大数据技术与应用专业人才培养方案——2020级.docx

大数据技术与应用专业人才培养方案——2020级
一、培养目标
本专业培养思想政治坚定、德技并修、全面开展，具有一定的科学文化水平、良好的职业道德和 工匠精神、掌握计算机软件相关理论知识，具有系统应用的开发、维护、测试能力，具备从事大数据 处理、大数据运维和大数据分析等岗位工作能力，面向计算机桌面软件及移动互联网系统数据分析与 支持等方面领域，能够从事大数据分析、大数据处理、大数据运维等岗位等工作的高素质技术技能人 才。
二、学制与招生对象（一）学制：三年（实行弹性学制）。
（二）招生对象：普通高中毕业生、中职（专）毕业生和职高毕业生。
三、职业面向表1大数据技术与应用专业面向的职业岗位
所属专业 大类 （代码）
所属专业 类 （代码）
对应 行业 （代码）
主要职业 类别 （代码）
主要岗位类别 （或技术领域）
职业资格证书或技能 等级证书举例
61
（电子信 息大类）
6102
（计算机 类）
6513
2021304
1 .大数据预处理岗位
2 .大数据产品设计岗 位
3 .大数据运维岗位
4 .前端及数据可视化 设计岗位
数据库工程师（中级）， 互联网产品设计师，大 数据管理工程师（中 级）。

四、培养规格（-）能力要求
1.通用基础能力（1）具备基本的计算机操作与办公软件应用能力。
（2）具备较好的计算机硬件的管理和维护能力。
（3）具备较好的语言表达与文字写作能力。
（4）具备较强的团队协作能力。
（5）熟悉劳动与平安保护规程。
（6）拥有较强的自主学习能力。
2.专业基础能力（1）具备多数据源整合的基本能力，掌握数据库增、查、册h修改、统计等操作，能对大数据进
课程 类别
序
号
课程名称
课 程 类 型
学 分
计划教学时间分配
考核 方式
各学期教学时间分配
学 时 合 计
理论、实践学
R寸
实践周数
一学年
二学年
三学年
学 时 小 计
理
论
实
践
学 时 计 算
实
训
实 习
课 程
证 书
—-

