2021级大数据技术专业人才培养方案(高职).docx

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1、2021级大数据技术专业人才培养方案(高职)一、专业名称及代码大数据技术，510205二、所属专业群物联网应用技术专业群三、入学要求普通中学毕业、中等职业学校毕业或同等学力。四、基本修业年限三年五、职业面向本专业职业面向如表1所示。表1本专业职业面向本专业毕业生主要面向IT企业、机关和企事业单位所需要的数据采集与清洗、大数据 平台搭建与运维、数据可视化分析及大数据技术服务等岗位，经3-5年后，可晋升至大数据 集成与运维工程师、大数据应用开发工程师、大数据处理可视化工程师、大数据分析工程师 等岗位群。毕业生就业职业领域及主要工作岗位的初始岗位和开展岗位如表2所示。所属专业大类 (代码)所属专业类

2、 (代码)对应行业 (代码)主要职业类别 (代码)主要岗位群或 技术领域举例电子信息大类 (61)计算机类 (6102)软件和信息技术服 务业 (65)计算机软件工程技 术人员 (2-02-10-03)； 计算机程序设计员 (4-04-05-01) 人工智能工程技术 人员 (2-02-10-09) 大数据工程技术人 员 (2-02-10-11)大数据集成与运维； 大数据应用开发； 大数据处理可视化； 软件技术支持； 人工智能系统开发学习材料教材、实训指导书、教案、多媒体课件、技术手册、工程案例、在线实训平台等。学生需要的知识和技能学习本课程之前应当具有计算机应用基础与序设计基础等预备知识。教师

3、需要的知识和技能熟练掌握Java程序开发设计方法，能够独立设计工程并指导学生完成程序设计；熟悉大数据应用 开发工程工作方法、工作内容与工作流程；教学过程符合规范，能够采用适当的教学方法，激发 学生的学习兴趣，提高教学效果。表6Hadoop平台部署与运维课程教学要求学习领域课程Hadoop平台部署与运维安排第2学期，基准学时64学时，其中理论32学时，校内实训32学时。职业能力(1)理解Hadoop技术架构，独立规划及部署Hadoop集群的能力；(2)掌握Hadoop基本运维思路和方法，对Hadoop集群进行管理和优化的能力；(3)初步掌握综合使用:Hbase、Hive、Sqoop Zookee

4、per等Hadoop生态圈软件实现商业智能的 能力。学习目标(1)掌握Hadoop 2.x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN集群资源管理与任务监控；(2)理解pReduce编程模型和工作机制，能进行pReduce编程；(3)掌握HBase、Hive与Sqoop等Hadoop生态圈软件的基本使用方法。学习内容(1) Hadoop本地(单机)模式和伪分布式模式安装；(2) IIDFS的体系结构、Shell操作，YARN架构、集群管理、应用监控等；(3) pReduce入门、工作机制、深入学习;(4) Hadoop集群安装管理、NameNode平安模式；(5) Hive安装、配置元

5、数据、HiveQL语句学习和应用案例;(6) Zookeeper集群安装，IlBase入门、存储原理、Shell命令等。思政元素结合课程教学案例，培养学生追求真理的探索精神，建立对大数据科学的成就感与使命感。通过 实验内容与动手实践，培养学生严谨的科学作风与不怕困难、团结协作的精神。学习方法通过工程教学法，以生产过程为导向，米用理论与实践一体化方式进行教学，强化实践，巩固理 论。突出大数据平台管理与运维的工作能力。学习材料教材.、实训指导书、教案、多媒体课件、技术手册、工程案例、在线实训平台学生需要的知识和技能具备Linux和程序设计基础知识，逻辑思维活跃，具有一定的分析问题和解决问题的能力。

