大数据技术专业人才培养方案.docx

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1、大数据技术专业人才培养方案一、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、入学要求普通高级中学毕业、中等职业学校毕业或同等学力。四、基本修业年限3年五、职业面向本专业职业面向如表1所示。表1本专业职业面向所属专业大类 (代码)所属专业类 (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 (51)计算机类 (5102)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-

2、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； 人工智能系统开发表2职业领域及主要工作岗位(群)本专业毕业生主要面向IT企业、政府机关和企事业单位等专业岗位，包括数据采集与清 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发展岗位如表2所ZjS o序职业领域工作岗位职业岗位升交流、沟通能力；培养团队协作意识8大学 生安 全教 育1 .知识目标：帮助大学生了解安全的基本知 识，

3、掌握与安全问题相关的法律法规和校纪校 规，了解安全问题分类知识以及安全保障的基 本知识。2 .能力目标：指导大学生掌握安全防范技能、 安全信息搜索与安全管理技能，掌握自我保护 技能、沟通技能、问题解决技能等。3 .素质目标：培养大学生树立起安全第一的意 识，树立积极正确的安全观，把安全问题与个 人发展和国家需要、社会发展相结合，为构筑 平安人生积极努力。主要包含新冠肺炎 防控、国家安全、 消防安全、网络安 全、远离毒品、赌 博与邪教、实验室 安全、公共安全与 防灾减灾、人身安 全、财产安全、心 理健康教育、交通 安全、运动安全、 实习实践与求职就 业、留学安全以及 女生自我防护安全 等内容。采

4、取课堂 教学、实 践教学和 网络教学 相结合的 形式授 课。169劳动 教育L知识目标：帮助学生对劳动创造价值、劳动 对于生存与发展的意义等有科学的认识，树立 正确的劳动观；2 .能力目标：学生通过各种劳动体验，提升劳 动能力，形成良好的技术素养，使学生学会安 全劳动，保证劳动质量；3 .素质目标：提高学生职业素质，形成时代发 展所需要的技术素养、初步的技术创新意识和 技术实践能力。锤炼艰苦奋斗、顽强拼搏和艰 苦创业的意志。1 .劳动理论课，包 括观念教育，劳动 法律法规教育等2 .劳动实践课，包 括劳动技能教育， 劳动习惯教育等分为理论 课程和实 践课程。(1)理论 课程，16 学时。采 用

5、课堂教 学网络教 学相结合 的形式授 课。(2)实践 课程，16 学时。采 用实践教 学的形 式。3210体育1 身心健康目标：增强学生体质，促进学生的 身心健康和谐发展，养成积极乐观的生活态 度，形成健康的生活方式，具有健康的体魄；2 .运动技能目标：熟练掌握健身运动的基本技 能、基本理论知识及组织比赛、裁判方法；能 有序的、科学的进行体育锻炼，并掌握处理运 动损伤的方法；3终身体育目标：积极参与各种体育活动，基 本养成自觉锻炼身体的习惯，形成终身体育的 意识，能够具有一定的体育文化欣赏能力。1、高等学校体育、 体育卫生与保健、 身体素质练习与考 核；2、体育保健课程、 运动处方、康复保 健

6、与适应性练习 等；3、学生体质健康 标准测评。讲授； 项目教 学； 分层教 学。11011大学 英语1 .夯实英语基础，提高语言技能，特别是听说 能力，能用英语进行日常交流和职场交际；2 .了解中西文化差异，培养国际化视野和创新 精神，提高综合文化素养和跨文化交际意识。3 .培养自主学习能力和团队协作能力，增强扩 展职业能力。1听力；2. 口语在线教学 平台；小 程序；视 频、音频 教学；小组讨 论。12812高等数学1 .掌握数学的思想，理论联系实际，建立和数 学模型，解决一些实际问题；2 .掌握所学的定义、公式，学会思考解决问题 的法；3 .掌握数学的思想，理论联系实际，建立数学 模型，借