—
四
五
六
11
周
17
周
18
周
18
周
18
周
16
周
公 共 基 础 学 习 领 域
必 修
1
军训与入学教育
C
2
48

4
8
2

查

2w

2
中华优秀传统文 化
C
1
24

2
4
1

查

lw

3
公益劳动
C
1
24

2
4
1

查

lw

4
马克思主义中国 化进程与青年学 生使命担当
A
1
20
20
20

查

2*
10

5
军事埋论
B
2
36
36
12
2
4

查

2*
6

6
思想道德修养与 法律基础
B
3
48
48
22
2
6

查

2*
11

7
毛泽东思想和中 国特色社会主义 理论体系概论
B
4
64
64
34
3
0

查

2*
17

8
形势与政策
A
1
16
16
16

作

2*
2
2*
2
2*
2
2*
2

9
心理健康教育
B
2
36
36
16
2
0

查

2*
2
2*
2
2*
2
2*
2

1
0
职业开展与就业 指导
B
2
38
38
16
2
2

查

2*
2
2*
2
2*
2
2*
2

1
1
大学英语
A
7
11
2
11
2
11
2

试
试
4*
11
4*
17

1
2
计算机基础及互 联网技术
B
2
32
32
22
1
0

查
试
2*
11

1
3
大学体育
B
3.
5
56
56
18
3
8

查

2*
11
2*
17

1
4
工程数学
A
3.
5
56
56
56

查

2*
11
2*
17

1
5
大学语文
A
1.
5
22
22
22

作

2*
11

1
6
创新创业基础
A
2
32
32
32

查

J

1
美育教育
A
2
32
32
32

查

V

7

小计

40
.5
69
6
60
0
43
0
1
7
0
9
6
4

16
12

专 业 基 础 学 习 领 域
必 修
1
图像处理技术
B
2.
5
40
40
36
4

查

4*
10

2
程序设计基础
B
2.
5
40
40
36
4

试

4*
10

3
HTML5
B
2.
5
40
40
36
4

试

4*
10

4
数据库技术及应 用
B
4
64
64
60
4

试

4*
16

5
UI设计
B
3
48
48
40
8

试

3*
16

小计

14
.5
23
2
23
2
20
8
2
4
0
0
0

12
4
3

1
机器学习技术
B
4
64
64
60
4

试

4*
16

2
操作系统与应用
B
4
64
64
60
4

查

4*
16

3
Hadoop技术与应 用
B
3
48
48
40
8

试

3*
16

4
Java WEB前端开 发技术
B
8
12
8
12
8
12
0
8

试

8*
16

5
大数据平台构建 与应用
B
6
96
96
88
8

试

6*
16

6
大数据可视化技 术
B
8
12
8
12
8
12
0
8

试

8*
16

7
创新创业实践
C
12
28
8

2
8
8

1
2
查

12
W

8
毕业顶岗实习
C
18
43
2

4
3
2

1
8
查

6
W
12
W
9
毕业设计（论文）
C
4
96

9
6

4
查

4
W
小计

67
13
44
52
8
48
8
4
0
8
1
6
0
3
4

4
15
14
18
W
16
W
专 业 拓 展
限 选
1
Windows服务器 系统
B
4
64
64
60
4

查

4*
16

2
UML建模技术
B
4
64
64
60
4

查

4*
16

学 习 领 域

3
C语言程序设计
B
4
64
64
60
4

查

4*
16

1
Java框架技术
B
4
64
64
60
4

查

4*
16

2
php程序设计
B
4
64
64
60
4

查

4*
16

3
.net程序设计
B
4
64
64
60
4

查

4*
16

1
数据挖掘技术
B
4
64
64
60
4

查

4*
16

2
数据分析技术
B
4
64
64
60
4

查

4*
16

3
Matlab
B
4
64
64
60
4

查

4*
16

小计
专业拓展课程选
修12学分

12
19
2
19
2
18
0
1
2

4
4
4

创新创业 素质拓展 （含公选
课）
共计8学分

8
12
8
12
8
12
8

大数据技术与应用专业合计

14
2
25
92
16
80
14
34
2
4
6
9
1
2
4
3
4

28
24
22
18
18
W
16
W
说明：
1.课程类型“A”表示纯理论；“B”表示理论+实践；“C”表示纯实践;2. “W”表示“周”。
行预处理、检验和清洗；(2)熟悉Hadoop技术框架操作，具备程序设计能力；
(3)熟悉ETL工具的使用，掌握制定报表基本技术，能够进行常规的统计分析、报表分析，能够 提出问题，并能制定详细实施计划；(4)具备组建计算机网络、管理网络的能力。
3 .专业核心能力(1)精通java程序设计；
(2)熟悉当前使用最广泛的数据挖掘编程语言python；(3)熟悉SQL的计算与存储过程调优，并具有严密的逻辑分析能力；
(4)具备数据的处理、抽取、清洗、转换等能力；(5)掌握主流的Hadoop处理技术，包括MapReduce、Hive> Hbase等。
4 .职业核心能力(1)具有获取、分析、使用信息的能力。
(2)具有对知识的抽象、概括及判断能力。
(3)具有终身学习和岗位迁移能力。
(-)知识要求(1)掌握计算机组成和操作系统基础知识
(2)掌握网络基础知识(3)掌握程序设计基础和数据结构知识
(4)掌握面向对象分析和设计知识(5)掌握数据库基础知识
(6)掌握网页设计基础知识(三)素质要求
具有团队协作能力，具有一定的语言表达、文档写作与自主学习能力。同时，心里健康、具有团 队合作与沟通能力。有自己的职业规划，有责任心，同时能够做到及时更新自己的知识技能，不断提 升自己。
五、毕业标准
(-)本专业学生必须修满138学分，其中必修课122学分，限选课、任选课和创新创业素质拓展课 16学分(含到达《国家学生体质健康标准》的要求)；(二)取得本专业教学计划规定的职业资格(岗位技能)证书；
本专业教学计划规定的职业资格(岗位技能)证书
序号
职业资格证书名称
等级
要求(必考/ 选考)
发证机关
1
数据库工程师(中级)，互联网产 品设计师，大数据管理工程师
中级
必考一门(三 选一)
工业和信息化部
2
软件设计师(中级)，网站设计师 (中级)
中级
选考
工业和信息化部
3
大数据工程师证书
初级
选考
工业和信息化部教 育与考试中心
4
ClouderaApacheHadoop 认证管 理人员 (CCAH ), ClouderaApacheHadoop 认证开 发人员(CCDH)
初级
选考
Cloudera
六、课程体系
(-)岗位工作任务与职业能力分析表2大数据技术与应用专业核心岗位工作任务与职业能力分析表
类别
核心岗位
工作任务
职业能力分析
核心 冈位
1.大数据预 处理岗位
数据采集及数据处理工作、对 数据进行整理规划、编写数据 说明文档、明确客户方的业务 体系，对大数据进行预处理、 检验和清洗
1 ,掌握编程语言，可以根据数据模型设计算法
2 .掌握各类数据模型处理方法
3 .较强的逻辑思维能力，较强的沟通和团队能 力，较好的身体素质，较强的学习能力
4 .较强的软件开发工具代码编写能力
2.大数据产 品设计岗 位
大数据产品建设与开发、大数 据工程需求分析。能够进行常 规的统计分析、报表分析，能 够提出问题。
1 .熟悉HDFS
2 .熟悉MapReduce工具的使用
3 .掌握大数据软件搭建与管理的工具与方法
4 .熟悉网路编程的基本概念
5,熟悉TCP/IP协议
6 .熟悉网络配置
7,掌握Java语言的基本语法
8 .精通HTML5应用程序开发，移动客户端开 发；
9 .熟悉数据库编程
拓展
UL4 1二 冈位
3.大数据运 维岗位
大数据平台搭建、维护、调优、 管理、监控
1 ,熟悉HDFS
2 .熟悉MapReduce工具的使用
3 .掌握大数据软件搭建与管理的工具与方法
4.前端及数 据可视化 设计岗位
负责大数据系统的设计和开 发工作，如个性化推荐系统、 精准营销、用户画像等数据产 品的设计和开发工作;配合需 求人员，完成功能模块，支撑 日常业务数据需求，负责系统 优化，问题跟进并及时解决； 负责收集到的高质量数据中， 利用图形化的工具及手段的 应用，一目了然地揭示数据中 复杂信息,帮助企业更好的进 行大数据应用开发。
1 ,掌握HTML%语言的基本语法
2•精通HTML5应用程序开发，移动客户端开 发；
3 .熟悉数据库编程
4 .掌握CSS3与JavaScript实现的用户交互模式 5•精通HTML5应用程序开发，移动客户端开 发；
6 .掌握HTML5标准、jQuery、等常见web开 发框架
7 ,掌握基本的数据类型
8 .掌握函数及其作用域
9 .掌握字符串操作
10 .熟悉JavaScript的基本语法

