2017级大数据技术与应用专业人才培养方案.doc

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。
①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；
②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；
③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设；
④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；
⑤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。
① 熟练操作办公自动化软件；
② 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。
③ 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；
④ 具备非结构化数据处理能力；
⑤ 具备数据仓库管理基本能力；
⑥ 具备OOP程序设计能力；
⑦ 具备Web应用开发能力；
⑧ 具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力；
⑨ 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
①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。
②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。
③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：
① 计算机等级证书
② 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
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，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。
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、数据引导可视化、Tableau可视化初步、Tableau地图与预测分析和Tableau分享与发布等内容。本课程使用案例驱动模式教学，使用过程考核学生的基本能力。
六、课程设置及时间分配
1. 大数据技术与应用专业教学环节总周数分配表
内容

学期
课内教学周数
集中实训周数
复习考试
军事训练入学教育
社会实践
顶岗实习
毕业教育
机动
合计
一
15

1
2
1

1
20
二
17

1

1

1
20
三
17

1

1

1
20
四
17

1

1

1
20
五

18

2
20
六

18
1
1
20
合计
65

4
2
4
36
1
7
120

2.教学计划进程表
课程性质
序号
课程名称
课程
编码
学分
教学学时
按学期周学课时分配
考核方式
课程学时
实训学时
一
二
三
四
五、六
所在学期
15周
17周
17周
17周
36周
考试
考查
文化基础课程
1
形势与政策
061001
1
16

1　
1　
1　
1　
顶岗实习

1-4
2
贵州省情
061002
1　
18

1　

2
3
思想道德修养与法律基础
061003
3
60

4

1　

4
毛泽东思想和中国特色社会义理论体系概论
061005
4
64

4

2
5
大学体育
061013
7
112

2
2
2
　2

1-4
6
职业生涯规划
061009
2
32

2

1
7
创新创业基础及就业指导

2
32

2

4
8
大学生心理健康教育

2
32

2

3
9
军事理论教育

2
36

2

1
10
大学英语
061008
4

4

2　

11
高等数学
061004
4

4

1
12
大学语文
061007
2

4

1

13
计算机基础

4

4

1

小计

38　

专业群基础课程
1
C语言程序设计

4
60　

4　　

1　

2
互联网+导论

2
30　

2

1

3
计算机网络

6
102

6

3

4
数据结构与算法

4
68　

4

2

5
MySQL数据库

4
68

4

3

6
计算机应用数学

4
68

4

2

小计

24　

专业课程
1
JAVA程序设计

6
102
68　

　6

2　
2
Linux操作系统

6
102
68

6

3

3
Python程序设计

4
68
68

4
4

4
Hadoop平台部署与运维

4
68
　34

4

3
5
数据仓库与数据挖掘技术

4
68
34　

4
4

6
数据可视化设计与开发

4
68
34　

4

4
7
深度学习与人工智能

4
68

4

4
8
Spark技术

4
68

4

4

小计

34　

合计

96　

　24
24
22　
22

课内周学时

课内总学时

3.实践教学计划表

序
号
实践项目
开设学期
学时（周）
主要内容及要求
实训基地、教室
考核方式及要求
学分
1
军训与入学教育
1
2
军事基本队形队列训练以及学校规章制度的教育
本校
过程考核
2
2
顶岗实习
5、6
36
上岗前的培训和取证或根据订单式培养方向，进行职业岗位技能培训
相关企业生产第一线
企业与学校综合评价
48
3
毕业教育
6
1
建立步入社会的信心，学习一定的社会知识
本校
过程考核　
4
《概论》实践
2
1（第19周）
根据《概论》课的要求进行社会实践
校外
过程考核
1
5
社会实践
1、3、4
1（第19周）
培养学生的社会沟通能力和社会服务能力
校外
过程考核
3
6
劳作教育
1.2
1
培养学生的劳作能力
本校
过程考核
1

55

4.专业选修课

课程性质
序号
课程名称
课程编码
学分
教学学时
按学期周学课时分配
考核方式
课程学时
实训学时
一
二
三
四
五、六
15周
17周
17周
17周
36周
考试
考查
专业选修课
计算机大类
1
大数据营销

