2017级大数据技术与应用专业人才培养方案
数据科学与大数据技术专业人才培养方案
数据科学与大数据技术专业人才培养方案导语：数据科学与大数据技术专业是当前热门的高科技专业，涵盖了数据分析、机器学习、人工智能、数据工程等多个方面。
为了更好地培养优秀的数据科学与大数据技术专业人才，本文将提供一份培养方案。
1. 专业概况数据科学与大数据技术专业是一个结合了数学、计算机科学、统计学等跨学科知识的专业，旨在培养具备数据分析能力、机器学习和人工智能技术运用能力以及数据处理能力的高级数据分析师和数据工程师等人才。
该专业主要涉及数据分析方法与应用、数据挖掘、机器学习、大数据计算与存储等多个领域。
2. 培养目标（1）具备深厚的理论基础和技术功底：具有扎实的数学、计算机科学和统计学等方面的基础，掌握数学分析、数据挖掘和机器学习等核心理论，以及数据工程领域中的最新技术和工具。
（2）掌握数据分析和处理的能力：熟练掌握常用的数据分析和处理方法，能够对大量数据进行处理和分析，能够制定科学、有效的数据分析策略，同时有一定的数据建模和可视化能力。
（3）具备解决问题和驱动业务的能力：能够从面向业务和问题的角度出发，针对不同的数据问题制定科学的数据分析和处理方案，并有能力在实践中应用数据科学解决实际问题。
（4）具有团队合作和领导力：能够与其他团队成员合作共同完成项目，并在项目中发挥一定的领导作用。
3. 课程设置（1）数据科学基础：包括统计学、线性代数、概率论等数学与统计学知识，为数据科学领域的研究打下坚实的理论基础。
（2）编程与数据结构：培养学生编写程序和数据结构的能力。
（3）数据库技术：包括SQL语言、关系数据库的设计等内容，为后续的数据处理和分析打好基础。
（4）数据挖掘与机器学习：包括数据挖掘算法、聚类、分类、预测等内容，培养学生运用机器学习进行数据处理和分析的能力。
（5）大数据计算与存储：包括分布式计算、Hadoop和Spark框架等内容，让学生了解大规模数据处理的方法，并掌握大数据的存储和管理。
（6）数据可视化：包括R语言和Python的数据可视化库、Tableau和D3.js 等工具，培养学生进行数据可视化的能力。
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。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当今信息时代的热门专业领域之一。
为了培养具备扎实的理论基础和实践能力的专业人才，我们制定了以下数据科学与大数据技术专业培养方案。
本文将详细介绍该方案的五个部分，分别是学科基础课程、专业核心课程、实践环节、实习实训和科研创新。
一、学科基础课程：1.1 数据结构与算法：学习数据结构和算法的基本概念、原理和常用算法，培养学生分析和解决实际问题的能力。
1.2 数据库原理与应用：掌握数据库的设计与管理技术，学习SQL语言和数据库开发工具的使用，了解数据库的优化和性能调优。
1.3 统计学基础：学习统计学的基本概念和方法，包括概率论、数理统计和假设检验等，为后续的数据分析和建模打下基础。
二、专业核心课程：2.1 大数据技术与应用：学习大数据的存储、处理和分析技术，包括分布式存储系统、分布式计算框架和数据挖掘算法等，培养学生处理大规模数据的能力。
2.2 机器学习与数据挖掘：学习机器学习的基本原理和常用算法，了解数据挖掘的方法和技术，培养学生从数据中发现规律和进行预测的能力。
2.3 数据可视化与交互设计：学习数据可视化的原理和技术，包括图表设计、交互设计和可视化工具的使用，培养学生将数据转化为可视化图形的能力。
三、实践环节：3.1 实验课程：设置一系列与专业相关的实验课程，让学生通过实际操作掌握数据科学与大数据技术的基本方法和工具。
3.2 项目实践：组织学生参与实际项目，通过解决实际问题来提升学生的实践能力和团队协作能力。
3.3 学术交流：鼓励学生积极参加学术会议和竞赛，与同行交流、展示研究成果，提升学术素养和创新能力。
四、实习实训：4.1 实习机会：与企业合作，提供实习机会，让学生在真实的工作环境中锻炼专业能力和实践技巧。
4.2 实习指导：为学生提供专业的实习指导，帮助他们理解实际工作中的问题和挑战，培养解决问题的能力。
4.3 实习成果评估：对学生的实习成果进行评估，及时反馈并提供改进建议，帮助他们进一步提升自己的能力。
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随着大数据技术的迅猛发展，大数据管理与应用专业成为了越来越多高校和职业院校关注的热门专业。
