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大数据技术与应用

一、专业名称

大数据技术与应用专业(专业代码:610215)

二、专业概况

近几年来,互联网行业发展风起云涌,而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使大家快速进入了大数据时代。截止到目前,人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别,数据将逐渐成为重要的生产因素,人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代,专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下,大数据从业人员的两个主要趋势是:1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长;2、大数据人才供不应求。
大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业,大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人App开发、云计算等前沿技术相结合,并引入企业真实项目演练,依托产学界的雄厚师资,旨在培养适应新形势,具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。

三、招生对象

普通高中毕业生/中等职业学校毕业生

四、学制与学历

学制:全日制三年
学历:专科

五、培养目标

专业培养擅长大数据分析、懂得将数据与业务更好结合、达到应用目的的实用型高端人才。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。全面掌握大数据方向的一些基本理论和技术,熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输和应用技术,同时能以所学的常识与技能分析和解决实际问题。
毕业以后能够承担政府、电力、教育、证券、金融、税务、电子商务、信息产业以及其他国民经济部门的大数据分析、数据库管理与维护、大数据应用、商业智能以及系统研发等工作。

六、培养要求

1.常识要求
模块名称 教学内容
专业公共模块 基本素质模块 入学教育与军训、思政基础、思政概论、形势与政策、大学体育、大学英语、计算机应用、经济数学、大学语文、心理健康教育、职业生涯与发展规划、就业引导、安全教育
职业技术基础模块 程序设计基础、网页设计、WEB前端开发、MySQL数据库、Java核心技术、统计学原理、大数据导论、络互联技术、Linux基础、UI交互设计
专业方向模块 职业专项技术模块 Hadoop大数据平台、大数据开发技术、网络爬虫与数据收集、数据可视化技术、大数据分析技术、网
Excel统计分析、大数据挖掘与建模
职业专项技能模块 App设计基础综合实训、Java核心技术实训、电商大数据分析项目实训、网络爬虫与数据收集开发实训、技能抽查项目实训、项目企业实训、毕业教育-商务礼仪实训、毕业教育-面试引导实训、毕业教育-企业学问实训、企业准职业人培训。
2.能力要求
专业能力 具有设计、开发、测试和部署Web应用的能力。
具有操作和使用大数据相关系统的能力,包括Hadoop、HBase、Hive、Spark,阿里云大数据平台等;
具有使用ETL工具对数据进行预处理的能力
具有保障质量的完成数据分析项目的能力
具有合理有效的设计数据可视化展示系统的能力
具有根据企业行业场景,设计方案,完成数据清洗,数据编程,数据分析,效果评估的能力
社会能力 工程实践能力:人员管理、时间管理、技术管理、流程管理等能力
具有较强的语言应用与交际能力
具有较强的自学能力与常识迁移能力
3.素质要求
(1)基本素质,主要包括:
政治素质:信仰马列主义、毛爷爷思想和邓小平理论,有中国特色社会主义理想。
思想品德:爱祖国、爱人民、遵纪守法、文明礼貌、行为规范。
学问素质:具有一定的学问艺术素养。
身心素质:身心健康,具有良好的体能。
(2)职业素质,主要包括:
质量意识:具有质量意识、产品竞争意识。
工程意识:工作要系统化、规范化、模块化。
团队精神:具有团队精神、协调工作能力,组织管理能力,全局观点。
创新精神:具有创新、创业精神,开拓与发展新技术、新项目精神。
职业道德意识:遵守电子行业的社会道德规范与法规,保守企业的技术秘密和商业秘密,不侵犯他人的常识产权。

七、课程描述

学期 课程体系模块 模块能力培养目标 对应课程 对应岗位
第1学期 基础模块 重点培养入学新生对专业的认识
基础程序设计的能力
静态网页设计能力
程序设计基础
网页设计
程序设计基础实训
第2学期 大数据开发基础模块 重点培养学生的程序设计基础与开发能力 WEB前端开发 大数据助理工程师
MySQL数据库
Java核心技术
Java核心技术实训
第3学期 大数据处理模块 重点培养学生能够在大数据平台上进行大数据开发 统计学原理 大数据助理工程师、大数据处理工程师
大数据导论
Hadoop大数据平台
大数据开发技术
电商大数据项目实训
网络技术 学习处理网络技术能力 网络互联技术
Linux基础
第4学期 大数据开发模块 重点培养学生大数据开发能力,学生能够根据收集的大数据进行大数据开发,以及学习如何快速数据可视化。 网络爬虫与数据收集 大数据应用开发工程师
Excel统计分析
数据可视化技术
网络爬虫与数据收集开发实训
第5学期 大数据分析模块、企业综合实训模块 重点培养学生的项目实践能力,了解企业环境,熟悉企业运用大数据的过程。 大数据挖掘与建模 大数据分析工程
大数据分析技术
技能抽查项目实训
大数据企业级项目实训
毕业教育
第6学期 毕业教育模块 为学生就业前做准备,培养学生独立完整工作任务的能力,就业前的个人素养提升。 毕业实习
毕业论文(设计)  
 
 
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