02 阿里云大学商务数据分析与应用专业专业建设方案.docx
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02阿里云大学商务数据分析与应用专业专业建设方案
阿里云大学
商务数据分析与应用专业建设方案
1基本信息1
1.1专业名称1
1.2专业代码1
1.3学制与学历1
1.4招生对象1
1.5培养年限1
2培养目标和规格1
2.1培养目标1
2.2人才规格2
2.3就业面向5
(一)就业面向5
(二)职业岗位群5
3课程体系构建6
3.1公共基础课6
3.2专业基础课6
3.2.1电子商务概论6
3.2.2网络营销6
3.2.3SEO/SEM实战详解6
3.2.4概率统计基础6
3.2.5计算机应用基础7
3.2.6数据库基础7
3.3专业核心课7
3.3.1网店运营实务7
3.3.2网页设计与制作7
3.3.3大数据导论8
3.3.4阿里云大数据基础8
3.3.5网络爬虫技术与应用9
3.3.6R语言入门9
3.3.7数据分析9
3.3.8数据可视化10
3.4项目实训课10
3.4.1天猫品牌推荐实训10
3.4.2电商评价数据采集及分析11
3.4.3农场物联网数据分析项目11
4教学进程计划12
4.1教学计划表12
4.2综合实践进程表12
5实践教学体系13
5.1公共实践环节13
5.2课程实践环节13
5.3专业实践环节13
6毕业条件13
6.1学分规定13
6.2证书规定13
1基本信息
1.1专业名称
商务数据分析与应用专业
1.2专业代码
630804
1.3学制与学历
教育类型:
高等职业教育
学历层次:
专科
1.4招生对象
高中毕业生
1.5培养年限
3年
2培养目标和规格
2.1培养目标
本专业培养熟悉数据分析的业务流程与数据运营特点,擅长商务数据分析、懂得将数据与业务更好结合、达到应用目的应用型人才。
掌握数据处理的一些基本理论和技术,熟练掌握数据采集、存储、处理与分析、传输和应用技术,同时能以所学的知识与技能分析和解决实际问题。
熟悉主流数据平台及工具,掌握电商数据平台的数据采集技巧,能够通过建立数据模型进行相关数据分析,营销决策,有一定的项目过程实践经验,从事数据采集与清洗、数据分析、网络营销、商务经营决策的技能型人才.
毕业生品格健全,具有科学的人文精神、创新创业精神和良好的职业道德精神。
2.2人才规格
(一)专业能力
1、知识要求
(1)掌握数据库系统的特点及功能,熟悉数据库表的设计和操作;
(2)掌握常见的网站开发语言以及网站技术
(3)掌握现代统计学基本理论和数据分析的基础工具,具备较强的计算机操作能力。
(4)掌握电子商务平台营销与推广、技术和方法。
(5)掌握数据可视化相关的技术方法,能运用相关工具在平台对数据呈现,展示和图标展现。
(6)熟悉商务数据分析处理相关技术、包括数据获取和预处理和分析、数据可视化等;
(7)熟悉电子商务平台数据采集、数据挖掘,数据分析,数据展示,并对相关采取店铺装修、推广优化等全流程操作和管理;
(8)熟悉主流的数据平台和其它电子商务平台;
(9)熟悉网络应用部署、网址建设及维护的相关技术;
(10)熟悉客户关系管理理论、掌握维护客户关系的技术和方法。
(11)掌握营销决策,风险分析等知识。
(12)熟悉电子商务网站分析与建设和SEO优化知识。
(13)掌握一定的数据导入,处理和分析方法。
2、能力要求
(14)具备互联网思维,具备电商创业和市场开拓思维。
(15)具有良好数据分析和统计能力,能对商务数据进行准确分析。
(16)掌握消费心理学理论,能根据客户需要,为客户提出合适的解决方案。
(17)掌握生产采购决策与运营优化理论,掌握企业管理基本原理,能正确处理企业在商品采购、供应商决策、生产质量控制,交货期管理等经营过程中的常见问题。
(18)能熟练地运用网络营销技巧实施企业市场营销组合策略。
(19)掌握商务数据分析项目的调研,方案设计,项目管理以及绩效评定方法。
(20)具有良好的人际沟通能力、团队合作精神和客户服务意识。
(21)具有一定的信息处理能力,能够收集并有效地分析和处理工作信息。