（二）专业核心课程与职业资格考证及职业技能竞赛内容分析表3大数据技术与应用专业职业能力核心课程分析表
职业能力
课程名称
主要教学模块内容
职业资格（技能） 考核内容与要求
职业技能竞赛 工程内容与要求
参考 学时
L掌握编程语 言，可以根据数 据模型设计算 法
2 ,掌握各类数 据模型处理方 法
机器学习 技术
模块一：信息与决策 模块二：分布模型 模块三：线性模型
具备分析问题解 决问题的能力
能参加各种职业 竞赛
64
1 ,掌握 HTML% 语言的基本语 法
2 .精通 HTML5 应用程序开发， 移动客户端开 发；
3 .熟悉数据库 编程
HTML5
1. HTML5基础知识
2. HTML5应用开发
1 .主动学习、获取 新知识的能力
2 .分析问题解决 问题的能力
能参加各种职业 竞赛
40
L熟悉HDFS
2 .熟 悉 MapReduce 工 具的使用
3 .掌握大数据 软件搭建与管 理的工具与方 法
Hadoop 技 术与应用
模块一：HDFS
模块二:MapReduce
模块三：集群
1具备团队协作能 力
2 .具备沟通能力
3 .具备书写文档 的能力
能参加各种职业 竞赛
48
1 .掌握CSS3与 JavaScript 实现 的用户交互模 式
2 .精通 HTML5 应用程序开发， 移动客户端开 发；
3 .掌握 HTML5 标准、jQuery、 等常见web开 发框架
4 ,掌握基本的 数据类型
5 .掌握函数及 其作用域
JavaWEB 前端开发 技术
模块一：统计按钮单击 次数
模块二：简易时钟
模块三：网络聊天室 模块四：JDBC数据库 编程
模块五:Java Applet编 写的万年历
模块六：数据类型与变 量
模块七：函数与作用域 模块八：字符串操作 模块九：浏览器程序设 计
1 .独立学习能力
2 .职业生涯规划 能力
3 .分析问题和解 决问题的能力
4 .获取新知识的 能力和信息搜索 能力
5 .决策能力
能参加各种职业 竞赛
128
（三）实践教学课程分析
6 .掌握字符串 操作
7 .熟 悉 JavaScript 的基 本语法

