[实用参考]2018级大数据技术与应用专业人才培养方案

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大数据应用与人才培养方案

大数据应用与人才培养方案

大数据应用与人才培养方案在当今数字化、信息化和智能化的时代,大数据已经成为各行各业获取信息和做出决策的重要依据。

然而,随着大数据应用的不断推进,相应的需要大量具备数据分析、处理和管理能力的人才,这也成为现行人才培养体系亟待解决的问题。

一、大数据应用的发展前景随着大数据技术的深入调研和应用,近年来我们发现,“大数据+智能化”已然成为各行各业数字化转型的重要推动力。

现代企业普遍采用大数据技术,通过监控、收集和分析数据,进行商业指标、用户画像、竞品对比等相关工作,从而快速做出决策,并有效推进业务升级、产品研发等方向,以获得市场竞争力。

同时,大数据技术在政府治理、医疗诊断、金融风控、智能交通、智慧城市等相关领域也得到广泛应用,为社会提高了运行效率和服务质量,充分释放出了数据的潜力。

可以看出,大数据的应用前景非常广阔。

二、大数据人才培养过程中的现状近年来,各高校在数据学科及相关专业领域投入的人力物力不断加大,培养出了许多优秀的数据人才,并且获得业界的认可。

但是从实际情况来看,现有的人才培养模式与用人单位实际需求不够匹配,社会对数据人才市场的需求迅速上升,但高等教育中人才培养模式与社会需求仍有一定差距。

一方面,现行的教育体制与用人单位的实际需求存在一定的落差,一些用人单位虽然在找人时对于大数据的要求明确,但求职者所学专业与用人单位实际需求之间却存在一定的脱节,致使用人单位难以找到合适的人才。

另一方面,在教育过程中,大学生缺少丰富的实践经验和实际工作经验,这也是人才培养上的重要短板。

三、大数据人才培养的方案和建议要解决大数据领域人才短缺的问题,我们需要从多个角度寻求创新的解决方案。

下面提出几点建议:1. 建立实践教育体系加强与社会企业合作,让大学生能够参与到企业的实际运营和决策中,积累实际工作经验。

学生实习与校企合作是最有效的实践方法之一,可以让学生在大量的问题和实际操作中获得丰富的经验,了解各个行业的特点和需求。

大数据专业人才培养方案

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。

大数据人才培养方案

大数据人才培养方案

大数据人才培养方案导言随着大数据时代的到来,大数据技术与应用的需求日益增长。

为满足大数据领域的人才需求,制定一套完善的大数据人才培养方案势在必行。

本文将提出一套以培养大数据专业人才为目标的培养方案。

培养目标大数据人才培养方案的培养目标主要包括以下几个方面:1.掌握大数据技术和工具:学员应具备扎实的大数据技术和工具的理论知识,熟悉各种大数据处理和分析工具的使用。

2.具备数据科学思维:学员应具备数据科学思维和数据分析能力,能够从海量数据中提取有用信息,进行数据建模和预测分析。

3.掌握数据架构设计和实施能力:学员应具备数据架构设计和实施能力,能够构建适合大数据处理的数据存储和计算架构。

4.具备跨学科综合应用能力:学员应具备较好的跨学科综合应用能力,能够将大数据技术应用于各个领域,解决实际问题。

5.具备团队合作和沟通能力:学员应具备良好的团队合作和沟通能力,在团队项目中能够积极参与,有效协作。

培养内容大数据人才培养方案的培养内容主要包括以下几个方面:基础理论知识•数据挖掘与机器学习:学员应学习数据挖掘和机器学习的基本理论和方法,掌握数据预处理、特征选择、模型训练和评估等技术。

•大数据处理和分析:学员应学习大数据处理和分析的基本理论和方法,包括分布式计算、大数据存储、数据清洗和数据可视化等技术。

•数据架构设计和实施:学员应学习数据架构设计和实施的基本理论和方法,包括数据模型设计、数据仓库设计和数据集成等技术。

•数据安全与隐私保护:学员应学习数据安全和隐私保护的基本理论和方法,了解数据加密、访问控制和隐私保护等技术。

实践能力培养•实验和项目实践:学员应参与大数据实验和项目实践,掌握大数据处理和分析工具的使用,熟悉大数据架构的设计和实施过程。

•跨学科综合实践:学员应参与跨学科综合实践项目,将大数据技术应用于各个领域,解决实际问题,培养综合应用能力和创新能力。

团队合作与沟通能力培养•团队项目实践:学员应参与团队项目实践,锻炼团队合作和沟通能力,学会团队合作中的角色分工、任务分配和协作方式。

大数据技术人才培养方案

大数据技术人才培养方案

大数据技术人才培养方案一、背景介绍随着信息技术的飞速发展,大数据技术已经成为各行各业必不可少的一部分。

然而,大数据技术人才的短缺已经成为制约企业发展的瓶颈。

因此,为了培养更多具有大数据技术能力的人才,制定一套全面的培养方案是非常必要的。

二、目标定位1. 培养具备扎实的数学和计算机基础知识;2. 培养具有良好的数据分析和处理能力;3. 培养具有创新意识和团队合作精神;4. 培养具备实践经验和职业素养。

