大数据关键技术与应用专业申请说明指导书.doc

附件1普通高等学校设立非国家控制高等职业教诲（专科）专业申请表学校名称（盖章）： 学校主管部门：专业名称：大数据技术与应用专业专业代码：610215修业年限：3年年拟招生人数：申请时间： 专业负责人：联系电话：中华人民共和国教诲部制学校基本状况表学校名称学校地址邮政编码学校网址学校标记码办学性质公办 民办 其她在校高职（专科）学生总数专任教师总数（人）已有专业大类学校简介和历史沿革（300字以内）申请增设专业理由和基本（应涉及申请增设专业重要理由、学校专业发展规划及人才需求预测状况等方面内容，如需要可加页）1、 申请增设专业重要理由从国家政策和产业发展角度看，数据已成为国家重要基本性战略资源，大数据正日益渗入到社会生活和经济发展方方面面。运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提高政府服务和监管能力、重塑国家竞争优势正在成为趋势。发展大数据产业和培养大数据人才迫在眉睫。9月5日，国务院出台增进大数据发展行动纲要，提出要全面推动国内大数据发展和应用，加快建设数据强国，这标志着大数据产业已上升为战略高度。11月3日发布中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划建议明确提出实行国家大数据战略，将来十年将是一种“大数据”引领智慧科技时代。随着社交网络逐渐成熟，移动带宽迅速提高，云计算、物联网应用更加丰富。更多传感器设备、移动终端接入到网络，由此产生数据及增长速度将比历史上任何时期都要多，都要快。大数据时代脚步悄然而至，将来几年，国内数据分析专业人才需求达几十万人以上。高校应及时关注大数据时代数据分析人才培养，融基本理论、实验教学、工程实践为一体，为大数据这样新兴产业发展输出高层次、实用性、国际化复合型专业人才，保证产业科学、持续、高速发展。发展大数据产业和培养大数据人才，符合我省教诲发展需要，顺应社会需求，有助于社会进步，科技发展。从我校专业布局和学科定位角度看，我校既有计算机网络技术专业、计算机网信息管理专业和软件工程专业等计算机类专业。现新增“大数据技术与应用”专业有助于提高我校办学水平，形成特色学科方向。高等院校和科研机构是人才培养重要基地，往往走在时代最前沿，也是时代发展风向标，引领社会进步。我校是一所多学科型大学，学校办学定位就是强化内涵、发展工科特色、兼顾多学科。“大数据技术与应用”专业设立有助于推动多学科交叉融合，为老式学科进一步发展开拓了新思路。2、 学校专业发展规划1） 强化师资队伍建设一方面，增进双师型师资队伍建设，加强与大数据公司合伙。让教师进一步到大数据公司一线学习实战，掌握更新、更贴合实际大数据技术，逐渐形成一支理论实战型教师队伍；另一方面，学院主管部门制定大数据技术科研人才培养机制，培养一批专业理论知识夯实、专业技能高和科研能力相对较强专业骨干教师，建立一支年龄构造、专业构造以及学历构造相对合理专业科研队伍。2） 注重实训实验大数据技术实验室总体目的是建立一种以IT为核心、面向产业界、具备特色大数据分析技术研究中心，研究内容涵盖数据模型、核心技术以及应用办法等；致力于海量数据智能分析技术研究和应用，涉及大数据、数据库、数据仓库、数据挖掘以及知识管理等基本理论和核心技术，并可与公司合伙，服务于各个行业决策支持，增进行业信息化进程。3） 加快课程设立培养大数据人才加强理论教学与技术教学。理论教学可觉得学生提供基本知识和发展脉络，为学生后来发展奠定基本，重要有如下几点：对大数据概念进行解说、大数据特性、大数据和物联网及云计算关系、大数据用途以及应用案例等；技术教学可以使学生进一步认同掌握大数据，可以分别从存储技术、感知技术、分布式解决技术以及云计算发展来解说大数据采集、整合、保存到最后形成结论完整过程。4） 加强校企合伙我校加快大数据专业建设步伐，保证人才培养质量与效率，注重人才与产业结合，加强校企合伙。