7、助于现代先进的软件计算，解决实际 问题；4 .能够根据数学的思想理念，运用所学的定义 和知识，思考解决问题的演绎法；5 .在学习数学的过程中，加大理论联系实际的 力度，提高学生综合分析问题和解决问题的能 力。1、函数的性质，建 立函数关系；2、函数连续的定 义及性质，间断点 的分类；3、导数的概念，导 数的运算法则； 4、微分的概念，微 分的运算法则；5、原函数、不定积 分的概念，求不定 积分的方法； 6、定积分的概念， 定积分的计算公 式；微分方程的概 念及运算。7、导数与积分的 应用C多媒体； 案例分 析。603、专业核心课程教学要求专业核心课程教学要求如下：表5程序设计基础课程教学要求学

8、习领域课程程序设计基础安排第1学期，基准学时60学时，其中理论40学时，校内实训20学时。职业能力（1）掌握Python语言程序设计基础技能；（2）能够用Python解决一些简单的实际问题。学习目标（1）掌握Python语言的基本语法和用法；（2）能够用Python语言编写简单的程序处理实际问题，为后续的数据获取和分析奠定基础。学习内容（1） 了解Python语言的发展和基本语法；（2）掌握数据类型、运算符与表达式、变量赋值与简单I/O操作；（3）基本顺序、分支和循环控制结构；（4）掌握函数定义与调用、参数传递和变量作用域；（5）掌握字符串表示和处理；（6） 了解正则表达式的应用；（7）掌握列

9、表、元组和简单算法；（8） 了解字典与集合的概念和应用。思政元素依托于Python语言在不同领域的成功应用案例，让学生从案例中学习，培养职业理想与使命感。结合课程内容，通过调试程序、纠错和改错培养学生养成严谨的科学作风与不怕困难的精神。学习方法通过项目教学法，以生产过程为导向，采用理论与实践一体化方式进行教学，强化实践，巩固理 论。突出学生的程序设计能力。学习材料教材、实训指导书、教案、多媒体课件、代码规范、项目案例、程序编译平台学生需要的知识和技能具有信息技术基础知识，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练掌握Python程序设计方法，能够独立设计项目并指

10、导学生完成程序设计；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。表6 Oava程序设计课程教学要求学习领域课程Java程序设计安排第2学期，基准学时80学时，其中理论40学时，校内实训40学时。职业能力（1）熟练掌握Java开发工具，掌握面向对象程序的基本结构，能够完成基本类的设计和应用；（2）具备一定的程序逻辑能力，程序模仿能力，程序设计的思维方法和能力；（3）能够对于给定问题进行基本的分析，建立简单的数据模型和程序结构，并通过程序代码予以 实现；（4）能够个人或以团队方式开发简单的Java应用程序。学习目标（1）掌握J

11、ava语言的语法、程序基本结构；（2）掌握面向对象程序设计基本概念、理解和掌握类及对象的基本构成和实现方法；（3）掌握继承、接口、抽象、多态和异常处理的方法；（4）掌握字符串的相关类的应用；技能（5）熟悉常用类的用法。（6） 了解输入输出流的相关概念，以及常用的编程方法，掌握File类的相关使用，并能实现基本 的文件读写过程和程序实现；（7）掌握多线程的相关概念，以及多线程创建的方法，以及使用线程完成实际问题的解决方法。学习内容（1）掌握Java开发环境的使用；（2）掌握Java语言的基本语法，掌握选择结构、循环结构程序设计；（3）掌握数组的定义和使用；（4）掌握类的基本定义，掌握对象的创建和

12、使用；（5）掌握类的继承和多态应用，熟悉抽象类和接口的使用；（6）掌握包的应用和权限设置；（7）掌握字符串的处理；（8）掌握异常处理结构；（9）掌握常用类库的使用；（10）正确理解多线程的概念、生命周期等，掌握线程创建的方法，以及使用；（11）掌握输入输出流以及文件的相关技术；（12）掌握集合的使用。思政元素依托Java语言大数据应用开发的案例，让学生从案例中学习，培养职业理想与使命感；结合课程 内容，通过调试程序、纠错和改错培养学生认真负责的工作态度、一丝不苟的工匠精神和求真务 实的科学精神；树立正确的职业道德和职业操守。学习方法通过项目教学法，以生产过程为导向，米用理论与实践一体化方式进行