(22)具有较强的自我学习能力,能在工作中不断提高自身市场风险分析专业能力。
(23)具有一定的创新能力,能够运用新技术改进工作。
具有良好的身心素质。
(24)具有良好的创新创业精神,熟悉信息安全相关标准及法规。
(二)毕业生应获得以下三方面素质:
1.思想道德素质
坚持四项基本原则,坚持社会主义核心价值体系,热爱社会主义祖国,热爱中国共产党,努力学习马列主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”和“以人为本”的科学发展观重要思想理论;具有科学的世界观、人生观和价值观;具有良好的思想品德、社会公德、职业道德和敬业爱岗、艰苦奋斗、热爱劳动、团结协作的精神;能够团结互助、乐于奉献和遵纪守法。
2.文化素质
具有深厚的人文底蕴、强烈的时代精神、民族精神;具有健全的心智和现代化、国际化视野;具有创新意识、创新精神和创新能力;具有团队精神、合作意识、竞争意识和与人交往的能力;树立正确的审美观念,具有良好的文化素质和一定的艺术审美修养。
3.身心素质规格
掌握科学锻炼身体的方法,养成良好的体育锻炼和卫生习惯,达到国家规定的大学生健康测试标准;具有健康的体魄、良好的心理素质以及交流沟通能力和社会适应能力;树立正确的劳动观念,养成热爱劳动的习惯。
(三)毕业生达到如下要求
1.具有人文社会科学素养、社会责任感和工程职业道德;
2.具有从事大数据工作所需的相关数学、分析以及实践管理知识;
3.掌握工程基础知识和本专业的基本理论知识,具有系统的实践学习经历;了解本专业的前沿发展现状和趋势;
4.具备设计和实施实验的能力,并能够对实验结果进行分析;
5.掌握基本的创新方法,具有追求创新的态度和意识;具有综合运用理论和技术手段设计系统和过程的能力,设计过程中能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等制约因素;
6.掌握文献检索、资料查询及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;
7.了解与本专业相关的职业和行业的生产、设计、研究与开发、环境保护和可持续发展等方面的方针、政策和法津、法规,能正确认识对于客观世界和社会的影响;
8.具有一定的组织管理能力、表达能力和人际交往能力以及在团队中发挥作用的能力;
9.对终身学习有正确认识,具有不断学习和适应发展的能力;
10.具有国际视野和跨文化的交流、竞争与合作能力。
专业能力要素及与课程对应关系结构表
能力类别
专业能力名称
能力要素及要求
对应课程
基本能力
交流沟通能力
能够主动与他人进行沟通,掌握常用的沟通方法及技巧。
自学能力
理解并掌握常见的学习方法 ,能够自主学习。
专业能力
电子商务知识
电子商务概念和知识
电子商务概论
网络营销能力
了解互联网推广常见方法
SEO/SEM
市场营销
网店运营实务
数据库技能
数据库基础知识,数据库操作
数据库基础
网站开发能力
HTML,H5,javascript
计算机应用基础
网页设计与制作
数据分析基础知识
了解数据分析概论
大数据导论
概率统计基础
数据分析平台使用
使用数据分析平台进行数据导入与分析、展示
数据库基础
阿里云大数据基础
数据采集能力
网络爬虫技术
网络爬虫技术与应用
数据分析技能
Excel,数据分析平台软件,R,决策树等
R语言入门
数据分析
数据展现能力
Tableau和D3.js,大数据平台
数据可视化
阿里云大数据基础
数据分析项目知识
实践数据分析和展示项目
天猫品牌推荐
电商评价数据采集及分析
农场物联网数据分析
职业能力
团队协作
能够认识到团队协作的重要性,并积极的配合他人,与其他成员协调合作。
文档读写
能够通过阅读所提供的文档,理解并准确地应用相应的知识,能够独立的完成相应技术文档的编写。
项目管理
能够对新需求的加入、目标的修正、或者人员的变动等问题进行有效的管理控制,并发挥团队的工作积极性和创造力
创新能力
创新能力
能够对已有知识的获取、改组和运用;能够对新思想、新技术、新产品的研究与发明
