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海量数据库管理
1、负责数据库安装、升级、迁移、备份恢复等实施工作;
2、负责数据库故障诊断处理、性能分析优化等工作;
3、围绕数据库的其它相关技术支持及解决方案设计工作。
数据库系统工程师证书
大数据软件开发
1、负责数据仓库建设、数据分析
2、负责数据指标统计
3、负责大数据实时计算平台及业务开发
4、负责大数据平台建设及维护
大数据分析
1、完成数据测试及匹配结果分析工作;
2、使用建模工具进行模型开发,包括数据准备、建模及数据分析、模型的选取与优化、模型验证等工作;
3、对海量业务数据进行分析,深度挖掘内部数据,构建用户征信的指标体系;
4、针对不同机构和业务给出完成相应的风控建模方案。
迁移岗位
大数据营销
1.通过与客户的沟通,把握客户的需求,提供相应的数据营销解决方案;
2.对大数据产品线的生命周期管理,包括市场研究、产品设计、产品评审发布等;
3.撰写维护产品文档,并对销售、客服等进行宣传培训;
4.帮助平台用户快速构建基于大数据的数据产品和应用,将大数据快速转变成商业价值。
大数据售后服务
1、信息传递,为客户提供完整准确的方案及信息,解决客户问题,提供高质量服务;
2、客户维护,负责用户投诉的处理、传递和跟踪服务。
发展岗位
大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位
1、负责大数据相关平台架构设计与开发;
2、负责数据资产、算法资产、模型资产、样本资产的管理;
3、负责数据加密存储、数据安全管理;
4、负责大数据平台的运营与客户服务;
五、培养目标与培养规格
(一)培养目标
本专业以“面向一线、立足岗位、产学结合、注重素质、突出应用、强化实践、培养能力”为指导思想,面向中国特色社会主义建设,对接战略性主导产业和新兴产业中大数据或数据挖掘的工程重点领域的人才需求,具有良好的职业道德和职业精神,能从事计算机软硬件产品及大数据或数据挖掘的工程性开发与实现、在计算机与互联网企业中从事系统集成或售后服务、数据处理与分析、在政府部门或企事业单位从事信息系统的建设、管理、运行、维护的技术工作,具备德、智、体、美等方面全面发展的高素质技术应用性人才。
1.主要就业岗位
毕业生主要到IT公司或者工程施工单位等,从事数据处理、数据收集与分析、数据平台维护以及数据架构等岗位技能工作或工艺、技术和管理工作,如:
大数据文档编写、大数据采集清洗与转换;
大数据技术类岗位:
大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析。
2.其他就业岗位
其他相关岗位有大数据销售服务类岗位,如:
大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。
(二)培养规格
1.基本素质:
(1)思想政治素质
掌握马克思主义科学的世界观、人生观和价值观。
有坚定跟着共产党走中国特色社会主义道路的信心和决心,有热爱祖国、服务人民的理想信念。
具有社会责任感,能积极践行社会主义核心价值观,拥有能够支撑职业和人生发展的思想政治素质。
(2)职业素质
具有良好的职业态度和职业道德修养,具有正确的择业观和创业观。
坚持职业操守,爱岗敬业、吃苦耐劳、诚实守信、办事公道、服务群众、奉献社会;
具备从事职业活动所必需的基本能力和管理素质;
脚踏实地、严谨求实、勇于创新。
(3)人文素养与科学素质
具有融合传统文化精华、当代中西文化潮流的宽阔视野;
文理交融的科学思维能力和科学精神;
具有健康、高雅、勤勉的生活工作情趣;
具有适应社会核心价值体系的审美立场和方法能力;
奠定个性鲜明、善于合作的个人成长成才的素质基础。
(4)身心素质
具有一定的体育运动和生理卫生知识,养成良好的锻炼身体、讲究卫生的习惯,掌握一定的运动技能,达到国家规定的体育健康标准;
具有坚韧不拔的毅力、积极乐观的态度、良好的人际关系、健全的人格品质。
2.知识要求
(1)公共基础知识:
具有政治、职业道德、法律、公共关系及礼仪等方面的基础文化、人文知识;
体育锻炼方面的基本知识;
数学运算的基本知识;
实用外语的基本知识;
(2)职业基础知识:
掌握计算机方面的专业基础知识,能适应信息化建设。
(3)职业核心知识:
掌握掌握Linux平台下大数据平台搭建,数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能、掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能,能满足大数据岗位的基本素质。
3.能力要求
(1)职业基本能力
①具有较强的专业能力,能依据相关法律、法规和标准正确指导生产经营活动;
②能及时获取最新行业发展信息,具备终生学习的能力。
③具备获取知识的能力:
在教师指导下,具有较强的学习能力,并培养其自学能力和文献检索的能力;
基础教学达到高等职业学校基本水平;
计算机应用技能达到一级水平。
④具备应用知识的能力:
具有畜禽养殖技术应用的能力;
畜禽疫病防疫的能力;
通过各方面的培养,学生毕业时在理论知识方面达到高等职业学校水平,在技能方面达到中高级工水平。
⑤具备知识创新的能力:
在比较熟练处理现场所发生的技术问题和管理问题基础上,具有接受新知识、新技术、新技能的能力。
(2)职业核心能力
①掌握数据科学与大数据技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识;
②具有大数据营销的基本技能;
③掌握数据采集、清洗、存储、分析、挖掘和可视化的方法;
④掌握当Python语言;
⑤掌握Linux操作系统;
⑥掌握分布式数据库系统的存取,并熟悉SQL的计算与存储过程调优,并且具有严密的逻辑分析能力。
(3)职业发展能力
①具备能阅读专业英文资料能力;
②经过系统化的训练,具有参与实际软件开发项目的经历,具备作为大数据工程师从事工程实践所需的专业能力;
③具备整合不同数据源,不同结构类型数据的能力和探索数据背后价值的能力;
④具备大数据系统维护与管理方面的能力。
⑤熟悉Hadoop集群构建,能进行相应的部署及配置;
⑥熟悉主流应用服务器的架构体系以及各种中间件技术
(4)职业态度
①热爱本职工作,具有良好的职业道德;
②具有正确的就业观和一定的创业意识;
③具备勤于思考、善于动手、勇于创新的精神;
④具有生命第一、质量安全文明生产、环境保护的意识;
⑤具有团结协作、诚实守信、乐于奉献的精神;
⑥具有严谨求实的科学态度和客观公正的工作作风。
⑦具有吃苦耐劳、积极进取的精神;
⑧具备与人沟通、分析问题解决问题的基本能力;
⑨具有良好的法律意识以及依法办事的自觉性;
⑩具有健康的体魄和良好心理素质。
六、课程设置及要求
(一)公共基础课程
表6-1公共基础学习领域课程描述表
课程
公共基础学习领域
学期
第1-4学期
学时/学分
776/21.0
教学
目标
1.了解和掌握马克思主义中国化的进程和基本原理;
培养学生良好的思想道德修养和法律素质,使其树立正确的世界观、人生观和价值观;
提高学生人文素养,树立正确的审美观念。
2.掌握一定的数学技术和数学文化,培养数学应用能力;
熟练掌握计算机应用以及信息获取与处理的基本技能;
培养学生自主学习能力,使其适应信息化社会和未来职业发展的需要。
3.掌握一定的英语语言基础知识,培养学生的听、说、读、写、译等英语综合应用能力。
4.掌握基本的体育与健康知识和一定的体育运动技能,培养学生良好的运动兴趣和习惯,使学生增强体质、搞高体能。
5.培养学生职业生涯规划能力,使其树立正确的就业观,增强就业竞争能力。
6.培养学生口头和书面表达能力以及人际沟通、团队协作能力,使其具有较强的社会责任感和创新精神,养成健康的心理素质和良好的职业素养。
内容
1.思想道德修养与法律基础,毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想概论,当前国际国内形势和国家相关政策的宣传教育。
2.集合与函数、微分学、积分学、常微分方程、无穷级数与拉普斯变换、矩阵及其应用、计算机数学初步、数学实验和数学建模简介。
3.2500~3400个英语单诩以及常用词组;
基本的英语语法;
一般的日常交际活动英语;
一般题材的英文资料阅读、翻译;
模拟套写简短的英语应用文。
4.田径、篮球、排球、足球、羽毛球、网球、乒乓球等基本运输和要领及训练。
