大数据技术与应用专业人才培养方案.docx
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大数据技术与应用专业人才培养方案
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2017年大数据技术与及用人才培养方案
一、培养目标
本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的,德、智、体、美等方面全面发展的,具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识,以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标,系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术,旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业,具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。
二、学制及招生对象
(一)学制:
三年
(二)招生对象:
高中毕业生和中职毕业生
三、人才培养规格
(一)职业面向、预期工作岗位名称
1.主要岗位
本专业大数据基础类岗位:
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.相关岗位
大数据销售服务类岗位:
大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。
3.进阶岗位
大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位
(二)起薪标准
4500元/月
(三)人才质量标准
1.知识要求
毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识,掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能;具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力,具备良好的职业道德与素养。
1掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能;
2具备一定的英语知识,能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语,
包括技术性文档和资料;
3掌握计算机方面的专业基础知识,能适应信息化建设;
4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;
5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。
2.能力要求
通过三年的学习,学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。
1熟练操作办公自动化软件;
2具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。
3具备办公自动化设备维护的能力;具备数据库系统管理维护的能力;
4具备非结构化数据处理能力;
5具备数据仓库管理基本能力;
6具备OOP程序设计能力;
7具备Wet应用开发能力;
8具备LinuxServer、Hadoop项目管理维护的能力;
9具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。
3.素质要求
1政治思想素质:
热爱祖国,拥护党的基本路线。
遵纪守法,善于独立思考,勇于创新的精神。
具备良好
的职业道德与素养。
2文化素质:
具有一定的文化素质修养,诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯;具有自尊自
强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格;具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。
3业务素质:
掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识;掌握计算机组装与维护、办公自动化软件
操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维
护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。
(四)职业岗位资格证书
至少取得下列证书之一:
1计算机等级证书
2软考证书
(五)发展空间
1.学历提升
完成三年高职阶段的学习、实习和实训后并且成绩合格,可参加专升本考试
2.职业资格证提升
职业资格证书可由中级向高级层次提升。
3.其他
根据个人发展情况,可向高级管理人才和高级技术人才方向发展。
四、职业核心能力分析
表一:
大数据技术与应用专业职业核心能力分析表
序号
核心能力
能力要素
支撑课程(含实训课)
能力要求
1
基础能力
文子与语言表达冃匕力
大学语文
1口头语言表达能力
2一般计划、总结、技术文件的撰写能力
数学计算能力
高数、线性代数、概率论与数理统计
1矢量代数运算与应用的基本能力
2微积分和微分方程运算的基本能力
3概率论与数理统计的基本能力
4线性代数的运算基本能力
英语能力
大学英语专业英语
1普通英文资料阅读能力
2能借助词典翻译本专业资料的基本能力
身体素质与运动技能
体育
1力量、速度、耐力、灵敏性、柔韧性素质
2常见球类运动技能
