大数据技术与应用专业人才培养方案2024.7.14

大数据技术与应用专业人才培养方案2024.7.14大数据技术与应用，专业代码[具体代码]##二、入学要求高中阶段教育毕业生或具有同等学力者##三、修业年限三年##四、职业面向（一）职业领域本专业毕业生主要面向大数据相关行业，包括但不限于互联网、金融、电信、政府机构、电子商务等领域，从事大数据分析、处理、挖掘、可视化以及大数据系统开发与维护等工作。（二）主要职业岗位1.大数据分析师-负责收集、整理和存储海量数据，运用数据分析工具和技术，对数据进行清洗、转换和预处理。-运用统计学方法和机器学习算法，对数据进行深入分析，挖掘数据中的潜在价值，为企业决策提供数据支持和依据。-编写数据分析报告，清晰阐述数据分析的目的、方法、结果及建议，与相关部门沟通协作，推动数据分析结果的应用和实施。2.大数据开发工程师-参与大数据平台架构设计和技术选型，负责大数据系统的开发、测试和部署工作。-熟练掌握Hadoop、Spark等大数据框架，运用编程语言（如Java、Python等）进行数据处理、算法实现和系统开发。-解决大数据系统运行过程中的性能问题和故障排除，优化系统性能，确保大数据平台的稳定运行。3.大数据运维工程师-负责大数据平台的日常运维管理，包括服务器配置、软件安装、网络设置等，确保系统的稳定运行。-监控大数据系统的运行状态，及时发现并解决系统故障和性能问题，保障数据的安全性和可靠性。-制定和执行大数据系统的备份、恢复策略，定期进行数据备份和灾难恢复演练，确保数据的可恢复性。（三）职业资格证书1.大数据分析师证书2.大数据开发工程师证书3.云计算工程师证书（可根据实际情况选择相关的云计算方向证书，因为大数据与云计算关联紧密）##五、培养目标本专业培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，掌握扎实的大数据技术与应用专业知识和技能，具备较强的数据分析、处理、挖掘能力以及大数据系统开发与运维能力，能够在大数据相关领域从事数据分析、开发、运维等工作的高素质技术技能人才。通过专业学习，学生应具有良好的职业道德、创新精神和团队协作能力，能够适应社会经济发展和行业技术进步的需要，在大数据技术领域不断发展和提升自己。##六、培养规格（一）素质1.思想政治素质-热爱祖国，拥护中国共产党的领导，树立正确的世界观、人生观和价值观。-具有良好的道德品质和职业道德，遵守社会公德和职业规范。2.文化素质-具备一定的人文社会科学知识，了解中国历史、文化、艺术等方面的基本知识。-具有一定的文学素养和审美能力，能够欣赏和理解文学、艺术作品。3.身心素质-具备健康的体魄，良好的心理素质和抗压能力，能够适应紧张的学习和工作节奏。-具有积极向上的生活态度和良好的人际关系处理能力，能够与他人和谐相处。4.职业素质-具有强烈的责任心和敬业精神，对大数据技术领域充满热情，愿意不断学习和探索。-具备创新意识和创新能力，能够在工作中提出新的想法和解决方案。-具有良好的团队协作精神，能够与团队成员密切合作，共同完成项目任务。（二）知识1.专业知识-掌握数据结构、算法分析、数据库原理等计算机基础知识。-熟悉Linux操作系统、Hadoop生态系统、Spark框架等大数据相关技术。-了解数据分析与挖掘的基本方法和常用算法，如机器学习、深度学习算法等。-掌握大数据可视化技术，能够运用工具进行数据可视化展示。-了解大数据安全与隐私保护的基本知识和方法。2.行业知识-了解大数据行业的发展现状、趋势和应用领域。-熟悉大数据相关的法律法规和政策标准。（三）能力1.专业能力-具备数据采集、清洗、转换和存储的能力，能够运用工具和技术处理海量数据。-熟练掌握数据分析和挖掘技术，能够运用算法对数据进行深入分析，提取有价值的信息。-掌握大数据平台的搭建、开发和运维能力，能够独立完成大数据系统的部署和维护工作。-具备大数据可视化能力，能够将分析结果以直观、清晰的方式展示出来。-能够运用编程语言（如Java、Python等）进行大数据应用程序的开发。2.方法能力-具有自主学习和自我提升的能力，能够不断学习新知识、新技能，适应行业发展的需求。-掌握问题分析和解决的方法，能够运用逻辑思维和创新思维解决实际工作中遇到的问题。-具备项目管理能力，能够参与大数据项目的规划、组织、实施和监控。3.