大數據技術與應用專業簡介

                專業名稱:大數據技術與應用
                專業代碼:610215
                一、招生對象與學制
                招生對象:高中階段教育畢業生或具有同等學力者
                基本修業年限:三年
                二、職業面向
                面向的行業企業類型和就業崗位群
                面向的行業企業類型
                就業崗位(群)
                初次
                發展
                計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務、電子金融、電子政務等領域
                大數據開發工程師
                數據挖據師、數據分析師、搜索引擎工程師、系統架構師
                政府及一般企事業單位
                大數據運維工程師
                大數據運維經理、數據挖掘分析師
                三、培養目標與規格
                (一)培養目標
                本專業旨在培養思想政治堅定、擁護黨的領導、德技雙修,適應IT行業生產、建設、服務和管理第一線需要的,德、智、體、美、勞等方面全面發展的,具有良好的職業道德和職業精神,掌握數據科學的基礎知識及大數據相關技術,掌握大數據清洗和分析常用工具的使用,具有卓越的實踐能力,能勝任數據清洗、數據存儲、數據分析與挖掘、大數據系統開發與構建等工作的高素質復合型技術技能人才。
                (二)培養規格
                1.知識結構
                (1)具有比較扎實的計算機基本理論與技術、數據挖掘的常用算法;
                (2)具有數據分析、數據結構設計能力;
                (3)掌握當前使用最廣泛腳本編程語言Python;
                (4)熟悉SQL的計算與存儲過程調優,并具有嚴密的邏輯分析能力;
                (5)掌握主流的Hadoop處理技術,包括MapReduce、Hive、Hbase、Pig、Spark等;
                (6)具備數據的處理、抽取、清洗、轉換等能力;
                (7)掌握必備的思想政治理論、科學文化基礎知識和中華優秀傳統文化知識。
                2.能力結構
                (1)具備從事大數據應用系統開發與實現的能力;
                (2)具備在數據分析、數據管理、數據存儲等方面,受到較系統的工程訓練,能發現、分析和解決實際工程技術問題能力;
                (3)具備良好的軟件項目交流、表達、組織、管理、協調與溝通的能力;
                (4)了解應用數學、統計學和計算機科學的發展動態;
                (5)掌握相關文獻檢索方法;
                (6)具有基本的專業資料分析與綜合的能力;
                (7)具有良好的文檔與科學論文撰寫能力。
                3.素質結構
                (1)樹立正確的職業理想,具有良好的身心素質、道德修養和法律素養;
                (2)具有較強的適應能力、學習能力和抗壓能力;
                (3)具有愛崗敬業、耐心細致、誠實守信的職業素質;
                (4)具有較強的責任感和事業心;
                (5)具有一定的創新精神和公平競爭意識。
                (三)畢業標準
                1.課程考核要求
                在規定年限內修完本專業方向課程體系中的各門課程并達到及格以上,按要求規范撰寫畢業論文(設計),通過畢業論文答辯。
                2.職業資格證書要求
                學生在校期間可取得的職業資格證書有:加米谷大數據,大數據工程師、數據分析師認證,證書由中國管理科學研究院提供,全國通用。另外,學生在校期間還可以參加計算機技術與軟件專業技術資格(水平)考試。
                四、課程體系的構建
                (一)課程體系構建原則
                1.職業性與技能性
                高職類課程體系首先應符合職業性,就是培養目標一定要明確,要培養的學生不是具有某方面的知識或特長的人才,而是能完成某些特定工作任務的合格勞動者。并且,在課程的學習情境設計中,應堅持職業崗位需求為依據,突出技能的培養和鍛煉。
                 2.行業性與需求性
                不同的行業對從業人員有不同的要求,同時不同時期行業對人才的需求也有不同。在從行動領域中選擇典型工作過程時,應選擇具有鮮明的行業特征,同時是目前企業需求較多的工作過程。
                 3.應用性與實用性
                把典型工作過程轉換為學習領域時, 應注重應用性和實用性, 學生是為了做而學,是通過學來做, 盡可能擯棄那些對具體工作沒有幫助的抽象理論和過于復雜的操作流程。使學生熟練掌握應用性強、實用性高的基本技能。