6、教师需要的知识和技能具有一定的Hadoop生态圈工程实践经验和较强的专业操作技能，熟悉Hadoop生态圈软件使用的 实际工程工作流程和规范。10表7数据可视化课程教学要求学习领域课程数据可视化安排第3学期，基准学时60学时，其中理论30学时，校内实训30学时。职业能力掌握基于Web页面的数据采集相关技术，完成指定数据的采集及处理能力；具备初步的数据清洗、 据存储、数据转化、数据分析及数据推送等大数据操作能力；具备运用程序开发语言结合数据 可视化蛆件，实现数据可视化呈现的能力。学习目标(1)掌握数据的采集及处理基础知识；(2)掌握使用Python中的numpy和pandas库完成数据科学计算、统

7、计分析、预处理以及数据聚 合与分组运算等大数据操作的方法；(3)掌握使用Python的方库tplotlib、Seaborn,对数据进行可视化呈现的方法，为后继 大数据技术与应用专业的工程实践奠定基础。学习内容(1)大数据理论、大数据分析概述、大数据可视化简介；(2) Numpy和Pandas数据计算预处理和分析；(3)数据可视化基本方法；(4)数据可视化实战案例。思政元素结合时事热点设计数据可视化案例，表达中国力量和中国元素，树立大数据支持决策的理念，增 强职业认同感与自豪感，激励学生立志学好本专业、为国家建设服务；培养严谨的科学作风与不 怕困难、团结协作的精神。学习方法通过工程教学法，以生产

8、过程为导向，采用理论与实践一体化方式进行教学，强化实践，巩固理 论。突出学生大数据可视化的工作能力。学习材料教材、实训指导书、教案、多媒体课件、技术手册、工程案例、在线实训平台学生需要的知识和技能具备Python程序设计基础知识。逻辑思维活跃，具有一定的分析问题和解决问题的能力。教师需要的知识和技能熟悉数据预处理操作，具备较强的运用可视化工具进彳亍大数据可视化呈现的技能；教学过程符合 规范，注重培养学生的创造力，采用案例教学；能够采用适当的教学方法，激发学生的学习兴趣， 高教学效果。表8数据采集技术课程教学要求学习领域课程数据采集技术安排第4学期，基准学时60学时，其中理论30学时，校内实训3

9、0学时。职业能力掌握爬虫程序设计理念，具备数据提取与存储思想，具备利用主流scrapy框架进行爬虫工程的设 计与开发的能力。学习目标(1)掌握ullib网页下载方法；(2)掌握正那么表达式选取数据的规那么；(3)掌握BeautifulSoup工具选择数据的方法；(4)掌握xpath、css选择数据的方法；(5)掌握scrapy网页爬取的工作流程；(6)掌握scrapy中Item、Pipeline数据的序列化输出方法；11(7)掌握scrapy中Spider的网页递归爬取技术； (8)掌握scrapy中中间件的使用方法。学习内容(1)使用ullib实现网页下载；(2)使用正那么表达式获取网页数据

10、；(3)使用BeautifulSoup工具选择数据；(4)使用xpath、css选择数据；(5)使用scrapy编写网页爬虫程序；(6)使用Item、Pipeline实现数据序列与存储；(7)使用scrapy实现网页递归爬取；(8)爬虫程序综合开发。思政元素培养学生的法治意识与社会责任，建立网络平安与数据平安意识，培养职业理想与使命感。注重 数据采集的客观性与全面性，培养学生严谨求实的科学作风与不怕困难、团结协作的精神。学习方法采用“任务驱动”的教学单元设计，新的技能知识蕴含于新的任务中，教师“边做边教”，学生 “在做中学”，采用理论与实践一体化方式进行教学，强化实践，巩固理论。突出大数据采集