13、教学，强化实践，巩固理 论。突出数据库设计与维护管理的工作能力。学习材料教材、实训指导书、教案、多媒体课件、技术手册、项目案例、在线实训平台等。学生需要的知识和学习本课程之前应当具有计算机应用基础与程序设计基础等预备知识。教师需要的知识和熟练掌握Java程序开发设计方法，能够独立设计项目并指导学生完成程序设计；熟悉大数据应用技能开发项目工作方法、工作内容与工作流程；教学过程符合规范，能够米用适当的教学方法，激发 学生的学习兴趣，提高教学效果。表7数据库应用技术课程教学要求学习领域课程数据库应用技术安排第2学期，基准学时60学时，其中理论36学时，校内实训24学时。职业能力（1）能正确使用SQL

14、语言中的常用命令；（2）数据库管理系统维护任务、熟练使用管理工具；（3）能按用户需求规划、设计数据库；（4）具备管理和维护数据库的能力。学习目标（1）掌握数据库管理平台的使用；掌握安全性的概念及相关设置；（2）掌握SQL语言的用途及其使用方法，包括掌握SQL语言中的基本数据定义、数据操作语句； 掌握实现数据完整性的方法；（3）掌握索引、视图、用户自定义函数、存储过程和触发器的创建和使用；（4）掌握事务的概念，了解锁的含义；（5）掌握数据库系统的配置和管理。学习内容（1）数据库基础概念、数据库系统原理；（2）数据库设计的步骤；数据库设计的理论规范；（3）常用数据库管理系统的安装、配置；（4）数据

15、库对象的建立和维护；（5）数据库的安全与保护；（6）数据库的管理维护。思政元素培养学生以人为本的设计理念、团结协作的相处方式和爱国敬业的理想情怀；养成认真负责的工 作态度、一丝不苟的工匠精神和求真务实的科学精神；树立正确的职业道德和职业操守。在大数 据环境下，增强学生的责任担当，加强大学生的大局意识和核心意识。学习方法通过项目教学法，以生产过程为导向，采用理论与实践一体化方式进行教学，强化实践，巩固理 论。突出数据库设计与维护管理的工作能力。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、软件等。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、程序设计基础和计算机操作

16、系统的预备知识。教师需要的知识和技能具有很强的专业理论基础，具有一定的数据库系统开发实践经验和较强的专业设计技能，熟悉企 业数据库系统实际项目的设计开发流程和数据库系统的规范性能要求，具有较强的数据库系统管 理能力。表8Hadoop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（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 Zookeeper

17、等Hadoop生态圈软件实现商业智能的 能力。学习目标（1）掌握Hadoop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MapReduce编程模型和工作机制，能进行MapReduce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） HDFS的体系结构、Shell操作，YARN架构、集群管理、应用监控等；（3） MapReduce入门、工作机制、深入学习；（4） Hadoop集群安装管理、NameNode安全模式；（5） Hive安装、配置元数据、

18、HiveQL语句学习和应用案例；（6） Zookeeper集群安装，HBase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。学习方法通过项目教学法，以生产过程为导向，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、项目案例、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。教师需要的

19、知识和技能具有一定的Hadoop生态圈项目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 实际项目工作流程和规范。表9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64学时，其中理论32学时，校内实训32学时。职业能力（1）掌握基于Web页面的数据米集相关技术，完成指定数据的聚集及处理能力；（2）具备初步的数据清洗、数据存储、数据转化、数据分析及数据推送等大数据操作能力；（3）具备运用程序开发语言结合数据可视化组件，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、

20、统计分析、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的第二方库Matplotlib、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项目实践奠定基础。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。思政儿小结合时事热点设计数据可视化案例，体现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。学习方法通过项目教学

21、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、项目案例、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行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， 提高教学效果。表10数据分析工具应用课程教学要求学习领域课程数据分析工具应用安排第4学期，基准学时54学时，其中理论

22、28学时，校内实训26学时。职业能力（1）具有编辑数据、探索数据、处理数据的能力；（2）具有运行Excel、PowerBI、Tableau等工具进行数据分析并进行可视化展示的能力；（3）能够独立进行基础数据分析。学习目标（1）熟悉Excel的排序、筛选、分类汇总、透视表等使用方法，掌握使用函数进行处理数据的知 识；（2）掌握使用Excel对案例进行数据分析和可视化、报表展示的方法；（3）掌握使用Power BI等常用数据分析工具的基础知识。学习内容（1） Excel数据处理、数据分析及可视化；（2） Excel数据分析的案例；（3） Power BI Tableau等数据分析及可视化工具应用。

