职业技术学院2024级大数据专业人才培养方案

XXXX职业学院一、专业名称及代码 二、入学要求 三、修业年限 四、职业面向 五、培养目标与培养规格 1.培养目标 42.培养规格 4六、课程设置 1.公共课程 62.专业课程 63.专业核心课程和主要教学内容 64.实践性教学环节 65.相关要求 8七、学时安排 八、教学进程总体安排 1.教学进程表 92.课程设置及教学计划表 93.实践教学计划表 4.职业技能等级证书考核要求与时间安排 5.岗位实习活动安排表 九、实施保障 1.师资队伍 2.教学设施 3.教学资源 204.教学方法 205.教学评价 216.质量管理 21十、毕业要求 21电子与信（51）计算机（5102）服务（6531）大数据工程(2021007)大数据运维岗位大数据可视化岗位大数据处理分析大数据挖掘预测大数据产品售后服务职业岗位运维工程师据分析师应用开发工程师②掌握大数据行业现状、发展趋势、相关技⑧掌握运用Excel、SPSS工具中的常用功能进行基本的数据分析知识；⑨掌握D3.JS、Echarts等主流框架进行数据分析与可视化的处理知识。⑤能够运用HTML/JavaScript/CSS技术实现标准、规范的客户端静态和动⑥能够使用Linux搭建Java开发环境、开发并部署Java应用；⑩能够独立完成大数据开发环境以及各个组件的安共必修课和公共选修课两部分，学时占27.1%，学分占33%。“专业课程平台”主要包括专业基础课程、专业核心课程、专1《Java程序设计》主要讲授Java基础环境搭建；数据类型和流程控制基础语法；函数、类和对象；Java文件和数据库；Java可视化基础；Java基本程序设计规范和方法。2《数据仓库技术》主要讲授数据仓库概述；联机分析处理；数据仓库设计；数据仓库规划与开发；数据仓库的工具；数据挖掘概述；数据挖掘算法和数据挖掘的工具及其使用等。3主要讲授数据库概述；创建和管理数据库；创建和管理数据表；数据基本操作；简单查询；复杂查询；存储过程和视图；数据库备份恢复。4《大数据分析技术》主要讲授echarts.js与d3.js的框架；图表模式各种类型的应用；统计分析语言R的基本语法；逻辑回归，因子分析常用的统计分析算法；Excel和SPSS等数据分析工具的使用；电商行业数据分析案例。5《自然语言处理》主要讲授NLP的基础技术,例如分词、词性标注、语义分析；NLP核心技术,包括词汇、短语、句子、篇章的表示,也包括机器翻译、提问和回答、信息检索、信息抽取、聊天和对话、知识工程、语言生成、推荐系统等。6《大数据可视化技术》主要讲授数据可视化概念、原理及主流技术；数据可视化主流工具、组件的使用；D3.js、Echasrts.js和Tableau工具使用；电商大数据可视化案例。7《网络爬虫技术与应主要讲授互联网大数据采集技术与实现概况；Robots、HTML、页面编码等相关协议和规范；普通网络爬虫技术、动态页面采集方法、主题爬虫技术、DeepWeb爬虫、微博信息采集、Web信息提取以及反爬虫技术等；用于爬虫应用中的典型大数据处理与挖掘技术；以及综合运用各种爬虫及处理技术进行新闻阅读器的分析设计。8《NoSQL数据库》主要讲授NoSQL数据库系统的概念、结构和功能；NoSQL数据库系统设计原理、方法和技术；数据库的优化、可靠性、安全等知识；数据库系统方法等。上学期1234周56789下学期123456789一二三四五六公共课程公共必修课√⊕2√⊕322★1811★14282★3★141612222★622218811881844★01⊕10122202202√⊕10√10√10√35专业课程专业必修课专业基础课444422★44★4422专业核心课4444★4444NoSQL数据库444444★44课2⊕505050专业选修课24242√10√素质拓展课程课修满2学分√√√√√√⊕1√√√⊕课2410101010分√√√⊕说明：1.