11、的 工作能力。学习材料教材实训指导书、教案、多媒体课件、技术手册、工程案例、在线实训平台学生需要的知识和技能具备Python程序设计和数据库应用基础知识。逻辑思维活跃，具有一定的分析问题和解决问题的M 力。教师需要的知识和技能熟悉数据采集相关知识，具备较强的爬虫程序设计开发技能；教学过程符合规范，注重培养学生 的创造力，采用案例教学；能够采用适当的教学方法，激发学生的学习兴趣，提高教学效果。备注：所有“课程标准”也应作相应修改，增加“思想教育元素”内容。4、顶岗实习要求专业顶岗实习为本专业学生联结学校课堂学习与岗位就业创业的桥梁，是学生从学校到 社会实现人生转折的一个必经阶段。顶岗实习期间要加

12、强学生职业理想、职业道德、从业创 业知识指导教育，把按照学院制定的学生实习管理方法，做为本专业学生顶岗实习实施 管理的主要依据。(1)顶岗实习管理模式顶岗实习按照校企共同制定实习计划、管理规定、评价标准，共同指导学生实习、评价 学生成绩模式等开展实践教学，并由院领导、系部领导、指导教师和辅导员定期、分批、巡 回到各实习点探望学生，召开座谈会，了解学生实习状况，解决学生实际问题，确保实习工 作顺利进行；同时，在实习企业或实习城市，成立实习生临时党支部或团支部，充分发挥学 生党员、团员在实习过程中的模范带头作用，以实现在实习过程中学生的自我服务、自我管 理和自我约束。顶岗实习期间采用“工学云”管理

13、平台、“蘑菇丁” App等信息化手段进行12 实习巡查与管理。学生实习岗位原那么上应与专业相关。(2)顶岗实习时间顶岗实习时间安排在学期至学期完成，共24周。(3)顶岗实习地点顶岗实习组织形式以订单式、成建制式为主，以自主分散式为辅。以系统集成、软件开 发等企业为主。(4)顶岗实习要求职业态度要求：爱岗敬业，工作踏实，学习能力强，树立主人翁的思想。职业道德要求：节约、平安、文明生产。在实习过程中，要求学生始终坚持“平安第一” 的理念，严格遵守工厂的规章制度，服从实习老师的统一管理。实习岗位要求：顶岗实习的岗位应该是与本专业有关的工作岗位。考核材料要求：提交顶岗实习记录、顶岗实习报告、顶岗实习考

14、核表等相关材料，完成 指导教师和学生顶岗实习各个阶段任务，并做好顶岗实习过程材料整理归档工作。(5)顶岗实习成绩评定顶岗实习结束，由实习单位和学校老师共同评定顶岗实习成绩。根据学生实习期间组织 纪、工作态度、任务完成情况、实习报告质量、实习单位意见、实习指导教师意见等进行综 合考核，评定实习成绩。其中，工作态度占10%,任务完成情况占10%,团队精神占10%, 实习报告质量占20%,实习单位评价成绩占50%o顶岗实习成绩按、良好、中等、及格和不 及格五级记分制评定。有以下情况之一的，成绩按不及格处理：未到达实习大纲规定的基本要求，实习报告 马虎潦草，或内容有明显错误；未参加实习的时间超过全部实

15、习时间三分之一以上者； 实习中有违纪行为，教育不改或有严重违纪行为者。5、实务专题(毕业设计)要求实务专题制作是本专业实务性应用研究的一门重要开源式、必修课程，主要是通过专题 制作的过程培养学生掌握专业理论基础知识和基本技能，提升将知识与技能在实际工作中整 合应用的能力、学习能力、团队合作的工作态度精神、独立思考研究及创新的能力、解决问 题的逻辑思考能力、实际工程操作的能力、提升设计与研发的能力，提升文章撰写与口头报 告能力等关键能力，并由此提供学生一个提升自我能力及训练的机会。为切实履行实务专题 制作的教学理念、培养学生关键能力。根据我院实务专题制作课程实施指南和毕业设计(文章)文件汇编的要

