(三年制)大数据技术与应用专业人才培养方案395
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
一、项目背景
随着数据量的不断增加，大数据技术涌现出新的发展机遇，但是，我们在培养大数据技术专业人才方面还存在一些问题：学校教学资源有限，师资力量薄弱；学生如何掌握大数据技术，懂其原理、应用和开发？
为了解决上述问题，我们为2024级的大数据技术专业学生制定了大数据技术与应用专业人才培养方案，以提高大数据技术专业学生的素质，满足大数据技术应用的市场需求。
二、目标
本专业人才培养方案旨在培养具有大数据技术和应用能力的高素质应用型人才，同时具备自学能力，分析问题、推理解决问题、系统思维、服务意识和团队协作等能力。
三、培养计划
1、基础理论课程：本专业人才培养方案要求大数据技术专业学生系统学习数学、计算机科学、管理学等基础理论课程，以打好基础。
2、基础技能课程：学生需要掌握大数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据安全等基本知识，熟练掌握数据库和编程技能，以及云计算、移动应用等最新技术。
3、拓展学习课程：学生需要学习机器学习、算法、互联网技术，要熟悉流行的开源框架，增强应用能力。
大数据技术与应用专业人才培养方案
大数据技术与应用专业人才培养方案附件：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。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案1. 引言随着信息技术的迅猛发展，大数据在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
大数据技术的应用不仅需要先进的技术手段，更需要具备相关知识和能力的专业人才。
为了培养满足社会需求的大数据专业人才，我们制定了以下的大数据专业人才培养方案。
2. 培养目标本培养方案的培养目标是培养具备以下能力和素质的大数据专业人才： - 掌握扎实的大数据技术基础知识，包括大数据处理、机器学习、数据挖掘等； - 具备大数据系统的设计、开发和维护能力； - 具备数据分析和决策支持能力，能够为企业和组织提供数据驱动的决策支持； - 具备团队协作和沟通能力，能够与不同的团队成员进行有效的合作； - 具备学习和创新能力，能够不断跟进新兴的大数据技术和趋势。
3. 课程设置3.1 基础课程•数据结构与算法•数据库原理与应用•统计学基础•编程语言（如Python、Java等）基础课程旨在为学生打下大数据技术的基础。
通过学习数据结构和算法，能够熟练处理大规模数据；通过学习数据库原理与应用，能够有效地进行数据管理与查询；通过学习统计学基础，能够进行数据分析和统计推断；通过学习编程语言，能够进行大数据系统的开发和维护。
3.2 专业课程•大数据处理技术•机器学习与数据挖掘•大数据系统设计与实现•数据可视化与决策支持专业课程旨在培养学生在大数据领域的专业能力。
通过学习大数据处理技术，能够掌握大数据处理的方法和工具；通过学习机器学习与数据挖掘，能够进行数据分析和模型建立；通过学习大数据系统设计与实现，能够设计和开发大数据系统；通过学习数据可视化与决策支持，能够为企业和组织提供数据驱动的决策支持。
3.3 实践环节•实验课程•实习实训•毕业设计实践环节是培养学生实际操作能力和解决实际问题的重要环节。
实验课程旨在通过课程实验来锻炼学生的实践能力；实习实训旨在让学生在实际工作环境中进行实际操作和实践；毕业设计旨在让学生通过一个完整的项目来综合运用所学知识。
大数据管理与应用人才培养方案
大数据管理与应用人才培养方案随着大数据时代的到来，大数据管理与应用人才的需求日益增长。
为了培养适应当前社会发展需求的大数据管理与应用人才，我们需要制定一套科学合理的培养方案。
一、培养目标大数据管理与应用人才的培养目标是培养具备扎实的理论基础和广泛的知识面，具有大数据管理与应用的专业技能和创新能力，能够胜任大数据管理与应用工作的高级专业人才。
