2021级大数据技术专业人才培养方案.doc

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2021级大数据技术专业人才培养方案
执笔人:曾申舟
审核人:叶勇健
一、专业名称
大数据技术
二、专业代码
510205
三、招生对象
普通高中毕业生/“三校生”(职高、中专、技校毕业生)
四、学制与学历
三年制,专科
五、职业岗位与岗位能力要求
(一)职业岗位
就业面向的行业:大数据技术相关行业
主要就业单位类型:企、事业单位
主要就业部门:开发部、数据采集、数据分析、数据管理、技术支持部门等
可从事的工作岗位:大数据分析、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据营销、大数据售后服务等相关岗位的工作。
岗位能力分析表
序号
岗位名称
岗位类别
岗位描述
岗位能力要求
初始岗位
发展岗位
1
数据采集员
þ
¨
负责数据采集、预处理、标注等。
能使用Shell脚本进行Linux系统的设置、维护;能使用SQL命令和脚本操作数据库;能使用爬虫框架;能使用TML、JS、CSS、Ajax、XML、HttpClient、WebDriver等技术进行WEB编程。
2
大数据
分析员
þ
¨
负责数据搜集、整理、分析,并依据数据做出相关评估和预测。
能使用Excel函数和数据图表;能编写SQL数据库脚本;能使用Python或R语言编写程序;具有良好的沟通能力和表达能力。
2
3
大数据应用开发工程师
¨
þ
结合项目或者产品涉及的具体业务场景,开发大数据平台软件和应用系统。
能使用shell脚本对Linux进行相关的设置及在Linxu下安装和部署软件;能使用Python或Java语言编写程序;具有良好的团队精神和合作意识、强烈的责任心。
4
大数据运维工程师
¨
þ
负责大数据系统的运行和维护;保障大数据平台稳定性和可靠性。
能安装、部署Linux操作系统,能使用Shell脚本命令进行系统维护;能使用Python或Java语言编写程序;具有良好的抗压能力、学****能力、解决问题的能力。
(二)典型工作任务及其工作过程
序号
典型工作任务
工作过程
1
数据采集
采集各种数据,并且将数据进行相应的清洗整理。
2
数据分析
能够根据收集到的大量的数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结。
3
大数据应用开发
大数据应用开发分两种,第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序,第二类是对大数据处理系统本身进行开发。
4
大数据平台运维
大数据平台服务器的配置与管理、大数据平台系统的安装与部署、大数据平台安全管理、大数据平台的运行监控。
六、培养目标与规格
(一)专业培养目标
本专业培养德、智、体、美全面发展,具有良好的职业道德和创新精神,熟悉计算机软件系统基础知识,掌握数据采集、清洗和分析、大数据应用平台的搭建与运维、数据存储、网站设计与开发和数据可视化等技能,在企事业单位IT领域从事数据挖掘与分析、大数据运维、软件研发和技术支持等方面工作的有可持续发展能力的技术技能人才。
(二)专业培养规格
知识目标描述
熟悉计算机应用的主流技术和发展方向,了解信息安全与知识产权保护的有关技术方法和法规等
理解大数据的概念,能解数据处理、数据分析、数据挖掘等相关理论。
掌握Python程序设计相关知识,掌握数据分析、管理、可视化等知识。
4
技能目标描述
具有一定的理论知识,,能够制定软件开发过程相关的文档。
具有适应本学科知识发展的更新能力,能依据工程需要自主学****并优化自身的理论知识体系,拥有较强的创新思维能力。具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力;具备数据仓库管理基本能力;具有一定的程序设计能力。
可在IT类企事业单位从大数据相关的工作。
素质目标描述
寻找积极的人生态度形成良好的心理调适能力,参与各项教学项目组及课余团队活动,能积极与人沟通交流,分享项目组或团队成果。
具有科学的世界观、人生观和价值观,践行社会主义荣辱观;具有爱国主义精神;具有责任心和社会责任感;具有法律意识。
具有良好的职业道德与职业操守;具备较强的团队合作意识。具有合理的知识结构和一定的知识储备;具有不断更新知识和自我完善的能力;具有持续学****和终身学****的能力;具有一定的创新意识、创新精神及创新能力;具有一定的人文和艺术修养;具有良好的人际沟通能力。