1 .较强的逻辑 思维能力，较强 的沟通和团队 能力，较好的身 体素质，较强的 学习能力
2 .较强的软件 开发工具代码 编写能力
3 .熟悉网路编 程的基本概念
4,熟悉 TCP/IP 协议
5 .熟悉网络配 置
操作系统 及应用
模块一：Linux操作系 统技术
模块二：资源访问
模块三：Linux操作系 统用户界面
模块四：网络编程与套 接字
模块五：地址簇与数据 序列
模块六：TCP/IP协议 模块七：域名与网络地 址
1 .主动学习、获取 新知识的能力
2.分析问题解决 问题的能力
能参加各种职业 竞赛
64
L掌握Java语 言的基本语法 2.精通 HTML5 应用程序开发， 移动客户端开 发；
3.熟悉数据库 编程
程序设计 基础
模块一：Java语法基 础
模块二：面向对象 模块三：继承与多态 模块四：异常
1 .主动学习、获取 新知识的能力
2 .分析问题解决 问题的能力
能参加各种职业 竞赛，如：广东 省职业院校技能 大赛高职组“移 动互联网应用软 件开发”
40
表4大数据技术与应用专业实践教学课程分析表
实践教学 课程名称
主要理论知识与 技术技能要求
主要实训工程
实训实习场地 （校内/校外）
参考
学时
图像处理技术
1 .掌握Photoshop等工 具的操作与应用
2 .能够使用Photoshop 等工具按照实际要求 进行图像处理
1 .Photoshop的工具栏 使用
2.Photoshop的实际案 例应用
校内
4
程序设计基础
1 .掌握Java语言的基本语 法
2 .精通HTML5应用程序 开发，移动客户端开发；
3 .熟悉数据库编程
1 . Java语法基础
2 .面向对象
3 .继承与多态
4 .异常
校内
4
HTML5
1 ,掌握HTML%语言的基
1. HTML5基础知识
校内
4

本语法
2 .精通HTML5应用程序 开发，移动客户端开发；
3 .熟悉数据库编程
2. HTML5应用开发

数据库技术与应用
1.具备多数据源整合的基 本能力，掌握数据库增、 查、册h修改、统计等操 作
1 .创立数据库
2 .创立SQL查询
3 .创立窗体
校内
4
UI设计
1 .掌握交互界面设计的 准那么标准
2 .掌握UI设计的框架流 程
3 .掌握UI设计的技术应 用
1 .使用软件工具进行 基础案例UI设计
2 .使用软件工具进行 高级案例UI设计
校内
8
机器学习技术
模块一：信息与决策 模块二：分布模型 模块三：线性模型
1 .回归模型
2.概率分布
校内
4
操作系统及应用
1 .较强的逻辑思维能力， 较强的沟通和团队能力， 较好的身体素质，较强的 学习能力
2 .较强的软件开发工具代 码编写能力
3 .熟悉网路编程的基本概 念
4 .熟悉TCP/IP协议
5 .熟悉网络配置
模块一：Linux操作系 统技术
模块二：资源访问
模块三：Linux操作系 统用户界面
模块四：网络编程与套 接字
模块五：地址簇与数据 序列
模块六：TCP/IP协议 模块七：域名与网络地 址
校内
4
Hadoop技术与应用
1 .熟悉HDFS
2.熟悉MapReduce工具的 使用
模块一：HDFS
模块二：MapReduce
模块三：集群
校内
8
JavaWEB前端开发 技术
1 ,掌握JSp相关语法
2 .利用JSP应用程序开发 工程应用；
3,掌握常见web开发框4. 掌握基本的数据类型
5 .掌握函数及其作用域
6 .掌握字符串操作
7 .熟悉JavaScript的基本 语法架
1 .统计按钮单击次数
2 .简易时钟
3 .网络聊天室
4 . JDBC数据库编程
5 .JavaApplet编写的万 年历
校内
8
大数据平台构建与 应用
1 ,较强的逻辑思维能力， 较强的沟通和团队能力， 较好的身体素质，较强的 学习能力
2 .对大数据产品建设与开 发、大数据工程需求分析。 能够进行常规的统计分 析、报表分析，能够提出 问题。
1 .大数据工程需求分 析
2 .大数据预处理
3 .大数据平台构建
校内
8
大数据可视化技术
1 .理解可视化组织快速发 展的原因
2 .能进行大数据可视化设 计
3 .能模仿典型算法完成相 似大数据可视化应用程序 的设计开发
1 .可视化组织快速 开展；
2 .将数据转化为工 具；
3 .可视化组织典范；
4 . DNA中的数据可 见；
5 .可视化组织的四 层结构；
6 .建立可视化组织；
7 .数据可视化系统 推广。
校内
8
创新创业实践
创新创业实践锻炼
完成岗位对应的工作
实习单位
12周
毕业顶岗实习
顶岗实践锻炼
完成岗位对应的工作
实习单位
18周
毕业设计
综合运用专业能力
专业相关的设计作品
实习单位
4周
注：参考学时中的整周实训以“周”为单位计算。
七、专业教学计划进程表（附后） 八、学年学期教学活动安排
表5大数据技术与应用专业学年学期教学活动安排表注：二为放假时间，一为课堂教学，※考试，△中国传统文化教育，☆军训与入学教育，■创新创业实践, ♦课程集中实训与实习，。职业群基础及技能实训，◊职业技能与认证实训，□顶岗实习，㊉毕业设计（论 文）
周次 学期
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
第一学期18周