                 4.穩定性與靈活性
                課程體系應該有相對穩定性,但由于大數據技術發展迅速、企業用人需求不斷變化,因此課程體系也應具有一定的靈活性。其實靈活性可以體現在相同學習領域的不同學習情境的設計上, 學習情境決定了課程內容的難易、深淺。
                5.適時性與前瞻性
                教育與技術相比幾乎永遠是落后的,而職業教育比基礎教育更需要緊跟新技術、新工藝的發展,在職業課程體系構建時必須考慮課程的適時性和前瞻性。
                按照上述原則,再經過廣泛的企業調研,進行了基于工作過程的課程體系設計。
                (二)課程體系構建思路
                以行業企業就業為導向,通過行業企業調研,結合自身師資力量和實訓條件,定位大數據技術與應用專業所面向的崗位;明確崗位對應的工作任務及所需職業能力,以工作任務和職業能力為依據,確定專業課程體系。理論教學與實踐教學相融合、知識學習與技能訓練相融合、職業資格證書與課程內容融合、學習過程和工作過程相融合,將素質教育、創新創業能力培養、學生個性發展貫穿于整個教學過程的課程體系。
                第一、二學期是基礎學習、技能儲備階段,主要進行必要的知識儲備;掌握常用基礎知識;理解程序設計思想。課程開設主要包括:思政課程、文化通識、操作系統、計算機語言基礎等課程。
                第三、四學期是專業課程學習、仿真實訓階段,要求具備軟件工程思想;基本具備模塊編碼的技能。課程開設主要包括:Hadoop技術、MapReduce、HBase、Spark等課程。
                第五學期是崗位實訓階段,掌握數據采集和數據分析的基本工具;掌握實用數據分析和初步數據建模能力。課程開設主要包括:校內項目實訓和校企合作實訓類課程。
                第六學期是實習就業階段,要求具備團隊合作、團隊管理和項目領導能力;具備大數據應用項目設計和規劃的能力。課程設置為頂崗實習,進行企業項目實踐,培養就業能力。
                五、專業核心課程
                (一)《Hadoop集群程序設計與開發》
                課程主要教學內容:Hadoop簡介、架構、原理;Hadoop集群配置及安裝(JDK、SSH);Hadoop IDE開發環境配置(Eclipse配置);Hadoop編程實例;Hadoop命令(hadoop fs , hadoop job, hadoop jar);Hadoop基礎編程(Mapper、Reducer、Driver);Hadoop高級編程等。
                熟練掌握Hadoop架構、原理;Hadoop集群配置及安裝;Hadoop IDE開發環境配置;Hadoop的常用命令等技能。
                (二)《HBase》
                課程主要教學內容:HBase簡介;HBase集群安裝配置;HBase架構與數據模型;HBase命令行;HBase開發環境配置; HBase刪/建表、HBase增刪改查;HBase與Hadoop MapReduce交互。
                熟練掌握HBase的集群安裝配置;HBase架構與數據模型;HBase命令行;HBase開發環境配置等技能。
                (三)《網絡爬蟲技術》
                課程主要教學內容:網絡爬蟲基礎、Python爬蟲基礎知識、Urllib庫的基本使用、Urllib庫的高級用法、正則表達式、BeautifulSoup的用法、開始采集、存儲數據和讀取文檔、自然語言處理基礎。
                了解Python爬蟲的相關知識;學習Python爬蟲的核心技術方法以及應用特征;深入使用Python在網絡數據采集中的使用。
                (四)《Python語言基礎》
                課程主要教學內容:Python開發環境的搭建、Python基礎入門、函數、面向對象編程、實用模塊和圖表繪制等。
                掌握Python的安裝、常用函數,以及基于Python的大數據分析常用方法。
                (五)《Linux操作系統》
                課程主要教學內容:Linux操作系統簡介、安裝(設計磁盤分區)及使用;Linux檔案權限與目錄配置、檔案與目錄管理、用戶賬號管理;vim 程序編輯器;Bash 簡介及功能介紹;Shell Script編程。
                掌握Linux操作系統的常用命令的使用、圖形界面的多種實用程序的使用、多種Internet服務功能的配置,通過實驗加強學生的動手能力。
                (六)《大數據的可視化技術》
                課程主要教學內容:Excel數據可視化、Excel數據可視化應用、大數據預測分析、支撐大數據的技術、數據引導可視化等。
                了解大數據可視化的方法與技術,掌握多種可視化工具的使用。
                Copyright (C) Delter 2013-2014 石家莊科技工程職業學院 信息工程系
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