本文将介绍大数据管理与应用专业的人才培养方案，包括课程设置、实践教学、师资队伍和就业前景等方面。
下面是本店铺为大家精心编写的5篇《大数据管理与应用专业人培方案》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
《大数据管理与应用专业人培方案》篇1一、课程设置大数据管理与应用专业人才培养方案的课程设置应该涵盖大数据基础理论、数据分析与挖掘、大数据管理与存储、大数据应用与开发等方面的知识。
具体包括：1. 大数据基础理论：包括大数据概念、大数据生成来源、大数据存储与计算、大数据分析与挖掘等内容。
2. 数据分析与挖掘：包括数据分析基础、数据挖掘算法、数据可视化等内容。
3. 大数据管理与存储：包括大数据存储与管理、数据仓库与数据湖、云计算与大数据等内容。
4. 大数据应用与开发：包括大数据应用场景、大数据开发工具、大数据应用案例等内容。
二、实践教学大数据管理与应用专业的实践教学非常重要，应该包括课程实验、项目实践、产学研结合等方面的内容。
具体包括：1. 课程实验：根据课程内容设置相应的实验项目，让学生通过实践掌握大数据管理与应用的相关知识和技能。
2. 项目实践：通过实际项目驱动，让学生参与大数据管理与应用的项目实践，提高学生的实践能力和团队协作能力。
3. 产学研结合：与企业合作，建立实习基地和产学研基地，让学生在学习过程中接触到实际工作场景，提高就业竞争力。
三、师资队伍大数据管理与应用专业的师资队伍应该具备丰富的教学经验和实践经验，能够满足课程教学和实践教学的需求。
具体包括：1. 专任教师：具有博士学位或副教授及以上职称，具备丰富的教学经验和学术研究能力。
2. 兼职教师：从企业中聘请具有实际工作经验的大数据管理与应用领域的专业人士，为学生提供实践指导和就业指导。
3. 客座教授：聘请国内外知名专家学者，为学生提供学术前沿知识和研究方法指导。
大数据管理与应用专业培养方案
大数据管理与应用专业培养方案
随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了当今社会的一个重要组成部分。
大数据管理与应用专业就是为了培养这方面的人才而设立的。
该专业旨在培养具备大数据管理和应用能力的高素质人才，为社会和企业提供高质量的数据管理和应用服务。
该专业的培养方案主要包括以下几个方面：
一、课程设置
该专业的课程设置主要包括大数据技术、数据挖掘、数据分析、数据可视化、数据仓库、数据安全等方面的课程。
这些课程旨在让学生掌握大数据的基本理论和技术，以及数据管理和应用的相关知识。
二、实践教学
该专业的实践教学主要包括实验课、实习和毕业设计等方面。
通过实践教学，学生可以将所学的理论知识应用到实际中，提高自己的实际操作能力和解决问题的能力。
三、专业素质培养
该专业的素质培养主要包括思想政治素质、文化素质、职业素质等方面。
通过培养学生的综合素质，提高学生的综合素质和职业素养，使其能够胜任大数据管理和应用方面的工作。
四、实践能力培养
该专业的实践能力培养主要包括实践能力、创新能力、团队协作能力等方面。
通过培养学生的实践能力和创新能力，提高学生的团队协作能力，使其能够在大数据管理和应用方面具有较强的实践能力和创新能力。
大数据管理与应用专业的培养方案旨在培养具备大数据管理和应用能力的高素质人才，为社会和企业提供高质量的数据管理和应用服务。
通过该专业的培养，学生可以掌握大数据的基本理论和技术，具备较强的实践能力和创新能力，能够胜任大数据管理和应用方面的工作。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的关键词之一。
大数据技术的广泛应用对于企业和组织来说具有重要意义，因此需要大数据专业人才的培养。
本文将提出一份大数据专业人才培养方案，旨在为培养具备综合技术素养和专业实践能力的大数据专业人才提供指导。
一、培养目标1.综合素质培养：培养学生具备扎实的数学、统计学基础，掌握数据分析和挖掘方法，具备良好的逻辑思维和问题解决能力。
2.专业知识培养：培养学生熟悉大数据相关的技术和工具，包括数据存储、分布式计算、机器学习等，掌握数据采集、清洗、分析和可视化的能力。
3.实践能力培养：通过课程设计、实验项目和实习等方式，培养学生具备大数据项目的实际操作和解决实际问题的能力。
二、课程设置1.基础课程（1）数学基础：包括高等数学、概率论与数理统计等，为后续专业课程打下坚实基础。
（2）计算机基础：包括计算机组成原理、数据结构与算法、数据库原理等，为后续的大数据技术课程做好铺垫。