5.大学生心理与健康基本常识,大学生学习特点及常见心理问题分析,人际交往心理概述、原则、技巧与艺术。
6.计算机及网络基础知识,WindowsXP操作系统,Word、Excel和PowerPoint办公软件。
7.艺术鉴赏,音乐欣赏,公益劳动,社团活动。
8.职业发展规划与求职过程指导,职业适应与发展教育,创业教育。
(二)专业(技能)课程
1.主要专业基础能力课
(1)Java程序设计80学时
通过本课程的学习,使学生掌握面向对象编程的基本方法,能够根据现实生活实践编制出一些实用小程序。
(2)互联网+导论40学时
通过学习使学生掌握“互联网+”的内涵,了解产业融合发展意义以及所涉及的相关支撑技术。
对“互联网+”、物联网、云计算、移动互联网、大数据、人工智能、“互联网+”构建模式等内容有初步的了解。
(3)计算机网络80学时
通过学习是学生对计算机网络的基本概念、数据通信基本概念及网络技术有一个较全面、系统的认识,提高学生的网络基本知识和基本理论、网络应用和实际操作的基本能力,能够规划、设计和安装、调试网络。
(4)云计算基础80学时
课程紧紧围绕移动云计算虚拟化技术基本概念、体系结构、技术原理、业务模式等主要内容,让学生熟悉基本的虚拟化方法和产品,并能够将其应用到实际的云计算平台中去。
(5)数据库基础与应用80学时
通过本课程学习,使学生系统地掌握数据库系统的基本原理和基本技术。
要求在掌握数据库系统基本概念的基础上,能熟练使用SQL语言进行数据库操作;
握数据库设计方法和步骤,具有设计数据库模式以及开发数据库应用系统的基本能力。
(6)数据结构80学时
通过本课程教学,使学生了解计算机科学各领域的数据结构知识,及有关的应用软件所要用到的各种数据结构知识,理解常用的数据结构及内在的逻辑关系,掌握计算机软件设计中的算法知识,熟悉软件设计和编程技能,旨在培养初步对不同的存储结构和相应算法的对比,有一定的算法改进能力,并为学生日后从事软件开发和程序员奠定基础。
2.主要专业课
(1)Linux操作系统80学时
要求学生掌握开源操作系统Linux的基本操作,进行各种服务器端配置和维护。
(2)Python语言编程80学时
一套完整的数据处理、计算和制图软件系统,主要用于统计计算和统计制图,提供了大量的统计和制图工具。
(3)Hadoop生态系统120学时
是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
通过学习本课程使学生掌握Hadoop的核心HDFS和Mapreduce,Mapreduce编程框架,是一种计算模型,用以进行大数据量的计算,其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键—值对形式中间结果,Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约,以得到最终结果。
(4)数据可视化设计与开发80学时
数据可视化设计与开发是一门理论性和实践性都很强的课程,要求学生掌握Excel数据可视化、Excel数据可视化应用、大数据预测分析、支撑大数据的技术、数据引导可视化、Tableau可视化初步、Tableau地图与预测分析和Tableau分享与发布等内容。
本课程使用案例驱动模式教学,使用过程考核学生的基本能力。
(5)Spark大数据技术与应用80学时
通过教学使学生掌握Spark安装配置,了解其原理与架构,掌握Spark常用编程技术,实现基于SparkALS的推荐系统
3.专业限选课
(1)数据挖掘80学时
从大量的数据中发现有趣知识的过程,涉及统计学、机器学习、模式识别等多个交叉;
主要技术包括分类与预测、聚类、离群点检测、关联规则、序列分析和文本挖掘以及社交网络分析和情感分析等。
(2)大数据系统维护与管理80学时
着重介绍如何更好地维护大数据系统,重点突出大数据系统的运维特点及运维技能,在数据量爆炸式增长的同时,确保大数据系统的稳定可靠运行,更好地支撑大数据的商业应用。
(3)数据仓库Hive80学时
主要讲述Hive的原理与操作,包括数据的存储以及查询;
Hive包括一个高层语言的执行引擎,类似于SQL的执行;
Hive建立在Hadoop的其它组成部分之上,包括Hive依赖于HDFS;