23、思政元素在数据分析工具应用案例中融入时事热点，体现科技助力行业应用，增强学生职业认同感与自豪 感；激励学生立志学好本专业，培养科技报国的使命感；培养精益求精的工匠精神，具备严谨细 致、不怕困难、团结协作的精神。学习方法通过项目与案例教学法，以生产过程为导向，采用理论与实践一体化方式进行教学，强化实践， 巩固理论。突出学生常见数据分析工具的应用能力。学习材料教材、实训指导书、教案、多媒体课件、技术手册、项目案例、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行大

24、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， 提高教学效果。4、岗位实习要求专业岗位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。岗位实习期间要加强学生职业理想、职业道德、从业创 业知识指导教育，把按照做教育部等八部门职业学校学生实习管理规定（教职成（2021）4号）文件精神和福建信息职业技术学院学生实习管理办法（2022年修订）具体要求，作 为本专业学生岗位实习实施管理的主要依据。（1）岗位实习管理模式岗位实习按照校企共同制定实习计划、管理规定、评价标准，共同

25、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、二级教学单位领导、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。（2）岗位实习时间岗位实习时间安排在第五学期至第六学期完成，共24周。（3）岗位实习地点岗位实习组织形式以订单式、成建制式为主，以自主分散式为辅。以大数据、系统集成、 软件开发等企业为主。（4）岗位实习要求职业态度要求：爱岗敬业，

26、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、安全、文明生产。在实习过程中，要求学生始终坚持“安全第一” 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：岗位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：提交岗位实习记录、岗位实习报告、岗位实习考核表等相关材料，完成 指导教师和学生岗位实习各个阶段任务，并做好岗位实习过程材料整理归档工作。（5）岗位实习成绩评定岗位实习结束，由实习单位和学校老师共同评定岗位实习成绩。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

27、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%。岗位实习成绩按优秀、良好、中等、及格 和不及格五级记分制评定。有下列情况之一的，成绩按不及格处理：未达到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放式、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、

28、独立思考研究及创新的能力、解决问 题的逻辑思考能力、实际项目操作的能力、提升设计与研发的能力，提升论文撰写与口头报 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（论文）文件汇编的要求，以 提高学生专业能力和关键能力为目标，在第四至第五学期分阶段修读，共计8学分。学生可 以依据职业发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论文，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 或改良的项目专题作业或作品来实现。（1）实务专题课程

29、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部分 （子项目）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。实务专题必须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、 作品或研究论文，其制作难度以小组通过努力就能完成为度。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 题答辩等阶段性内容。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项目小组提供实务

30、专 题题目，学生应依据职业发展需要或个人兴趣选取一个专题进行制作或撰写研究论文，一个 专题学生数原则上不超过6人。2）每位教师指导实务专题制作组数不超过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发展现状，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，若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、

31、鼓励、表扬等办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）实务专题答辩。答辩开始前，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答辩的学生名单；专题制作报告或作品（实物）未能 提交者，不能申请参加答辩。（3）考核办法1）实务专题考核有两部分组成，一是专业能力考核，可根据学生在专题预选、文献收集、 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，一般以70分

32、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%。3）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均值，占个人成绩的20%； 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%。评分小组若评为及格及以上，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；若评为不及格，限期更改，一个月后再次组织评审，如果仍为 不及格，则重修。4）实务专题制作

33、和实务专题答辩阶段。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）对专题成果进行答辩评分，占个人成绩的50%。答辩评分不及格者，限期更改。八、实施保障（一）师资队伍专业带头人：张晓敏，高级工程师。为满足教学工作的需要，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，能指导项目实训。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。在工程项目实践类课程上，建议聘请行业企业技术人员作

34、为兼职教师，企业兼职教师应号初始岗位发展岗位迁平均时间1互联网、IT企业数据采集与清洗大数据平台搭建与运维人员数据可视化分析人员大数据技术服务人员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L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 大数据技术服务人员大数据

35、技术服务工程师2年六、培养目标与培养规格(一)培养目标本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、 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发展的能力，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、网站设计与开发等技能，在企事业单位IT领域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等工作的复合型技 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