16、求，以-13 提高学生专业能力和关键能力为目标，在至学期分阶段修读，共计8学分。学生可以依据职 业开展需要或个人兴趣选取一个专题进行实务专题制作或撰写研究文章，在专、兼教师指导 下，以专业技术的实际应用来开展实务专题制作，通过小组合作完成一个具有创新或改良的 工程专题作业或作品来实现。（1）实务专题课程内容及要求实务专题主要来源于本专业相关企业产品研发、生产技术改造和科研课题等其中一局部 （子工程）内容，也可来自专业课程教学中的某个模块，或学生与教师共同商定的其他领域 内容。实务专题是个人单独无法完成的、只有通过小组合作才能完成的实务专题制作、作品 或研究文章，其制作难度以小组通过努力就能完成

17、为度。实务专题课程包括文献收集、编写实务专题设计方案、实务专题制作与研究以及实务专 题辩论等阶段性内容。实务专题课程应综合考虑职业岗位专业知识技能和职业核心能力教育 教学需要，编制出具有可行性课程实施计划。（2）课程组织实施1）在专业建设指导委员会的指导下，专、兼教师组成实务专题课程工程小组提供实务 专题题目，学生应依据职业开展需要或个人兴趣选取一个专题进行制作或撰写研究文章，一 个专题学生数原那么上不多于6人。2）每位教师指导实务专题制作组数不多于5组。3）在实务专题实施前，应开设专题讲座，详细介绍各专题方向的开展现状，需要学习 的知识和技术。通过各专题讲座，让学生了解什么是关键能力，怎么样

18、培养提高关键能力， 使学生明确实务专题学习目标。4）选题流程。实务专题指导教师公示题目，学生自主选题并组队，经系批准后开展专题 制作，在实务专题运作过程中，假设更换题目或指导教师的可按学院规定的程序进行。5）在实务专题实施过程中，指导教师以观察者、顾问、支持者的身份开展教学，通过引 导、提醒、暗示、解答、鼓励、表扬等方法帮助学生开展专题制作，记录学生各个关键技能 的具体表现。6）实务专题辩论。辩论开始前，各组学生需将专题报告或作品（实物）等所有资料提交 给指导教师；指导教师应审查所提交的专题报告或作品（实物）内容是否符合专题制作报告 的要求，并在签署审核后向系提交参加辩论的学生名单；专题制作报

19、告或作品（实物）未能 提交者，不能申请参加辩论。（3）考核方法-141）实务专题考核有两局部组成，一是专业能力考核，可根据学生在专题预选、文献收集、-15专题方案设计、专题制作等过程中专业知识应用、技能操作、创新力等情况进行成绩评定； 二是关键能力考核，关键能力考核没有统一标准，应以个性关键能力为起点，一般四分为起 点分，通过各阶段实务专题实施后，指导教师观察学生关键能力升幅情况而评定学生成绩。2）文献收集阶段的考核。由小组成员相互自评和指导教师评鉴构成，其中组内成员之 间相互自评（平均值）和指导教师对组内每一成员之评鉴各占成绩的50%o3）编写实务专题设计方案的考核。组内成员之间相互自评的平

20、均值，占个人成绩的；指 导教师对组内每一成员的评鉴占个人成绩的30%；由系指派二位专业教师组成评分小组进行 评分，占个人成绩的50%。评分小组假设评为及格及以上，此实务专题设计方案提交系存查，作为 下阶段实务制作的依据；假设评为不及格，限期更改，一个月后再次组织评审，如果仍为不及 格，那么重修。4）实务专题制作和实务专题辩论阶段。组内成员之间相互自评的平均值，占个人成绩的 20%；指导教师对组内每一组员之评鉴，占个人成绩的30%；由系指派三位教师（含企业人 员）对专题成果进行辩论评分，占个人成绩的50%o辩论评分不及格者，限期更改。八、实施保障（一）师资队伍专业带头人：张晓敏，工程师。为满足教