2.3就业面向
(一)就业面向
本专业毕业生就业面向经济发达地区,特别是电子商务活动发达地区的从事电子商务、贸易等互联网产业、传统产业、企事业单位及政府机关。
(二)职业岗位群
序号
岗位类别
对应岗位
1
初始岗位
数据统计员
2
数据分析专员
数据采集专员
3
网络推广运营专员
数据展现专员
电商数据分析专员
4
网店运营管理
5
发展岗位
数据分析经理
6
数据展现工程师
7
数据运营经理
3课程体系构建
3.1公共基础课
各个学校根据本身情况进行安排;
3.2专业基础课
以下基础课为商务数据分析专业推荐包含的基础课程,其他扩展延伸类课程学校可以根据情况,围绕商务数据分析、挖掘等方面进行增加。
3.2.1电子商务概论
本课程主要讲授电子商务的基础知识,包括电子商务的基本概念、电子商务的分类、电子商务系统的结构、电子商务的交易过程和基本流转程序及EDI基础知识,最后选取六类行业中比较突出的电子商务案例,进行实际应用的说明。
3.2.2网络营销
全课程的结构有四部分组成。
第一章是网络营销的基础概念,主要讲述网络营销的产生、发展、概念及特点。
第二到第四章为网络营销的理论基础,深入浅出的讲述了网络客户购买行为和习惯、网络市场细分和网络营销策略。
第五章到第十二章,介绍了网络营销的重要工具,包括:
站点营销、搜索引擎、电子邮件、即时通信、网络游戏、虚拟社区、网络电话和网络商店。
第十三章就网络广告做了详细的介绍。
第十四章详细介绍了本书教学实训的配套网站。
3.2.3SEO/SEM实战详解
本课程通过实践的方式,将网站优化的全部过程,系统而全面地剖析在读者面前。
本课程每个实战技巧都是整体SEO工作的一部分,按照工作流程逐步介绍SEO/SEM技术,系统性和逻辑性强。
在具体项目上,本课程以SEO优化实际操作为基础,每个知识点用实例的方式进行讲解,可操作性及实用性强。
在特色内容上,本课程对未来SEO/SEM发展作了分析,便于学习者以后的提高。
3.2.4概率统计基础
在简要叙述了统计学的含义、数据的收集整理及数据特征的基础上,着重介绍了与统计方法原理密切相关的概率论基础知识、统计学重要概念及统计推断的基本思想和方法、实际中常用的基本统计方法以及Excel中的常用统计功能等,共11部分内容。
3.2.5计算机应用基础
本课程主要讲授计算机的基本知识,操作系统的使用、windows中文系统的使用、常用汉字系统及汉字输入方法、文字处理软件Word2000、电子表格Excel2000、网络基础知识及微机系统的应用技术与维护等。
组织学生参加全国的计算机等级考试。
考试合格可获得相应的等级证书。
3.2.6数据库基础
面向计算机相关专业的一门专业基础课,涉及数据库基础知识、数据库的安装和配置、数据库和表的操作、事务管理、锁管理、存储过程管理、视图管理、函数管理、应用程序开发等内容,通过本课程的学习,学生能够了解数据库的基础知识,掌握数据库的开发和管理技术,并初步具备应用程序开发能力
3.3专业核心课
3.3.1网店运营实务
本书系统阐述了网店运营的原理、方法、策略和技巧,按照项目驱动模式编写,共有九项典型的工作任务,具体包括:
网店前期筹划、店铺管理、网店美工设计、网店推广、网店客服管理、仓储与物流、网店数据分析、网店会员管理、网店运营策略。
本书强调项目的具体实施,各项任务均设计安排了案例引入、相关知识、项目实施和总结、课堂训练,部分章节还会制定具体岗位的说明书。
全书内容新颖,通俗生动,突出知识的系统性和实用性,强调实践能力的培养。
3.3.2网页设计与制作
本课程是初等教育计算机与信息技术专业的一门专业技能课程,培养学生网页设计与制作能力,适应初等教育对信息技术教师的人才基本要求,同时满足社会对计算机专业人才的需求,适合从事网站建设相关的岗位。
3.3.3大数据导论
课程名称
大数据导论
课程内容
本课程首先从宏观上讲述了大数据的特点,商业应用,发展和职业前景。
然后对主流的大数据技术和生态圈进行了介绍,了解其他和大数据技术之间关系,最后对不同类型的大数据的分析和处理系统,解决方案和行业案例进行剖析和讲解。
