息素养的基础，包含文档处理、电子表格处理、演示文稿制作、信息检索、新一代信息技术概述、信息素养与社会责任六部分内容。拓展模块是选修内容，是高等职业教育专科学生深化其对信息技术的理解，拓展其职业能力的基础，包含信息安全、项目管理、机器人流程自动化、程序设计基础、大数据、人工智能、云计算、现代通信技术、物联网、数字媒体、虚拟现实、区块链等内容，各院（系）可根据国标有关规定，结合专业需要和学生实际情况，自主确定拓展模块教学内容。③教学要求：教学模式：采用线上线下混合式教学，线上：在“智慧职教”平台MOOC学院开设“健康信息技术”在线开放课程，学生可以通过电脑网页端学习，也可以通过“云课堂-智慧职教”手机app进行学习。线下：课前，教师在“智慧课堂”发布学习任务，“信息技术”、“健康信息技术”线上课程同步推送学习资源，学生使用“智慧课堂”手机微信端查看学习任务，并根据任务要求用“智慧职教”手机APP自主学习线上课程并完成相关测试；课中，采用案例教学法、项目引导、任务驱动教学法、情境教学法等多种教学方法相结合的教学手段，理论教学和实训操作相结合；授课采用智慧课堂点名签到，教学软件（屏幕广播）+课件、网络+交流讨论，以及边讲、讲看、边做、边讨论等多种教学手段，实施以学生为主体、教学为主导的翻转课堂，在做中学、学中做，做到“教、学、做”合一，同时注重培养学生的自主学习能力；课后，教师在“智慧课堂”发布课后任务，学生在指定时间内完成并提交。教学条件：理实一体多功能教室。教师配备：现有专业教师14人，具有硕士学位以上的教师2人，计算机应用副教授6人、讲师8人，高级职称授课率100%。专业兼职教师10人，具有硕士学位以上的教师2人，计算机应用副教授4人、讲师6人。（9）高等数学①课程目标：高等数学是职业教育工科类，经融类的一门必修的重要基础课，能为学习后继课程奠定必要的数学基础，并能熟练运用其分析计算方法处理一些实际问题，同时又能培养学生的抽象概括能力，逻辑思维能力，运算能力及综合运用所学知识分析问题与解决问题的能力。②主要内容：一元函数微积分，常微分方程，线性代数及概率统计初步，并要求学生熟练运用解决实际问题。③教学要求：根据本课程具有抽象性与科学性，较强的逻辑性及综合应用的广泛性的特点，教学中应以分析和运算方法的掌握为重点，并注重与各专业的实际应用结合起来，使学生具备专业要求的数学基础。（10）职业生涯规划①课程目标：通过本课程的学习，学生可以较为清晰地认识自己的个人特性、职业的特性及相关的职业分类知识；把握职业选择的原则和方向；基本了解职业发展的阶段特点；树立良好的社会责任感及融入社会工作的自信心，具备正确的价值观、就业观和职业观。②主要内容：本课程主要教学内容分了解职业、了解职业能力、剖析职业性格、探索职业兴趣、澄清职业价值观、职业生涯决策与规划六部分，介绍职业特点、发展趋势，帮助学生完成对自我职业能力、性格、兴趣、价值观的探索，并教授学生生涯决策和生涯规划的基本方法。③教学要求：依据教学内容安排，自我职业认知及职业生涯规划是本课程教学重点，生涯决策技术是教学难点，为了促进学生更好地掌握教学重点，理解教学难点，教师可采用在线平台进行课前理论知识预习、案例分析讨论、课堂头脑风暴、现场测评、社会调研等方法实施教学。（11）就业指导①课程目标：过本课程的学习，学生可以掌握基本的劳动力市场信息；详细了解国家的就业形势及政策；掌握信息搜索与甄别的基本技能；掌握求职面试的基本技能；了解企业文化基本要求；树立良好的社会责任感及融入社会工作的自信心，具备正确的价值观、就业观和职业观。②主要内容：本课程主要教学内容分求职准备、就业指导、择业指导、职业适应与发展、权益保护五个部分，介绍就业相关形势与政策，教授就业过程中所需要的信息检索、求职材料制作投递、应聘面试等知识技巧，并以职业规范、职业道德、企业文化为突破口，促进学生向职场人的角色转换。③教学要求：依据教学内容安排，求职准备、就业指导、职场适应是本课程的教学重点，面试策划是教学难点，为了促进学生更好地掌握教学重点，理解教学难点，教师可采用在线平台进行课前理论知识预习、案例分析讨论、课堂头脑风暴、团队合作、情境模拟等方法实施教学。（12）创业基础①课程目标：通过本课程的学习，学生详细了解大学生创业的优惠政策，掌握创业所需的基本知识与技巧，树立良好的社会责任感及融入社会工作的自信心，具备一定的创业意识与素质。②主要内容：本课程包括创业准备、把握创业机会、组建创业团队、创业资源整合、商业模式设计与创新、制定商业计划书、创业风险识别与管控、新企业创办与管理等八个方面的内容。③教学要求：按照教学内容安排，本课程的教学重点为把握创业机会、组建创业团队、创业资源整合、商业模式设计与创新、制定商业计划书、创业风险识别与管控，教学难点为商业计划书的撰写。教师可通过理论讲授、案例分析、分组讨论、任务驱动、演示、实操、体验、启发引导、头脑风暴、创业竞赛活动等教学方法促进教学重难点的理解与掌握。（13）大学美育①课程目标：本课程以马克思主义美学思想为指导，培养学生的审美意识、审美观点，提高学生的审美能力和创造美的能力，从而塑造审美的人生境界，培养和谐完美的人格。②主要内容：本课程包括对美学理论的阐释，又有美的现象和形态的生动呈现和具体分析，包括美学导论、美术之美、诗歌之美、戏剧之美、人生之美等主要内容。③教学要求：通过课程教学，全面提高学生的思想道德素质和科学文化素质，完善审美心理结构，促进身心健康，从而造就新时代个性丰富、人格完美的社会主义建设者和接班人。（14）中国传统文化①课程目标：本课程旨在激发学生学习中国传统文化的兴趣，增加学生在传统文化方面的积累和精神积淀。让学生掌握并传承中国传统文化的基本精神，了解中国传统哲学、文学、宗教文化精髓，培养学生对中国传统文化的热爱敬畏之情，使其具有较好的审美情趣和审美能力。②主要内容：根据教材本课程由10个项目组成。这十项内容较全面地囊括了中国传统文化的精髓。