二、培养内容1. 理论基础课程：包括数学、统计学、计算机科学基础、数据库原理、数据挖掘、机器学习等相关课程，为学生打下坚实的理论基础。
2. 专业课程：包括大数据技术与架构、数据管理与存储、数据分析与决策、数据可视化等专业课程，培养学生在大数据管理与应用领域的专业知识和技能。
3. 实践环节：包括实习实训、项目实践等，通过与企业合作、参与真实项目，让学生在实践中掌握实际操作能力和解决问题的能力。
三、培养方法1. 综合教学法：将理论与实践相结合，通过案例分析、讨论课、小组讨论等方式，培养学生的综合分析和解决问题的能力。
2. 实践教学法：通过实践环节的设置，让学生亲身参与实际项目，锻炼学生的实际操作能力和解决问题的能力。
3. 导师制度：为每位学生指定一位导师，进行个性化指导和培养，帮助学生规划学习和职业发展。
四、培养评估1. 考试评估：通过课程考试和综合考试评估学生的学习成绩和综合能力。
2. 项目评估：对学生参与的项目进行评估，评估学生在实践中的表现和解决问题的能力。
3. 学术论文评估：要求学生在培养过程中完成一定数量的学术论文，评估学生的科研能力和创新能力。
五、培养保障1. 师资保障：确保专业师资力量充足，招聘具有丰富实践经验和教学能力的教师。
2. 实验设施保障：建设完善的实验室和大数据平台，提供学生实践和研究的场所和设备。
3. 资金保障：为培养大数据管理与应用人才提供充足的经费支持，保障教学和科研的顺利开展。
六、培养成果1. 学术研究成果：学生在培养过程中取得的学术研究成果，包括发表的论文、参与的科研项目等。
大数据技术与应用培养方案
大数据技术与应用培养方案
一、培养目标
1、掌握大数据技术的基本理论和基础技术，掌握大数据的基本分析
处理流程，有能力运用大数据技术实现资源数据分析处理，深入了解大数
据技术应用及发展趋势；
2、具备大数据处理系统设计和实现能力，掌握常用的大数据技术平
台及其技术架构，具有大数据技术的研发能力，能完成大数据系统开发；
3、拥有大数据应用的能力，能够灵活结合实用，实现大数据应用项
目的规划、实施、调试、运行和优化；
4、具备较强的软件编程能力，掌握Python、R、Scala等编程语言，
能够应用编程技术实现大数据的采集、分析、处理、存储等；
5、具有较强的数字图像处理、机器学习、大数据云计算等相关知识
概念，并能实际应用其中的技术，以满足大数据的需求；
6、具有良好的综合应用能力，能够结合人文社会科学等方面的知识，从外部资源搜集信息，并能够利用大数据技术实现信息可视化等；
二、培养计划
1、大数据相关的基础理论：大数据结构，数据挖掘，数据模型，机
器学习，数据挖掘等；
2、大数据技术平台：Hadoop，Spark，Hive，Hbase，Kafka，NoSQL，Oozie等；
3、大数据工具：Python，R，Scala，SQL，Tableau。
大数据技术与应用专业培养方案
大数据技术与应用专业培养方案一、专业名称及代码专业名称：大数据技术与应用专业代码：610201二、教育类型及学历层次教育类型：高等职业教育学历层次：大专三、招生对象及学制招生对象：普通高中毕业生或同等学历者学制：三年四、就业范围及主要岗位就业范围：在各类企事业单位、政府机关以及IT行业从事大数据系统搭建、测试、管理、运维和大数据分析等相关工作。
主要岗位：1、大数据架构工程师2、大数据开发工程师3、大数据分析工程师4、售前工程师5、销售支持工程师6、运维工程师7、售后技术工程师五、培养目标及规格（一）人才培养目标本专业以服务吕梁、山西省及周边省市经济社会发展为宗旨，面向大数据行业，培养德智体美全面发展和身心健康，践行社会主义核心价值观，具备良好职业道德和诚信品质，掌握计算机技术、Java开发、Mysql数据库、Linux操作系统、数量统计等基础知识、会部署和使用Hadoop及Spark身体系统的常用组件，会使用网络信息采集和页面数据抓取工具，会使用SPSS等数据分析软件，具备对大数据下信息采集、预处理、储存、处理、分析、可视化等技术。