三、培养方案1. 学科设置(1)数学基础:包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等;(2)计算机基础:包括计算机组成原理、数据结构与算法、操作系统等;(3)大数据技术:包括Hadoop生态圈、Spark生态圈、NoSQL数据库等;(4)应用领域:包括金融、医疗、电商等。

2. 教学方法(1)理论教学:注重基础知识的讲解,引导学生掌握大数据技术的核心概念和理论;(2)实验教学:通过实验操作,让学生深入了解大数据技术的应用场景和实现方法;(3)案例教学:通过真实案例,让学生掌握大数据技术在不同领域中的应用。

3. 实践环节(1)实习:安排在企业或科研机构进行实习,让学生亲身参与到大数据项目中,提高实践能力;(2)毕业设计:要求学生选择一个具体的问题,在指导老师的帮助下进行独立设计和开发,并撰写毕业论文。

4. 师资队伍(1)专业教师:拥有丰富的大数据技术教学经验和行业背景;(2)企业导师:来自知名企业的专家或工程师,为学生提供真实项目经验和指导。

5. 评价体系(1)考试成绩:包括期中考试、期末考试等;(2)项目成果:包括毕业设计成果、实习报告等;(3)综合评价:包括出勤率、课堂表现、团队合作等。

四、实施步骤1. 制定培养方案;2. 招生宣传,吸引符合条件的学生;3. 搭建教学平台,配备必要的硬件和软件设施;4. 培训师资队伍,提高教师和企业导师的教学能力;5. 实施培养方案,注重理论与实践相结合;6. 定期评估和调整,不断完善培养方案。

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。

大数据专业人才培养方案

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。

[实用参考]2018级大数据技术与应用专业人才培养方案

[实用参考]2018级大数据技术与应用专业人才培养方案

优质参考文档附件: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优质参考文档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LinuG 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

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。

2018级大数据技术与应用专业人才培养方案

2018级大数据技术与应用专业人才培养方案

优质参考文档附件: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优质参考文档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LinuG 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。