2.专业核心课程（1）大数据技术与工具：包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等，学生通过实际操作和案例分析来掌握大数据相关的技术和工具。
（2）数据挖掘与机器学习：学生学习数据挖掘和机器学习的基本理论和算法，并通过实际项目来应用这些技术解决实际问题。
3.实践项目与实习（1）实践项目：学生通过参与实际的大数据项目，进行数据采集、清洗、处理、分析和可视化等工作，提升实际操作能力和团队协作能力。
（2）实习：学生通过参与企业的大数据项目实践，了解实际工作环境，提高解决实际问题的能力和综合素质。
三、培养模式1.理论与实践相结合：注重培养学生的实际动手能力，通过案例分析、实验项目和实践探究等方式，将理论知识与实际应用相结合。
2.团队合作培养：鼓励学生参与团队项目，提升团队协作和沟通能力，培养学生在团队中发挥领导和协调作用的能力。
3.导师指导和评估：每位学生配备专业导师，定期进行学术指导和个人成长评估，帮助学生规划学习和职业发展路径。
2017级大数据技术与应用专业人才培养方案(精编文档).doc
【最新整理，下载后即可编辑】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。
数据科学与大数据专业培养方案
数据科学与大数据专业培养方案一、专业简介（一）历史沿革数据科学与大数据技术专业由学校“数据科学与大数据技术”教学工作小组负责，依托计算机学院、理学院、经济管理学院、信息管理学院和通信学院共同建设，师资从全校范围内选拔组建。
（二）学生招生本专业2017年计划招生1个班，约30名学生。
该专业招生采用入校后二次选拔方式，面向所有被录取到我校的全日制本科生，综合高考成绩、英语分级考试成绩、数学分级考试成绩、专业面试成绩择优录取。
二、培养目标本专业根据“厚基础、宽专业、重能力、高素质”的人才培养要求，培养具有良好的科学与人文素养、扎实的专业知识与技能、较强的工程实践与创新能力，具备计算机、数学、统计学等多学科知识和技能，具有分析问题、解决问题、自主学习以及国际视野的高素质应用型人才。
本专业毕业生应熟悉计算机专业基本知识、方法和技能，掌握大数据系统与平台技术（数据采集、清洗、存储、计算等大数据系统与平台相关技术）、大数据分析与可视化技术（数据分析、人工智能、数据挖掘等大数据分析相关技术和数据可视化技术）、特定场景下大数据开发与应用等方面的基本工程能力，具备工程师所必需的学习与创新、沟通与表达、合作与交流等基本能力与素养，具有良好的职业发展力和适应力的工程师与专业管理人才。
毕业生适合在信息技术企业和企事业单位信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、高性能计算、智能分析与挖掘、展现与应用等生命周期相关技术或应用为主要内容，从事现场或一线的平台规划、设计、部署、管理、运维，或系统开发、测试、支撑、服务与管理等工作，并在五年内成长为能够独立胜任相关岗位工作的技术或管理工程师，或进入相关领域研究生阶段继续深造。
三、毕业要求：1.工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂大数据技术和大数据应用的复杂工程问题。
1.1能够将数学与物理知识、方法与思想，用于大数据应用复杂工程过程中所需要的抽象思维和逻辑分析；1.2能够将离散数学、程序设计、面向对象技术、数据结构、软件工程等计算机软件基础知识与方法，用于复杂大数据应用技术工程问题的算法分析与设计、软件开发与实现；1.3能够将计算机电路基础、计算机系统基础、计算机网络等计算机系统基础知识与方法，用于复杂大数据应用技术问题的系统认知、设计、开发与应用；1.4能够将数据建模与表示、大数据系统与平台技术、大数据分析与可视化技术、大数据应用开发技术等数据科学与大数据技术专业知识，用于各种场景下的大数据应用问题的规划和解决。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案随着大数据时代的到来，大数据专业人才的需求在不断增加。
为了满足市场需求，培养一批高素质的大数据专业人才就显得至关重要。
本文将从学科涵盖范围、培养目标、课程设置、实践教学、实习实训、就业前景等方面讨论大数据专业人才的培养方案。
一、学科涵盖范围大数据专业是一门综合性学科，其涉及的领域非常广泛，包括数据处理、数据建模、数据分析、数据挖掘、大数据可视化等诸多方面。
同时，大数据专业还需要结合计算机科学、人工智能、数学、统计学等多个学科的知识。
