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2017级大数据技术与应用专业人才培养方案.doc
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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
2、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。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;具备一定的英语知识,能够借助工具
3、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Web应用开发能力; 具备Lin
4、ux Server、Hadoop项目管理维护的能力; 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
5、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: 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基础能力文字与语言表达能力大学语文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
6、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
7、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(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
8、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、Java Web 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
9、,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SHELL脚本解决实际问题的能力。3Hadoop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
10、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
11、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
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