课程特色
学生完成课程后的总体目标是:
(1)清晰了解大数据的概念,了解行业发展和现状
(2)清晰了解主流的大数据技术体系和生态,理解主要模块的功能和作用
(3)理解大数据分析和处理系统架构和处理流程,了解主要的方法和原则
(4)了解大数据系统在行业中的应用,能够理解实际案例
3.3.4阿里云大数据基础
课程名称
阿里云大数据技术
课程内容
本课程全面的讲解阿里云大数据平台的产品,包括大数据计算服务MaxCompute,分析型数据库AnalyticDB,表格存储TableStore和大数据开发平台DataIDE,以及典型的大数据应用产品。
包括每个产品的使用场景,技术特点,以及实际操作实验。
并结合具体场景,阐述基于阿里云平台上的数据开发和实际数据分析项目的流程。
课程特色
本课程基于真实的阿里云大数据开发环境,配合丰富的实验能够让学生上手实验各类大数据产品的开发和操作,提供对实际工作环境的真实演练。
另一方面,根据大数据开发平台,掌握真实项目中的数据开发和运维工作的操作,提升对实际数据项目的认识,并结合真实案例,理解和掌握真实的数据开发工程中的流程。
3.3.5网络爬虫技术与应用
课程名称
网络爬虫
课程内容
课程包括网络爬虫基本理论知识的介绍,深入剖析网络爬虫进行数据采集的过程和策略,如何抓取不同类型的数据和文档内容,以及爬取过程中的优化。
通过一种常见工具完成对指定任务的爬取,并存储本地系统中。
课程特色
系统介绍了网络爬虫的处理过程、工具、方法。
并通过一个实例完成对指定任务的爬取工作。
3.3.6R语言入门
课程名称
R语言入门
课程内容
本门课程从下载安装R开始,讲解了如何通过R完成数据的导入导出,和常见的数据处理。
然后重点讲解了如何熟练运用R的函数和方法,完成常见的数据分析和可视化展示。
课程目的
通过本课程学习,能够掌握
1)R的安装和工作台使用
2)导入导出数据,并进行简单的数据处理
3)利用R中的函数和包进行简单的数据分析
4)利用R进行数据可视化展示
3.3.7数据分析
课程名称
数据分析
课程内容
通过课程的学习,理解数据收集的重要性,以及数据收集方法的局限,认清这些因素是如何影响分析推断的。
掌握分析推断的统计技术,熟练使用数据软件(Python)来分析数据,利用Excel制作分析图表,具备良好的数据呈现技能。
对数据分析报告的撰写有一定程度的掌握,便于在工作中实际操作。
通过本课程的学习,应认识数据分析在企业经营和价值增值中的地位和作用,掌握数据分析的基本理论与方法,熟练地进行基本的数据处理、分析、报告撰写等活动。
课程特色
数据分析是以业务数据及其他相关数据为依据,采用一系列专门的分析技术和方法,对企业等经济组织过去和现在有
关营销活动、投资活动、经营活动、社会活动的盈利能力、营运能力和增长能力状况等进行分析与评价,为企业的经
营管理者了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来、做出正确决策提供准确的信息或依据的应用学科。
3.3.8数据可视化
课程名称
数据可视化
课程内容
本课程从数据可视化的发展,理解数据和可视化的作用入手,介绍可视化的工具和设计的方法。
具体结合Tableau和D3.js的工具,让学生掌握可视化的组件,以及各种组合成为的可视化图表。
并结合不同类型的数据和场景,介绍各中设计方法和最佳实践,学生如何产生的合适的可视化内容。
最后结合案例,理解可视化在各个领域的实际应用。
课程特色
通过到数据可视化开源技术的导入,让学生深入学习数据可视化的概念和实操方法。
3.4项目实训课
3.4.1天猫品牌推荐实训
课程名称
天猫品牌推荐
课程内容
基于海量真实的天猫用户数据,通过阿里云MaxCompute和DataIDE平台,完成对用户进行品牌推荐的系统设计和工程项目。
整个项目由浅入深,引导学生通过随机推荐,热销推荐,以及机器学习建立模型等不同方式设计推荐系统。
并要求学生基于对数据的理解,完成从数据导入,数据处理,算法设计,到生成特征,进行模型训练和验证模型的全部过程。