七、职业证书
根据本专业特点,针对核心职业岗位的职业资格证书或针对职业核心能力的中级及以上职业技能证书要求。建议考取的职业资格证书,如下表所示:
大数据技术专业考考取的相关职业资格证书
序号
职业资格(证书)名称
发证单位
等级
认证安排
认证时间
1
全国计算机等级考试(NCRE)计算机基础一级证书
教育部考试中心
一级
必考
第二学期
2
1+X数据应用开发与服务(Python)职业技能等级证书(中级)
北京中软国际
中级
必考
第四学期
八、课程体系与课程简介
(一)课程体系
专业依据毕业生职业岗位能力要求及行业标准,以岗位工作过程为依据,通过分析学生职业能力和职业素养结构细化学生的职业基础、职业技能、拓展技能、职业素养等设计课程体系。专业课程体系由职业素养课程、职业基础课程、职业核心课程、创新创业能力拓展课程以及实践课程体系与实施等部分组成:
(1)职业素养
为落实“育人为本、德育为先、能力为重、全面发展”的要求,本专业强化素质教育训练,通过加大选修课比例促进学生综合素质和能力发展。
5
通过《思想道德修养与法律基础》、《***思想与中国特色社会主义理论概论》、《形势与政策》、《心理健康教育》等课程,提升学生的职业道德素养和法律意识。通过《职业生涯规划》、《就业指导》提高学生的就业竞争能力和职业转换能力。选修课程和第二课堂的开设着力增强学生的人文素质,使学生形成艺术的、人文的、科学的知识结构,全面提高学生的综合素质。
广泛开展的第二课堂活动以及项目驱动的实践教学,培养学生良好的工作态度、职业****惯、团队意识、责任意识、沟通能力等综合素质。
(2)职业基础课程
职业基础是为职业核心课程的学****打下良好的基础。通过职业基础课程(如:入门语言)的学****让学生对该专业的培养奠定基础,为后续职业核心课程的学****打好基础。
(3)职业核心课程
职业核心课是针对岗位能力要求而对于的核心能力培养的课程,如:大数据应用基础、数据可视化技术、机器学****等,这些课程是专业培养的重中之重,是突出专业培养目标,方向的关键性课程。
(4)创新创业能力拓展课程
创新创业能力拓展课程包含职业选修课、通识选修、创新创业、技能竞赛等模块。旨在根据学生兴趣爱好特长能力等,实行因材施教、适性扬才的教学环节。通过多种形式的教学培养创新创业能力,鼓励学生积极参与创新、参与创业、参与技能竞赛等,拓宽视野和知识面的学****br/>(5)实践教学
实践教学由专业认知实训、课程实训、综合实践以及顶岗实****等组成。
认知实训,新生进校后让学生到相关企业直观感受职业环境。
课程实训,在校内实训室进行,旨在培养学生的基本职业技能。
综合实训,在校企合作的平台上进行,旨在培养学生综合职业技能,提升学生的综合职业能力。
顶岗实****在实际的工作岗位上进行,旨在培养学生实际工作能力,实现学****与工作的无缝对接。
(二)课程简介
职业基础课模块
(1)《Python程序设计》
开设学期:1学时:64学分:4理实比:1:1
能力要求:程序的调试能力;解决实际问题的基本能力;良好的编程风格;良好的思维能力。
课程目标:掌握Python语言的基本开发要求,Python语言数据类型、程序设计方法,列表、字典、函数、类、文件等使用规则,培养程序设计的基本思想和基本技能。它要以计算机基础课程的学****为基础,为后续的应用性课程和系统开发课程的学****打好基础。
5
考核方式:课程结束后,要求以个人或团队的方式提交一个具备一定交互能力的程序软件,及软件运行相关截图文件说明,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。
(2)《计算机网络基础》
开设学期:1     学时:64    学分:4   理实比:3:1
能力要求: 通过本课程学****培养学生配置网络服务的能力,维护企业网络安全的能力,排除网络故障的能力,培养学生团队协作能力。
课程目标: 了解计算机网络的一些基本术语、概念;掌握网络的工作原理、体系结构、分层协议、网络互连;了解网络安全知识,能通过常用网络设备进行简单的组网;能对常见网络故障进行排错。
考核方式:教考分离课程,通过网络题库考核。课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和平时作业,期末成绩为考试成绩。
(3)《HTML5交互设计基础》
开设学期:2学时:64学分:4理实比:1:1
能力目标:通过学****掌握H5前端UI设计基础能力。