通过校企合伙，增强学生实践水平与大数据分析操作能力，为公司培养符合规定毕业生。我校已经与北京千锋集团西安分公司、陕西智游网络有限公司、东软集团等公司订立了校企合伙合同，已经为上述公司培养了大量人员。5） 以毕业促改革，以改革促发展。认真考量市场需求，精准定位“大数据技术与应用”专业人才培养方案。通过毕业生就业方向和就业需求，不断修改人才培养筹划，制定符合公司和社会规定人才培养方案。按照培养方案，培养“产学研”三位一体复合型人才。3、 人才需求预测状况近几年来，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迅速发展更促使咱们迅速进入了大数据时代。截止到当前，人们寻常生活中数据量已经从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生产因素，人们对于海量数据运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮到来。大数据时代到来，市场上必然对专业大数据人才需求增长。国际知名征询公司盖特纳预测，大数据与云计算专业将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡在大数据报告中指出，大数据人才短缺，将严重制约大数据行业发展，特别是记录和机器学习方面专业人才以及懂得如何运用大数据来运营公司管理和分析人才。仅仅在美国市场，大数据人才和高档分析专家人才缺口将高达19万。此外美国公司还需要150万位可以提出对的问题、运用大数据分析成果大数据有关管理人才。国内各大公司纷纷开拓大数据业务，对专业大数据人才均有较高需求量。当前市场对大数据人才需求特点是：需求量大、薪资水平高，并且呈上升趋势。专业重要带头人简介姓名性别专业技术职务第一学历出生年月行政职务最后学历第一学历和最后学历毕业时间、学校、专业重要从事工作与研究方向行业公司兼职工作简历最具代表性教学科研成果序号成果名称级别及签发单位、时间本人签名位次12345当前承担重要教学工作（5项以内）序号课程名称授课对象人数学时课程性质授学时间12345注：填写一至三人，只填本专业重要带头人，每人一表。教师基本状况表序号姓名性别年龄专业技术职务最后学历毕业学校、专业、学位现从事专业拟任课程与否“双师型”专职/兼职其她办学条件状况表专业办学经费及来源专业仪器设备总价值（万元）专业图书资料、数字化教学资源状况 重要专业仪器设备装备状况序号设备名称型号/规格数量购入时间专业实习实训基地状况序号实训基地名称合伙单位校内/外实训项目申请增设专业人才培养方案（涉及培养目的、基本规定、修业年限、就业面向、重要职业能力、核心课程与实习实训、教学筹划等内容，如需要可加页）大数据技术与应用专业人才培养方案专业名称：大数据技术与应用专业专业代码：610215招生对象：参加全国高等教诲统一考试或陕西省综合评价招生成绩合格者学制与学历：三年、专科就业面向：1. 就业范畴：互联网、金融、IT、制造业、零售公司等。2. 就业岗位群：大数据研发工程师、大数据算法工程师、大数据产品工程师，重要业务是大数据产品建设与开发、大数据项目需求分析、设计、业务建模；大数据售前工程师，重要业务是数据集成工作开发、测试与调优、大数据产品测试、测试报告编写等；大数据运维工程师，重要业务是大数据平台搭建、维护、调优、管理和监控；数据挖掘工程师，重要业务是常规数据报告制定与信息挖掘、依照公司战略需要进行数据建模；数据分析师，重要业务是数据采集及数据解决工作、对数据进行整顿规划，编写数据阐明文档、明确客户方业务体系。