本专业毕业生能胜任政府、企事业单位、社会组织等部门的大数据系统测试、管理运维、大数据分析、数据可视化等技术工作。
（二人才培养规格1、工作岗位描述（见表1）2、能力结构与要求（见表2）3、职业能力证书（见表3）表 1 大数据技术与应用专业面向的工作岗位表 2 大数据技术与应用专业人才能力结构与要求表3 大数据技术与应用专业职业能力证书考核安排六、课程设置、时间分配、教学进程及实践性教学（见表4、表5、表6）本专业总课时为2840 节，其中理论课时926 节，占总课时的32.6%，实践课时1914 节，占总学时的67.4%。
表 4 大数据技术与应用专业教学计划进程表表 5 大数据技术与应用专业全学程时间安排表 6 大数据主要实训课程教学环节一览表七、课程主要内容简表备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问Javascript+Jquery 2、运用Javascript+Jquery来设计出较综合的应用程序。
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案一、培养目标1.掌握大数据基本理论和技术，具备较强的数据处理、分析和应用能力。
3.能够熟练运用大数据技术解决实际问题，具备一定的创新能力和团队协作精神。
二、课程设置1.基础课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库原理与应用等。
2.专业课程：大数据技术基础、大数据采集与处理、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据应用开发、云计算与大数据、与大数据等。
3.实践课程：大数据实验、大数据项目实训、企业实习等。
4.选修课程：数据安全与隐私保护、大数据法规与政策、大数据行业应用案例分析等。
三、教学方法1.理论教学：采用案例式、讨论式、启发式等教学方法，注重培养学生的实际应用能力。
2.实践教学：结合实验、实训、实习等环节，让学生在实践中掌握大数据技术与应用。
3.企业参与：邀请企业专家授课、举办企业讲座、开展企业项目合作等，增强学生的实战经验。
四、能力培养1.技术能力：培养学生掌握大数据技术的基本原理和方法，熟练使用大数据工具和平台。
2.分析能力：培养学生运用统计学、机器学习等方法对数据进行挖掘和分析。
3.应用能力：培养学生将大数据技术应用于实际场景，解决实际问题。
4.创新能力：鼓励学生参加大数据竞赛、创新创业项目等，培养学生的创新意识和能力。
五、就业方向1.数据工程师：负责大数据平台的搭建、维护和优化。
2.数据分析师：对海量数据进行挖掘和分析，为决策提供依据。
3.数据产品经理：设计、开发和推广大数据产品。
4.大数据解决方案工程师：为企业提供大数据技术解决方案。
5.数据安全工程师：保障数据安全，防止数据泄露。
六、合作与交流1.与国内外知名高校、研究机构开展学术交流与合作。
2.与企业合作，开展产学研项目，推动产业发展。
3.邀请行业专家、学者进行讲座和培训，提高人才培养质量。
4.鼓励学生参加国内外大数据竞赛，提升学生实践能力。
大数据管理与应用专业人培方案
大数据管理与应用专业人培方案大数据管理与应用专业人才培养方案一、背景介绍随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
大数据管理与应用专业培养的目标是培养具备大数据管理与分析能力的专业人才，满足社会对大数据技术人才的需求。
本文将详细介绍大数据管理与应用专业人才培养方案。
二、培养目标大数据管理与应用专业人才培养目标是培养具备以下能力的专业人才：1. 掌握大数据管理与分析的基本理论和方法，具备大数据收集、存储、处理和分析的能力；2. 熟悉大数据技术的应用场景和发展趋势，具备大数据解决实际问题的能力；3. 具备良好的数据分析和数据挖掘能力，能够利用大数据进行商业决策和业务优化；4. 具备团队合作和沟通能力，能够在跨学科环境中进行协作和创新；5. 具备良好的职业道德和社会责任感，能够适应社会发展的需求。