36、工程师和技术支持工程师岗位。(二)培养规格1、素质要求(1)思想政治素质坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想 指引下，践行社会主义核心价值观，具有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、诚实守信、尊重生命、热爱劳动，履行道德准则和行为规范，具有社会 责任感和社会参与意识。(2)文化科技素质具有合理的知识结构和一定的知识储备；具有不断更新知识和自我完善的能力；具有持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。专职教师和兼职教师采取“结对 子”形式方式共同完成专业课程的教学和实训指导，兼职教师主要负责讲授专业的新标准、新 技

37、术、新工艺、新流程等，指导生产性实训和岗位实习。（二）教学设施1、教室条件教室包扩普通教室和专业教室，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，并实施网络安全防护措施；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必需的校 内实训基地基本要求包括大数据技术与应用实训室、数据分析实训室、大数据应用开发实训 室与项目管理实训室等。表11大数据技术与应用实训室基本配置和支撑实训项目一览表实训室名称大数据技术与应用实训室基本面积要求200

38、 m2支撑实训项目1 .大数据集成与运维2 .数据采集与预处理3 .大数据分析与可视化4 .大数据项目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 Intel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 Intel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)50台表12数据分析实训室基本配置和支撑实训项目一览表实训室名称数据分析实训室基本面积要求100 m2支撑实训项目1

39、.数据采集与预处理2 .数据分析工具应用3 .数据分析与可视化序号核心设备和工具基本数量要求备注1数据采集与预处理实训系统1套2数据可视化实训系统1套3行业应用数据监控分析实训系统1套4台式机（I5 3.0G）50台5投影仪1台表13大数据应用开发实训室基本配置和支撑实训项目一览表实训室名称软件开发实训室基本面积要求100 m2支撑实训项目1 .大数据应用开发2 .大数据可视化3 .网站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（I3 2.4G）50台2投影仪1台表14项目管理实训室基本配置和支撑实训项目一览表实训室名称项目管理实训室基本面积要求100 m2支撑实训项目1.大数据可视

40、化2 .网站开发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（I3 2.4G）50台2投影仪1台（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, 进一步开展与推动以工作过程为导向的教学改革和课程建设，并组织开发编写基于工作过程 的课程教学改革教材、新型活页式与工作手册式教材等，有多门专业基础课程、专业核心课 程教材均已正式出版，另外还与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：根据福建信息职业技术学院教材管理办法（20

41、21年9月修订） 文件要求，选用优秀的国家规划教材、高职高专规划教材。思想政治理论课教材必须使用国 家统编的教材、马克思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 材原则上从国家和省级教育行政部门发布的规划教材目录中选用。国家和省级规划目录中没 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：选用国家资源共享优质课程教学资源。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，依托国家职业教育大数据技术专业教学资源库 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

42、与开发，现已有多门 专业基础课程、专业核心课程建立的课程教学网站，教学过程资料均已上网。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。（四）教学方法总结推广现代学徒制试点经验，普及项目教学、案例教学、情境教学、模块化教学等教 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，推动课堂教学革命。加强课堂教学管理，规范 教学秩序，打造优质课堂。采用工学结合的思想进行教学模式的改革，包括任务驱动、项目 导向（引领）、作品案例等模式，实施启发式、讲授法、谈话法、讨论法、演示法、参观法、 调查法

43、、练习法、实验法等教学方法，充分应用信息技术手段，实施线上线下混合式教学。（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，鼓励学生的个性发展，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、项目实施技能考核、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：适用于理论性比较强的课程，由专业教师组织考核。实践技能考核：适用于实践性比较强的课程。技能考核应根据岗位

44、技能要求，确定其相 应的主要技能考核项目，由专兼职教师共同组织考核。项目实施技能考核：综合项目实训课程主要是通过项目开展教学，课程考核旨在学生的 知识掌握、知识应用、专业技能、创新能力、工作态度及团队合作等方面进行综合评价，可 采取项目实施过程考核与实践技能考核相结合进行综合评价，由专兼职教师共同组织考核。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。技能竞赛：积极参加国家、省

45、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、 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。2、教学计划管理每年应根据当年的企业反馈信息、行业企业调查信息，并召开毕业生座谈会，结合本行 业发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

46、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、 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馈制度、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 维度监测，对教师的教学质量进行多维度评价，加强专业调研，更新人才培养方案，通过教 学实施、过程监控、质量评价和持续改进，达成人才培养规格。九、毕业条件（一）大学生体质健康测试合格由基础