大数据技术运用人才培养方案

大数据技术运用人才培养方案

大数据技术运用人才培养方案大数据技术作为当今社会的一项重要发展领域,在各行各业都得到了广泛的应用。

然而,由于该领域的快速发展和不断变化的技术趋势,大数据技术人才短缺的问题变得日益突出。

为了满足社会对大数据技术人才的需求,针对大数据技术运用人才的培养方案也逐渐受到重视。

本文将通过对大数据技术运用人才培养方案的探讨,旨在为相关从业者提供一些有价值的指导。

一、培养方案的定位与目标为了有效培养大数据技术运用人才,一项全面的培养方案应该具备明确的定位和目标。

培养方案的定位应该是根据社会需求和行业发展趋势,将学生培养成具备大数据技术运用能力的专业人才。

培养方案的目标应该是在培养学生掌握大数据技术基础知识的注重实践能力和创新思维的培养,以适应未来行业的发展需求。

二、课程设置与教学模式一个完善的大数据技术运用人才培养方案应该包括内容丰富、贯穿理论和实践的课程设置。

课程设置应该注重培养学生的数据统计和分析能力、数据挖掘和机器学习技术、数据可视化等方面的专业知识和技能。

培养方案还应该引入创新教学模式,例如项目驱动教学或实践性实习等形式,以提高学生的实践能力和解决问题的能力。

三、实践环节与实际案例为了让学生更好地应用所学知识,培养方案应该设置充分的实践环节并引入实际案例。

通过实践环节,学生能够将理论知识与实际问题相结合,培养解决实际问题的能力。

通过引入实际案例,学生能够更好地理解大数据技术在实际应用中的作用和意义,提高他们的实践经验和创新思维。

四、师资队伍与资源建设一个成功的大数据技术运用人才培养方案离不开优秀的师资队伍和相关资源的支持。

学校应该加强对师资队伍的培养和引进,确保教师具备扎实的专业知识和丰富的实践经验。

学校还应该充分利用行业资源,与企业建立合作关系,提供实践机会和就业渠道,为学生的培养提供更多的支持和机会。

总结:通过对大数据技术运用人才培养方案的探讨,我们可以看到,在大数据技术快速发展的背景下,建立一套系统完善的人才培养方案显得尤为重要。

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

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

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。

大数据技术运用人才培养方案

大数据技术运用人才培养方案

大数据技术运用人才培养方案一、背景随着大数据技术的快速发展,大数据应用已经渗透到各个行业中,成为推动企业发展的重要力量。

然而,当前大数据技术人才供不应求,急需培养一批高素质的大数据技术人才,以满足市场需求。

二、目标本方案旨在培养一批具备大数据技术应用能力的高素质人才,满足市场需求,推动企业发展。

三、培养方案1.课程设置本培养方案将大数据技术应用能力作为核心,设置以下课程:(1)大数据技术基础课程:包括大数据存储、大数据处理、大数据分析等基础知识。

(2)大数据应用课程:包括大数据在金融、医疗、电商等行业中的应用案例分析。

(3)数据挖掘与机器学习课程:包括数据挖掘、机器学习、深度学习等相关知识。

(4)大数据技术实践课程:包括大数据技术应用案例实践、大数据技术工具使用等实践课程。

2.教学方法本培养方案采用“理论与实践相结合”的教学方法,注重学生的实践能力培养。

具体教学方法如下:(1)理论课程采用讲授、讨论、案例分析等方式进行教学。

(2)实践课程采用项目实践、实验、模拟等方式进行教学。

3.实践环节本培养方案设置实践环节,包括以下内容:(1)实习:学生在大数据相关企业进行实习,了解企业实际应用情况,提高实践能力。

(2)项目实践:学生参与大数据相关项目的实践,提高实践能力。

(3)毕业论文:学生撰写毕业论文,对某一大数据应用领域进行深入研究,提高研究能力。

4.考核方式本培养方案采用多种考核方式,包括课堂考核、实践考核、论文答辩等方式,全面考核学生的理论和实践能力。

四、实施方案1.招生对象本培养方案面向计算机、数学、统计等相关专业的本科生和研究生。

2.培养周期本培养方案为期两年,其中第一年为课程学习,第二年为实践环节和毕业论文。

3.师资力量本培养方案需要具备大数据技术应用能力的教师担任授课和指导工作。

4.实施机构本培养方案可以由高校、培训机构、企业等机构实施。

五、总结本方案旨在培养一批具备大数据技术应用能力的高素质人才,满足市场需求,推动企业发展。

2018版数据科学与大数据技术专业培养方案(修订)

2018版数据科学与大数据技术专业培养方案(修订)

2018版数据科学与大数据技术专业培养方案专业简介:2018年,我校数据科学与大数据专业将首次招生,招生规模预计为60人左右。

该专业依托湖北大学与中科曙光共建的“大数据学院”,借助双方共同投入2000万构建的大数据专业实验室,与中科曙光联合开展人才培养。

旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术、具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力,能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

本专业学生毕业后,能在统计部门、税务海关、公司企业以及金融保险机构等企事业单位从事从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作,或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。

专业代码:080907一、培养目标本专业培养具有良好职业道德,具备系统的数学、人文与专业素养,较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术,具有数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力,能够运用所学知识解决实际问题,具备较高的综合业务素质、创新与实践能力、以及良好外语运用能力,能从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作的应用型创新人才。

二、毕业要求通过本科阶段学习,毕业生应达到如下的毕业要求(能力):1、知识要求(1)通识知识:具有人文社科、信息交流、法律与环境、社会与公共安全等知识,其中人文社科包括文学、外语、哲学、政治学、社会学、管理学、经济学、心理学等方面的常识或基本知识。

(2)自然科学知识:具有从事专业相关的项目工作所需的数学、物理等基础知识。

(3)学科基础知识:具有扎实的计算机基础知识、信息处理方法,统计分析,软件开发等相关学科的基本理论和基本知识。

(4)专业知识:熟悉大数据技术领域的基本理论和基本知识,熟练掌握分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、机器学习、数据挖掘技术、云计算技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专业知识。

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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LinuG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。

③具备办公自动化设备维护的能力;具备数据库系统管理维护的能力;④具备非结构化数据处理能力;⑤具备数据仓库管理基本能力;⑥具备OOP程序设计能力;⑦具备Web应用开发能力;⑧具备LinuGServer、Hadoop项目管理维护的能力;⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。

3.素质要求①政治思想素质:热爱祖国,拥护党的基本路线。

遵纪守法,善于独立思考,勇于创新的精神。

具备良好的职业道德与素养。

②文化素质:具有一定的文化素质修养,诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯;具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格;具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。

③业务素质:掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识;掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/LinuG服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。