三、培养方案1. 课程设置（1）基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学基础课程，以及计算机科学导论、数据库原理与应用、数据结构与算法等计算机基础课程，为学生打下坚实的理论基础；（2）专业课程：包括大数据技术导论、大数据存储与管理、数据挖掘与机器学习、数据可视化与交互等专业课程，培养学生的大数据管理与分析能力；（3）拓展课程：包括商务智能、云计算、数据安全与隐私保护等相关课程，帮助学生了解大数据技术在不同领域的应用和发展；（4）实践课程：包括大数据项目实训、实践课程和实习实训，培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。
2. 实践教学（1）实验教学：通过开展大数据实验教学，让学生亲自动手操作和实践，提高他们的实际操作能力；（2）项目实训：组织学生参与大数据项目实训，让他们在实际项目中学习和应用大数据管理和分析技术；（3）实习实训：安排学生到企业或科研机构进行实习实训，让他们接触真实的工作环境和实际问题，提高他们的实践能力和解决问题的能力。
3. 学科竞赛与科研创新鼓励学生参加学科竞赛和科研创新活动，培养他们的创新思维和科研能力。
大数据技术与应用专业人才培养方案
大数据技术与应用专业人才培养方案概述：随着信息时代的到来，大数据技术与应用专业已经成为当代最具发展潜力的专业之一、因此，为了培养高素质、专业能力强、具备创新思维和实践能力的大数据技术与应用专业人才，需要制定一套全面科学的培养方案。
1.专业基础课程为了确保学生在大数据技术与应用领域的知识基础，需要设置一系列专业基础课程，包括计算机基础、数据结构与算法、数据库原理与应用、统计学、机器学习等。
这些课程将为学生提供深入了解和掌握大数据技术与应用所需的理论基础。
2.实践性课程除了理论基础课程，还需要设置一系列实践性课程，包括大数据分析与挖掘、数据可视化、分布式计算、云计算等。
这些课程将为学生提供具有实际操作能力的技术与应用，使他们能够在真实项目中熟练运用所学知识解决实际问题。
3.实习和实训为了培养学生的实践能力和团队合作精神，需要将实习和实训作为专业人才培养的重要组成部分。
学校应该积极与企业合作，为学生提供实习机会，让他们能够在真实的工作环境中应用所学知识，并学习实践技能。
此外，还可以组织学生参加大型项目竞赛，让他们在团队中合作解决问题，锻炼解决问题和沟通合作的能力。
4.创新与实践能力培养为了培养学生的创新思维和实践能力，可以开设一系列创新实践课程，如科技创新论坛、创业训练等。
同时，学校还应积极引导学生参与科研项目，提供学术研究的机会，鼓励学生撰写论文并参加学术会议，培养学生批判性思维和学术研究能力。
5.综合素质培养6.国际交流与合作为了提升学生的国际视野和跨文化交流能力，学校应积极开展国际交流与合作项目。
可以与国际知名大学合作办学，组织学生参加海外交流项目，让他们与国际同行交流学习，拓宽视野，提高跨文化沟通能力。
结语：大数据技术与应用专业人才培养方案应该结合专业特点和市场需求，既注重理论基础，又注重实践能力和创新思维的培养。
通过专业基础课程、实践性课程、实习和实训、创新与实践能力培养、综合素质培养以及国际交流与合作等方面的努力，可以培养出一批专业素质过硬、具备创新能力和实践能力的大数据技术与应用专业人才。
大数据技术与应用专业专科人才培养方案
大数据技术与应用专业专科人才培养方案
一、专业概况
1、大数据技术与应用专业是现代信息世界中的重要内容，专业培养复合型大数据管理、分析运用与应用能力较强的高素质大数据应用技术人才，以服务“一带一路”建设、京津冀协同发展宏伟蓝图。
2、本专业主要研究和应用的内容包括大数据技术的分类和运用、数据挖掘、数据分析和可视化等。
将主要从以下几个方面进行教学：大数据结构、分类和运用；数据挖掘；数据分析技术；数据可视化技术；大数据系统与应用；大数据安全等。
二、专业人才培养目标
1、培养具备较强的理论素养、实际操作能力和创新思维能力，能在大数据系统开发、管理及应用等方面胜任工作的高素质大数据应用技术人才。