课程目标:通过完成本课程学****系统地掌握web前端开发技术,成为web前端开发、HTML5交互式应用开发的高级技术人才并完全满足行业企业要求的有能力,有经验,有思维的中高级前端开发人才。
考核方式:课程结束后,要求以个人或团队的方式提交一个采用H5技术设计的主题网页,及网页运行相关截图文件说明,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。
职业核心课模块
《数据库应用技术(Mysql)》
开设学期:2学时:64学分:4理实比:1:1
能力目标:掌握Mysql数据库应用的基本能力,具备数据库的建立、数据库的查询、数据库的重组、数据库的重构、数据库的安全管控、报错问题的分析和汇总和处理、数据库数据的调优、日常备份能力。
课程目标:了解数据库设计的目标、内容、方法、过程,深入理解和熟练掌握关系数据库设计的具体方法与步骤。掌握SQL的语言组成,熟练掌握在MySQL数据库中使用SQL语言实现数据定义、数据更新和数据查询等三类数据基本操作的具体方法。
考核方式:课程结束后,要求以小组或个人的方式提交一个打包后完整的数据库管理系统,并提供该数据库管理系统创建过程中的相关支撑材料,以及针对该数据库管理系统进行操作的相关截图文件,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩
7
。
《大数据技术基础》
开设学期:2学时:64学分:4理实比:1:1
能力目标:掌握大数据库常用计算模式的各种系统和工具的能力,具备对大数据常用应用组件的设置、使用的操作步骤;能够使用大数据常用的组件进行大数据的分析能力。
课程目标:了解大数据产生、发展背景、大数据的结构与特征、大数据相关概念、大数据可视化、大数据相关工具与发展前景,深入理解和熟练掌握大数据常用组件的具体操作方法与步骤。
考核方式:课程结束后,要求以小组或个人的方式提交一个大数据应用的项目,并提供实现该项目的相关支撑材料,以及针对该项目进行操作的相关截图文件,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。
(3)《Python核心编程》
开设学期:2学时:64学分:4理实比:1:1
能力目标:掌握使用Python语言正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、MicrosoftOffice编程的能力。
课程目标:掌握常用的正则表达式,掌握网络编程的基本方法,掌握常多线程、数据库、支持office编程的常用的组件及API的调用。
考核方式:课程结束后,要求以小组或个人的方式提交一个指定的应用程序项目,根据要求使用Python语言编写应用程序,并在应用程序中数据学过的常用方法解决该项目中的问题。提供实现该项目的源码和运行结果等相关支撑材料,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。
(4)《Linux操作系统》
开设学期:3学时:64学分:4理实比:1:1
能力目标:通过掌握Linux的安装、配置与管理等基本操作步骤,能够完成Linux服务器安装与部署;能够根据企业实际需要完成Linux服务器的设计、规划、配置与管理等多方面的工作;通过掌握常用的脚本命令和相关组件等技术,能够维护和监控Linux系统的能力。
课程目标:
了解Linux操作系统的发展历史、基本概念、优点,深入理解和熟练掌握Linux操作系统的具体安装、部署方法与步骤。掌握Linux操作系统进程的管理,熟练掌握Linux常用组件的操作。熟练使用Linux操作系统常用命令和脚本解决系统问题和系统监控及调优等的具体方法。
考核方式:就Linux的安装、部署、配置等相关内容,提出配置或维护方面的要求,根据要求使用具体的脚本命令或者通过组件操作,并提供操作过程中的相关支撑材料,以及进行操作的相关截图文件等,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩
8
。
(5)《数据可视化技术》
开设学期:3学时:64学分:4理实比:1:1
能力目标:通过课程学****掌握大数据可视化应用开发、对数据分析结果使用可视化图标等进行多个维度呈现的能力。
课程目标:通过课程学****掌握可视化框架的使用、并结合WEB前端框架及工具HTML、CSS、JavaScript等进行数据的呈现等技能。
考核方式:提供一个数据的应用场景,要求应用可视化工具组件的函数或图表功能,或使用WEB前端相关技术实现应用场景需求。提供满足此应用场景的完整作品,包括场景用测试数据、场景解决工具环境、脚本、以及运行结果截图等,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。
