2019级大数据技术与应用专业人才培养方案

2019级大数据技术与应用专业

人才培养方案

2019年6月

目录

一、专业名称及代码....................................................1

二、入学要求..........................................................1

三、修业年限..........................................................1

四、职业面向..........................................................1

五、培养目标与培养规格................................................2

（一）培养目标..................................................2

（二）培养规格..................................................2

六、课程设置及要求....................................................4

（一）公共基础课程..............................................4

（二）专业课程..................................................4

七、教学进程总体安排..................................................6

（一）各学期教学环节安排........................................6

（二）专业教学进度计划表（见附录）..............................6

（三）教学学时分配表............................................6

八、实施保障..........................................................7

（一）师资队伍..................................................7

（二）教学设施..................................................8

（三）教学资源..................................................8

（四）教学方法..................................................9

（五）教学评价..................................................9

（六）质量管理..................................................9

九、毕业要求..........................................................9

（一）课程要求..................................................9

（二）计算机、外语、职业资格或职业技能证书具体要求.............10

十、附录.............................................................11

一、专业名称及代码

大数据技术与应用（610215）。

二、入学要求

普通高级中学毕业、中等职业学校毕业或具备同等学力。

三、修业年限

基本学制三年。

四、职业面向

本专业主要面向软件开发企业、互联网服务公司、互联网电商网络平台等企

事业单位，从事大数据产品服务、大数据分析和商业分析、大数据软件开发等工

作岗位，从事以互联网技术为基础的大数据采集、存贮、挖掘、分析、处理以及

系统分析、运维和管理等工作。初次就业岗位（群）大数据产品服务技术员、大

数据分析和商业分析员、大数据软件开发技术员，发展就业岗位（群）有大数据

产品经理、大数据分析和商业分析师、大数据软件开发工程师、大数据系统架构

工程师等。

表1大数据技术与应用专业职业面向

所属专业大类

所属专业类（代码）对应行业（代码）主要职业类别（代码）

（代码）

互联网数据服务人员（6450）

电子信息大类计算机类软件和信息技术

信息处理和存储支持服务

（61）（6102）服务业（64）

（6550）

应用软件开发（6513）

表2大数据技术与应用专业职业岗位及其典型工作任务

序职业岗位典型工作任务

从事以互联网技术为基础的大数据处理、云存储、云计算、云加工等服

大数据产品服务

1务，对互联网数据进行采集、清洗、存储、分析等，并对行业需求提供

技术员

数据支持的工作。

从事由供方向需方提供的信息和数据的分析、整理、计算、编辑、存储

大数据分析和商业

2等加工处理服务，以及应用软件、信息系统基础设施等租用服务；包括

分析员

在线企业资源规划（ERP）、在线杀毒、服务器托管、虚拟主机等工作。

从事软件的设计、实现、测试、修改bug等工作，包括业务需求的沟通，

大数据软件开发

3功能模块详细设计、业务功能实现与单元测试，系统维护；参与产品架

技术员

构设计；撰写相关的技术文档。编写项目要求文档。

1

表3大数据技术与应用专业职业资格证书或技能等级证书

序号证书名称等级相应课程备注

1全国计算机专业人才证书高级HITE5.0课程体系必考

Python编程基础、

2计算机程序设计员高级选考

MySQL数据库基础、

3数据库系统工程师中级SQLHadoopServer大数据技术选考

4国家信息化计算机教育认证高级HITE5.0课程体系选考

五、培养目标与培养规格

（一）培养目标

本专业培养理想信念坚定、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、职业道德和创新意识，精益求精的工匠精神，较强