☆
☆
△

-

二
第二学期20周

二

—
第三学期20周
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—

—
第四学期20周

—

—

第五学期20周

□
□
□
□
□
□

—
—
—
第六学期18周
□
□
□
□
□
□
□
□
□
□
□
□
©
©
©
㊉

毕业离校
九、各类课程学时学分安排表6大数据技术与应用专业各类课程学时与学分比例分析表
学习领域
学时数
学时占%
学分数
学分占％
公共基础学习领域（必修）
696
26.85
40.5
28.52
专业基础学习领域（必修）
232
8.95
14.5
10.21
专业能力学习领域（必修）
1344
51.85
67
47.18
专业拓展学习领域（限选）
192
7.41
12
8.45
人文素质教育（任选）
64
2.47
4
2.82
创新创业素质拓展（任选）
64
2.47
4
2.82
合计
2592
100.00
142
100.00
理论课总学时
1434
55.32
89.63
63.12
实践课总学时
1158
44.68
52.37
36.88
合计
2592
100.00
142
100.00
十、实施保障
（一）师资队伍
根据国家关于高职院校生师比的要求，结合专业课程设置和学时安排，合理确定公共基础课程教 师和本专业专任教师数量、结构；专业带头人原那么上应具有高级职称；合理确定“双师型”教师比例。
（二）教学设施
教学设施满足本专业人才培养实施需要，实训室配备电脑等实训器材，到达国家发布的有关专业 实训教学条件建设标准（仪器设备配备规范）要求。信息化条件保障能满足专业建设、教学管理、信 息化教学和学生自主学习需要。
（三）教学资源
对教材选用、图书文献配备、数字资源配备等的使用，严格执行国家和省（区、市）关于教材选 用的有关文件规定，完善教材选用制度，经过规范程序选用教材，优先选用职业教育国家规划教材、 省级规划教材，根据需要编写校本特色教材禁止不合格的教材进入课堂。图书、文献配备能满足学 生全面培养、教科研工作、专业建设等的需要，方便师生查询、借阅，结合专业实际列举有关图书类 别。数字资源配备主要包括与本专业有关的音视频素材、教学课件、案例库、虚拟仿真软件、数字教 材等，种类丰富、形式多样、使用便捷、满足教学要求。
（四）教学方法
依据专业培养目标、课程教学要求、学生学习基础、教学资源等，采用适当的教学方法，以达成 预期教学目标。坚持学中做、做中学，倡导因材施教、因需施教，鼓励创新教学方法和策略，采用理 实一体化教学、案例教学、工程教学等方法。
（五）教学评价
评价体系的建立与完善，有助于检验专业建设的成果，并可以从中总结经验、发现缺乏、发挥优 势，从而进一步推动专业建设。评价体系应包括两个方面的要素：一是职业能力，如尽职能力、计划 能力、组织能力、控制能力、口头表达能力、文字表达能力等；二是职业人格，如敬业精神、情绪调 控能力、服从倾向等。
（六）质量管理
专业建设是一个长期而复杂的系统工程，在加强制度建设的同时，还应该借助现代化的管理工具 和手段，提高管理水平。利用先进的信息管理软件，实现本专业的现代化的知识管理系统，为专业建 设的持续不断开展提供坚实的支撑平台。
附：专业教学计划进程表