21、学工作的需要，专业生师比不高于18： 1。本专业教师应具备本科以上学历，热爱教育事业，工作认真，作风严谨，持有国家或行 业的职业资格证书，或者具有企业工作经历，具备课程开发能力，能指导工程实训。专任教 师中“双师”素质教师不低于80%,专任教师职称结构合理。在工程工程实践类课程上，建议聘请IT行业企业技术人员作为外聘教师，企业外聘教师应 为行业内从业多年的资深专业技术人员，有较强的执教能力。专职教师和外聘教师采取“结对子” 形式方式共同完成专业课程的教学和实训指导，外聘教师主要负责讲授专业的新标准、新技术、 新工艺、新流程等，指导生产性实训和顶岗实习。（二）教学设施1、教室条件教室包括普通教室

22、和专业教室，均配备有黑（白）板、多媒体计算机、投影设备或触控 一体机、互联网接入或Wi-Fi环境，并实施网络平安防护措施；安装应急照明装置并保持良 好状态，符合紧急疏散要求，标志明显，保持逃生通道畅通无阻。2、校内实训条件16校内实训设备和实训场地应满足实践教学计划基本要求，支撑实践教学计划所的校内实 训基地基本要求包括大数据实训室、软件开发实训室与工程管理实训室等实训平台，能完才 培养方案中相应教学工程课程的训练及能力的培养表9大数据实训室基本配置和支撑实训工程一览表实训室名称大数据实训室基本面积要求200 m2支撑实训工程1 .大数据集成与运维2 .大数据应用开发3 .大数据处理与可视化4

23、 .大数据工程综合实战序号核心设备和工具基本数量要求备注1大数据实训管理设备（CPU In至强银牌4208,内 存 64GB,硬盘 2*2TB）1套2高性能大数据实训一体机CPU In至强银牌4208, 内存64GB,硬盘2*2TB）5套3数据采集与预处理实训系统1套4大数据离线分析实训系统1套5大数据实时分析实训系统1套6数据可视化实训系统1套7台式机（15 3. 0G）100台表10软件开发实训室基本配置和支撑实训工程一览表实训室名称软件开发实训室基本面积要求100 m2支撑实训工程1 .大数据应用开发2 .大数据可视化3 .开发序号核心设备和工具基本数量要求备注1多媒体计算机（13 2.

24、 4G）50台2投影仪1台表11工程管理实训室基本配置和支撑实训工程一览表实训室名称工程管理实训室基本面积要求100 m2支撑实训工程1.大数据可视化2.开发3.数据库管理序号核心设备和工具基本数量要求备注1多媒体计算机（13 2. 4G）50台2投影仪1台-173、校外实训基地表12校外实训基地一览表序号实训基地名称实训工程实训时间（含学期及时限）实训人数1福建中锐网络股份有限 公司大数据运维、大数据应用开发、 数据可视化4W （、六学期）252福建新公司大数据应用开发、数据可视化4W （、六学期）253网龙网络公司大数据运维4W （学期）504福州辉宏信息技术有限 公司校外实训基地数据可视

25、化、应用软件开发4W （学期）255传一卓跃科技集团开发与设计、应用软件开发4W （、六学期）25（三）教学资源（1）教材选择与建设教材建设：开发基于工作过程的新形态教材。专业建设团队根据专业建设指导委员会的 建议，针对大数据技术与应用专业各门课程教学内容的选取，组织专业教师到企业进行课程 调研，进一步开展和推动以工作过程为导向的教学和课程建设，并组织开发编写基于工作过 程的课程教学教材、新型活页式和工作手册式教材等，有多门专业基础课程、专业核心课程 教材均已正式出版，另外还和企业合作开发了多门专业课程的校本教材。教材选用：教材选用应结合区域和学校实际，切实服务人才培养。思想理论课教材使用 国