通过由“文化热线”“核心点击”“相关链接”“互动平台”等主要模块构成，教学实践设计了“活动设计”“思维空间”“各抒己见”等环节，既系统介绍中国传统文化的基本精神和基本知识，又着力引导学生从文化的视野分析、解读当代社会的种种现象，培养学生对民族文化的感情和担当大任的历史责任感。③教学要求：在课堂教学上，注重启发式教学，开展案例教学、仿真教学、情景教学、讨论教学等。同时加强实践教学，如利用寒暑假社会实践要求学生发掘家乡的传统文化，并写出相应的论文。（15）四史教育①课程目标：课程以党史教育为重点的四史教育，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面落实立德树人根本任务，教育引导学生弄清楚当今中国所处的历史方位和自己所应担负的历史责任，深刻理解中华民族从站起来、富起来到强起来的历史逻辑、理论逻辑和实践逻辑，增强听党话、跟党走的思想和行动自觉，牢固树立中国特色社会主义的道路自信、制度自信、理论自信、文化自信。②主要内容：课程重点内容是党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史，要求学生认识世情、国情、党情，深刻领会习近平新时代中国特色社会主义思想。③教学要求：注重大中小学“四史”教育的教学侧重点进行教学设计。大学阶段重在增强使命担当，引导学生矢志不渝听党话跟党走。高中阶段重在提升政治素养，引导学生衷心拥护党的领导和我国社会主义制度。初中阶段重在打牢思想基础，引导学生把党、祖国、人民装在心中，强化做社会主义建设者和接班人的思想意识。小学阶段重在启蒙道德情感，引导学生形成爱党、爱国、爱社会主义、爱人民、爱集体的情感，具有做社会主义建设者和接班人的美好愿望。（16）马克思主义理论①课程目标：通过本课程学习，使学生了解马克思主义的基本立场、观点和方法；学习马克思主义基本原理，领会马克思主义的精髓要义，形成正确的世界观和方法论，培养科学的思维方式，增强学生分析问题和解决现实问题的能力；树立科学的“三观”、树立科学的信仰，坚定共产主义信念，提升大学生马克思主义理论素养和实践能力。②主要内容：课程重点内容是马克思主义政治经济学、马克思主义哲学、社会科学与社会科学方法论、马克思主义社会科学方法论。③教学要求：课程以马克思主义的三个基本组成部分为模块，教学过程中通过理论与实践相结合的方式，重点培养学生运用马克思主义的世界观和方法论观察、分析和解决问题的能力。课程采取过程考核与期末考核的相结合的方式评价教学效果，重点考察对马克思主义基本原理的理解和运用能力。（17）国家安全教育①课程目标：通过国家安全教育，使学生能够深入理解和准确把握总体国家安全观，牢固树立国家利益至上的观念，增强自觉维护国家安全意识，具备维护国家安全的能力。重点围绕理解中华民族命运与国家关系，践行总体国家安全观。学生系统掌握总体国家安全观的内涵和精神实质，理解中国特色国家安全体系，树立国家安全底线思维，将国家安全意识转化为自觉行动，强化责任担当。②主要内容：本课程贯彻习近平新时代总体国家安全观，重点围绕政治安全、国土安全、军事安全、经济安全、文化安全、社会安全、科技安全、网络安全、生态安全、资源安全、核安全、海外利益安全以及太空、深海、极地、生物等不断拓展的新型领域安全进行教学，主要学习国家安全各重点领域的基本内涵、重要性、面临的威胁与挑战、维护的途径与方法。培养学生对国家安全知识的学习兴趣，增强学生的国家安全意识。③教学要求：课程教学主要采取多媒体教学、正向积分教学、模拟式教学、分组练习教学等多种教学手段。以专题讲座方式，突出教学重难点，便于学生学习掌握国家安全内容，从而激发学生关心国家安全的热情和自觉维护国家安全的能力。（18）四史教育①课程目标：课程以党史教育为重点的四史教育，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面落实立德树人根本任务，教育引导学生弄清楚当今中国所处的历史方位和自己所应担负的历史责任，深刻理解中华民族从站起来、富起来到强起来的历史逻辑、理论逻辑和实践逻辑，增强听党话、跟党走的思想和行动自觉，牢固树立中国特色社会主义的道路自信、制度自信、理论自信、文化自信。②主要内容：课程重点内容是党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史，要求学生认识世情、国情、党情，深刻领会习近平新时代中国特色社会主义思想。③教学要求：大学阶段重在增强使命担当，引导学生矢志不渝听党话跟党走。高中阶段重在提升政治素养，引导学生衷心拥护党的领导和我国社会主义制度。初中阶段重在打牢思想基础，引导学生把党、祖国、人民装在心中，强化做社会主义建设者和接班人的思想意识。小学阶段重在启蒙道德情感，引导学生形成爱党、爱国、爱社会主义、爱人民、爱集体的情感，具有做社会主义建设者和接班人的美好愿望。（19）公共卫生服务①课程目标：通过本课程学习，学生能够掌握国家基本公共卫生服务的主要内容、工作规范与工作要求，培养人文关怀的意识和团队合作的行为，在实践中践行社会主义核心价值观、体验社会主义制度的优越性。②主要内容：以2019年国家基本公共卫生服务项目为指引，主要介绍0-6岁儿童保健、孕产妇保健、老年人保健、慢性病患者管理、突发公共卫生事件应对、居民健康档案管理、健康教育等14项公共卫生服务项目，按照个人到群体、年轻到年长、健康到疾病等层级递进原则排列可靠进度，从规范工作流程、实施分类干预、服务公共卫生等方面进行了内容解析。③教学要求：以线上教学为主，必要时可在社区卫生服务中心进行观摩见习。课程资源编排中有教师讲解，也有阶段小结；有理论学习，也有实训指导。同时，根据章节特点设计了课后习题和期末考试题。充分利用互联网技术，为自主学习、泛在学习提供了便利，适合学生、社会在岗人员等群体线上学习需要。2.专业课程设置及要求（1）Linux操作系统①课程目标：掌握Linux操作系统搭建、网络配置、软件安装配置等基本知识及应用，掌握Java、MySql、Hadoop等软件的安装配置，能够熟练运用Linux基本命令，进行Linux基本管理和Linux基本配置，能够进行Linux系统搭建和大数据hadoop平台的搭建。