进行数据保存,依赖于MapReduce完成查询操作。
(4)数据清洗80学时
讲授了怎样利用正确的工具和方法,让数据清洗工作事半功倍。
是数据挖掘与分析过程中一个非常重要的环节,由于其数据类型异常复杂,传统的清洗数据工作单调乏味且非常辛苦。
七、教学进程总体安排
(一)课程体系架构思路
通过对社会主流科技公司、政府部门对大数据需求等的调研,了解专业面向,分析职业岗位与工作过程;
了解工作任务,分析典型工作任务及工作能力,设计对应课程,将单元项目模块任务融入教学内容;
建立课程标准,开发项目课程与教学资源,构建基于工作过程的模块式项目课程体系。
(二)项目课程体系构成
表7.1大数据技术与应用模块式项目课程体系构成表
一级
模块
二级
项目课程
学时
行课学期
职业
基本
素质
模块
公共
素质
军事理论/安全教育
40
1
形势与政策
60
2-3
思想道德修养与法律基础
毛泽东思想和中国特色社会义理论体系概论
2
大学生心理健康
现代礼仪
高等数学
大学语文
大学英语
80
计算机基础
普通话
20
大学体育
120
1-3
职业生涯规划
3
就业/创业
4
专业
基本
JAVA程序设计
互联网+导论
计算机网络
云计算技术基础
数据库基础与应用
数据结构
技能
核心
Linux操作系统
Python程序设计
Hadoop平台部署与运维
大数据存储与分析
数据可视化设计与开发
分布式数据库
Spark大数据技术与应用
拓展
数据挖掘
大数据系统维护与管理
数据仓库Hive
数据清洗
职业
实训
计算机组装实训
Java综合设计实训
大数据挖掘综合实训
实践
顶岗实习(5、6学期)
1200
5-6
毕业设计(论文)
6
合计:
3480学时
(三)各模块课程设置学时比例
表7.2各模块课程设置学时比例表
一级模块
二级模块
学时数
学时比例%
职业基本素质模块
公共素质模块
700
20.1%
32.8%
专业基本素质模块
440
12.6%
专业技能模块
专业核心技能模块
600
17.2%
26.4%
专业拓展模块
320
9.2%
职业实训模块
专业实训模块
160
4.6%
40.8%
实践模块
1260
36.2%
(四)各模块理论与实践学时比例
表7.3各模块理论与实践学时比例表
理论
理论与实践之比
260
1.69:
140
300
0.47:
280
0.88:
1:
0:
合计
1020
2460
0.41:
(五)教学进程安排表
表7.4专业教学进程安排表
课
程
类
型
性
质
课程名称
行课
周学时分配
总
计
理
论
实
训
分学期
一
二
三
四
公
共
基
础
必
修
2-4
30
10
50
70
720
专
业
360
220
核
心
拓
展
选
习
计算机组装与维护实训
1420
3480
29
26
27
八、实施保障
(一)师资队伍
1.专业带头人
具有先进的高职教育理念、较强的教学设计能力、丰富的教学经验、较强的组织和管理能力;
能够掌握行业、企业最新技术动万言书,把握专业技术发展方向,在同行业有一定影响,有较强的生产、科研能力,且具有相应技能证书的高级技术人员;
具有主持教学、培训及实训基地项目建设能力,能够解决企业实际生产问题和对企业提供技术支持。
2.骨干教师队伍
具备本专业本科或研究生以上学历,扎实的理论基础和较强的发展潜力;
具有严谨的治学态度和良好的团队协作精神,具有一定的组织能力和领导能力;
具有创新性思维、教学思路、教学方法,能参与人才培养方案的制订或修改,担任专业的核心课程教学,主持或参与核心课程建设和特色教材的开发,参与对行业、企业的技术开发、技术服务、技术培训工作。
3.“双师”教师队伍
思想素质好、教学水平较高、实践性较强的中级职称或硕士学位的中青年教师,参加过国内外职业教育师资培训、参加企业顶岗锻炼、主持或参与专业精品课程建设和校本特色教材建设、参与课程改革或科技服务项目,并能参加或指导学生参加各级技能大赛、创新大赛等。
4.兼职教师队伍
在专业技术领域或职业岗位有5年以上的工作经历,热爱职业教育,了解目前专业技术发展趋势,具有较强的专业技术应用或很强的实践操作能力,能够
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