计算机系2019级大数据技术与应用专业人才方案

大数据技术与应用专业教学标准一、专业名称及代码专业名称：大数据技术与应用专业代码：610215二、招生对象、修业年限、学历及教育类型招生对象：普通高中毕业生、中等职业学校毕业生修业年限：三年学历：专科教育类型：高等职业教育三、职业面向大数据技术与应用专业职业面向如表3-1所示。表3-1大数据技术与应用专业职业面向一览表所属专业大类（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专业技术人员（2）工程技术人员（2-02）信息和通信工程技术人员（2-02-10）通信工程技术人员（2-02-10-01）计算机工程技术员专业技术人员（2）工程技术人员（2-02）信息和通信工程技术人员（2-02-10）计算机网络工程技术人员（2-02-10-04）计算机网络工程技术人员专业技术人员（2）工程技术人员（2-02）信息和通信工程技术人员（2-02-10）信息系统分析工程技术人员（2-02-10-05）计算机信息技术员专业技术人员（2）工程技术人员（2-02）信息和通信工程技术人员（2-02-10）信息安全工程技术人员（2-02-10-07）计算机信息技术员专业技术人员（2）工程技术人员（2-02）信息和通信工程技术人员（2-02-10）信息系统运行维护工程技术人员（2-02-10-08）计算机信息技术维护员专业技术人员（2）工程技术人员（2-02）管理工程技术人员（2-02-30）信息管理工程技术人员（2-02-30-08）信息管理员专业技术人员（2）工程技术人员（2-02）管理工程技术人员（2-02-30）数据分析处理工程技术人员（2-02-30-09）数据分析员社会生产服务和生活服务人员（4）信息传输、软件和信息技术服务人员（4-04）软件和信息技术服务人员（4-04-05）计算机程序设计员（4-04-05-01）程序员社会生产服务和生活服务人员（4）信息传输、软件和信息技术服务人员（4-04）软件和信息技术服务人员（4-04-05）计算机软件测试员（4-04-05-02）软件测试员四、培养目标与培养规格（一）培养目标本专业旨在培养德、智、体、美全面发展，具有良好的综合素质，掌握计算机技术、计算机网络通信、信息处理、网络安全等基础知识，熟练掌握大数据应用平台的搭建与部署、大数据存储设计，掌握数据的分析与挖掘、大数据可视化工具的使用，能在政府、银行、医院、金融、互联网等部门从事大数据技术应用工作，熟悉企业业务流程，具备团队精神，适应生产和管理第一线需要的复合式创新型高素质高技能人才。（二）培养规格。1.素质。具有正确的世界观、人生观、价值观。坚决拥护中国共产党领导，树立中国特色社会主义共同理想，践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感、国家认同感、中华民族自豪感；崇尚宪法、遵守法律、遵规守纪；具有社会责任感和参与意识。具有良好的职业道德和职业素养。崇德向善、诚实守信、爱岗敬业，具有精益求精的工匠精神；尊重劳动、热爱劳动，具有较强的实践能力；具有质量意识、绿色环保意识、安全意识、信息素养、创新精神；具有较强的集体意识和团队合作精神，能够进行有效的人际沟通和协作，与社会、自然和谐共处；具有职业生涯规划意识。具有良好的身心素质和人文素养。具有健康的体魄和心理、健全的人格，能够掌握基本运动知识和一两项运动技能；具有感受美、表现美、鉴赏美、创造美的能力，具有一定的审美和人文素养，能够形成一两项艺术特长或爱好；掌握一定的学习方法，具有良好的生活习惯、行为习惯和自我管理能力。2.知识。（1）基础理论知识主要支撑课程：毛泽东思想概论、思想道德修养与法律基础、英语、信息技术、数学、大学生心理健康教育、大学生素质拓展计划、创新能力培养、文献检索。（2）专业理论知识主要支撑课程：大数据技术原理与应用、云计算与大数据、大型数据库技术、数据挖掘与数据仓库、IT职业素养、互联网信息与安全。（3）技能基础知识主要支撑课程：数据库原理与应用(Mysql)、Java程序设计、Linux操作系统、HTML5+CSS3、网站开发实战、大数据开发与应用、大数据运维。（4）技能专业知识主要支撑课程：大数据平台核心技术、大数据平台构建、云计算大数据处理、数据仓库与数据挖掘、分布式存储技术、分布式计算技术、分布式消息技术等。3.能力。（1）职业基本能力职业基本能力：具有学习大数据技术与应用的新技术、新业务的能力。主要支撑课程：大数据导论、云计算与大数据、数据挖掘与数据仓库。