的就业能力和可持续发展的能力，掌握大数据的采集、存贮、挖掘、分析、处理

以及大数据系统需求分析、系统运维和管理等知识和技术技能，面向大数据产品

服务、需求分析、系统实现等领域的高素质劳动者和技术技能人才。

（二）培养规格

1．素质

（1）具有正确的世界观、人生观、价值观。坚决拥护中国共产党领导，树

立中国特色社会主义共同理想，践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感、

国家认同感、中华民族自豪感；崇尚宪法、遵守法律、遵规守纪；具有社会责任

感和参与意识。

（2）具有良好的职业道德和职业素养。爱岗敬业、吃苦耐劳、精益求精、

诚信守法；尊重劳动、热爱劳动，具有较强的实践能力；具有质量意识、绿色环

保意识、安全意识、信息素养、创新精神；具有较强的集体意识和团队合作精神，

能够进行有效的人际沟通和协作，与社会、自然和谐共处；具有职业生涯规划意

识。

（3）具有良好的身心素质和人文素养。具有健康的体魄和心理、健全的人

2

格，能够掌握基本运动知识和一两项运动技能；具有感受美、表现美、鉴赏美、

创造美的能力，具有一定的审美和人文素养，能够形成一两项艺术特长爱好；掌

握一定的学习方法，具有良好的生活习惯、行为习惯和自我管理能力。

2．知识

（1）掌握必备的思想政治理论、科学文化基础知识和中国传统文化知识；

（2）掌握必需计算机网络知识与现代通信技术；

（3）掌握Python程序设计语言及数据库相关技术；

（4）掌握必需的计算机文化基础理论知识；

（5）掌握Python编程、Python爬虫、Hadoop大数据等技术；

（6）能够开发大型交互式商业网站、Web应用程序、企业级商业项目等互

联网应用软件；

（7）能够从事网站设计与开发、大数据收集、数据分析、数据库管理与维

护等工作；

（8）掌握可视化程序设计语言、网络协议、数据库等，掌握大数据应用项

目技术；

（9）熟悉国家有关物联网和大数据标准。

3．能力

表4大数据技术与应用专业职业能力

能力项目主要内容

1.具有较强的与人交往、团队协作能力；

2.具有较强的组织、协调、沟通能力；

3.具有较强的语言表达、书面写作能力；

4.具有较强的分析问题、解决问题能力；

通用能力

5.具有较强的创新创意创业能力；

6.具有较强的自我学习、自我发展能力；

7.具有较强的信息搜集、分析、传递能力；

8.具有较强的数字运用能力。

1.具有能将用户需求转化为系统需求的能力；

2.具有能按照规范要求编写系统需求的能力；

3.具有能针对系统需求按照规范要求给出设计文档的能力；

4.具有能按照设计文档要求进行代码实现的能力；

专业能力

5.具有能进行数据库的管理、维护和相关开发工作的能力；

6.具有网络数据收集，大数据分析、服务建设、应用项目开发能力；

7.掌握大数据服务器设备管理与维护的能力；

8.具有软件二次开发、测试及软件技术支持能力及熟练的办公应用能力。

3

六、课程设置及要求

（一）公共基础课程

公共基础课程突出学生综合素质及人文素养培养和训练。公共基础课程包括

必修课和拓展课。必修课包括毛泽东思想与中国特色社会主义理论概论、思想道

德修养与法律基础、形势与政策、高等数学、大学英语、体育、财经应用文写作、

办公应用；拓展课包括艺术课、国学经典、社交礼仪、心理健康、体育单项、军事教育、

军事理论、书法、麦秆画制作工艺、中国吉祥图图解、创新创业、安全教育、中华民族精神、

园林花卉文化与鉴赏、四大名著鉴赏、国学智慧、儒学与生活、服饰穿搭技巧、电影与幸福

感等。

（二）专业课程

专业课包括专业基础课、专业核心课、专业拓展课和专业实践课。

1.专业基础课

专业基础课包括HTML5与CSS网页设计、数据科学与工程导论、计算机网络

基础、Java语言基础、数据统计技术、数据库基础、云计算概论等。

2.专业核心课

专业核心课包括Python编程基础、大数据技术基础、JavaScript技术应用、

Hadoop基础、WEB前端框架、数据分析与挖掘、大数据可视化、Spark基础等。