②主要内容：本课程包括Linux操作系统基本知识、Linux系统基本操作、Linux基本管理、Linux软件安装配置等四个模块和安装Linux系统、安装配置网络、安装配置SSH、安装配置Java、安装配置MySQL、磁盘管理、计划任务、shell编程、安装配置Hadoop等九个任务。③教学要求：采用线上、线下的混合教学模式。线上：老师课前完成学习资料和学习视频的制作，放在智慧课堂，作为学生课前复习使用。在老师的上课中，老师保留上课笔记，上课视频等，上传到智慧课堂作为学生课后复习使用。线下：设置课前、课中、课后三个环节，课前检查学生的复习效果和预习结果，作为平时成绩。课中使用演示法、讲授法、陷阱教学法、情景教学法、任务驱动法，通过VNC或者极域等控屏软件，老师控制所有学生的电脑，实现老师与学生的面对面教学，理论层面的一对一教学。课后布置课后作业，设置多人合作的实际项目，并且认真检查学习成果，作为重点的平时成绩。（2）python基础①课程目标：掌握Python的开发环境配置、网络配置等基本知识，掌握Python的基础语法规则；能够熟练使用python语法规则、python流程控制、数据类型、python文件操作和python函数，能够设计基本的python程序。②主要内容：本课程由五个教学模块共27个教学任务组成，包括python编程基础模块、python控制流程模块、python高级数据类型模块、python函数模块、python文件操作模块。③教学要求：课程全程采用线上线下混合式教学，线上：在“智慧课堂”学习资料和学习视频，学生可以通过电脑网页端学习，也可以通过手机微信端进行学习。线下：课前，教师在“智慧课堂”发布学习任务，学生使用“智慧课堂”手机微信端查看学习任务，并根据任务要求自主学习并完成相关测试；课中，采用案例教学法、项目引导、任务驱动教学法、情境教学法等多种教学方法相结合的教学手段，理论教学和实训操作相结合；授课采用智慧课堂点名签到，教学软件（屏幕广播）+课件、网络+交流讨论，以及边讲、讲看、边做、边讨论等多种教学手段，实施以学生为主体、教学为主导的翻转课堂，在做中学、学中做，做到“教、学、做”合一，同时注重培养学生的自主学习能力；课后，教师在“智慧课堂”发布课后任务，学生在指定时间内完成并提交。（3）数据库技术基础①课程目标：掌握数据库、数据表、视图、索引、存储过程的增（建）、删、改、查操作和事务处理等数据库基础知识。能够利用数据库基础知识设计某个产品的数据库，能够熟练使用sql语句对数据库进行增删改查等操作。②主要内容：本课程由认识MySQL数据库、数据库操作、数据表操作、视图与索引操作、存储过程与游标操作、事务处理和数据库的备份与还原等7个教学模块组成，每个教学模块又划分为若干个项目。③教学要求：采用线上线下混合教学，线上预习与复习，线下面对面教学。线上：老师课前完成学习资料和学习视频的制作，上传智慧课堂，作为学生课前复习使用。线下：设置课前、课中、课后三个环节。课前检查学生的复习效果和预习结果，纳入平时成绩；课中运用演示法、讲授法、陷阱教学法、情景教学法、任务驱动法，通过VNC或者极域等控屏软件，实现老师与学生的面对面教学，理论层面的一对一教学；课后布置课后作业，设置多人合作的实际项目，并且认真检查学习成果，纳入平时成绩。（4）JAVA面向对象程序设计①课程目标：掌握面向对象编程知识、面向对象编程的基本原则、重要的设计模式、常用实用类、输入／输出流、泛型与集合框架、JDBC数据库操作、Java多线程机制等知识，能够熟练运用java基础知识设计Java程序并对数据库进行增删改查操作。②主要内容：本课程共有4个教学模块与一个综合项目，分别为：面向对象编程、面向对象设计、集合、数据库操作、综合项目：农产品销售统计。③教学要求：采用线上、线下的混合教学模式。线上：老师课前完成学习资料和学习视频的制作，放在智慧课堂，作为学生课前复习使用。在老师的上课中，老师保留上课笔记，上课视频等，上传到智慧课堂作为学生课后复习使用。线下：设置课前、课中、课后三个环节，课前检查学生的复习效果和预习结果，作为平时成绩。课中使用演示法、讲授法、陷阱教学法、情景教学法、任务驱动法，通过VNC或者极域等控屏软件，老师控制所有学生的电脑，实现老师与学生的面对面教学，理论层面的一对一教学。课后布置课后作业，设置多人合作的实际项目，并且认真检查学习成果，作为重点的平时成绩。（5）大数据技术基础①课程目标：了解大数据时代的机遇与挑战，了解行业解决方案，掌握HDFS分布式文件系统、ZooKeeper、Hive分布式数据仓库、Hbase技术、Sqoop、graphbase、Spark基于内存的分布式计算、Flink流批一体分布式实时处理引擎、Flume海量日志聚合、数据转换、Kafka分布式消息订阅系统、Redis内存数据库等基本知识及应用，能够熟练安装大数据技术组件，进行组件基本配置，能够进行大数据平台搭建和大数据分析。②主要内容：本课程包括大数据技术组件、大数据处理引擎、数据转换、安全认证、分布式全文检索等五个模块和安装Haoop、上传文件到Hdfs、安装Zookeeper等二十八个任务。③教学要求：采用线上、线下的混合教学模式。线上：老师课前完成学习资料和学习视频的制作，放在智慧课堂，作为学生课前复习使用。在老师的上课中，老师保留上课笔记，上课视频等，上传到智慧课堂作为学生课后复习使用。线下：设置课前、课中、课后三个环节，课前检查学生的复习效果和预习结果，作为平时成绩。课中使用演示法、讲授法、陷阱教学法、情景教学法、任务驱动法，通过VNC或者极域等控屏软件，老师控制所有学生的电脑，实现老师与学生的面对面教学，理论层面的一对一教学。课后布置课后作业，设置多人合作的实际项目，并且认真检查学习成果，作为重点的平时成绩。（6）Scala语言①课程目标：掌握scala编程的相关操作，能根据系统设计的基本流程、需求规范，运用相关工具，独立自主完成安装与配置scala开发环境，能使用scala完成Map函数与Reduce函数计算与相关算法的实现。