培养方式或途径：课堂教授、实验室实训、参观。（2）职业核心能力职业核心能力：能够从事云计算、云储存、数据分析、网络安全管理与产品策划，应用大数据的分析技术有效地解决现实经济问题，深度挖掘对于管理、营销决策发挥重要价值的大数据信息等工作所必需的专业知识。主要支撑课程：数据挖掘与数据仓库、数据库原理与应用(SQL)、Java程序设计、Python爬虫技术、Linux操作系统、分布式计算技术、大数据分析与应用、大数据平台核心技术、大数据平台构建。培养方式或途径：课堂教授、实验室实训、社会实践。（3）其他能力具有学习能力，勤于思考，善于捕捉有用的新信息，为后续发展奠定基础。主要支撑课程：分布式计算机技术、大数据分析与应用、数据挖掘与数据仓库、创新能力培训、职业生涯规划项目、大学生素质拓展计划。培养方式或途径：课堂教授、实验室实训、校外实习。五、课程体系及具体要求（一）建设思路1、岗位→能力→课程表5-1大数据技术与应用专业“岗位→任务→能力→课程”表序号职业岗位典型工作任务能力要求及素质课程名称1大数据分析员1.大数据的结构类型、大数据的发展2.大数据在云端、计算虚拟化、大数据存储、网络虚拟化、数据服务、云的挑战3.预测分析的作用、数据情感与情感数据、数据内在的预测性、情感的因果关系1.协调客户和员工之间的关系，提供所有的数据分析和支持2.对所有结果进行数据分析，对数据进行审核并且为客户解决相关问题3.管理所有的数据消耗异常状态，确定数据的漏洞后准备相应的决议1.大数据技术2.计算机编程3.网络操作系统4.计算机软硬件安装与维护5.数据分析、挖掘2大数据运维员1.Hadoop客户端、Hadoop性能调优、Hive性能调优、HBase调优、Hadoop运维2.系统结构设计、安装Python、实现数据导入导出模块、实现数据分析工具模块、实现业务数据的数据清洗模块、实现购书转化率分析模块、实现购书用户聚类模块、实现调度模块1.使用机器学习、大数据分析等方法对系统中的大量监控数据进行汇总分析2.在系统出现异常的时候可以快速/自动决策并触发相关止损预案，快速恢复服务。3.基于容量评估数据，判断系统的瓶颈并提供容量优化的解决方案1.计算机编程2.常用数据结构和算法3.网络基础知识4.Linux操作系统5.hadoop分布式系统架构3数据仓库管理员1.关联表查询、使用UNION、子查询、连接查询、视图、索引2.数据的备份、数据的恢复3.模型优化、数据库模式定义、物理设计、数据库实施、数据库运行与维护4.需求分析、概念设计、逻辑设计1.维护企业数据仓库的完整性和可用性，包括数据的质量问题，确保数据仓库的正常持续运行2.按照特定的时间间隔把数据抽取整合到数据仓库里1.数据仓库构建原理2.报表知识3.数据挖掘4.管理和维护数据库4Java软件开发工程师1.软件开发初级工程师2.软件开发中级工程师3政务、物流、电商、金融等行业领域项目参与职业进阶岗1.软件开发高级工程师、架构师2.软件开发分析与设计师3.软件开发管理者PL、PM等1.了解HTML5、CSS3等前端技术2.熟练软件开发常用编程语言Java3.掌握高级数据库Oracle4.熟练企业级开发基础框架Servlet5.掌握企业级高级框架SSM等6.熟悉企业项目团队的概念及对团队的整体要求7.掌握软件生命周期，理解各个阶段的重要意义8.具有高素质、高道德、软硬实力兼备的综合型IT人才1、程序设计2、HTML+CSS网页制作3、JavaScript4、Oracle数据库5、JDBC数据库技术6、Web项目开发技术5大数据开发工程师1、负责大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等工作；2、主要从事网络日志的大数据分析工作，包括:网络日志的数据提取、数据融合及分析；专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术的研发；1、熟悉数据仓库理论，具备复杂业务需求梳理能力2、熟练SQL开发，精通Mysql等关系型数据库中的一种或几种3、熟练掌握Hadoop及MapReduce应用开发，熟练掌握HBase、Hive、Storm、spark等大数据开发工具中一种或几种6、熟悉Linux系统，具备shell、python等脚本开发能力1、Python程序设计2、大数据技术2、理论与实践教学一体化（1）基础知识培养系统本专业的教学模式为：欣赏企业的成功案例、欣赏历届学生或本班同学的优秀作品，由这些作品入手引入课堂教学，通过案例分析，对知识点进行讲解，学生边学习边实践。