2、使学生具备多学科交叉的知识和能力，能灵活运用大数据技术解决现代社会中复杂的问题。
3、培养具有统筹全局思维和社会责任感的大数据应用技术人才，建立良好的职业操守和责任心，能够实现以职业发展为目标，在社会中发挥自身应有的作用。
三、课程设置
1、主要课程包括：现代信息技术导论、面向对象分析与设计、大数据结构及其应用、数据挖掘与推理技术、大数据可视化技术、大数据安全等。
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案根据2024级大数据技术与应用专业人才培养方案，培养目标主要是培养具备大数据技术和应用实践能力的高级专门人才。
以下是该方案的主要内容：一、培养目标1.基础知识：具备扎实的计算机基础知识，掌握编程基本原理和数据结构算法；2.专业知识：掌握大数据技术的基本理论和方法，熟悉大数据处理、存储、分析、挖掘和应用等技术；3.实践能力：具备大数据的基本研发和应用实践能力，能够进行大规模数据处理和分析；4.创新能力：具备大数据技术创新和解决实际问题的能力；5.团队合作：具备良好的团队协作能力和沟通能力；6.职业素养：具备良好的职业道德和责任心。
二、培养内容和课程设置1.基础课程：包括计算机基础、高等数学、线性代数、概率论与数理统计等；2.专业课程：包括大数据与数据挖掘、云计算与分布式系统、机器学习、数据仓库与数据集成等；3.实践课程：包括大数据处理技术实践、数据挖掘实践、大数据应用实践等；4.选修课程：根据学生的个人兴趣和发展方向，设置一些选修课程供学生选择。
三、培养模式和方法1.理论与实践相结合：培养学生的实际操作能力，注重实践课程和实验课程的设置和开展；2.项目驱动：通过开展大数据项目实践，激发学生学习兴趣和能动性，提高解决问题的能力；3.创新能力培养：培养学生的创新思维和创新能力，鼓励学生参与科研项目和竞赛活动；4.多元评估：采用多种方式对学生进行评估，包括考试、论文、实践报告等，综合评价学生的综合素质和能力。
四、实践教学和实习实训1.开设实践课程和实验课程：设置大数据处理技术实践、数据挖掘实践、大数据应用实践等实践课程，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力；2.组织实习实训：组织学生到企事业单位进行实习实训，让学生了解实际工作环境和业务需求，提高他们的实际应用能力；3.开展科研项目和竞赛：鼓励学生参与科研项目和竞赛活动，培养他们的创新能力和团队合作能力。
五、质量保证和评估机制1.培养方案的动态调整：根据行业需求和发展趋势，动态调整培养方案，保持与时俱进；2.教学质量保证：加强教师培训和教学评估，提高教师教学水平和科研能力，保证教学质量；3.学生评估机制：建立学生综合素质评估体系，对学生进行多元化评估，及时发现和解决问题。
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
一、人才培养目标
本专业培养具有较强的理论素养、实践能力和创新意识，能在大数据
技术开发、运维及管理、应用开发、产品研发、系统集成、信息安全、智
能分析等多个领域应用大数据技术与应用的综合应用型专业人才。
二、专业实施主体
该专业由计算机学院主导实施，软件学院、管理学院、统计学院等多
学科协作，积极结合学校实际，引入国外先进的大数据技术与应用课程。
三、课程设置
该专业结合本科专业基础课程、专业培养课程、实践教学课程以及专
业实践环节综合设置，以“大数据基础原理、数据管理技术与工具、大数
据技术应用、智能分析系统设计与实现、大数据安全技术与应用、数据可
视化技术与应用、知识发现及决策技术”为主要技术主题，以研究生示范
课程及大学生创新创业实践课程等为辅助内容，培养学生具有分析问题、
构造解决方案的能力，以实现大数据技术的多层次、多元素、多领域应用。
四、实践教学环节和方案
（1）实践教学。
将有关实践教学活动结合学院的科研计划、就业培
训计划、企业合作实践，积极组织学生进行实践操作，让学生学以致用，