具备文字处理信息技术人员的基本素养。②主要内容：本课程基于任务流程设置3大教学模块：scala基础模块、scala面向对象、scala高级应用，包含23个单元任务。③教学要求：课程全程采用线上线下混合式教学，线上：在“智慧职教”平台MOOC学院开设“健康信息技术”在线开放课程，学生可以通过电脑网页端学习，也可以通过“云课堂-智慧职教”手机app进行学习。线下：课前，教师在“智慧课堂”发布学习任务，“信息素养与专业发展”、“健康信息技术”线上课程同步推送学习资源，学生使用“智慧课堂”手机微信端查看学习任务，并根据任务要求用“智慧职教”手机APP自主学习线上课程并完成相关测试；课中，采用案例教学法、项目引导、任务驱动教学法、情境教学法等多种教学方法相结合的教学手段，理论教学和实训操作相结合；授课采用智慧课堂点名签到，教学软件（屏幕广播）+课件、网络+交流讨论，以及边讲、讲看、边做、边讨论等多种教学手段，实施以学生为主体、教学为主导的翻转课堂，在做中学、学中做，做到“教、学、做”合一，同时注重培养学生的自主学习能力；课后，教师在“智慧课堂”发布课后任务，学生在指定时间内完成并提交。（7）MapReduce基本原理与应用①课程目标：能根据大数据开发的基本流程、需求规范，运用相关工具，熟练掌握HDFS文件系统的相关操作，能使用Java完成MapReduce计算与相关算法的实现。同时通过教学过程中的实际开发过程的规范要求强化学生的职业道德意识和职业素质养成意识；通过小组合作学习，培养学生团队合作、协议沟通能力；为后续企业级开发打下坚实的基础。②主要内容：本课程由3个教学模块共33个教学任务组成，包括核心思想、Mapreduce编程、流程管理等内容。③教学要求：采用线上、线下的混合教学模式。线上：老师课前完成学习资料和学习视频的制作，放在智慧课堂，作为学生课前复习使用。在老师的上课中，老师保留上课笔记，上课视频等，上传到智慧课堂作为学生课后复习使用。线下：设置课前、课中、课后三个环节，课前检查学生的复习效果和预习结果，作为平时成绩。课中使用演示法、讲授法、陷阱教学法、情景教学法，通过VNC或者极域等控屏软件，老师控制所有学生的电脑，实现老师与学生的面对面教学，理论层面的一对一教学。课后布置课后作业，设置多人合作的实际项目，并且认真检查学习成果，作为重点的平时成绩。（8）python爬虫技术①课程目标：掌握python数据采集的数据存储、异步爬取、selenium技术、模拟登录和scrapy框架等技术，并能够进行数据采集项目的设计与开发，能胜任爬虫开发工程师岗位，并在课程的学习过程中，培养良好的IT职业素养。②主要内容：课程内容主要由5个模块和43个任务组成，包括数据存储模块、Ajax异步爬取模块、SeleniumWeb页面自动爬取模块、模拟登录模块、Scrapy爬虫框架模块。③教学要求：采用线上线下混合教学，线上预习与复习，线下面对面教学，通过项目教学法，布置小型项目案例，组织学生团体共同完成，根据开发流程将完整数据库分解成若干教学模块，每个教学模块通过演示的教学方法教学。使学生掌握列式存储思想。（9）Hive原理与应用基础①课程目标：掌握数据仓库的相关知识，掌握Hive数据仓库工具的日常操作和维护的技能，能熟练运用Hive进行数据处理，具有hql离线数据分析能力，为学习后续课程的知识打下基础。②主要内容：课程内容主要由11个模块和1个综合开发项目组成，包括Hive简介、Hive远程连接、Hive操作、内部表与外部表操作、HiveDML应用、Hive数据查询、Hive排序、Hive分桶应用、Hive函数应用、Hive调优与维护、Hive测试。③教学要求：采用线上、线下的混合教学模式。线上：老师课前完成学习资料和学习视频的制作，放在智慧课堂，作为学生课前复习使用。在老师的上课中，老师保留上课笔记，上课视频等，上传到智慧课堂作为学生课后复习使用。线下：设置课前、课中、课后三个环节，课前检查学生的复习效果和预习结果，作为平时成绩。课中使用演示法、讲授法、陷阱教学法、情景教学法，通过VNC或者极域等控屏软件，老师控制所有学生的电脑，实现老师与学生的面对面教学，理论层面的一对一教学。课后布置课后作业，设置多人合作的实际项目，并且认真检查学习成果，作为重点的平时成绩。（10）数据可视化①课程目标：掌握flask框架、Echarts、SQLAlchemy能够使用SQLAlchemy访问数据库并对数据进行基本操作，能够使用Flask框架与Echarts完成数据的分析与图表的展示。同时通过教学过程中的规范要求强化学生的职业道德意识和职业素质养成意识；通过小组合作学习，培养学生团队合作、协议沟通能力。②主要内容：课程内容主要由6个模块组成，包括FLUME、KAFKA、FLASK框架、SQLAlchemy、前后端交互、Echarts。③教学要求：基于数据分析过程的开发理念，先进行综合职业行动领域和情景分析，然后深入企业调研和行业专业研讨，最终分解和确定模块任务。根据模块任务开发相应的课程教案，组织课程资源。一体化教学模式，教与学的及时互动，进行动态的教学评价和反馈机制。建立课前课后网络教学学习平台，强化课后训练和扩充学习资源，提供课后教学支持；使用智慧课堂支撑授课，分析课堂数据找出不足。组织专题技术讲座与讨论，引导学生追求新技术、新框架、新思想，在技术变化的大形势下形成自主的知识体系。组织参加各层次的程序设计兴趣活动与比赛，提倡建立互帮互助的结对编程小组。（11）大数据spark离线应用技术①课程目标：能根据系统设计的基本流程、需求规范，运用相关工具，独立自主完成搭建与配置Spark分布式集群，能熟练掌握Spark生态中的离线计算框架之SparkCore、交互式查询框架之SparkSQL以及实时流计算框架之SparkStreaming。同时通过教学过程中的实际开发过程的规范要求强化学生的职业道德意识和职业素质养成意识；通过小组合作学习，培养学生团队合作、协议沟通能力；为后续企业级开发打下坚实的基础。