（1）JavaScript技术应用

本课程主要讲授用于客户端Web开发的脚本语言，内容包括：认识

JavaScript、JavaScript语句和函数、JavaScript常用对象、文档对象模型、

JavaScript事件及应用、JavaScript特效制作等知识。通过学习，使学生能熟

练地使用JavaScript技术开发动态网站。

（2）大数据技术基础

本课程主要学习大数据概论、初识Hadoop、认识HDFS、HDFS的运行机制、

访问HDFS、HadoopI/O详解、认识MapReduce编程模型、MapReduce应用编程

开发、MapReduce的工作机制与YARN平台、MapReduce高级开发、MapReduce实

例等内容。通过学习使学生掌握大数据分析入门技术。

4

（3）WEB前端框架

本课程主要讲授Vue框架技术概述、Vue模版语法、条件与循环语句、计算

与监听属性、样式绑定、事件处理器、表单组件、路由、过渡&动画、Ajax、响

应接口等知识。通过学习，使学生掌握使用Vue框架设计Web的能力。

（4）Python编程基础

本课程是一门编程的基础课程，主要讲授变量、表达式与语句、条件表达式、

函数和迭代、字符串、文件、列表、字典、元组等知识。通过学习，使学生掌握

基本的编程技巧、程序语言建模、抽象问题和设计算法以及程序设计能力。

（5）Spark基础

本课程是采用Scala语言编写的一个通用的大规模数据快速处理分析引擎,

是基于内存计算的大数据并行计算框架，主要讲授Spar概述、Scala基础、Spark

编程、Spark编程进阶、SparkSQL结构化数据处理、SparkStreaming实时计算

框架、SparkGraphX图计算框架、SparkMLlib机器学习库等知识。通过学习，

使学生提高数据处理的速度，也可保证了高容错性和高可伸缩性。

（6）数据分析与挖掘

本课程主要讲授大数据分析和数据挖掘的基本概念、数据准备、大数据分析

的方法与实证以及相关的进阶运用等知识。通过学习，可以提升学生数据挖掘的

实战能力，开拓对大数据分析的洞察视野。

（7）大数据可视化

数据可视化技术是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的

数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示。本课程

主要讲授数据可视化简介、数据可视化基础、数据可视化图表及实现、可视化中

的交互、可视化评测等知识。通过学习，使学生可以从不同的维度观察数据，从

而对数据进行更深入的观察和分析。

（8）Hadoop基础

本课程主要讲授基于Hadoop的大数据处理架构、MapReduce计算模式、使

用HDFS存储大数据、HBase大数据库、大数据的分析处理、Hadoop环境下的数

据整合、Hadoop集群的管理与维护、基于MapReduce的数据挖掘。通过学习，

使学生掌握使用Hadoop进行数据处理的能力。

3.专业拓展课

5

专业拓展课分限选课和任选课。限选课包括信息处理技术、软件测试、数据

源与数据湖、计算机英语等；任选课包括计算机基础与维护、局域网组建与维护

实训、数据仓库搭建实战、Oracle数据库开发、人工智能、Access数据库应用、

网络工程、多媒体技术与应用、平面设计、网络安全与维护等。

4.专业实践课

专业实践课包括集中实践课和顶岗实习，集中实践课包括网页设计与制作实

训、Java程序设计实训、Python基础实训、JavaScript项目实训、Hadoop大数

据项目实训、WEB前端框架项目实训、Spark大数据应用项目实训、大数据分析

综合能力训练。

七、教学进程总体安排

（一）各学期教学环节安排

表5各学期教学环节安排表（以周为单位）

教学内容军事课程实践顶岗入学毕业

劳动考试合计

学期训练教学专周实习教育鉴定

一21412120

二1621120

三181120

四172120

五136120

六18220