26、家统编的教材、主义理论研究和建设工程重点教材。专业核心课程和公共基础课程教材原 那么上从国家和教育行政部门发布的规划教材目录中选用。国家和规划目录中没有的教材，可 在职业院校教材信息库选用。教学资源共享与利用：选用国家资源共享课程教学资源。在课程教学资源的选择上，除了 课程教师自主开发专业课程教学资源外，依托职业教育大数据技术与应用专业教学资源库等 选用国家资源共享课程教学资源，拓展学生知识面，提高教学效果。（2）网络资源建设专业教学团队在课程教材建设的基础之上，积极进行网络资源建设与开发，现已有多门 专业基础课程（含专业群导论课程）、专业核心课程建立的课程教学，教学过程资料均 已上网。相应课

27、程可运用网络资源实施线上教学，学生可以通过网络访问浏览课程教学内容 和资源，实现课后自主学习，进一步提高教学效果。配合大数据技术与应用专业与教学资源 库的建设，构建体系完善、资源丰富、开源共享式的专业教学资源库。（四）教学方法总结推广现代学徒制试点经验，普及工程教学、案例教学、情境教学、模块化教学等教-18 学方式，广泛运用启发式、探究式、讨论式、参与式等教学方法，推广翻转课堂、线上线下 混合式教学、理实一体教学等新型教学模式，推动课堂教学。加强课堂教学管理，规范教学 秩序，打造课堂。采用工学结合的思想进行教学模式的，包括任务驱动、工程导向（）、作 品案例等模式，实施启发式、讲授法、谈话法、讨

28、论法、演示法、参观法、调查法、练习法、 实验法等教学方法，充分应用信息技术手段，实施线上线下混合试教学。（五）学习评价建立形式多样的课程考核，吸纳行业企业和社会参与学生的考核评价，突出职业能力考 核评价。通过多样化考核，对学生的专业能力及岗位技能进行综合评价，激发学生自主性学 习，鼓励学生的个性开展，培养创新意识和创造能力，培养学生的职业能力。评价采用笔试、实践技能考核、工程实施技能考核、岗位绩效考核、职业资格技能鉴定、 厂商认证、技能竞赛等多种考核方式，根据课程的不同，采用其中一种或多种考核相合的方 式进行评价。笔试：适用于理论性比拟强的课程，由专业教师组织考核。实践技能考核：适用于实践性比

29、拟强的课程。技能考核应根据岗位技能要求，确定其相 应的主要技能考核工程，由专外聘教师共同组织考核。工程实施技能考核：综合工程实训课程主要是通过工程开展教学，课程考核旨在学生的 知识掌握、知识应用、专业技能、工作态度及团队合作等方面进行综合评价，可采取工程 实施过程考核与实践技能考核相结合进行综合评价，由专外聘教师共同组织考核。岗位绩效考核：在企业中开设的课程与实践，由企业与学校进行共同考核，企业考核主 要以企业对学生的岗位工作执行情况进行绩效考核。职业资格技能鉴定、厂商认证：本专业还引入了职业资格鉴定和厂商认证来评价学生的 职业能力，学生参加职业资格认证考核，获得的认证作为学生评价依据。技能竞

30、赛：积极参加国家、省各有关部门及学院组织的各项专业技能竞赛，以竞赛所取 得的成绩作为学生评价依据。（六）质量管理1、教学档案管理加强教师教学文件的管理，包括系部及教学督导人员的质量监督与抽查以及每学期的教 学质量检查。教师教学规范的执行情况应是教师年度工作量考核的重要依据。人才培养方案（高 职）、课程标准、教师授课计划、教案、听课记录、教研活动记录、试卷、教学任务、实验指导 书、学生考勤表、试卷分析表、教学日志等各项文件应齐备。19表2职业领域及主要工作岗位（群）六、培养目标与培养规格-序号职业领域工作岗位职业岗位升 迁平均时间初始岗位开展岗位1互联网、IT企业数据采集与清洗大数据平台搭建与运