因此，大数据专业往往涵盖领域比较广泛，既要有深入的专业技术，又要了解其他学科的基础知识。
二、培养目标大数据专业人才的培养目标主要包括以下几个方面：1. 掌握大数据处理技术和数据建模方法，了解各种数据分析技术和数据挖掘算法；2. 具有较强的数据分析和解决问题的能力，能够利用数据分析找到问题的根源并给出有效解决方案；3. 具有扎实的计算机科学和数学基础，能够熟练掌握编程语言和工具，能够熟练运用各类工具和软件；4. 具有良好的沟通和团队协作能力，能够与组织中的其他成员进行有效的交流，共同完成项目。
三、课程设置大数据专业的课程设置应该包括以下几个方面：1. 基础课程：包括计算机科学基础、数学基础、统计学等基础科目，为学生后期专业课程的学习提供必要的基础；2. 专业核心课程：包括大数据处理、数据挖掘、数据可视化、机器学习、深度学习等专业核心课程；3. 选修课程：既可以包括与大数据专业相关的研究课程，也可以包括与大数据专业相关的实践课程，以更好地提升学生的实践能力。
四、实践教学对于大数据专业的学生，实践教学同样非常重要，应该包括以下几个方面：1. 实验室教学：设置大数据实验室，提供学生充足的实验和编程实践机会，让学生熟练掌握各种技术和工具；2. 项目实践：通过参与各种实际的大数据处理项目，让学生逐步积累丰富的项目经验，提高实践能力；3. 比赛竞赛：参加各种数据分析和数据挖掘类的比赛，提高学生的竞争力和应变能力。
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。
大数据管理与应用专业培养方案
大数据管理与应用专业培养方案
一、专业介绍
大数据管理与应用专业是指针对海量数据的处理、管理、分析和应用等方面，培养具有高素质、高层次、高技能的人才。
该专业主要学习大数据技术、数据挖掘、机器学习、数据可视化、数据仓库等方面的知识与技能，旨在为企业和政府机构提供数据分析、决策支持、智能行为预测等方面的服务。
二、培养目标
1. 掌握大数据挖掘、分析等技术；
2. 具备数据管理、运营、维护等相关的实践能力；
3. 能够进行数据可视化和智能化分析；
4. 具有跨学科知识和工程实践能力，能够在复杂的跨学科应用场景中发挥作用。
三、课程设置
1. 大数据技术基础
2. 数据挖掘
3. 机器学习
4. 数据可视化
5. 大数据处理平台
6. 数据仓库和商业智能
7. 云计算与大数据
8. 大数据安全
9. 企业数据管理实践
10. 大数据案例分析与应用实践
四、就业方向
1. 数据分析师
2. 大数据工程师
3. 数据运营专员
4. 大数据产品经理
5. 机器学习算法工程师
6. 数据可视化专家
7. 商业智能工程师
8. 金融数据分析师
大数据管理与应用专业是未来的热门专业之一，该专业的培养目标是培养高素质、高层次、高技能的人才。
课程设置侧重于大数据的应用技术和数据管理能力，培养学生掌握大数据挖掘、分析、机器学习等技能，具备数据可视化和智能化分析能力。
毕业后适合从事大数据行
业相关岗位，如数据分析师、大数据工程师、数据运营专员、商业智能工程师等。
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。
大数据技术专业(群)人才培养目标与培养规格
大数据技术专业（群）人才培养目标与培养规格
“以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，落实立德树人根本任务”，落实党和国家对人才培养的有关总体要求，明确描述专业培养目标与学校总体育人目标的对应，对接行业需求，体现职业教育特色。
一、人才培养目标与能力指标
（一）培养目标
培养德、智、体、美全面发展的，能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要，主要面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的云平台大数据技术运维管理与数据采集与处理，数据分析与应用的相关工作岗位，具有大数据技术应用理论基础知识，掌握大数据运维的基本技能，掌握大数据的存储、清洗、数据分析与可视化的基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，掌握HadooP技术框架的运维和使用，具有较高综合素质与良好职业素养，能从事大数据技术与数据采集、分析与可视化等相关工作，具备发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）就业岗位职业发展路径