社会能力-具有良好的沟通能力和团队协作能力，能够与团队成员、客户和合作伙伴进行有效的沟通和协作。-具备较强的组织协调能力，能够在团队中发挥领导作用，推动项目顺利进行。-具有较强的适应能力和应变能力，能够快速适应不同的工作环境和任务要求。##七、课程体系（一）课程设置原则1.遵循职业教育规律和学生认知规律，以培养学生职业能力为核心，构建基于工作过程的课程体系。2.注重课程内容的实用性和针对性，紧密结合大数据行业实际需求，及时更新教学内容，使学生所学知识和技能与市场需求接轨。3.强化实践教学环节，通过项目实践、课程设计、实习实训等多种形式，培养学生的实践能力和创新能力。4.注重课程之间的衔接与整合，避免课程内容的重复和脱节，形成有机的整体。（二）课程结构本专业课程体系由公共基础课程、专业基础课程、专业核心课程和实践教学环节四部分组成。1.公共基础课程-思想政治理论课：包括毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、思想道德修养与法律基础、形势与政策等，培养学生的思想政治素质和道德法律意识。-大学英语：培养学生的英语听、说、读、写能力，使学生能够在涉外工作环境中进行基本的英语交流。-高等数学：掌握高等数学的基本概念、理论和方法，培养学生的逻辑思维能力和数学运算能力。-计算机应用基础：学习计算机基础知识和基本操作技能，如操作系统、办公软件、网络应用等，为后续专业课程学习打下基础。-体育与健康：通过体育课程和课外活动，增强学生体质，培养学生的体育精神和团队合作意识。2.专业基础课程-数据结构与算法：介绍数据结构的基本概念、存储结构和算法设计方法，培养学生运用数据结构和算法解决实际问题的能力。-数据库原理与应用：学习数据库的基本理论、设计方法和操作技术，掌握关系数据库的设计与开发，培养学生数据库管理和应用能力。-程序设计基础（C语言）：掌握C语言的基本语法和程序设计方法，培养学生的编程思维和程序设计能力。-Linux基础：了解Linux操作系统的基本概念、安装与配置方法，掌握常用的Linux命令和操作，培养学生在Linux环境下的操作和管理能力。3.专业核心课程-大数据技术原理：深入学习Hadoop生态系统、Spark框架等大数据技术的原理和架构，掌握大数据存储、处理和分析的核心技术。-数据采集与预处理：研究数据采集的方法和工具，学习数据清洗、转换和集成的技术，培养学生获取和处理原始数据的能力。-数据分析与挖掘：介绍数据分析与挖掘的基本方法和常用算法，如机器学习、深度学习算法等，培养学生运用数据分析和挖掘技术解决实际问题的能力。-大数据可视化技术：学习大数据可视化的基本原理和方法，掌握常用的数据可视化工具，能够将数据分析结果以直观、清晰的方式展示出来。-大数据平台搭建与运维：掌握大数据平台的搭建、部署和运维技术，包括Hadoop集群、Spark集群的安装与配置，以及大数据系统的监控和性能优化。4.实践教学环节-课程实验：配合专业课程开展实验教学，让学生在实践中巩固所学理论知识，提高动手能力。实验项目包括数据结构实验、数据库实验、大数据技术实验等。-课程设计：针对专业核心课程，安排课程设计任务，要求学生综合运用所学知识，完成一个完整的大数据项目，培养学生的项目开发能力和团队协作能力。课程设计题目如大数据分析系统设计与实现、大数据可视化应用开发等。-实习实训：组织学生到企业进行实习实训，让学生深入了解大数据行业的实际工作流程和岗位需求，提高学生的职业素养和就业竞争力。实习实训单位可选择大数据相关企业，如互联网公司、金融机构、电信运营商等。-毕业设计：毕业设计是本专业人才培养的重要实践教学环节，要求学生在教师的指导下，完成一个具有一定难度和实际应用价值的大数据项目。通过毕业设计，培养学生的综合应用能力、创新能力和独立工作能力。