2
34

2

4
2
大数据系统测试

2
34

2

2
3
云计算基础架构平台构建与应用

2
34

2

3
4
大数据文档编写

2
34

2

1
注：
（一）学分设置要求
1.根据学分制要求，各专业每周按24课时计，每学期计24学分，六个学期总计学分数应为144学分，该学分包括必修课学分+公共选修课学分，其中，各专业的公共选修课学分统一要求不少于8学分。
2. 各专业毕业最低学分为144学分。
3.理论课和理实一体化课程一般以16学时为1学分，课内实验实训及上机等随理论课计算学分。
4.社会实践每周按1学分计算，总计为3学分；顶岗实习和毕业教育总计为48个学分。
5.入学教育、军训每周按1学分计算，总计为2学分；劳作教育每学期按0.5学分计算，总计为1个学分。
（二）课程具体要求
1.前四学期，每学期按18周计,原则上每周按24课时，教学时数共计1728课时。
2.基础课按25%计算，共计约432课时。
3.选修课按14%计算，共计约242课时，其中公共选修课与专业选修课各占7%。
4.学分按学时除以16进行换算。
5.《思想道德修养与法律基础》计3学分，《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》计3+1学分（其中含1学分社会实践），第二学期第19周为《概论课》实践。
6.《形势与政策》要求每个学期开设16学时（共64学时），每周开1学时，本门课共计1学分。
7.《省情》开设18学时，本门课共计1学分。
8.《大学体育》开设112学时，第一至第四学期开设周2学时，本门课程共计7学分。
9.《军事理论教育》开设36学时，本门课共计2学分。
10.《高等数学》、《计算机基础》课程开设说明：各系根据专业需求进行开设。
11.《大学语文》、《高等数学》、《大学英语》三门课程，各系根据具体情况按第一学期开设周4学时或第一、二学期各开设周2学时，每门课计4学分。
12.《大学生心理健康教育》各系根据具体情况可以在第二或第三学期开设，每周2学时，计2学分。
13.《创新创业基础及就业指导》计2学分，在第四学期开设，每周2学时。
14.《职业生涯规划》计2学分，在第一学期开设，每周2学时。
15.《劳动课》是每个学生必修的选修课，分在校的四个学期开出，计1学分，由教务处、学生处统一安排。此学分未修满，必修重修。
16.公共选修课由基础教学部、各系、团委安排课程，教务处统一排课。原则上每门公选课每周安排2节，8周，计1学分。
17.素质拓展课不再由系部安排，可以作为公选课开出。
18.专业选修课不在作为限选课程，每个专业需开出4门及以上的专业选修课，每门专业选修课计2学分，各专业专业选修课学分不低于6学分。

七、方案制订（修订）说明
1. 方案编制依据：本计划以教育部《关于加强高职高专教育人才培养工作的意见》、《关于以就业为导向，深化高等职业教育改革的若干意见》和《关于制订高职高专教育专业教学计划的原则意见》等文件为依据，并结合本专业目前的实际情况编写。
2.方案的特点：本计划把社会主义核心价值体系贯彻到人才培养方案中，重视培养学生的诚实品质、敬业精神和责任意识，以“以服务为宗旨、以就业为导向”为指导设计学生的知识、能力、素质结构和人才培养方案，以培养高素质技能型人才为目标构建课程和教学内容体系，部分课程采用了项目化课程教学。
3.实践教学时数与理论教学时数之比为：
4.实行学分制，其修业年限按照贵州轻工职业技术学院学分制相关规定执行。
5.学分说明：本专业毕业的最低学分为144学分。其中：劳动课1学分必修，公选课不得低于8学分。
6.本专业其他情况说明：学生在规定修业年限内按照教学计划修满最低学分，其中专业必修课必须修满学分，合格准予毕业。其中专业理论知识内容包括：保安理论知识、消防业务知识、职业道德、法律常识、保安礼仪、救护知识。作技能训练内容包括：岗位操作指引、勤务技能、消防技能、军事技能。
二．培训的及要求培训目的
安全生产目标责任书
为了进一步落实安全生产责任制，做到“责、权、利”相结合，根据我公司2015年度安全生产目标的内容，现与财务部签订如下安全生产目标：
一、目标值：
1、全年人身死亡事故为零，重伤事故为零，轻伤人数为零。
2、现金安全保管，不发生盗窃事故。
3、每月足额提取安全生产费用，保障安全生产投入资金的到位。
4、安全培训合格率为100%。
二、本单位安全工作上必须做到以下内容：
1、对本单位的安全生产负直接领导责任，必须模范遵守公司的各项安全管理制度，不发布与公司安全管理制度相抵触的指令，严格履行本人的安全职责，确保安全责任制在本单位全面落实，并全力支持安全工作。
2、保证公司各项安全管理制度和管理办法在本单位内全面实施，并自觉接受公司安全部门的监督和管理。
3、在确保安全的前提下组织生产，始终把安全工作放在首位，当“安全与交货期、质量”发生矛盾时，坚持安全第一的原则。
4、参加生产碰头会时，首先汇报本单位的安全生产情况和安全问题落实情况；在安排本单位生产任务时，必须安排安全工作内容，并写入记录。
5、在公司及政府的安全检查中杜绝各类违章现象。
6、组织本部门积极参加安全检查，做到有检查、有整改，记录全。
7、以身作则，不违章指挥、不违章操作。对发现的各类违章现象负有查禁的责任，同时要予以查处。
8、虚心接受员工提出的问题，杜绝不接受或盲目指挥；
9、发生事故，应立即报告主管领导，按照“四不放过”的原则召开事故分析会，提出整改措施和对责任者的处理意见，并填写事故登记表，严禁隐瞒不报或降低对责任者的处罚标准。
10、必须按规定对单位员工进行培训和新员工上岗教育；
11、严格执行公司安全生产十六项禁令，保证本单位所有人员不违章作业。
三、 安全奖惩：
1、对于全年实现安全目标的按照公司生产现场管理规定和工作说明书进行考核奖励；对于未实现安全目标的按照公司规定进行处罚。
2、每月接受主管领导指派人员对安全生产责任状的落

- 11 -