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“大数据技术与应用”专业人才培养方案
  • 时间：2018-04-26
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一、专业筹建情况

计算机网络技术专业是我院骨干专业之一，主要培养办公自动化、网络维护、网站建设等应用性专业技术人才。该专业是一个具有鲜明专业特色、宽口径的专业。经多年的专业建设，积累了丰富的专业教学经验，与省内外相关企业建立了合作关系，已拥有完备的实验、实训设施和高素质的教师队伍，具有集教学、科研、生产技术服务同步进行的能力。

1.计算机类专业群建设已初具规模，为大数据技术与应用专业设置奠定基础

计算机类专业群是以“计算机网络技术”为龙头，以现有“应用电子技术”、“物联网技术”等专业为支撑的，是我院“十二五”专业建设规划中重点建设的专业群之一，我们以现有计算机专业群为依托，组建大数据技术与应用专业，具备坚实的基础。

2.专业教学团队结构合理，能力强

我院聘请太原太工天宇教育科技有限公司董事长朱晓军，技术总监吕士钦，讲师付东来、王星魁作为大数据技术与应用专业建设指导委员会专家和兼课教师，与我院共同制定专业人才培养方案，共同开发部分专业课程，实现“行业指导，企业参与”的办学模式。

本专业现有专业教师9人，兼职教师4人。专任教师中副高以上3名，占教师总数的23%；中级职称名5，占教师总数的38%。硕士9名，占教师总数的69%。“双师型教师9名，占教师总数的69%。已经初步建成了一支年龄、学历、职称等方面结构基本合理，具有较高理论水平、较强实践能力，专业教学团队。

3.实验实训条件基础扎实

计算机网络技术专业现有专业实训室共7个。网络技术实训室1个、综合布线实训室1个、思科PT实训室1个、软件开发实训室2个，物联网实训室1个，云计算实训室1个（在建）等。另有计算机基础教学实验实训室3个。完成“网络技术、网络安全、网络工程、计算机组装维护、服务器配置与管理、网站项目开发、数据库管理与配置、语言类、物联网应用、云计算等校内实训。2009年，与全球最大的网络技术公司--美国思科网络系统公司合作，创建“思科网络技术学院”；2011年，与十余家企业建立校企合作关系，山西清华网络技术工程有限公司、北京数创世纪软件技术有限公司限公司、太原伟晨科技有限公司、中国联合通信网络公司太原分公司、中国知网等，为学生校外实训、实习，教师培训与项目实践创建良好条件。2014年底，计算机网络技术专业被山西省教育厅、财政厅批准为“山西省重点专业建设”项目。

4.校外实习、实训基地建设

根据大数据技术与应用专业的特点，充分利用学院已经建立的校企合作实训基地采用工学结合的实训教学模式。为进一步强化学生的实际动手能力，为学生就业提供更多的选择机会，我院计算机技术类专业群与省内外的相关企业建立了密切的合作关系、建立了稳定的校外实训、实习基地。学校的专业建设和课程设置也尽可能适应区域经济发展和满足企业的需要，更好地为学生就业服务，同时我们还定期组织教师到企业实践。此外我们邀请业内的专家学者来校举办讲座、为学校的专业建设工作出谋划策。目前与我院与数名企业:山西清华网络工程有限公司、北京数创世纪软件技术有限公司、山西迪视文化传播有限公司、山西移动公司等企业建立了稳定的校企合作关系，为学生的校外实训、顶岗实习与就业提供了便利条件。

综上所述，我院具备了设置“大数据技术与应用”专业条件。

二、培养目标

本专业培养具有合格的个人素质和良好的科学素养，适应经济社会发展需要、符合职业导向，面向智慧交通、智慧城市，系统掌握大数据分析基础理论知识，熟悉大数据分析的基本方法与主要工具，并具有一定创新能力的从事大数据工程开发、分析与维护管理的工程应用型人才。