培养目的与规格（一） 人才培养目的本专业以“面向一线、立足岗位、产学结合、注重素质、突出应用、强化实践、培养能力”为指引思想，面向中华人民共和国特色社会主义建设，对接战略性主导产业和新兴产业中大数据或数据挖掘工程重点领域人才需求，具备良好职业道德和职业精神，能从事计算机软硬件产品及大数据或数据挖掘工程性开发与实现、在计算机与互联网公司中从事系统集成或售后服务、数据解决与分析、在政府部门或企事业单位从事信息系统建设、管理、运营、维护技术工作，具备德、智、体、美等方面全面发展高素质技术应用性人才。（二） 人才培养规格1.毕业生应具备素质（1）政治思想素质：热爱中华人民共和国共产党、热爱社会主义祖国、拥护党基本路线和改革开放政策，事业心强，有奉献精神；具备对的世界观、人生观、价值观，遵纪守法，为人诚实、正直、谦虚、谨慎，具备良好职业道德和公共道德。（2）文化素质：具备专业必须文化基本，具备良好文化修养和审美能力；知识面宽，自学能力强；能用得体语言、文字和行为表达自己意愿，具备社交能力和礼仪知识；有严谨务实工作作风。（3）身体和心理素质：拥有健康体魄，能适应岗位对体能规定；具备健康心理和乐观人生态度；朝气蓬勃，积极向上，奋发进取；思路开阔、敏捷，善于解决突发问题。（4）业务素质：具备从事专业工作所必须专业知识和能力；具备创新精神、自觉学习态度和立业创业意识，初步形成适应社会主义市场经济需要就业观和人生观。2毕业生具备知识（1）掌握本专业所必须英语、数学及文化基本知识。（2）具备必要人文、社会科学等通识知识。（3）具备计算机应用基本知识，涉及文字录入与编辑、数据基本解决、电子表格、演示文稿等制作等知识。（4）熟悉SQL计算与存储过程调优，并且具备严密逻辑分析能力。（5）掌握当前使用最为广泛两门数据挖掘编程语言R语言和Python。（6）具备数据解决、抽取、清洗、转换等能力。（7）掌握主流Hadoop解决技术，涉及MapReduce、Hive、Hbase等。3. 毕业生职业拓展能力 对大数据基本架构和平台有深刻理解；熟悉Hadoop集群构建，能进行相应布置及配备；熟悉主流应用服务器架构体系以及各种中间件技术。4. 毕业生具备职业态度（1）遵守有关法律法规、原则和管理规定（2）爱岗敬业，严谨务实，团结协作，具备良好职业操守。（3）具备良好规范意识、合伙意识和工作责任心。职业证书本专业学生可以获得职业资格书如下表所示，勉励学生考取表中6项认证证书。职业资格（技能）证书获取列表如下。职业资格（技能）证书获取列表序号职业资格证书名称发证部门规定（注明必备、任选、推荐）建议学期1全国高等学校英语应用能力考试合格证书高等学校英语应用能力考试委员会推荐3-62全国计算机级别考试合格证书（二级）国家教诲部考试中心推荐1-33全国计算机级别考试合格证书（三级）数据库国家教诲部考试中心推荐44全国计算机高新技术Linux系统管理模块管理员级国家劳动和社会保障部职业技能鉴定中心推荐55思科认证CCNACCNP公司认证推荐46初级程序员国家教诲部考试中心推荐4毕业规定双证规定，成绩合格。课程体系与核心课程（一） 课程体系以大数据应用过程为导向、理论与实践相结合、专业教诲与职业素质教诲相结适当合开展工学结合课程体系。（二） 依照大数据技术与应用专业相应岗位群公共技能和素质规定，拟定16门公共基本课程；依照专业核心岗位工作任务与规定，参照有关职业资格原则，按照大数据工程实际应用技术拟定5门专业核心课程；依照专业相应岗位群工作任务与程序，充分考虑学生岗位适应能力和职业迁移能力，拟定5门专业限定选修和3门任意选修课程。（三） 专业核心课程简介表1：计算机网络技术专业核心课程简介课程名称 Hadoop大数据存储与运算学时理论学时、实践学时教学目的课程能力目的：理解Hadoop架构、原理、Hadoop集群配备及安装，熟悉Hadoop IDE开发环境配备和Hadoop java API编程实例、具备Hadoop编程开发能力。教学内容本课程重要内容：Hadoop简介、架构、原理、Hadoop集群配备及安装（JDK、SSH）、HadoopIDE开发环境配备、Hadoop java API编程实例、Hadoop命令、Hadoop基本编程、Hadoop高档编程、Hadoop案例分析。