31、维人员数据可视化分析人员大数据技术岗位人员1 .大数据集成与运维工程师2 .大数据应用开发工程师3 .大数据处理可视化工程师4 .大数据分析工程师3年2软件研发公司程序员数据库开发与维护人员 数据分析挖掘人员1 .软件设计师2 .数据库系统工程师3 .大数据应用开发工程师3年3企事业单位的信息技 术部门、金融、制造 业、零售企业信息处理人员 数据分析人员1 .大数据分析工程师2 .大数据处理可视化工程师3年4软件相关产品销售与 技术服务企业大数据售前人员 大数据售后人员 大数据技术岗位人员大数据技术服务工程师2年（一）培养目标本专业培养德、智、体、美、劳全面开展，具有一定的科学文化水平，良好的

32、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开展的能力，熟悉计算 机软件系统基础知识，掌握数据采集、清洗与分析、大数据应用平台的搭建与运维、数据存 储、数据可视化、设计与开发等技能，在企事业单位T领域能从事大数据平台管理与运维、大 数据处理与应用、大数据挖掘与分析、软件研发和技术支持等方面工作的复合型技术技能人才。本专业的人才培养主要面向大数据集成与运维工程师、大数据应用开发工程师、大数据 处理可视化工程师、大数据分析工程师、数据库系统工程师和技术支持工程师岗位。（二）培养规格1、素质要求（1）思想素质坚定拥护中国领导和我国制度，在思想指引下，践行核心价值观，具有

33、深厚的爱国情感 和中华民族自豪感；崇尚宪法、遵法守纪、崇德向善、老实守信、尊重生命、热爱劳动，履 行道德准那么和行为规范，具有社会责任感和社会参与意识。（2）文化科技素质2、教学计划管理20每年应根据当年的企业反应信息、行业企业调查信息、，并召开毕业生座谈会，结合本行 业开展趋势和学院资源情况，制订年级实施性教学计划，经过系部审核、教务处批准后实施。 每学期末应对该专业各年级本学期教学实施效果进行检查和总结，必要时对学期的课程和教 学环节进行调整。每年对本届毕业班的整体教学进行检查和总结，为下一届的人才培养方案（高 职）、课程标准和考核评价等调整提供参考依据。3、教学过程管理应严格按照学院教学

34、管理规范开展课程教学，通过信息化教务管理手段，加强对教学过 程的检查与管理，从课程教学的前期教学对象分析、教材选择、授课计划的编写、备课、课 堂教学、一体化教学、实训、考核方式等进行分析总结。对各个教学环节进行认真组织、管 理和检查，严格执行学生教学信息反应制度、期初、期中、期末教学检查和学生评教制度、 督导听课制度，以保证学生满意和教学质量的稳定和提高。4、教学质量诊改结合学院建设的教学质量诊改平台，从学生入口、培养过程、出口三方面着手，开展多 方面度监测，对教师的教学质量进行多方面度评价，加强专业调研，更新人才培养方案（高 职），通过教学实施、过程监控、质量评价和持续改进，达才培养规格。九

35、、毕业条件（一）大学生体质健康测试合格由基础部体育教研室认定。（二）修学学分学生在毕业前至少应取得我学分方能毕业，其中：公共基础课程：40学分专业平台课程：70学分职业能力课程：20学分素质拓展课程：10学分（三）职业证书对接要求实施1+X证书制度，鼓励学生在获得学历证书的同时，积极取得多类职也如自 等级证书，可参照学分制及弹性学制实施方法（试行）进行学分置换。本专业学生在毕业前取得以下1至4中的1个证书：21表13大数据技术专业相关证书序号职业资格(证书)名称发证单位等级1群内相关的X证书X证书颁发单位X证书2信息处理技术员或全国软件水平考试其他证书人力资源和社会保障部、工业和信息产业部3国