（2）实践动手能力培养系统根据老师给出的设计主题，让学生以技术人员的身份进行创作，激发学生的创新思维和潜能，最终做出自己的创意作品，按企业规范来评价学生，使培养学生的学习情境与就业岗位的工作过程一致。3、双证书课程为使学生能够更好地融入社会，本专业开设了双证书课程。表5-2大数据技术与应用专业双证书课程课程证书大数据技术原理与应用、Linux操作系统大数据维护工程师数据仓库与数据挖掘数据可视化工程师、大数据分析师Java程序设计、Hadoop大数据平台构建与应用、HBase系统搭建大数据开发工程师（二）课程设置大数据技术与应用专业课程设置如表5-3所示。表5-3大数据技术与应用专业课程设置一览表序号类型课程1公共基础课程思想品德修养与法律基础、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策、体育、大学英语、计算机基础、普通话、大学语文、高等数学、大学生职业发展与就业指导、大学生创新创业教育、大学生心理健康教育、军事理论2专业基础课程程序设计基础、大数据技术原理与应用3专业核心课程MySQL程序程序设计、Linux操作系统、Java程序设计、Python程序设计、HTML5+CSS3、JavaWeb应用程序开发、Hadoop大数据分析4专业拓展课程（限选）大数据应用开发、大数据运维5专业集中实践教学环节网站开发实战专业核心课程目标及内容简介1.大数据技术原理与应用（B类课程）课程目标：通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向，并组织实习项目，使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术，了解其特点以及使用的场景，具备一定的大数据系统架构能力，并能自行展开简单的大数据应用开发。内容简介：本课程是大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。2.MySQL程序程序设计（B类课程）课程目标：使学生通过学习能正确根据数据的语句进行查询、修改、统计、更新等操作。能掌握索引、视图、触发器、事件并正确使用。内容简介：面向计算机相关专业的一门专业基础课，涉及数据库基础知识、MySQL数据库的安装和配置、数据库和表的操作、事务管理、锁管理、存储过程管理、视图管理、函数管理、应用程序开发等内容，通过本课程的学习，学生能够了解数据库的基础知识，掌握MySQL数据库的开发和管理技术，并初步具备应用程序开发能力。3.Linux操作系统（B类课程）课程目标：通过本课程的学习，使学生较为全面地了解Linux操作系统，培养学生运用Linux操作系统的基本技能，奠定在Linux系统进行嵌入式开发的基础，对学生从事Linux嵌入式开发、Linux嵌入式产品技术支持等工作岗位的职业能力和职业素质养成起主要支撑作用。

内容简介：本课程要求学生掌握计算机操作系统的基本概念、基本理论；掌握Linux操作系统的基本命令，和各种网络服务器的配置和维护。并且使学生通过该课程的学习，具备进一步掌握类Unix操作系统的能力。4.Java程序设计（B类课程）课程目标：通过本课程培养学生进行Java软件开发的岗位工作能力。学生在学习本课程的过程中将完成Java编程基础、面向对象技术、Java高级应用等工作任务。通过本课程的学习，使学生能够编写简单的Java程序，具备运用面向对象的思想编写程序解决实际问题的技能。内容简介：通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Java语言进行程序开发需要掌握的知识。熟悉Idea开发工具，Java语言基础，流程控制，字符串，数组，类和对象，包装类，数字处理类，接口、继承与多态，类的高级特性，异常处理，集合类，I/O（输入/输出），反射，枚举类型与泛型，多线程等5.Python程序设计（B类课程）课程目标：通过对本门课程的学习,使学生系统地获得一门生物信息学中常用的数据分析处理编程语言，掌握基本的编程技能，并注重培养学生抽象分析问题和设计算法、编程实现解决问题的能力和常见的程序设计能力等。内容简介：本课程培养学生能够进行Python编程所必须进行的技能，熟练使用pycharm编程平台，Python语言基础，变量，基本结构、流程控制、类、集合、异常处理、数据库编程、闭包、迭代器、常用函数、常用库、python爬虫、scrapy框架等。