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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 |
|
|
|
|
|
|
|
|
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| |||
3.实践教学计划表
序 | 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。
本文来源:https://www.2haoxitong.net/k/doc/93fed11c9a6648d7c1c708a1284ac850ad0204f7.html
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