3田径、体操、游泳的基本技能
2
专业核心能力
Linux系统应用能力
Linux操作系统
Linux操作系统
大数据挖掘技术能力
数据仓库技术与数据挖掘技术
数据仓库技术与数据挖掘技术
Hadoop运维系统开发能力
Hadoop平台部署与运维
Hadoop平台部署与运维相关知识
数据可视化设计与开发能力
数据可视化设计与开发
数据可视化设计与开发
3
素质拓展能力
创新力
科技创新驱动
科技创新相关要素知识
心理健康
心理健康教育
心理健康教育相关知识
管理能力
管理学
协调、组织、共事能力
就业、创业指导
大学生就业、创业指导
了解就业、创业相关知识
五、课程体系结构和专业核心课程
(一)课程体系结构
大数据技术与应用专业课程体系
•玄化基础课程
•专业电罩基百击傑程■专业谍程
•专业选修课
■公共选幅课
(二)专业核心课程简介(含课程主要内容、授课方式、考核方式等)
1.JAVA程序设计
Java语言是大数据专业的一门重要基础课程,是跨平台的程序设计语言,它是中间件厂商、系统集成商的首选语言。
是一门以Java语言及相关程序设计技术为主要教学内容的
专业必修课程,主要介绍Struts2、Spring、Hibernate以及它们相互整合的应用。
课程的
主要内容包括:
Struts2框架技术、Spring框架技术、Hibernate框架技术、SSH2整合技术以及项目开发,是后续课程Android开发、JavaWeb应用开发、面向服务的架构设计的基础课程。
通过本课程的学习,让学生完全有能力利用Java开发桌面级的应用及C/S模式的
应用。
本课程主要通过对Java技术的讲解,让学生了解和熟悉Java编程的知识和技能,在课程的学习过程中,强调学生计算机编程习惯的养成。
本课程使用案例驱动模式,使学生掌握面向对象的编程理论及应用能力,培养学生的实际开发能力。
2.Linux操作系统
本课程旨在培养学生安装、管理和搭建Linux服务器的能力。
学习完本课程,学生将能
担任起一个公司的Linux服务器管理员的职责,熟练掌握常用命令的使用、系统的配置与管理、vi编辑器的使用、SHELLW本编程和网络服务器的配置,为学生基于Linux操作系统的
后续专业课程的学习奠定基础。
本课程采用以项目为驱动任务为导向的项目化教学方式,旨在充分体现基于工作工程的教学理念,课程注重培养学生应用SHELLW本解决实际问题的能
力。
3.Hadoop平台部署与运维
Hadoop海量数据处理技术,是一个分布式系统基础架构,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
本课程将学习Hadoop两大核心模块MapReduce和HDFS的工作原理,让学生熟练完成Hadoop的
4/10
安装、配置和管理。
能够独立的编写MapReduce程序,并提交Hadoop处理,并可监控作业
运行情况和使用资源,最后能够熟练的对HDFS中的文件进行管理。
本课程主要采用课堂教
学,配合课后的课程设计,使学生能基本掌握Hadoop的相关原理、应用及操作。
4•数据仓库与数据挖掘技术
本课程以数据仓库与数据挖掘的基本概念和基本方法为主要内容,以方法的应用为主线,系统叙述数据仓库和数据挖掘的有关概念和基础知识,使学生尽快掌握建立数据仓库的原理和方法,从理论上掌握数据仓库、OLAP联机分析的基本概念、原理、主要算法及应用系统解决方案,对数据挖掘的关联规则,分类方法,聚类方法有深入的了解,并能够在软件开发过程中熟练掌握这些方法加以应用。
5.Python程序设计
Python是大数据技术与应用专业必修课,是一门程序设计课程,有一定的理论性和很强的应用性。
对于训练学生掌握程序设计技术,熟悉上机操作和程序调试技术都有重要作用。
本课程培养学生应用框图表达算法的能力及用Python基础知识编写简单程序的能力。
本课程使用案例驱动模式,使学生掌握面向对象的编程理论及应用能力,培养学生的实际开发能力。
6.数据可视化设计与开发
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。
六、课程设置及时间分配
1.大数据技术与应用专业教学环节总周数分配表
\内容
课内教
集中实
复习考试
军事训练
社会实践
顶岗实习
毕业教育
机动
合计
学期\
学周数
训周数
入学教育
-一-
15
1
2
1
1
20
-二二
17
1
1
1
20
三
17
1
1
1
20
四
17
1
1
1
20
五
18
2
20
六
18
1
1
20
合计
65
4
2
4
36
1
7
120
2.教学计划进程表
课程性质
序
号
课程名称
课程
编码
学
分
教学学时
按学期周学课时分配
考核方式
课程
学时
实训学时
-一-
-二二
二
四
五、
六
所在学期
15周
17周
17周
17周
36周
试
考
查
文化基础课程
1
形势与政策
061001
1
16
1
1
1
1
顶岗实习
1-4
2
贵州省情
061002
1
18
1
2
3
思想道德修养与法律基础
061003
3
60
4
1
4
毛泽东思想和中国特色社会义理论体系概论
061005
4
64
4
2
5
大学体育
061013
7
112
2
2
2
2
1-4
6
职业生涯规划
7
创新创业基础及就业指导
2
32
2
4
8
大学生心理健康教育
2
32
2
3
9
军事理论教育
2
36
2
1
10
大学英语
061008
4
4
2
11
高等数学
061004
4
4
1
12
大学语文
061007
2
4
1
13
计算机基础
4
4
1
小计
38
专业群基础课程
1
C语言程序设计
4
60
4
1
2
互联网+导论
2
30
2
1
3
计算机网络
6
102
6
- 配套讲稿:
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