6.HTML5+CSS3（B类课程）课程目标：培养学生掌握HTML5的结构、表单及新增页面元素、图形绘制、多媒体、本地存储、文件、WebRTC通信、扩展的XMLHttpRequest、离线应用、WebWorkers、地理位置信息、拖放与通知等内容；CSS3相关的技术掌握各种选择器及其使用、文字与字体的相关样式、和相关样式、背景与边框相关样式、布局相关样式、变形处理、动画、颜色相关样式等内容。内容简介：本课程致力于为互联网开发者搭建更加便捷、开放的沟通平台，培养学生掌握HTML5的结构、表单及新增页面元素、图形绘制、多媒体、本地存储、文件、WebRTC通信、扩展的XMLHttpRequest、离线应用、WebWorkers、地理位置信息、拖放与通知等内容；CSS3相关的技术掌握各种选择器及其使用、文字与字体的相关样式、盒相关样式、背景与边框相关样式、布局相关样式、变形处理、动画、颜色相关样式等内容。7.JavaScript（B类课程）课程目标：《JavaScript核心》是面向计算机相关专业的一门Web前端基础课程，涉及JavaScript语言基础、数组、函数、对象、BOM、DOM、事件、正则表达式、Ajax、jQuery等内容。通过本课程的学习，学生能够了解JavaScript语言的特点，掌握面向对象程序设计思想，具备扎实的语言功底。内容简介：掌握JavaScript的基本使用方法；能运用JS语法编写具体的程序代码；能编写并运用数组解决具体的问题；掌握JavaScript常用内置对象的使用方法；掌握自定义对象的定义和基本操作；掌握如何在浏览器中调试JavaScript程序；掌握定时器的操作；掌握元素与样式的操作；掌握节点的操作；熟悉事件对象的使用；掌握常用事件的实现；掌握Ajax对象的创建、常用方法和属性的使用；掌握XML和JSON数据格式的使用；掌握Cookie操作和Ajax跨域请求；掌握元素与节点的操作；掌握事件与动画特效的实现；掌握jQuery中插件机制的使用；（四）集中性实践环节简介本专业设置集中性实践环节共3个，分别是：网站开发实战、大数据应用开发、大数据运维.简介如下：1.网站开发实战课程目标：培养学生能够根据用户需求，紧贴互联网行业发展对Web前端开发工程师岗位的技术与能力的要求，详细地介绍HTML、CSS、DIV、JavaScript、DOM与BOM、浏览器兼容性测试、网站调试与发布等部分的基本语法和关键应用内容简介：本课程培养学生能够根据用户需求，紧贴互联网行业发展对Web前端开发工程师岗位的技术与能力的要求，详细地介绍HTML、CSS、DIV、JavaScript、DOM与BOM、浏览器兼容性测试、网站调试与发布等部分的基本语法和关键应用。通过真实案例深入剖析网页布局的思路和方法，启发式引导学生自主地去完成实训项目。2.大数据应用开发课程目标：培养学生能够使用java和python进行大数据开发技术，能够独立进行大数据集群部署，大数据分析，业务分解，开发流程设计，综合使用大数据组件中的存储、计算、消息、收集、流处理等进行项目架构能力。内容简介：本课程培养学生能够使用Python开发网络爬虫的核心技术，能够使用MapReduce分布式计算框架进行数据清理、转换、分析，并对结果数据进行大数据可视化展示。主要讲解编写网络爬虫所需的网站分析、数据抓取、数据清洗和数据入库转换知识。实战深入讲解了分布式爬虫、爬虫软件开发与Hadoop分布式计算应用技术。3.大数据运维.课程目标：培养学生掌握大数据系统运行维护过程中的各个主要阶段及其任务，包括配置管理、系统管理、故障管理、性能管理、安全管理、高可用性管理、应用变更管理、升级管理及服务资源管理，内容全面且翔实。内容简介：本课程培养学生掌握大数据系统运行维护过程中的各个主要阶段及其任务，包括配置管理、系统管理、故障管理、性能管理、安全管理、高可用性管理、应用变更管理、升级管理及服务资源管理，内容全面且翔实，兼具基础理论知识与运维实践经验，特别是重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能，以保障大数据系统的稳定可靠运行，更好地支撑大数据的商业应用价值。（五）教学活动时间分配表1．教学活动时间分配表教学活动时间分配表（单位：周）环节学期理实教学集中实践教学环节考试入学（毕业）教育军训劳动与机动教学总周数技能训练认识实习跟岗实习毕业设计顶岗实习其他一1313118二181120三181120四181120五1081120六161118合计6710008165461162．