(四)职业岗位资格证书至少取得下列证书之一:①计算机等级证书②软考证书(五)发展空间1.学历提升完成三年高职阶段的学习、实习和实训后并且成绩合格,可参加专升本考试2.职业资格证提升职业资格证书可由中级向高级层次提升。

3.其他根据个人发展情况,可向高级管理人才和高级技术人才方向发展。

四、职业核心能力分析表一:大数据技术与应用专业职业核心能力分析表五、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、JavaWeb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。

2.LinuG操作系统本课程旨在培养学生安装、管理和搭建LinuG服务器的能力。

学习完本课程,学生将能担任起一个公司的LinuG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LinuG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。

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。

5.PPthon程序设计PPthon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PPthon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。

6.数据可视化设计与开发数据可视化设计与开发是一门理论性和实践性都很强的课程,要求学生掌握EGcel数据可视化、EGcel数据可视化应用、大数据预测分析、支撑大数据的技术、数据引导可视化、Tableau可视化初步、Tableau地图与预测分析和Tableau分享与发布等内容。

本课程使用案例驱动模式教学,使用过程考核学生的基本能力。

六、课程设置及时间分配1.大数据技术与应用专业教学环节总周数分配表2.教学计划进程表3.实践教学计划表4.专业选修课(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。

2.各专业毕业最低学分为144学分。

3.理论课和理实一体化课程一般以16学时为1学分,课内实验实训及上机等随理论课计算学分。

4.社会实践每周按1学分计算,总计为3学分;顶岗实习和毕业教育总计为48个学分。

5.入学教育、军训每周按1学分计算,总计为2学分;劳作教育每学期按0.5学分计算,总计为1个学分。

(二)课程具体要求1.前四学期,每学期按18周计,原则上每周按24课时,教学时数共计1728课时。

2.基础课按25%计算,共计约432课时。

3.选修课按14%计算,共计约242课时,其中公共选修课与专业选修课各占7%。

4.学分按学时除以16进行换算。

5.《思想道德修养与法律基础》计3学分,《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》计3+1学分(其中含1学分社会实践),第二学期第19周为《概论课》实践。

6.《形势与政策》要求每个学期开设16学时(共64学时),每周开1学时,本门课共计1学分。

7.《省情》开设18学时,本门课共计1学分。

8.《大学体育》开设112学时,第一至第四学期开设周2学时,本门课程共计7学分。

9.《军事理论教育》开设36学时,本门课共计2学分。

10.《高等数学》、《计算机基础》课程开设说明:各系根据专业需求进行开设。

11.《大学语文》、《高等数学》、《大学英语》三门课程,各系根据具体情况按第一学期开设周4学时或第一、二学期各开设周2学时,每门课计4学分。

12.《大学生心理健康教育》各系根据具体情况可以在第二或第三学期开设,每周2学时,计2学分。

13.《创新创业基础及就业指导》计2学分,在第四学期开设,每周2学时。

14.《职业生涯规划》计2学分,在第一学期开设,每周2学时。

15.《劳动课》是每个学生必修的选修课,分在校的四个学期开出,计1学分,由教务处、学生处统一安排。

此学分未修满,必修重修。

16.公共选修课由基础教学部、各系、团委安排课程,教务处统一排课。

原则上每门公选课每周安排2节,8周,计1学分。

17.素质拓展课不再由系部安排,可以作为公选课开出。

18.专业选修课不在作为限选课程,每个专业需开出4门及以上的专业选修课,每门专业选修课计2学分,各专业专业选修课学分不低于6学分。

七、方案制订(修订)说明1.方案编制依据:本计划以教育部《关于加强高职高专教育人才培养工作的意见》、《关于以就业为导向,深化高等职业教育改革的若干意见》和《关于制订高职高专教育专业教学计划的原则意见》等文件为依据,并结合本专业目前的实际情况编写。

2.方案的特点:本计划把社会主义核心价值体系贯彻到人才培养方案中,重视培养学生的诚实品质、敬业精神和责任意识,以“以服务为宗旨、以就业为导向”为指导设计学生的知识、能力、素质结构和人才培养方案,以培养高素质技能型人才为目标构建课程和教学内容体系,部分课程采用了项目化课程教学。

3.实践教学时数与理论教学时数之比为:4.实行学分制,其修业年限按照贵州轻工职业技术学院学分制相关规定执行。

5.学分说明:本专业毕业的最低学分为144学分。

其中:劳动课1学分必修,公选课不得低于8学分。

6.本专业其他情况说明:学生在规定修业年限内按照教学计划修满最低学分,其中专业必修课必须修满学分,合格准予毕业。

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