★表示考试，其余为考查；⊕表示课程实践在课外进行；w表示集中实践教学周；计学时的课程用数字表示各学期课内周学时数，不计学时的课程用√表示各学期课内周学时上课学期；2.体育与健康学时分为课堂教学96学时和校园健康跑步12学时，共计108学时；3.入学教育、国防教育与军训、毕业教育、专业劳动实践、素质拓展必修课（包含劳动实践）、跨专业拓展选修课只计学分，不计学时；4.以慕课形式开放的公共限定选修课职业核心素养、中华优秀传统文化、公共艺术采用网上选课、网上考核的形式；5.公共任意选修课（含线下选修课）采用网上选课的形式。其中线上课程只计学分，不计学时，线上考核；其中线下选修课，线下授课，记录学时和学分，线下考核。序号实践教学项目学期周数/学时主要内容、目标要求教学地点1公共实践12周/32新生入学专业认知教育，帮助学生了解所学专业的就业面向以及所需要的专业知识和专业技能。校内2Python课程综合学期综合实训1使用Python语言制作一个综合的应用程序，训练包括Python语言、HTML5在内的编程语言的使用方法。校内3Linux学期综合实训2使用linux技术，通过一个以学校为背景的校园网建设项目的综合实训,使学生在Linux操作系统平台上,掌握服务器的管理与配置技术,学会搭建一个中小型校园网的设计细节和施工流程。校内4大数据平台运维综合实训3使用大数据平台技术，开发一个数据分析及平台运维实训项目。校内5人工智能应用开发综合实训4使用人工智能技术，开发一个综合实训项目。校内6认识实习50.5周/12学习上岗前应具备专业知熟悉专业岗位工作要求。引导学生树立安全意识、职业意识和劳动观念。校内7大数据技术应用项55周/120利用本专业核心课程《数据可视化》的知识，完成《大设计、编码、测试、发布全过程项目实训。校企合作企业8大数据应用开发项55周/120掌握利用Echarts结合常用框架及数据分析工具对大量数据进行采集、分析存储及可视化的技能，能够编写系统分析和系统设计阶段的常用文档，独立完成系统实施阶段程序设计，能够进行单元测试和集成测试，完成系统运行部署。通过较为完整校企合作企业的大数据分析及可视化过程，使学生具备大数据系统构建、展示的技能，培养分析问题和解决问题的能力。9大数据平台运维综合实训55周/120与企业教师一起，综合使用Hadoop大数据平台，网络爬虫技术实现市局的爬取，利用Spark实现数据分析，以及使用大数据可视化技术实现网站日志分析的综合项校企合作企业岗位实习620周/480体验工作流程和工作规范等企业生产实际，深化课堂学习内容，获取生产现场相关知识，感受爱岗敬业的劳动精神。校外合计2.项目要与职业标准对接、与岗位要求对接、与2．熟悉计算机应用技术专业所学知识，扩大知识面，进一3．在实习过程中，应结合毕业设计课题进行调查研究，666实习指导教师根据具体条件及时调整指导方法和实习内容，定生进行交流沟通，解决学生的专业困难以及实际工3．实习结束时，每名学生要写出实习报告；实习报告应4．岗位实习期间，要通过习讯云实习管理平台周报、打电话等形5．实习结束后，学生应及时总结岗位实习成果，向校内校内实习指导教师根据学生实习报告汇报内容和撰写硕士以上学历。“双师素质”教师比例90%以WiFi环境，并具有网络安全防护措施。安装应急照明装置并保持良好状态，符合紧急疏散要求、标志明显、保持逃生通道畅通该专业现有数据库应用、物联网应用、网站建设、web应用开发等11个教123456789不低于80册，方便师生查询、借阅，定期更新。配备能够满足大数据技术专业革课程《Python程序设计》《大数据平台搭建（Hadoop）》创新服务团队。在专业管理上，按照无界化管理理检查、学生教学信息员制度、考试分