教学日历教学日历周次学期123456789101112131415161718192021一JJJ－－－－－－－－－－－－－－☆□○二－－－－－－－－－－－－－－－－－－☆□○三－－－－－－－－－－－－－－－－－－☆□○四－－－－－－－－－－－－－－－－－－☆□○五◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆∥∥∥∥∥∥∥∥☆□○六‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖△□入学（毕业）教育△理实教学—技能训练◆认识实习×跟岗实习※顶岗实习‖毕业设计（论文）∥劳动或机动□考试☆假期○军训J（六）教学进程总体安排大数据技术与应用专业教学进程总体安排表如表5-4所示。表5-4教学进程总体安排表课程类别课程性质课程代码课程名称课程类型（A,B,C）学分总学时理论学时实训学时考核学期第一学年第二学年第三学年考试考查一二三四五六18周18周18周18周18周18周公共必修课程必修课990101001思想品德修养与法律基础A348361212990101002毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论A464541023990101003形势与政策A116161-5专题讲座990101004体育C2648561-222990101005大学英语A81281281244990101006语文A23228422990101007大学生职业发展与就业指导B238261252990101008大学生创新创业基础B23224812990101009大学生心里健康教育A2322482990101010军事理论A236361小计2849038011010110020限选课990101011中华优秀传统文化A11616042990101012计算机基础B364323214990101013高等数学A4646424990101014普通话A132161612990101015企业文化（企业）B1323252小计102081604864022专业基础课必修课042003016计算机组装与维护B232161612042003017Linux操作系统B464323224042003018Mysql数据库B696326426小计121928011202100000专业核心课程必修课042002019Html5+CSS3设计B696326436042002020JavaScript开发B696326446042002021Java程序设计（企业）B696326436042002022JAVA程序设计实训（企业）B496326436042002023Web企业框架开发技术（企业）B696326446042002024Python程序设计B496326436042002025Python项目开发B496326446042002026Hadoop大数据分析（企业）B496326446042002027大数据技术综合实训（企业）B696326456042002028大数据可视化（企业）B696326456042002029Web开发实战B696326456042002030大数据项目实战（企业）B696326456小计6411523847680002424240专业拓展课选修课042002031图形图像处理B464323214042002032计算机网络基础B464323214042002033常用工具软件B23203222小计12160649682综合实践042006034入学教育、军事训练C33周3周042006035社会实践C44周4周042006036毕业设计（论文）C88周8周042006037顶岗实习C1616周48016周042006038毕业教育C11周1周小计3248048030周合计126268210681614026272426260大数据技术与应用专业实践教学环节安排如表5-5所示。表5-5专业实践教学环节安排表类型序号实践及训练项目学期时间（周）主要内容及要求地点教学实习1程序设计基础11周程序设计基础校内实训室2数据库原理与应用21周(30)数据库原理与应用校内实训室3Java程序设计31周(30)Java程序设计校内实训室4JavaWeb应用程序开发31周(30)JavaWeb应用程序开发校内实训室5Hadoop大数据平台构建与应用41周(30)Hadoop大数据平台构建与应用校内实训室6大数据综合实训51周(30)大数据综合实训，包括hive、hbase、scala、kafka、flume、spark及项目实训校内实训室7毕业论文设计64周(120)毕业论文设计校内实训室校外实习基地顶岗实习顶岗实习610周顶岗实习校外实习基地合计24周(720)根据以上学时统计，实践课占课时总数的50%，生产性实训占实训教学总学时的10%以上。