(6)《数据采集与网络爬虫》
开设学期:3学时:64学分:4理实比:1:1
能力目标:通过学****能够使用网络爬虫或相关API等方式从网络获取数据信息。并能够将非结构化数据从网页中抽取出来,将其存储为统一的本地数据文件,并以结构化的方式存储的能力。
课程目标:了解网络爬虫的概念及应用背景,理解网络爬虫的原理。通过课程学****掌握网络爬虫常用的工具,熟练掌握在程序中调用相应API从网络获取数据的程序算法,熟练掌握将采集到的数据运用合适的存储结构存储。
考核方式:提供一个数据采集的应用场景,要求应用爬虫工具或调用API编写应用程序采集要求的数据,并对数据进行合适的存储。提供满足此应用场景的完整作品,包括爬虫的工具及程序,以及抓取数据的过程描述或相应截图、采集的结果等,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。
(7)《数据分析(Python)》
开设学期:3学时:64学分:4理实比:1:1
能力目标:通过学****会数值计算、数据可视化、统计分析、数据预处理、构建模型。会数据分析流程,会使用Python数据分析库的解决实际应用的能力。
课程目标:了解数据分析的基本概念,掌握Python数据分析的常用库及其应用。
考核方式:提供一个数据分析的应用场景,要求应用常用的数据预处理、可视化分析等方法和数据分析库解决实际问题,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。
(8)《1+X数据应用开发与服务(python)(初级)》
开设学期:4学时:128学分:8理实比:1:1
能力目标:会本地结构化数据的统计、清晰和转换,能够根据给定的文档和规范,独立完成基于小规模文件和关系型数据的数据采集、数据统计、数据清洗和可视化图表制作等工作,并能够在开发团队中承担终端应用程序开发、接口测试、文档编制、系统部署等任务
8
。
课程目标:掌握结构化数据的统计、清洗和转换的方法,以及客户端应用程序的开发。掌握关系型数据的采集、数据统计、数据清洗和可视化图表制作。
考核方式:1+X考证
(9)《JavaWeb项目开发》
开设学期:4学时:48学分:3理实比:1:2
能力目标:通过学****会搭建JavaWeb开发环境,会使用WEB开发框架技术开发WEB项目。
课程目标:了解JavaWeb开发流程,掌握JavaWeb常用的开发框架。掌握Ajax技术、WEB前端框架、在线HTML编辑器等前端技术。课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。。
实践教学模块
(1)《大数据采集实训》
开设学期:2学时:26学分:1理实比:0:1
能力目标:通过实战应用使学生掌握大数据采集的能力。
课程目标:通过课程学****使学生掌握使用SQL命令和脚本操作数据库或使用爬虫技术并能够综合使用TML、JS、CSS、Ajax、XML、HttpClient、WebDriver等技术进行数据的采集,并对数据进行标志、预处理等,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。
考核方式:设置一个大数据采集应用场景,要求使用一定的数据采集工具或者方法,对采集的数据进行标志与处理,将整个数据采集的过程及相关操作等进行记录,并提供过程的脚本命令、程序代码、运行结果截图等。
(2)《大数据可视化实训》
开设学期:3学时:26学分:1理实比:0:1
能力目标:通过实践使学生掌握大数据可视化开发、多维度呈现数据的能力。
课程目标:通过WEB前端框架和工具结合可视化框架等技术,掌握大数据可视化开发和数据多维度呈现的方法。
考核方式:提供一个大数据可视化应用场景,要求按照既定的数据呈现需求,应用可视化工具将数据呈现,为此使用的框架结构环境软件、开发的脚本及程序代码等一并提供。课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。
(3)《大数据分析实训》
开设学期:4学时:26学分:2理实比:0:1
能力目标:通过实战使学生掌握数据搜集、整理、分析,并依据数据做出相关评估和预测图表
10
的能力。
课程目标:通过实践,使学生掌握大数据分析相关工具及技术,并依数据做出的评估和预测的图表的方法。