②主要内容：本课程包括SparkCore离线计算、SparkSQL交互式查询、SparkStreaming实时计算等三个模块和Spark相关观念及搭建spark分布式集群、RDD相关概念及使用RDD算子、宽依赖和窄依赖区分及stage划分、持久化机制、自定义分区、累加器、广播变量、SparkCore进行输入及输出、SparkSQL的API操作、Hive-On-Spark及SparkSQL输入和输出、SparkStreaming介绍及SparkStreaming原理、第一个SparkStreaming程序之WordCount及DStream输入自定义数据源、DStream原语介绍与transform原语与mapWithState原语与foreachRDD原语等十四个任务。③教学要求：采用线上、线下的混合教学模式。线上：老师课前完成学习资料和学习视频的制作，放在智慧课堂，作为学生课前复习使用。在老师的上课中，老师保留上课笔记，上课视频等，上传到智慧课堂作为学生课后复习使用。线下：设置课前、课中、课后三个环节，课前检查学生的复习效果和预习结果，作为平时成绩。课中使用演示法、讲授法、陷阱教学法、情景教学法，通过VNC或者极域等控屏软件，老师控制所有学生的电脑，实现老师与学生的面对面教学，理论层面的一对一教学。课后布置课后作业，设置多人合作的实际项目，并且认真检查学习成果，作为重点的平时成绩。（12）大数据flink实时应用技术①课程目标：本课程的课程目标是通过学习，掌握flink技术的基本技能，并能够进行项目的设计与开发，能胜任相关岗位，并在课程的学习过程中，培养良好的IT职业素养。②主要内容：本课程由11个模块和1个综合项目开发模块组成，包括flink简介、flink部署、Flink运行架构、Flink流处理API、Flink中的Window、时间语义与Wartermark、ProcessFunctionAPI（底层API）、状态编程和容错机制、TableAPI与SQL、FlinkCEP简介和综合项目开发等。③教学要求：采用线上、线下的混合教学模式。线上：老师课前完成学习资料和学习视频的制作，放在智慧课堂，作为学生课前复习使用。在老师的上课中，老师保留上课笔记，上课视频等，上传到智慧课堂作为学生课后复习使用。线下：设置课前、课中、课后三个环节，课前检查学生的复习效果和预习结果，作为平时成绩。课中使用演示法、讲授法、陷阱教学法、情景教学法，通过VNC或者极域等控屏软件，老师控制所有学生的电脑，实现老师与学生的面对面教学，理论层面的一对一教学。课后布置课后作业，设置多人合作的实际项目，并且认真检查学习成果，作为重点的平时成绩。（13）HCIA项目实训①课程目标：掌握大数据组件的基础操作，掌握华为FusionInsightHD平台或开源Hadoop平台组件应用开发，同时通过实际开发过程的规范要求强化职业道德意识和职业素质养成意识；通过小组合作学习，培养团队合作、协议沟通能力；为后续企业级开发打下坚实的基础。②主要内容：本课程由1个综合项目组成，包括大数据组件的安装与配置、大数据组件的基本使用、大数据应用场景综合实践等内容。③教学要求：采用线上、线下的混合教学模式。线上：老师课前完成学习资料和学习视频的制作，放在智慧课堂，作为学生课前复习使用。在老师的上课中，老师保留上课笔记，上课视频等，上传到智慧课堂作为学生课后复习使用。线下：设置课前、课中、课后三个环节，课前检查学生的复习效果和预习结果，作为平时成绩。课中使用演示法、讲授法、陷阱教学法、情景教学法、任务驱动法，通过VNC或者极域等控屏软件，老师控制所有学生的电脑，实现老师与学生的面对面教学，理论层面的一对一教学。课后布置课后作业，设置多人合作的实际项目，并且认真检查学习成果，作为重点的平时成绩。（14）python程序开发项目实训①课程目标：本课程通过丰富的教学内容和多样化的教学形式，帮助学生认识数据可视化技术对大数据分析成果展示的重要作用，了解数据可视化技术发展趋势；使学生能够使用FineReport完成数据的可视化呈现，能够使用SQLAlchemy访问数据库并对数据进行基本操作，能够使用FLASK框架与Echarts完成数据的分析与图表的展示，能够掌握常用的数据展示方式，能够独立编写分析报告，具备支撑大数据分析项目的数据展示的能力，能在日常生活、学习和工作中综合运用数据可视化技术解决问题；使学生具备创新思维和安全意识，具备艰苦奋斗、乐于奉献、团结协作的工作精神，具备独立思考和主动探究能力，为学生职业能力的持续发展奠定基础。②主要内容：本项目实训融入了大数据分析与应用职业技能等级证书，包括数据可视化开发、BI平台、分析报告3个模块。③教学要求：(1)基于数据分析过程的开发理念，先进行综合职业行动领域和情景分析，然后深入企业调研和行业专业研讨，最终分解和确定模块任务。(2)根据模块任务开发相应的课程教案，组织课程资源。(3)一体化教学模式，教与学的及时互动，进行动态的教学评价和反馈机制。(4)建立课前课后网络教学学习平台，强化课后训练和扩充学习资源，提供课后教学支持；使用智慧课堂支撑授课，分析课堂数据找出不足。(5)组织专题技术讲座与讨论，引导学生追求新技术、新框架、新思想，在技术变化的大形势下形成自主的知识体系。3.综合实践教学环节(1)入学教育在第1学年，入学的第1-2周进行。主要以介绍专业特色、行业动态、学习方法、团队合作精神和职业初步规划五个部分。以专家介绍和学生活动的形式完成。(2)认知实习在第1学年第2学期以讲座的形式安排5次共计20课时，以了解大数据工作环境、工作流程，培养职业认同感和责任感为主要内容，让学生熟悉大数据工作管理制度、工作环境、常用软件、设备使用要求，培养学生沟通交流的能力。(3)大数据离线项目①课程目标：掌握大数据离线分析的方法，具备使用hadoop、hive、Hbase进行大数据离线项目开发的能力，以及编写程序的能力，解决项目的需求,加强学生动手能力和项目经验。②主要内容：掌握实际项目的工作流程，能够使用svn、git进行代码的管理，具备java开发hadoop离线项目的能力,能处理一般的大数据分析项目。