36、家信息平安水平考试NISP证书中国信息平安测评中心4锐捷认证网络工程师(RCNA)证书锐捷大学十、继续专业学习深造本专业毕业生要树立终身学习的理念，这是可持续开展获取持久的动力和源泉。根据本 专业毕业生未来从事的职业岗位的特点，结合学生自身情况，可以选择继续学习的途径有自 学、求学两种。自学方式针对性强，能到达学以致用。求学方式可以有通过短期培训班(主要针对特定 岗位的职业需求而言)，以提升专业技能水平；或继续接受继续教育的模式，以提历层次。1.专业技能的继续学习的渠道随着大数据行业的开展，本专业毕业生走向工作岗位后，为了适应大数据新技术的应用, 以满足岗位的需求，不断地补充更新自己的专业知识

37、，拓宽知识视野，更新知识结构。潜心 钻研业务，勇于探索创新，不断提高专业素养和专业技能水平，适应经济社会开展的需要。 主要渠道有：(1)学校开展的大数据新技术培训；(2)行业、企业的大数据新技术培训；(3)互联网资源自主学习。2.提高层次教育的专业面向本专业毕业生为了提高个人学历层次，可在毕业后参加专升本、自学考试、网络远程教 育等相关途径，获得更高层次的教育机会，更高学历层次的专业面向主要有：计算机科学与 技术专业、软件工程专业、网络工程专业、计算机软件专业、信息工程专业等等。22卜一、附录（一）教学环节时间分配表学期理论教学和 课程实训专项实训（学科实训）综合实训（顶岗实习等）入学教育和

38、军政训练机动合计11721202181120316211941821215145120619120合计8352426120（二）理论与实践教学学时、学分分配表内容学分总学时理论学时实践学时占总学 时比例课程实训专项实训综合实训公共基础课程思政课程814412816005. 19%通识课程3267046494112024.15%专业平台课程专业群基础课程9156114-12（）()5. 62%专业能力课程6112682322165276845. 71%职业能力课程职业能力模块203768224252013. 55%素质拓展课程101608080005. 77%合计1402774110069021

39、6768100. 00%百分比39. 65%60. 35%-23（三）教学进程表-24性质序号课程名称课程代码课 程 类 型学 分总学 时学时分配学期基准学时课程 性质核 心 课 程理论 教学实训专项 实训综合 实训*A/B /c上下上下上下S/C （考 试课 /考 查 课）教学周数（扣除专项 综合实训及考试周）7 ：88 14 0公 共 基 础 课 程思政课程1思想道德修养与法律基础A2323232C2思政课实践教学C116164444C3和社会主义理论体系概论lUU3UUUUUt)UA4b4b43Z32C4形势与政策A132328888C小计814412816004444441200通识

40、课程5体育A411011020303030C6大学生心理健康教育A232321616C7信息技术基础B36018423426C8就业与创业指导B240202040C9创新创II7基础A2323232c10军事技能c21121121Kc11军事理论A2323232C12大学牛平安救育B1161616c13高等数学A360603030C14大学英语A8128128484832C15素质开展C116164444C16劳动教育B232161642044C小计3267046941120 0022211038)(专 业 平 台 课 程专业 群基 础课 程17专也群导论B236261036C18计算机网络基

41、础B3T F00481260c19程序设计基础B3t f6Q402Q60S小计9156114420096600000q业 能力 课程20大数据应用开发Java程序设计B580404080S21数据库应用拈术B3. f60362460S22Java Web程序设计B3. F60322860C23大数据集成与运维Linux应用基础B3. f60303060C24Hadoop平台部署与B464323264S。匚大数据处 理可视化思仁出IITLfI 匚1 nnonnnniz7nDQCO匚。COr乙0-4i6-111 iViLoVIJ岂vaScripl 褊程IUU乙UU乙UJ vD4dJ乙2-427数据可视化B360303060S28毕业设计C81441447272C29顶岗实习C2462462413(494C小计611268232216527686014(30(72202491职业30数据采集技术B3. f603030