本课程强调理论和实践并重原则，建议采用案例教学法、项目教学法，为加强和贯彻动手能力培养，每章课后应安排作业。教学条件1. 教学场景：教室、实验实训室2. 实验实训室配备：电脑、Hadoop编程软件3. 教师配备：具备高校教师资格，具备本科及以上学历，具备较高实践操作技能。考核评价规定1.成果形式：学生平时出勤、课堂体现、作业、实训报告成绩以及期末考试成绩构成。2.评价方式：按五级记分制（优、良、中、及格、不及格），学生自评、小组互评、报告及答辩、教师评价或技师评价方式，以过程考核为主；3. 考核原则：倡导多元素综合评价原则，平日成绩（50%）与期末考试成绩（50%）相结合。课程名称 Hbase大数据迅速读写学时理论学时、实践学时教学目的课程能力目的：熟悉Hbase集群安装配备、掌握Hbase架构与数据模型、实现基于Hbase冠字号查询教学内容Hbase简介、Hbase集群安装配备、Hbase架构与数据模型、Hbase命令行、Hbase开发环境配备、java API操作Hbase删/建表、Hbase增删改查、Hbase与Hadoop mapreduce交互、基于Hbase冠字号查询系统教学办法建议可采用任务驱动式教学，对于实践某些，可以按实验内容规定进行实验操作。教学条件1.教学场景：教室、实验实训室2.实验实训室设备：计算机、Hbase开发环境3.教师配备：具备高校教师资格，具备本科及以上学历，具备较高实践操作技能。考核评价规定1.成果形式：学生平时出勤、课堂体现、作业、实训报告成绩以及期末考试成绩构成。2.评价方式：按五级记分制（优、良、中、及格、不及格），学生自评、小组互评、报告及答辩、教师评价或技师评价方式，以过程考核为主；3. 考核原则：倡导多元素综合评价原则，平日成绩（50%）与期末考试成绩（50%）相结合。课程名称 大数据查询与解决学时理论学时、实践学时教学目的课程能力目的：熟悉pig架构与原理、Piglatin运营环境、pPig数据类型，Hive与Pig区别，掌握Pig安装、配、数据存储。教学内容pig简介、架构与原理、Piglatin运营环境、Pig数据类型，Hive与Pig区别，掌握Pig安装、配备，Pig运营模式、Pig基本指令，Pig Latin数据加载/输出、数据转换、数据存储，Pig内置函数、自定义函数（UDF），使用Hcatalog、Hive与Pig交互，Pig案例分析教学办法建议可采用任务驱动式教学进行解说，对于实践某些，可以按实验内容规定进行实验操作。教学条件1.教学场景：教室、实验实训室2.实验实训室设备：计算机、Pig Latin运营环境3.教师配备：具备高校教师资格，具备本科及以上学历，具备较高实践操作技能。考核评价规定1.成果形式：学生平时出勤、课堂体现、作业、实训报告成绩以及期末考试成绩构成。2.评价方式：按五级记分制（优、良、中、及格、不及格），学生自评、小组互评、报告及答辩、教师评价或技师评价方式，以过程考核为主；3. 考核原则：倡导多元素综合评价原则，平日成绩（50%）与期末考试成绩（50%）相结合。课程名称 Spark大数据迅速运算学时理论学时、实践学时教学目的课程能力目的：掌握Spark安装配备，理解其原理与架构，掌握Spark惯用编程技术，实现基于Spark ALS推荐系统教学内容Spark简介、Spark安装配备、Spark原理与架构、Spark编程、Spark IDEA开发环境配备、基于SparkALS电影推荐系统（案例背景、系统架构、Spark Shell实现、系统业务逻辑实现）教学办法建议本课程强调理论和实践并重原则，建议采用案例教学法、项目教学法，为加强和贯彻动手能力培养，加强实验实训练习。教学条件1. 教学场景：教室、实验实训室2. 实验实训设备：计算机、Spark开发环境4. 教师配备：具备高校教师资格，具备本科及以上学历，具备较高实践操作技能。考核评价规定1.