基于阿里云大数据开发平台,完成一个完整的大数据项目的流程。
课程特色
本项目基于真实的用户数据,指导学生完成一个常见的商用推荐系统的设计和开发。
一方面能够让学生理解和体验真实的大数据项目中,必须首先要理解问题,理解数据,再对数据进行加工处理后,才能开展适合的分析,建模和开发的工作。
另一方面,基于阿里云大数据平台,学生能够完成完整的项目级的大数据分析和开发工作,实践和训练多种分析和开发的方法。
3.4.2电商评价数据采集及分析
项目名称
使用Nutch/WebController工具实现电商评价数据的爬取
项目介绍
使用通用爬虫框架和工具(Nutch/WebController),通过编程实现抓取互联网主要电商(可指定配置)的商品售卖的评价数据,并对这些数据进行整理、存储,用于后续的数据分析。
基于通用爬虫框架,让学员在实现过程中可以深刻掌握爬虫原理,并能融会贯通,可以通过同样的技术手段实现互联网数据的采集和加工。
项目特色
通过一个实例完整实现限定数据的爬取,并取于本地系统。
3.4.3农场物联网数据分析项目
项目名称
关于农场物联网大数据的实际应用项目
项目介绍
项目描述:
某蔬菜农场种植的蔬菜种类有500多种,不同的蔬菜种植的时间、生长周期、病虫种类、施肥用量周期、土壤成分等均不相同,3年以来农场盈利微薄,蔬菜销售市场一直供不应求,现农场可以提供所有的数据源,请帮助农场优化种植蔬菜的种类,提高利润。
农场建设了物联网数据采集系统,所有传感器采集的数据均存储在数据仓库中;同时农科院提供所有蔬菜科学种植的标准数据。
确定项目目的后,根据分析需要采集数据,明确数据种类和来源;导入数据,进行数据质量检查、数据清洗,数据比对、确保数据的质量;寻找数据特征和关联性,设计算法、建立多个模型进行训练,得出最佳结果;再通过倒推法进行分析检查数据结果的精确性;最后形成报表。
项目特色
通过此项目的实战,学生能整体了解大数据分析项目的流程和思路;能从项目立项分析、确定分析目标到项目分析设计。
从项目实战本身能从数据采集、数据导入、数据质量控制、数据关联分析、数据比对、算法设计、模型建立、数据报表等方面得到动手训练。
4教学进程计划
4.1教学计划表
4.2综合实践进程表
根据学校情况具体安排。
5实践教学体系
5.1公共实践环节
根据学校情况具体安排。
包括军事理论及训练、服务学习、社会实践。
(1)军事理论及训练,计2学分。
新生入学后集中2-3周进行。
(2)服务学习,服务学习模块包括劳动服务学习和社团志愿类服务学习(2学分)、专业服务学习(2学分)。
第一学期作为思想道德修养与法律基础实践教学环节,计1学分;第二学期作为毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论实践教学环节,计1学分;专业服务学习开设及要求具体见专业课程部分。
(3)社会实践活动,按照学校团委的整体部署,在社会实践结束后,写出调查报告,计1学分。
5.2课程实践环节
与课程教学同步安排,学分计入该课程总学分。
5.3专业实践环节
根据学校情况具体安排。
6毕业条件
6.1学分规定
根据学校情况具体安排。
6.2证书规定
可取得相应证书:
国家信息技术紧缺人才培养工程认证、数据分析员、数据分析师、阿里云大数据认证等,通过进一步深造还可获得大数据架构师证书和大数据架构师证书等。
本专业学生毕业时必须获取1个或1个以上的计算机、网络或软件相关职业资格证书,方可毕业。
学生须从以下列表中选取相应职业认证。
未在下表中列出的职业资格证书,需由学生提出申请,并经学院认定后方可有效。
表13-1可选择的职业认证
序号
职业资格证书名称
颁证单位
备注
1
ITAT证书
教育部信息中心
2
IC3证书
教育部信息中心
3
Java认证证书
SUN公司或IBM公司
4
计算机等级考试三级或以上
教育部
5
ACA证书
阿里云
6
ACP证书
阿里云
7
其他未说明的经学院认定的计算机相关专业认证证书
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