1、就业领域与就业岗位
、职业资格证书要求
撰写职业岗位的典型工作任务及其工作过程，以表格展示。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
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
3. 实践教学计划表
序 实践项
号
目
军训与 1 入学教
育
顶岗实 2
习
毕业教 3
育
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
军事基本队形队列训练以
1
2
本校
过程考核
2
及学校规章制度的教育
5、6 6
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。
合计
65
4
2
4
36
1
7 120
2. 教学计划进程表
课
程
序
性
号
质
1
课程名称 形势与政策
课程 编码
教学学时
学 分 课程 实训
学时 学时
061001 1
16
一 15 周
1
按学期周学课时分配
二
三
四
17 周 17 周 17 周
1
1
1
考核方式
五、六 所在学期
考
考
36 周
试
查
1-4
2
贵州省情
061002 1
18
5
践
4 19 周）
和社会服务能力
校外
过程考核
3
劳作教
6
1.2
1
育
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
序 号
课程名称
质
课程编码
教学学时
学
实
分 课程 训
学时 学
时
按学期周学课时分配
考核方
一 二 三 四 五、六
式
15 17 17 17
考考
36 周
周 周周 周
试查
1 大数据营 销
2 34
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。
2. 各专业毕业最低学分为 144 学分。
（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
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
内容
学期 一
课内教 学周数
15
1. 大数据技术与应用专业教学环节总周数分配表
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
1
2
1
机动 合计
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
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。
数据仓库技术与数据挖掘技术
力
掘技术
2 专业核心能力
Hadoop 运维系统开
Hadoop 平台部署与运维 Hadoop 平台部署与运维相关知识
发能力
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
创新力
心理健康 3 素质拓展能力
管理能力
科技创新驱动
心理健康教育 管理学
科技创新相关要素知识 心理健康教育相关知识 协调、组织、共事能力
2
4
大数据系
专计
2
业算
统测试
2
34
2
2
选机
云计算基
修大 课类 3
础架构平
2
34
2
3
台构建与
应用
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。
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
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 数据仓库技术与数据挖
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
1 4
3 1
10
大学英语
061008 4
4
2
11
高等数学
061004 4
4112来自大学语文061007 2
4
1
13
计算机基础
小计
1
C 语言程序设计
专
2
互联网 +导论
业
群
3
计算机网络
基
础
4
数据结构与算法
课
程
5
MySQL数据库
4
38
4
60
2
30
6 102
4
68
4
68
4
4 2
6 4
4
1
顶
岗
实 习
1
1
3
2
3
6 计算机应用数学
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。