成果形式：学生平时出勤、课堂体现、作业、实训报告成绩以及期末考试成绩构成。2.评价方式：按五级记分制（优、良、中、及格、不及格），学生自评、小组互评、报告及答辩、教师评价或技师评价方式，以过程考核为主；3. 考核原则：倡导多元素综合评价原则，平日成绩（50%）与期末考试成绩（50%）相结合。课程名称 Oozie大数据工作流学时理论学时、实践学时教学目的课程能力目的：理解Oozie工作原理、熟悉Oozie环境配备及页面监控、Oozie Workflow配备。教学内容Oozie工作原理、Oozie环境配备及页面监控、Oozie Workflow配备（Hadoop MR工作流、Hive工作流、Pig工作流、Spark工作流）、定期任务配备。教学办法建议建议采用项目导向，任务驱动，案例引导，学生做中学，学中教一体化教学模式。教学条件1. 教学场景：教室、实验实训室2. 实验实训设备：计算机、Oozie环境3. 教师配备：具备高校教师资格，具备本科及以上学历，具备较高实践操作技能。考核评价规定1.成果形式：学生平时出勤、课堂体现、作业、实训报告成绩以及期末考试成绩构成。2.评价方式：按五级记分制（优、良、中、及格、不及格），学生自评、小组互评、报告及答辩、教师评价或技师评价方式，以过程考核为主；3. 考核原则：倡导多元素综合评价原则，平日成绩（50%）与期末考试成绩（50%）相结合。备注：每门专业核心课程均按照规定填写，保证内容详实，规定具备操作性。表1.专业教学进程安排表课程性质课程代码课程名称学时数实践学时开设学期及学时考核方式一二三四五六通识课程自然辩证法32832B影视欣赏321232B科学史32832B国学智慧与应用321232B创新创业与素质拓展321632B市场营销321632B小计192723232323264公共基本课思想道德修养与法律基本48848A形势与政策328888B毛泽东思想和中华人民共和国特色社会主义理论体系概论641264A高等数学（上）（理）48848A高等数学（下）（理）481248A大学英语（一）32832A大学英语（二）641664A体育（一）323232A体育（二）323232A体育（三）323232A创新创业基本643264B军事理论848B大学生心理健康381688886B计算机导论643264D小计606244248224112166学科导论828B专业教诲课程专业基本课C语言程序设计964896A概率论数理记录482448BSQLServer数据库应用技术643264A计算机网络基本643264B数据构造与算法32832B面向对象分析与设计（Java）643264BLinux操作系统482448A小计424202152128144专业核心课Hadoop大数据存储与运算644864A/DHbase大数据迅速读写644864A/C大数据查询与解决483648A/CSpark大数据迅速运算644864BOozie大数据工作流644864B小计304228176128专业方向课数据挖掘基本算法644864BR语言基本482448B/C数据挖掘使用案例482448B/C软件建模484848B/D软件测试483648B小计25618064192专业拓展课Python基本482448B/D数学建模48048B/C移动互联网数据挖掘软件开发644864B小计1607211248专业综合实训课程计算机组装实训404040B焊接实训404040BJava综合设计实训404040B大数据挖掘实训404040B综合实训808080B小计2402404040404080第二课堂136136242424242416军事训练808080顶岗实习毕业设计（论文）300300共计25061382544416496384350316有关主管部门意见校学术委员会意 见（主任签字） 年 月 日学校意见（盖章） 年 月 日省级教诲行政部门意见（盖章） 年 月 日