课程时数和教学环节的比例如表5-6所示。表5-6课程时数和教学环节的比例课程类别小计小计备注学时比例学分比例必修课公共必修课等素质课程69824.1%3830.10%专业课程220275.9%8869.90%选修课公共必修课等素质课程专业课程合计//理论实践教学比理论教学106839.8%//实践教学161460.2%//六、实施保障（一）师资队伍。计算机应用技术教学团队现有教职工15人，高级职称教师1人，副高级职称教师9人,讲师2人，博士、硕士研究生11人，“双师素质”教师12人，计算机应用技术教学团队注重教师队伍建设的同时,还积极开展校企深度合作，聘任了一批企业高管、行业精英、知名专家、能工巧匠等6人为兼职教师，担任职业导师，形成了一支素质优良、结构合理、专兼结合的“双师型”教师队伍。八六三软件股份有限公司人才中心技术部：现有师资人数18人，大数据项目经理兼特邀讲师2人，Java项目经理兼高级讲师3人，初中高级JAVA讲师4人，院校授课高级讲师5人，高级测试讲师2人，高级WEB讲师1人，高级NET讲师1人。另有后备讲师9人。相关讲师，都具备至少三年以上开发经验，高级讲师具备项目管理经验。。（二）教学设施。编号名称校内（外）主要设备实训（习）项目及功能服务课程1大数据平台搭建与运维实训室校内高性能计算机40台、投影机一部、服务器一台1、大数据平台搭建2、大数据系统运维3、大数据中心设计与建设4、环境调试维护大数据技术综合实训、大数据技术原理与应用2虚拟化技术与应用实训室校内高性能计算机、投影机一部、网络机柜4台、各类交换机合计30台1、基于虚拟化技术的云计算实现2、基于虚拟化技术的业务部署3、虚拟化技术及应用实训4、服务器搭建与配置实训5、虚拟化桌面实训Java程序设计、Python程序设计3大数据应用开发与测试实训室校内高性能计算机40台、服务器一台、投影机一部1、大数据开发环境的搭建2、大数据开发项目实战3、大数据搭建服务器4、服务器负载均衡配置5、云计算应用开发实训数据库原理与应用、大数据存储系统、Hadoop大数据平台构建与应用4网站建设与维护实训室校内计算机、服务器、交换机、视频采集卡、投影仪等实训项目：网页设计与制作实训、ASP开发技术实训功能：实现网站建设与维护《HTML5+CSS》、生产性实训5项目研发中心校内服务器、计算机、交换机、多媒体教学系统、常用软件开发工具等实训项目：学生科技创新；综合项目实例开发。功能：具有真实工作场景，引进外部IT企业入驻，校企共建。《Java程序设计》《程序设计基础》、生产性实训6大型数据库实训室校内服务器、投影仪、计算机、、数据库系统软件实训项目：SQLServer数据库实训、Oracle数据库实训功能：模拟操作；生产性实训《MYSQL》、《Java程序设计》、生产性实训7企业大数据集群环境校外硬件：服务器50台，其中主服务器1台，具体配置为：cpu：8核、内存：32G、硬盘：10T。其他为从服务器，具体配置为：cpu：4核、内存：16G、硬盘：5T；集群配置万兆网卡；软件：大数据集群CDH企业管理平台实训项目：商品推荐系统、电商用户画像系统、薪资数据爬虫与分析系统、App海量日志挖掘系统；功能：在真实的大数据集群中，进行企业真实项目案例开发机器学习深度学习算法、Python企业爬虫、SparkMLLib实践、SparkStreaming程序设计（三）教学资源。1.立体化教学载体（纸质、音像、电子、网络等）我院图书馆为我们提供了大量的大数据技术应用专业书籍和专业期刊、音像资料，同时还开通了电子阅览室，为我们的教学研究以及学生的学习提供了有力保障。2.随时更新的课程网站计算机网络基础、计算机安全技术、JSP网站开发、ASP.Net网站开发等课程均建有课程网站，所有教学资源都在校园网上，在校内随时可以使用。在教学中还充分利用较先进的校园网及多媒体设备，使用了INTERNET、网上直播系统、网上作业与答疑、自主学习型课程平台、BBS、EMAIL、视频点播、课件库、案例库、期刊网等各种网上辅助现代教学手段。3.全程多媒体教学课堂教学在多媒体教室和计算机网络实训中心进行，全程多媒体教学。4.网络在线学习学院数字化信息传输网络已覆盖整个校园，课程录像系统、多媒体课件和综合制作系统、教学信息管理