③教学要求：环境要求：实训环境保证专用机房，一人一机，电脑要求配置不低于8G内存、CPU不低于4核8线程、磁盘不低于500G。老师要求：老师指导、巡视方法要求：项目管理法。(4)跟岗实训①课程目标：通过实训课程，掌握大数据离线分析的能力，具备使用spark、flume、kafka进行跟岗实训开发的能力，以及编写程序的能力，解决项目的需求.加强学生动手能力和项目经验。。②主要内容：掌握项目的需求分析、项目立项、项目计划、项目设计等工作流程，并且能够使用svn、git进行代码的管理，具备scala开发spark实时项目的能力。③教学要求：实训环境保证专用机房，一人一机，电脑要求配置不低于8G内存、CPU不低于4核8线程、磁盘不低于500G。保证学生食宿条件，保障学生的人身安全。保障学生有项目，能够达到教学成果。对学生进行分组，实行企业的项目制模式。(5)顶岗实习顶岗实习是教学过程中的一个重要组成部分，根据顶岗实习标准要求，学生通过大数据技术专业顶岗实习，了解企业的运作、组织架构、规章制度和企业文化；掌握岗位的典型工作流程、工作内容及核心技能；养成爱岗敬业、精益求精、诚实守信的职业精神，增强学生的就业能力。(6)毕业设计毕业设计的内容包括毕业设计任务书和学生毕业设计成果，包括选题、完成任务书、撰写大数据项目设计实施方案（毕业设计成果）、答辩等工作。在学生进入顶岗实习2～3月内选题，完成毕业设计任务书。毕业设计成果主要表现为大数据项目实施方案，在结束毕业实习前一个月，在教师指导下根据实际项目需求，完成大数据项目实施方案，方案应包括项目背景、项目需求、项目设计、项目实施、分析报告等.在毕业前，需要通过答辩方可获得成绩。学生毕业设计成果评价标准，按湖南省教育厅相关文件要求制订专业毕业设计评价标准，细化评分指标。毕业设计的成绩评定计算公式为：毕业设计成绩=过程性成绩×10%+成果评阅综合成绩×80%+答辩成绩×10%。总成绩必须在60分以上方为合格；毕业设计成绩不合格者不允许毕业。七、教学进程总体安排（一）教学进程总体安排1.教学周数每学期20周，每学年为40周，三年共计120周。学年学期课堂教学周数实践教学周数考试周数机动周数学期教学总周数入学教育军事训练认知实习劳动实践综合实训跟岗实训顶岗实习毕业设计第一一161（不占教学周课时）21120二1611220第二三1611220四1621120第三五0144711220六01711120总计6402117424269120.本专业共设置课程55门，课时2931学时，148.5学分（表7）。表7大数据技术专业教学进程课程模块课程性质课程名称课程编码学分学时修读学期及学分分配表考核方式第一学年第二学年第三学年总学时理论学时实践学时秋学期春学期秋学期春学期秋学期春学期公共基础课程必修军事理论00999992363602*18w考试思想道德与法治091900134832163*16w考试毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论091900246448164*16w考试形势与政策09190091323202*4w2*4w2*4w2*4w考查国家安全教育(讲座)0099982120200444422考试“四史”教育(网络)0921001116160考查体育一09180511364322*16w考试体育二09180521364322*16w考试体育三09180531364322*16w考试劳动教育06701281161602*8w考查心理健康教育091800523216162*16w考查职业生涯规划09180400.51010010考查就业指导091804123210222*16w考查创业基础091804223210222*16w考查中国传统文化09190122323202*16w考试公共必修课小计24.5478290188限选高等数学一09190282323202*16w考试高等数学二09190292323202*16w考试大学语文09180152323202*16w考试大学英语一11180054646404*16w考试大学英语二11180074646404*16w考试大学美育009054811515015考查马克思主义理论00999831161602*8w考试道德与修养00990011161602*8w考查基本公共卫生服务00990381161602*8w考查信息技术0721000364323216*4w考试任选公共选修课三选一见表11116160考查公共选修课三选一116160考查公共选修课三选一116160考查公共选修课小计2439936732公共课小计48.5877657220专业课专业基础课程必修Linux操作系统072050423612244*9w考试python基础072150159632648*12w考试数据库技术基础072050359632646*16w考试Java面向对象程序设计07215023.56420444*16w考试大数据技术基础07215113.56424404*16w考试scala语言07215043.56424404*16w考试小计22.5420144276专业核心课程必修MapReduce基本原理与应用07215053.56420444*16w考试hive原理与应用基础07215063.56424404*16w考试python爬虫技术07215073.56424404*16w考试大数据spark离线应用技术0721508712852768*16w考试大数据Flink实时应用技术0721509712852768*16w考试数据可视化07215103.56424404*16w考试小计28512196316专业拓展课程限选python程序开发项目实训07215121.53203216*2w考查HCIA项目实训072151312402424*1w考查任选专业任选课二选一见表13116160考查专业任选课二选一116160考查专业