合计27812181225120

注：入学教育课程，以讲座形式开设，第一学期第1-2周，综合评定。

（二）专业教学进度计划表（见附录）

（三）教学学时分配表

6

表6教学学时分配表

学时占总学时

序号项目学时总学时

小计比例

公共基必修课程474

177027.5%

础课拓展课程296

专业基础课程218

专业核心课程254574280220.5%

专业课

2专业拓展课程102

程

专业实践课程1458145852%

实践学时（＞50%）166459.4%

八、实施保障

（一）师资队伍

本专业有3名专业带头人、12名骨干教师、5名兼职教师构成的教学团队，

教授2人、副教授12人，专任教师基本都具有硕士学位，双师素质教师占比100%，

教学团队师德师风端正、结构合理、技术能力强，大部分教师均具有较丰富的教

学经验和企业工作经验，是一支年富力强、潜心教研、学术素养好的教师队伍，

是本专业运行可靠的人力资源保障。

专任教师要求

（1）有理想信念、有道德情操、有扎实学识、有仁爱之心；

（2）具有扎实的本专业相关的理论功底和实践能力；

（3）具有硕士以上学位，与本专业相同或相近的学科教育背景；

（4）具有高校教师任职资格，并取得相关的职业资格证书或专业技术资格

证书；

（5）具有较强的信息化教学能力，能够开展课程教学改革和科学研究、竞

赛指导、社会服务等能力；

（6）具有6个月以上企业实践经历。

2．专业带头人要求

专业带头人应具有副高及以上职称，能够较好的把握国内外软件和信息技术

服务行业、行业发展、能广泛联系行业企业、了解行业企业对本专业人才的需求

7

实际，教学设计、专业研究能力强，教、科研工作能力强，在本区域或本领域具

有一定的专业影响力。

3．兼职教师要求

（1）具有良好的思想政治素质、职业道德和工匠精神；

（2）具有本科以上学历，中级以上专业技术职务资格；

（3）具有5年以上与本专业相关的行业企业工作经历；

（4）具有扎实的专业知识和丰富的实际工作经验，有较强的教学组织或实

践教学指导能力，完全能够胜任课程理论教学或实践教学；

（5）具有较强的教学建设、教学改革、教学研究或科学研究、竞赛指导、

社会服务等能力。

（二）教学设施

现有计算机专业群的实训室有计算机基础应用实训室、计算机组装与维护实

训室、计算机网络实训室、数据库应用实训室，软件开发实训室，多媒体制作和

网站开发实训室等。实训室配有微型计算机、服务器、交换机、路由器等设备。

为大数据技术与应用专业的实践教学提供了坚实的保障。

校外实训基地主要依托与我院建立紧密型合作关系的校企合作企业而建立。

目前与我院计算机专业群建立紧密合作关系的校企合作企业5家，包括计算机及

网络技术服务公司、软件开发公司等。这些合作企业都可以接受本专业学生顶岗

实习和教师业务交流。

（三）教学资源

本专业教材、图书和数字资源应满足学生专业学习、教师专业教学研究、教

学实施和社会服务需要。教材优先选用国家规划教材、获奖教材或近三年新出版

教材。建设《HTML网页设计》《Python面向对象》等在线开放课程，编写《Hadoop

大数据基础》《MySQL数据库开发》《Python项目实践》等国家规划教材或校本

教材，开发文本类、图形/图像类、音频类、视频类、动画类、虚拟仿真类以及

微课、课件等教学资源。

8

（四）教学方法

本专业课程教学坚持学生主体、全人发展、知行合一、因材施教等教学理念，

采用翻转课堂、混合教学等教学模式以及理实一体化教学、案例教学、情景教学、

项目教学、问题导向教学、任务驱动教学、工作过程导向教学等教学方法组织实

施教学，坚持做中学、做中教。并注重智慧职教云、蓝墨云班课、清华雨课堂等

信息化教学手段在课程教学中的应用，增强教学效果。

（五）教学评价

本专业坚持过程性评价与结果性评价相结合、校内评价与校外评价相结合、

学生评价与教师评价相结合，主要采用口试、笔试、实践操作、实习（实训）报

告、以证代考、以赛代考等方式进行考核。公共必修课、专业必修课主要采用平

