2018年级大数据技术和应用专业人才培养方案说明.pdf
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1、附件: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 LI 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(1)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
2、1.主要岗位本专业大数据基础类岗位:大数据文档编写、大数据釆集清洗与转换;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1/9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。掌握本专业培养 LI 标所要求的基础理论知识、专业知识和技能
3、;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;掌握计算机方面的专业基础知识,能适应信息化建设;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。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。熟练操作办公自动化软件;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。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;具备非结构化数据处理能力;具备数据仓库管理基本能力;具备 OOP 程序设计能力;具备 W
4、eb 应用开发能力;具备 Linux Server、Hadoop 项口管理维护的能力;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 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。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。业务素质:掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识;掌握汁算机组装与维护、办公自动化软件 操作、办公自动化设备维护、讣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、
5、2/9Windows/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)职业岗位某书至少取得下列证书之一:计算机等级证书 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.职业某提升职业某书可山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。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文字与语言农达能力支撑课程(含实训课)人学语文能力要求1口头语言衣达能力2般计划、总结、技术文件的撰写能力数学计算能力1矢量代数运算与应用的基本能力2微积分和微分
6、方程运算的臭本能力高数、线性代数、槪率3槪率论与数理统计的基本能力论与数理统计4线性代数的运算基本能力1基础能力英语能力身体素质与运动技能Linux系统应用能 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1力量、速度、耐力、灵敬性、柔韧性素质2常见球类运动技能3田径、体操、游泳的基本技能体育Linux操作系统Linux操作系统人数据挖掘技术能数据仓库技术与数据挖2专业核心能力力Hadoop运维系统开掘技术数据仓库技术与数据挖掘技术Hadoop平台部署与运维Hadoop平台部署与运维相关知识发能力数据可视化设计与数据可视化设计与开 发数据可视化设计与开发开发能力
7、创新力心理健康科技创新驱动心理健康教育管理能力管理学科技创新相关要素知识心理健康教育相关知识协调、组织、共事能力了解就业、创业相关知识3素质拓展能力就业、创业指导大学生就业、创业指导3/9五、课程体系结构和专业核心课程4/9(一)课程体系结构大数据技术与应用专业课程体系文化基础课程专业群基础课程专业逵程专业选修课公共选傷课(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
8、Struts2 Springs 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发、JavdWeb 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
9、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、SHELL 脚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。本课程釆用以项 LI 为驱动任务为导向的项 U 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 SHELL 脚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
10、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5/9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
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