任选课二选一116160考查专业任选课二选一116160考查小计6.51206456综合实践教学环节入学教育必修入学教育12020020考查军事技能必修军事技能009999821120112112考查社会实践教育必修劳动实践067012812602626*1w考查思政课实践09210021(包含在理论学分内)考查志愿服务及其他社会公益活动06701292考查限选人文素质合格证06701311考查创新创业实践06701301考查专业实践必修认知实习072112412020020考查大数据离线项目07215143.56406416*4w考查跟岗实训07215153.56406416*4w考查毕业考试079999512020020考查顶岗实习一07999927182018226*7w考查顶岗实习二079999117442044226*17w考查毕业设计与答辩079999825284426*1W26*1W考查小计43100268934合计148.5293111291802（二）学时学分比例表8学时学分比例课程类别课程门数（门）学时学分小计理论学时实践学时占总学时比例（%）小计占总学分比例（%）公共基础课程2487765722029.9%48.533%专业基础课程642014427614.3%22.515%专业核心课程651219631617.5%2819%专业拓展课程612064564.1%6.54%集中实践教学1310026893434.2%4329%合计55293111291802100%148.5100%总学时数为2931，其中：（1）公共基础课程为877学时，占总学时的33%；（2）选修课程为519学时，占总学时的17.7%；（3）实践性教学为1802学时，占总学时的61.5%。（三）学分构成表9学分构成一览表学分构成学分学分构成比（%）学分小计学分构成比小计（%）必修课公共必修课24.516.5%11678.1%专业必修课50.534.0%必修综合实践环节4127.6%选修课公共选修课2416.2%32.521.9%专业选修课6.54.4%选修综合实践环节21.3%合计148.5总学分为148.5学分，其中：（1）必修课为116学分，占总学分的78.1%；（2）选修课为32.5学分，占总学分的21.9%；（3）公共基础课程为48.5学分，占总学分的32.7%。（四）选修课程开设情况各学期公共限选课、公共任选课、专业限选课、专业任选课开设情况见表10～表13。表10各学期公共限选课程一览表序号开设学期课程名称课程代码课时学分承担院部备注11大学语文0918015322公共基础部4选121应用写作0918017322公共基础部31演讲与口才0918014322公共基础部41普通话0918015322公共基础部51信息技术0721000643信息工程学院1选161大学美育0090548151公共基础部1选171大学英语一1118005643国际教育学院1选181高等数学一0919028322公共基础部1选192高等数学二0919029322公共基础部1选1102大学英语二1118007643国际教育学院1选1113基本公共卫生服务0099038161教务处1选1123道德与修养0099001161教务处1选1134马克思主义理论0099983161教务处1选1144道德与修养0099001161教务处1选1表11各学期公共任选课程一览表序号开设学期课程名称课程代码学分承担系部备注11新时代新思想前沿热点00903221教务处3选121红船精神与时代价值00901851教务处31延安精神概论00901841教务处42解码国家安全00900081教务处3选152生活中的社会学00903231教务处62急救与自救技能00900151教务处73艾滋病性与健康00900071教务处3选183人类与生态文明00904291教务处93生态文明00904211教务处表12各学期专业限选课程一览表序号开设学期课程名称课程代码课时学分承担院部14python程序开发项目实训0721512321.5信息工程学院25HCIA项目实训0721513201信息工程学院表13各学期专业任选课程一览表序号开设学期课程名称学分备注12数据结构12选122物联网通讯技术及应用133信息安全技术的研究与发展12选143数据库原理154计算机绘图12选164C/C++程序设计175大数据工具应用12选185软件工程方法与实践1八、实施保障（一）师资队伍1.队伍结构组建由专任教师和兼职教师构成的双师型教学团队，兼职教师比例不低于30%；生师比不高于18：1，学生与专任专业教师比不高于25:1，双师素质教师占专业教师比达到90%以上，副高以上职称占30%以上。教师的职称、年龄、学历等方面梯队结构合理（表14）表14专业教师队伍结构一览表分类比例（%）职称副高及以上30讲师60助教10年龄<30岁1030-39岁5040岁以上40学历硕士及以上50本科50双师素质教师达到90%2.专任教师本科及以上学历，能够独立承担两门专业基础课程和一门专业核心课程的教学工作和课程建设工作；具有三年或以上企业锻炼经验，有数据采集、大数据开发、大数据分析岗位的实际开发经验，精通java、python、scala语言，对hadoop、spark大数据核心有深入了解，具备完整的大数据开发、大数据分析知识体系，能独立完成hadoop平台搭建、大数据开发、大数据分析、大数据展示等工作；具有严谨的工作态度和扎实的开发功底，并具有良好的师德师风，良好的教育教学理念，能够每3年下企业从事研发工作，时长不低于4个月。3.专业带头人副高及以上职称，硕士以上学位；能够独立承担三门以上专业基础课程和三门以上的专业核心课程的教学，具有良好的师德师风，具备良好的教育教学理念，能够承担专业的改革和建设任务，能分析行业前沿动态，进行专业知识体系的调整和课程开发，并完成专业课程资源设计与建设；具备良好的职业素养和职业道德，有丰富的开发经验，具备大数据开发、大数据分析能力，能带领专业教师完成横向项目。4.