时考核+期末考试进行考核，平时考核40%（其中课前预习5%、课堂考勤5%、课

堂互动5%、小组讨论5%、作业布置10%、单元测验10%）、期末考试占60%。专

业选修课、公共选修课采用考查方式进行考核。实践性教学环节主要采用实践操

作、实训报告等方式进行考核。逐步实施专业核心课程技能单独考核，成绩单列。

（六）质量管理

本专业坚持“需求导向、自我保证、多元诊断、重在改进”的质量方针，吸

纳政府、行业、企业、学生、家长、社会参与，学院履行质量保证主体责任，组

织实施人才需求调研、毕业生跟踪调研、教学检查、教学督导、听课评课、学生

评教、教师评学、成绩分析、毕业资格审核、成绩核查、学情调研、人才培养工

作状态数据信息采集、专业检查（评估或认证）、专业诊改、课程诊改、教师诊

改等质量保证工作，形成常态化、可持续、全过程的人才培养质量保证机制。

九、毕业要求

（一）课程要求

德智体美劳全面发展，必须完成专业人才培养方案中规定的所有课程的学习，

成绩考试及格；完成专业人才培养方案中规定的实践教学环节，成绩考核合格。

9

（二）计算机、外语、职业资格或职业技能证书具体要求

1.取得国家计算机等级考试一级及以上证书。

2.取得国家高等学校英语应用能力B级及以上考试。

3.综合素质人文素养经学校相关部门考核为合格以上等次。

4.在校期间至少参加一次技能竞赛。

10

十、附录

2019级大数据技术与应用专业教学进度计划表

学时各学期周学时考核备注

课程类课程第一学年第二学年第三学年

课程名称理论实践考

别编号学时一二三四五六考查

教学教学试

毛泽东思想和中国特色社

1646404*

会主义理论体系概论

2思想道德修养与法律基础424203*

讲座方式，不计入周

3形势与政策8808*

课时，计入总课时。

必

修4高等数学9090033*

课5大学英语120120044*

公

6体育60105022*

共

基7财经应用文写作342682*

础8办公应用5624324*

课小计4743849016130200

1艺术课343402*

2国学经典343402*

拓

限选3社交礼仪363602*

展

课4心理健康323202*

课

5体育单项3610262*

6军事教育6006060*军训不计入周课时，

11

计入总课时。

通识课不计入周课

7军事理论3003030*

时，计入总课时。

1.书法2.麦秆画制作工艺

3.中国吉祥图图解4.创新

创业5.安全教育6.中华民

任选族精神7.园林花卉文化与

343402*

课鉴赏8.四大名著鉴赏9.国

学智慧10.儒学与生活11.

服饰穿搭技巧12.电影与

幸福感

小计296180116024600

公共基础课合计77056420616154800

1计算机网络基础4220223*

2数据统计技术7240324*

专3数据库基础6830384*

业

4数据科学与工程导论7236364*

基

56430344*

础HTML5与CSS网页设计

课6云计算概论5232204*

专7Java语言基础6430344*

业

小计434218216388440

课

程1JavaScript技术应用7236364*

2大数据技术基础6834344*

专

业3WEB前端框架7236364*

核4Python编程基础5628284*

心5Hadoop基础6838304*

课

6数据分析与挖掘6838304*

7大数据可视化5222304*

12

8Spark基础5222304*

小计5082542544081280

1数据源与数据湖2610162*

限选2信息处理技术3210222*

课3软件测试3616202*

4计算机英语262602*

专

业

拓1.计算机基础与维护；

2.局域网组建与维护

展

课实训；3.数据仓库搭

建实战；4.Oracle数

任选据库开发；5.人工智

70403022*

课能；6.Access数据库

应用；7.网络工程；8.

多媒体技术与应用；9.

平面设计；10.网络安