加强学生的数学功底，提高学生的实践能力。
2024年级大数据技术和应用专业人才培养方案说明
2024年级大数据技术和应用专业旨在培养具有扎实的计算机科学和数据科学基础知识、熟练掌握大数据技术和工具、具备良好的数据分析和挖掘能力、以及具备跨学科综合应用能力的高级专门人才。
专业课程设置全面，内容涵盖计算机科学、数据科学、数学、统计学等相关领域知识，旨在培养学生具备核心的大数据技术能力和应用实践能力，具有高度创新精神和实践能力，能在大数据领域中胜任从事新型信息技术研究与开发工作。
专业课程设置包括但不限于：数据结构、数据库系统、数据挖掘、机器学习、计算机网络、云计算、分布式系统、大数据技术、自然语言处理、图像处理、数据分析与可视化等。
同时，还将开设英语、数学、统计学等基础必修课程，以及专业选修课程和实践课程，如大数据处理实践、数据挖掘应用实战、大数据分析综合实验等，致力于让学生全面掌握大数据技术和工具，具备良好的数据分析和挖掘能力。
为了培养学生跨学科综合应用能力和创新精神，教学中将注重理论与实践相结合，开展项目驱动式教学、实验教学、案例教学等多种教学方式，引导学生运用所学知识和技能解决实际问题，提高学生的分析、设计和解决问题的能力。
同时，将通过校企合作、实习实训、实践教学等形式，培养学生具备较强的实践动手能力和创新精神，在真实工程项目中锻炼学生的解决问题能力和综合素质。
为了更好地培养学生的综合素质和创新能力，专业还会开设创新创业教育课程、综合素质训练等，引导学生培养团队协作精神、创新意识和实践能力，使学生具备较强的综合素质和创新创业能力。
并将通过毕业设计、关键技术攻关等实践环节，培养学生的工程实践能力和问题解决能力，提高学生的综合素质和实践能力，培养学生具备在大数据领域从事科研、开发和管理工作的能力。
综上所述，2024年级大数据技术和应用专业人才培养方案注重培养学生的大数据技术能力和应用实践能力，同时注重学生跨学科综合应用能力和创新精神的培养，以培养高素质的专门人才为宗旨，为学生未来的发展和职业规划打下良好的基础。
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大数据技术与应用专业人才培养方案一、专业名称大数据技术与应用二、专业代码610215三、招生对象与学制普通高中毕业生/高中同等学力学生，3年。
四、培养目标本专业培养思想政治坚定、德技并修、全面发展，适应社会主义互联网事业发展需要，具有良好的业务综合素质和职业道德素质，具有较强的实战能力、心理抗压能力、团队协作能力、沟通能力和学习能力，掌握使用Java语言面向对象软件开发，动态网页开发与设计，数据库脚本编写，大数据采集，大数据离线计算，大数据实时计算，海量数据存储等知识和技术技能，面向互联网开发和企业网站开发领域的高素质劳动者和专业技术技能人才。
五、人才培养规格由素质、知识、能力三个方面的要求组成。
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）本专业必需的文化基础知识。
（2）掌握本专业需要的数学基础知识和其他自然学科知识。
（3）掌握Java语言语法和Java进行各种应用开发常用类库。
（4）掌握关系数据库基本知识和Mysql数据库的管理和应用知识。
（5）掌握软件工程基本知识，并能应用到软件项目开发过程中。
（6）掌握Linux操作系统的知识。
（7）使用SVN/GIT实现版本控制知识。
（8）掌握互联网级分布式应用开发的知识。
（9）掌握Hadoop，hive等离线数据计算处理框架。
（10）掌握redis，hbase相关的nosql数据库知识。
（11）掌握Spark中的Spark core、Spark Streaming、Spark Sql 等内容。
3.能力(1)通用能力通用能力包括口语和书面表达能力，解决实际问题的能力，终身学习能力，信息技术应用能力，独立思考、逻辑推理、信息加工能力等。
(2)专业技术技能1)掌握使用HTML和CSS设计静态网页的能力。
2)掌握Java语言面向对象编程的能力。