兼职教师本科及以上学历，中级以上专业技术职称，在大数据企业的大数据开发、大数据、项目经理岗位的一线骨干技术人员，能够胜任本专业的顶岗实习，专业实训，项目管理体系等课程。教育教学能力要求：具备钻研和组织教材的能力、了解和研究学生的能力、组织教育教学活动的能力、良好的语言表达能力、进行教育科学研究的能力。（二）教学设施1.专业教室基本条件依托校企合作，采取校企共建的方式，建立校内、校外生产性实习实训基地和理实一体化教室，满足教学、综合实训和真实项目开发的需要。（1）专业教室（理实一体教室）配备黑（白）板、多媒体计算机、投影设备、音响设备，互联网接入或WiFi环境，并具有网络安全防护措施，安防设备。每位学生一台PC机，提供学生实验环境和教师演示讲解环境，安装应急照明装置并保持良好状态，符合紧急疏散要求、标志明显、保持逃生通道畅通无阻。（2）项目实训室需要配备项目进度板、开发工位、白板和投影仪，提供给学生进行项目开发的仿真环境，学生所有的理论学习和实验都可以通过浏览器访问智慧教育云平台提供的线上学习实践环境完成。（3）项目开发工作室需要有真实项目支持，能够同时容纳30个学生进行项目开发。并包含系统设计、数据库设计与维护、数据采集与清洗、数据分析与挖掘、系统开发、系统测试、实施与维护、售后与技术支持等岗位。2.校内实训室基本要求校内实训室按45人规模配置如表15所示。表15校内实训室配置与要求序号实训室名称主要实训项目面积、主要设施设备要求工位数（位/间）1专业教室（理实一体教室）理论教学面积：80m2电脑：1套/人空调：2台（3P）投影仪、白板452项目实训室实践教学+校内实训面积：80m2电脑：1套/人空调：2台（5P）投影仪、白板、开发工位、大数据服务器：3台453项目开发工作室真实项目开发面积：100m2空调：2台（3P）投影仪、白板、测试服务器：3台、版本控制服务器：1台、大数据服务器：3台453.校外实习实训基地基本要求联系稳定的校外实习基地10个，学生所在单位同步纳入实习基地管理。能提供大数据分析与应用、大数据应用开发、大数据平台运维等相关实习岗位，能涵盖当前大数据行业发展的主流技术，可同时接纳不少于200人的学生实习，参与实际项目；能够配备相应数量的指导教师对学生实习进行指导和管理；有保证实习生日常工作、学习、生活的规章制度，有安全、保险保障及应急措施。4.支持信息化教学方面的基本要求具有一定网络软硬件条件及终端，能够提供数字化教学资源库线上学习、文献资料查阅、常见问题解答等信息化条件。专业教师开发所有专业课程的信息化教学资源并有效利用，基于智慧课堂、双创云平台等教学平台，创新线上线下混合的教学方法，引导学生利用信息化教学条件自主学习，提升教学效果。保证教室内有专用的宽带，保障流畅的下载速度。硬件设备要达标，计算机能够快速进行处理运算。教室内有投影设备，控屏软件。（三）教学资源主要包括能够满足学生专业学习、教师专业教学研究和教学实施需要的教材、图书及数字化资源等。1.教材选用基本要求优先使用国家规划教材、国家优秀教材、省级优秀教材等，并根据教学实际需求，在核心课程开发新型活页式教材；教材要符合国家卫生部执业资格考试教学要求。学校建立由专业教师、行业专家和教研人员等参与的教材选用机构，完善教材选用制度，经过规范程序择优选用教材；应用“教指委”提供的教学案例库，在真实职业环境中应用知识和技术，培养综合职业能力。图书文献配备基本要求。2.图书文献配备基本要求根据实际的教学要求，图书文献配备能满足人才培养、专业建设、教科研等工作的需要，方便师生查询、借阅。专业类图书文献主要包括：软件行业政策法规、行业标准、技术规范以及大数据实验实训手册等；学生学习参考书籍见表16。表16学生学习参考图书课程名参考书籍作者出版社ISBNMapReduce基本原理与应用《Hadoop实战》人民邮电出版社《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析(第4版)》清华大学出版社《Hadoop大数据实战权威指南（第2版）》电子工业出版社《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》机械工业出版社《Hadoop大数据技术开发实战》清华大学出版社hive原理与应用基础《Hive编程指南[ProgrammingHive]》人民邮电出版社《Hive性能调优实战》机械工业出版社《Hive实战》人民邮电出版社《Hive编程技术与应用(大数据专业普通高等教育新工科人才培养规划教材)》中国水利水电《大数据Hive离线计算开发实战》人民邮电出版社大数据技术基础《“十二五”国家重点图书出版规划项目：HBase权威指南[HBase：TheDefinitiveGuide]》人民邮电出版社《HBase原理与实践》机械工业出版社《HBase不睡觉书》清华大学出版社《HBase入门与实践》人民邮电出版社《HBase实战》人民邮电出版社大数据spark离线应用技术Spark海量数据处理人民邮电出版社Spark实战机械工业出版社Spark大数据分析：核心概念、技术及实践机械工业出版社Spark零基础实战化学工业出版社Spark大数据编程实用教程机械工业出版社2.数字教学资源配置基本要求优先选择大数据专业资源库课程(表17)，与企业合作共同开发教材及配套的课件、习题、教案、教学素材、健康信息类大数据项目开发、视频等线上教学资源，共建在线教育平台。学生通过在线教育平台进行课前预习、测评，课后复习、考试、在线交流等，实现“任何时间、任何地点、任何终端”的高效碎片化学习；教师可以通过平台方便快捷准确地统计分析学生所有学习行为数据。教学资源根据行业需要实行动态更新。表17大数据专业资源库课程序号课程名称课程网址1Linux操作系统2python程序设计3MapReduce基本原理与应用4数据仓库与数据挖掘5大数据采集与预处理6Spark编程基础7可视化技术8大数据技术原理与应用9互联网广告预测和分析项目案例10电信用户行为分析项目案例（四）教学方法依托企业双元制智慧教室