（三）教学进程安排教学进程安排详见下表：|课程类型|课程名称|学分|学时|各学期周学时分配|考核方式||:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:||||||一|二|三|||公共基础课程|思想政治理论课|[X]|[X]|[X]|[X]|[X]|考试|||大学英语|[X]|[X]|[X]|[X]|[X]|考试|||高等数学|[X]|[X]|[X]|[X]|-|考试|||计算机应用基础|[X]|[X]|[X]|-|-|考试|||体育与健康|[X]|[X]|[X]|[X]|[X]|考查||专业基础课程|数据结构与算法|[X]|[X]|[X]|[X]|-|考试|||数据库原理与应用|[X]|[X]|[X]|[X]|-|考试|||程序设计基础（C语言）|[X]|[X]|[X]|[X]|-|考试|||Linux基础|[X]|[X]|[X]|[X]|-|考试||专业核心课程|大数据技术原理|[X]|[X]|-|[X]|[X]|考试|||数据采集与预处理|[X]|[X]|-|[X]|[X]|考试|||数据分析与挖掘|[X]|[X]|-|-|[X]|考试|||大数据可视化技术|[X]|[X]|-|-|[X]|考试|||大数据平台搭建与运维|[X]|[X]|-|-|[X]|考试||实践教学环节|课程实验|[X]|[X]|[X]|[X]|[X]|考查|||课程设计|[X]|[X]|-|[X]|[X]|考查|||实习实训|[X]|[X]|-|-|[X]|考查|||毕业设计|[X]|[X]|-|-|[X]|考查|##八、教学资源（一）教材及参考资料1.选用正式出版的、符合专业教学要求的优质教材。教材内容应具有先进性、实用性和针对性，能够反映大数据技术领域的最新发展动态和实际应用案例。2.为学生提供丰富的参考资料，包括相关的学术著作、行业报告、技术文档、在线课程等，拓宽学生的知识面，培养学生的自主学习能力。（二）教学设施1.校内实训基地-建设大数据实验室，配备高性能服务器、存储设备、网络设备等硬件设施，安装Hadoop、Spark、MySQL、Oracle等大数据软件和数据库管理系统，满足大数据技术相关课程的实验教学和课程设计需求。-建立大数据分析与可视化展示平台，让学生能够进行数据采集、处理、分析和可视化展示，提高学生的实践操作能力和数据分析能力。2.校外实习基地与大数据相关企业建立长期稳定的合作关系，建立校外实习基地。校外实习基地应具备完善的实习条件和指导教师队伍，能够为学生提供真实的工作环境和实践机会，使学生在实习过程中了解企业的实际运作流程和岗位需求，提高学生的职业素养和就业竞争力。（三）师资队伍1.本专业拥有一支结构合理、素质优良的师资队伍。教师应具备扎实的专业知识和丰富的实践经验，具有较强的教学能力和科研能力。2.鼓励教师参加国内外学术交流活动和企业实践锻炼，及时了解大数据技术领域的最新发展动态和行业需求，不断更新教学内容和教学方法，提高教学质量。3.聘请行业企业专家担任兼职教师，参与专业人才培养方案的制定、课程教学、实践指导等工作，为学生传授实际工作经验和行业前沿知识。##九、教学方法与手段（一）教学方法1.项目教学法以实际项目为载体，组织学生开展项目实践活动。通过项目的实施，让学生在实践中掌握大数据技术的应用，培养学生的项目开发能力和团队协作能力。2.案例教学法选取大数据领域的实际案例进行教学，引导学生分析案例中的问题，运用所学知识提出解决方案。通过案例教学，让学生了解大数据技术在实际工作中的应用场景和方法，提高学生解决实际问题的能力。3.小组合作学习法将学生分成小组，共同完成课程任务和项目实践。在小组合作学习过程中，学生通过交流、讨论和协作，相互学习、相互启发，培养学生的团队协作精神和沟通能力。4.启发式教学法在教学过程中，教师通过提问、引导、启发等方式，激发学生的学习兴趣和思维能力，让学生主动思考问题、探索知识，培养学生的创新能力。（二）教学手段1.多媒体教学利用多媒体教学手段，如PPT、视频、动画等，丰富教学内容的呈现形式，提高教学效果。通过多媒体教学，将抽象的知识形象化，复杂的问题简单化，帮助学生更好地理解和掌握教学内容。2.在线教学平台建立在线教学平台，提供课程资源、在线学习、作业提交、讨论交流等功能。学生可以通过在线教学平台自主学习课程内容，与教师和同学进行互动交流，提高学习效率和学习效果。3.虚拟仿真实验教学利用虚拟仿真实验教学软件，开展大数据相关实验教学。虚拟仿真实验教学可以为学生提供真实的实验环境，让学生在虚拟环境中进行实验操作和数据分析，避免了实际实验中的资源浪费和安全风险，同时提高了学生的实践操作能力和创新能力。##十、学习评价（一）评价方式1.形成性评价形成性评价贯穿于教学全过程，包括课堂表现、作业完成情况、小组项目参与度、实验报告等。通过形成性评价，及时了解学生的学习情况