3)掌握使用Linux操作系统的能力。
4)能够使用Mysql数据库实现关系数据库的增删改查等业务编写。
5)掌握使用Hadoop和Hive处理海量离线数据的能力。
6)掌握使用Storm实现高频实时数据处理的能力。
7)能够使用Java编写商业级的互联网爬虫程序，进行有目标的数据采集和处理工作。
8)能够使用Hadoop、Hive结合框架技术实现数据的清洗和计算。
9)能够使用Spark实现海量数据的内存计算。
10)掌握使用前端脚本语言和前端框架实现动态页面交互，网页特效的能力。
11)掌握使用项目管理的知识应用到项目开发的能力。
12)掌握软件开发中版本控制能力。
13)相关专业文献资料的检索能力。
14)安全生产、项目管理的初步能力。
六、课程设置（一）公共基础课程1. 毛泽东思想与中国社会主义理论体系概论主要讲授中国共产党把马克思主义基本原理与中国实际相结合的历史进程及马克思主义中国化的理论成果，帮助学生系统掌握毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系，增强中国特色社会主义的道路自信、理论自信、制度自信，坚定在中国共产党领导下走中国特色社会主义道路的理想信念。
2. 思想道德修养与法律基础通过了解现行法律法规基本内容，做到知法、懂法、守法、增强法律意识，树立法制观念，提高辨别是非的能力；培养学生优良的思想品质、崇高的理想和正确的人生观，通过关于建设有中国特色社会主义理论与实践、世界观和人生观、职业道德、法律基础知识的教学，帮助学生树立正确的政治方向，树立正确的世界观、价值观、人生观，形成良好的思想政治素质和道德品质。
3.职业生涯规划通过该课程使学生能树立正确的职业观念和职业理想，学会根据社会需要和自身特点进行职业生涯规划，并以此规范和调整自己的行为，为顺利就业、创业创造条件。
使学生掌握职业生涯规划的基础知识和常用方法，树立正确的职业观、择业观、创业观以及人才观，形成职业生涯规划的能力。
能够编制自己的职业生涯发展蓝图，增强提高职业素质和职业能力的自觉性，积极做好适应社会、融入社会和就业、创业的准备。
4. 形势与政策主要以马克思列宁主义、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系为指导，针对学生关注的热点问题和思想特点，帮助学生认清国内外形势，全面准确地理解党的路线、方针和政策，积极投身中国特色社会主义建设的伟大事业。
5. 创业就业指导本课程是通过讲授创新思维、创造技法和创办企业的基本知识及创业模拟实训，激发学生的创新创业激情，增强创新精神，树立创业意识，提高创新创业的能力，为将来的就业选择与职业发展奠定基础。
6. 大学英语本课程的开设不仅要帮助学生打好语言基础，更要注重培养学生实际应用语言的技能，特别是用英语处理与未来职业相关业务的能力，为各专业学生的就业、创业服务。
7. 高等数学通过本课程的学习，一方面使学生获得微积分的基本知识，使学生能够熟练地应用其中的思想方法分析处理一些实际问题。
另一方面通过各个教学环节，培养学生抽象思维能力、逻辑思维能力、运算能力和分析问题解决问题的能力。
教学中以分析和运算方法的掌握为重点，同时注重与专业相结合，使学生具备专业要求的数学基础，又便于提高进一步运用数学知识解决实际问题的能力。
8. 体育与健康学生以身体练习为主要手段，通过合理的体育教学和科学的体育锻炼过程，达到了解体育与健康基本知识、掌握体育健身基本技能和养成终身体育意识的主要目的。
在亲身体验中，形成乐观开朗、积极向上的生活态度和健康的生活方式，建立起自我、群体和社会责任感，提高运动欣赏能力，培养良好的体育道德和终身体育意识。
（二）专业课程1.专业核心课（1）计算机应用基础通过本课程的学习，使学生学到必备的计算机基础知识和常见的计算机操作技能，尤其是办公自动化知识,如Word、Excel、PowerPoint等Office办公软件，通过理论与实践使学生掌握实现编写文档、表格、演示文稿等诸多功能。
学生学习本课程还可以参加软考中信息处理技术员员的考试。
