级大数据技术和应用专业人才培养的方案的报告.docx
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级大数据技术和应用专业人才培养的方案的报告
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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。
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LinuxServer、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/Linux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
序号
核心能力
能力要素
支撑课程（含实训课）
能力要求
1
基础能力
文字与语言表达能力
大学语文
1口头语言表达能力2一般计划、总结、技术文件的撰写能力
数学计算能力
高数、线性代数、概率论与数理统计
1矢量代数运算与应用的基本能力
2微积分和微分方程运算的基本能力3概率论与数理统计的基本能力线性代数的运算基本能力4
英语能力
大学英语专业英语
1普通英文资料阅读能力能借助词典翻译本专业资料的基本能力2
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常见球类运动技能田径、体操、游泳的基本技能3
2
专业核心能力
系统应用能Linux力
Linux操作系统
Linux操作系统
大数据挖掘技术能力
数据仓库技术与数据挖掘技术
数据仓库技术与数据挖掘技术
运维系统开Hadoop发能力
平台部署与运维Hadoop
平台部署与运维相关知识Hadoop
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
3
素质拓展能力
创新力
科技创新驱动
科技创新相关要素知识
心理健康
心理健康教育
心理健康教育相关知识
管理能力
管理学
协调、组织、共事能力
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、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.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。
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.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。
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Excel数据可视化、Excel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
内容学期
课内教学周数
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
机动
合计
一
15
1
2
1
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
合计
65
4
2
4
36
1
7
120
2.教学计划进程表
课程性质
序号
课程名称
课程编码
学分
教学学时
按学期周学课时分配
考核方式
课程学时
实训学时
一
二
三
四
五、六
所在学期
15周
17周
17周
17周
36周
考试
考查
文化基础课程
1
形势与政策
061001
1
16
1
1
1
1
顶岗实习
1-4
2
贵州省情
061002
1
18
1
2
3
思想道德修养与法律基础
061003
3
60
4
1
4
毛泽东思想和中国特色社会义理论体系概论
061005
4
64
4
2
5
大学体育
061013
7
112
2
2
2
2
1-4
6
职业生涯规划
061009
2
32
2
1
7
创新创业基础及就业指导
2
32
2
4
8
大学生心理健康教育
2
32
2
3
9
军事理论教育
2
36
2
1
10
大学英语
061008
4
4
2
11
高等数学
061004
4
4
1
12
大学语文
061007
2
4
1
13
计算机基础
4
4
1
小计
38
专业群基础课程
1
C语言程序设计
4
60
4
1
2
互联网+导论
2
30
2
1
3
计算机网络
6
102
6
3
4
数据结构与算法
4
68
4
2
5
MySQL数据库
4
68
4
3
6
计算机应用数学
4
68
4
2
小计
24
专业课程
1
JAVA程序设计
6
102
68
6
2
2
Linux操作系统
6
102
68
6
3
3
Python程序设计
4
68
68
4
4
4
平台部署Hadoop与运维
4
68
34
4
3
5
数据仓库与数据挖掘技术
4
68
34
4
4
6
数据可视化设计与开发
4
68
34
4
4
7
深度学习与人工智能
4
68
4
4
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
序号
实践项目
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
1
军训与入学教育
1
2
军事基本队形队列训练以及学校规章制度的教育
本校
过程考核
2
2
顶岗实习
5、6
36
上岗前的培训和取证或根据订单式培养方向，进行职业岗位技能培训
相关企业生产第一线
企业与学校综合评价
48
3
毕业教育
6
1
建立步入社会的信心，学习一定的社会知识
本校
过程考核
4
《概论》实践
2
1（第19周）
根据《概论》课的要求进行社会实践
校外
过程考核
1
5
社会实践
1、3、4
1（第19周）
培养学生的社会沟通能力和社会服务能力
校外
过程考核
3
6
劳作教育
1.2
1
培养学生的劳作能力
本校
过程考核
1
55
4.专业选修课
课程性质
序号
课程名称
课程编码
学分
教学学时
按学期周学课时分配
考核方式
课程学时
实训学时
一
二
三
四
五、六
15周
17周
17周
17周
36周
考试
考查
专业选修课
计算机大类
1
大数据营销
2
34
2
4
2
大数据系统测试
2
34
2
2
3
云计算基础架构平台构建与应用
2
34
2
3
4
大数据文档编写
2
34
2
1
注：
（一）学分设置要求该学分包括必修课根据学分制要求，1.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，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。
144学分。
2.各专业毕业最低学分为1学分，课内实验实训及上机等随理论课计算学分。
理论课和理实一体化课程一般以16学时为3.个学分。
3学分；顶岗实习和毕业教育总计为48社会实践每周按4.1学分计算，总计为1个学分。
学分计算，总计为1学分计算，总计为2学分；劳作教育每学期按0.55.入学教育、军训每周按
（二）课程具体要求1728课时。
周计,原则上每周按24课时，教学时数共计181.前四学期，每学期按课时。
2.基础课按25%计算，共计约432计算，共计约242课时，其中公共选修课与专业选修课各占7%。
3.选修课按14%进行换算。
4.学分按学时除以16学分13+1学分（其中含35.《思想道德修养与法律基础》计学分，《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》计19社会实践），第二学期第周为《概论课》实践。
学分。
学时），每周开6.《形势与政策》要求每个学期开设16学时（共641学时，本门课共计1187.《省情》开设学时，本门课共计1学分。
8.《大学体育》开设1127学分。
学时，第一至第四学期开设周2学时，本门课程共计学分。
36《军事理论教育》开设学时，本门课共计29.10.《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。
学时或第一、二学期《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411.4学分。
各开设周2学时，每门课计212.《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，每周学时，计2学分。
学时。
2学分，在第四学期开设，每周213.《创新创业基础及就业指导》计学时。
214.《职业生涯规划》计2学分，在第一学期开设，每周学分，由教务处、学生处统一安排。
此学分未修《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15.1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，各专业专业选学分。
修课学分不低于6
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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