考核方式:设置大数据分析的应用场景,要求提供某方面趋势的评估或者预测的图表等,完整提供完成此应用场景需要的软件环境、工具、脚本、程序代码及运行过程截图等,课程总成绩=平时成绩(50%)+期末成绩(50%)其中平时成绩包含考勤和课堂作业,期末成绩为设计作品成绩。
九、专业办学基本条件
(一)专业教学团队
大数据技术专业建设有一支整体素质高、结构合理、业务过硬、具有实践能力和创新精神的“专兼结合”的“双师性”师资队伍。大数据技术专业现有专任教师12名,其中高级职称1名,副高级4名,中级职称7名,双师型教师12名,兼职教师6名。

生师比适宜,未超18:1,满足本专业教学工作的需要。

师资队伍整体结构合理,发展趋势良好,符合专业目标定位要求,适应学科、专业长远发展需要和教学需要。专业带头人和骨干教师占到教师总数的一半以上,专业带头人具有副教授和软件职业技能高级工程师职称,能够站在大数据技术专业领域发展前沿,熟悉行业企业最新技术动态,把握专业技术改革方向;骨干教师大都具备双师素质,能够根据行业企业岗位群的需要开发课程,及时更新教学内容。
(1)年龄结构合理
大数据技术专业是一个发展十分迅速的应用型专业,与一些传统专业不同,需要教师具有较强的获取、吸收、应用新知识、新技术的能力。因此专业骨干教师多为一些青年教师。而本专业70%以上教师为35岁以下青年教师,自身专业素质和学****能力较强,能够满足本专业的要求。
(2)学历(学位)和职称结构合理
参与本专业教学的教师中具有硕士以上学位的占教师总数的78%。所有教师具有至少中级及以上的职称,副高及以上职称的占总数的55%。
(3)双师比结构合理
专业教师除了积极晋升教师系列职称外,还通过参加由国家人事部(已改为:人力资源和社会保障部)和信息产业部(已改为:工业和信息化部)领导下的国家级考试计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试,获取行业初中高级职称。积极鼓励教师参与科研项目研发、到企业挂职锻炼,并获取大数据技术专业相关的职业资格证书。
(4)专兼比结构合理
聘请企业(政府)信息化主管或系统集成企业技术骨干担任兼职教师,尤其针对实践部分进行行业标准的试炼。专兼比达到2
11
∶1,以改善师资队伍的知识结构和人员结构。聘请兼职教师承担的专业课程,承担学时比30%以上。
(二)教学设施

本着“课程教学理实化、实践场所职业化”的原则,专任教师与企业兼职教师共同根据课程实施的需要设计并建设了理实一体专业实训室,重点应加强教学功能设计及企业氛围的建设。使学生在校期间能感受企业文化氛围,接受企业操作规范。
实训室建设是高职学生能力培养的最重要环节,而实践课是培养学生能力的最佳途径,大数据技术专业的实训室着重提供真实的实践环境和模拟的企业氛围,从而让学生直观、全方位了解各种设备和应用环境,真正加深对原理、标准的认识。通过实践学****真正提高学生的技能和实战能力,使学生感受企业文化氛围,具有扎实的理论基础、很强的实践动手能力和良好的素质,这些都是他们将来在就业竞争中非常明显的竞争优势,扩大学生在毕业时的择业范围,对于学生来说具有现实意义的。信息技术专业群实训室建设情况如表6所示。
表6信息技术专业群实训室建设情况
序号
名称
主要设施
主要功能
1
信息技术实训室一
PC机
移动互联终端配置、智能商业应用部署、智慧城市应用开发
2
信息技术实训室二
PC机
软件设计、安卓项目开发
3
信息技术实训室三
PC机
3D设计、VR设计
4
网络综合技术实训室
交换机、路由器、PC机
交换机配置、路由配置、无线网络配置、网络安全
5
物联网实训室
物联网实验箱
ZigBee无线传感网开发与配置、物联网综合实训
6
校外实训基地
2家以上具有代表性校外实训基地
毕业顶岗实训
同时加强基地软环境建设,校企共同设计和开发教学、实训项目,共同编写实训指南,引进企业标准和企业文化,使校内生产性实训室更加接近企业真实工作环境,能更好地开展以企业真实项目为情境单元的“教、学、做一体化”的教学及项目实践,培养学生从初学到熟练职业能力;同时使学生在校内实训过程中受到企业文化的熏陶,培养学生的职业素质。

与厦门触控未来科技有限公司、中兴教育、慧科集团等公司深度合作,开设了java、HTML5、人工智能、大数据项目定制等校外实训基地。

为了满足专业信息网络教学的需要,学校校园网的主干带宽要达到千兆速率传输能力,专业教学场所(校内实训基地)、自主学****场所(图书馆、学生宿舍)达到百兆速率到桌面,学校网络配置基本确保了学生在课程学****的所有计算机终端设备能够访问校园网的专业课程资源和互联网的专业学****资源。