使学生初步具有利用计算进行学习的能力，为学习其他课程服务，奠定终身学习的基础。
通过学习提升学生的信息素养，使学生了解信息社会道德准则及信息安全的重要性，遵守相关法律法规，培养学生成为信息社会的合格公民。
（2）网站前端页面开发本课程主要包含HTML常用标签和CSS的常用属性以及盒子、浮动、定位、CSS3动画等功能内容，学习通过div+css实现制作静态网页，将设计的网站效果图，使用PS工具进行切图制作静态网页。
培养学生熟练掌握的html开发工具，熟悉HTML5和css3的知识，能够使用div+css实现静态页面制作的能力。
（3）使用Java理解程序逻辑本课程主要学习软件开发基本知识，Java语言中数据类型、变量、分支结构、循环结构、数组、类、方法和属性等基本概念。
让学生熟悉开发软件的基础知识，并提升学生的逻辑思维能力。
培养学生代码的编写能力和阅读代码的理解能力，使学生在后续工作中代码的使用编写更关注于产品的业务逻辑完善，避免出现语法错误。
（4）Linux服务器基础学习Linux服务器的安装、系统结构、常用配置、Shell脚本编写、Linux下开发环境的搭建、Linux服务器维护的知识，通过本课程学习，学生可以在Linux下搭建Java开发环境、编写Shell脚本、对Linux服务器进行日常管理。
2.专业技能课（1）MySQL数据库应用开发本书结合企业实际开发的需要，重点介绍了MySQL的安装与配置，创建数据库、数据表、索引、以及对存放在数据库中的数据进行添加、删除、修改和查询操作。
由于在实际的软件开发过程中针对数据库的操作有80%是集中在查询操作上的，因此在本书中着重讲解了查询操作并进行了相应的强化练习。
要求学生具备数据库安装、工具使用，学会使用SQL语言完成数据库的增删改查的能力。
（2）Java面向对象程序设计本书主要讲了Java面向对象编程的封装、继承、多态和一些常用的OOP技术，如Java IO,异常处理，集合框架，JDBC等企业应用比较广泛的技术。
通过学习，学生会对OOP的编程有比较深刻的理解。
配合数据库技术，学生可以进行基础企业级软件开发。
在之前《使用Java理解程序逻辑》课程的基础上，学习Java面向对象编程知识，让学生能够理解面向对象思想，使用面向对象的思想去编写代码，解决问题，为JSP开发提供支持。
（3）使用Hadoop处理海量数据本课程主要包含Hadoop中的Hdfs和MapReduce内容，其中涉及到了Zookeeper框架的安装和基本使用。
针对Hdfs主要对架构原理、读写原理、常用操作命令方面进行了详细讲解。
针对MapReduce 主要对执行流程、程序的输入输出处理类、高级编程模式、Yarn资源管理算法等内容进行了详细讲解。
其中会针对一些知识点实现一些案例需求，提高学员对知识点的掌握程度。
（4）使用spark快速处理PB级数据本课程主要包含Spark简介及安装部署、Spark工作原理及架构分析、transformation和action算子操作、Spark RDD高级特性详解、Spark core案例分析、Spark sql入门、DataFrame数据源详解、Spark sql 函数详解、Spark Streaming入门、DStream详解、checkPoint机制详解、Window滑动窗口详解。
（5）Hbase数据库应用与开发本书主要讲述了Hbase的应用场景、Hbase的逻辑模型，存储模型，物理模型、Hbase的安装部署、Hbase在shell命令下的操作、Hbase 的架构详解、Hbase的过滤器，协处理器、其中重点讲述了Hbase的列族属性设计原则，RowKey设计原则，RowKey预分区内容。
本书中的理论内容较多，很多设计原则和优化原则都需要在深入理解Hbase的架构原理之后才能真正应用到实际项目中。
七、全学程时间安排及课程结构全学程总计2568学时，143学分。
八、教学进程安排表九、教育教学条件保障1.师资条件保障（1）专业专任教师应具有高等学校教师资格证书；研究生学历或硕士及以上学位比例不低于20%；适当外聘企业兼职教师担任专业实践课程。