三、人才培养基本要求

1. 基本素质

1) 思想政治素质:掌握马克思主义科学的世界观、人生观和价值观。有坚定跟着共产党走中国特色社会主义道路的信心和决心，有热爱祖国、服务人民的理想信念。具有社会责任感，能积极践行社会主义核心价值观，拥有能够支撑职业和人生发展的思想政治素质。

2) 职业素质：具有良好的职业态度和职业道德修养，具有正确的择业观和创业观。坚持职业操守，爱岗敬业、吃苦耐劳、诚实守信、办事公道、服务群众、奉献社会；具备从事职业活动所必需的基本能力和管理素质；脚踏实地、严谨求实、勇于创新。

3) 人文素养与科学素质：具有融合传统文化精华、当代中西文化潮流的宽阔视野；文理交融的科学思维能力和科学精神；具有健康、高雅、勤勉的生活工作情趣；具有适应社会核心价值体系的审美立场和方法能力；奠定个性鲜明、善于合作的个人成长成才的素质基础。

4) 身心素质：具有一定的体育运动和生理卫生知识，养成良好的锻炼身体、讲究卫生的习惯，掌握一定的运动技能，达到国家规定的体育健康标准；具有坚韧不拔的毅力、积极乐观的态度、良好的人际关系、健全的人格品质。

2. 职业通用能力

1) 具有英语阅读和一般专业资料的翻译能力，通过高职高专应用英语能力A 或B级考试，并获得证书。

2) 通过计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，并获得初级或中级证书。

3) 通过对云计算和大数据技术应用理论基础知识的学习和实践，能够掌握云计算平台的运维操作与大数据技术应用。

3. 职业岗位能力

1) 大数据处理员岗位能力：具备大数据应用理论基础知识，了解大数据技术框架和生态系统，具备Hadoop 技术框架基础知识，具备程序设计能力，了解非关系型数据库理论基础知识，具备多数据源整合的基本能力，掌握数据库查询、修改、统计等操作，能对大数据进行预处理、检验和清洗。

2) 大数据分析师岗位能力：具备大数据应用理论基础知识，了解大数据技术框架和生态系统，熟悉Hadoop 技术框架操作，具备程序设计能力，掌握数据库理论基础知识，掌握数据库增、查、删、改、统计等操作，了解数据仓库与商务智能理论基础知识，熟悉ETL工具的使用，掌握制定报表基本技术，能够进行常规的统计分析、报表分析，能够提出问题，并能制定详细实施计划。

3) 大数据平台运维岗位能力：掌握Linux操作系统理论基础知识，熟悉Linux操作系统操作，掌握HFDS理论基础知识，掌握计算机网络理论基础知识，具备组建计算机网络、管理网络的能力，了解Hadoop及大数据生态系统理论基础知识，熟悉Hadoop技术框架，具备程序设计能力，掌握数据库基础理论知识，具备数据库的基本操作能力。

4) 云平台运维岗位能力：掌握Linux操作系统理论基础知识，熟悉Linux操作系统操作，掌握云计算理论基础知识，具备云计算平台实践的能力，掌握计算机网络理论基础知识，具备组建计算机网络、管理网络的能力，了解云计算存储与云计算安全理论基础知识，具备程序设计能力，掌握数据库基础理论知识，具备数据库的基本操作能力。

四、修业年限及招生对象

修业年限：本专业基本修业年限三年（全日制）。

招生对象：招收高中阶段毕业生。

五、就业面向

1）面向行业领域

当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据人才的需求也越来越紧迫。从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。

产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。安全和风险分析是指通过收集数据、进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。

2）面向工作岗位及能力要求

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。营销部门经常使用预测分析。预测分析开发者在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测用户行为或锁定目标用户。数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

六、主要课程设置

“大数据技术与应用”专业培养计划以计算机科学为基础，同时涉及到应用数学、统计学等学科。主要课程设置包括相关的理论课程学习、开发技能学习以及实验与实践课程学习。

1）主要公共基础课

思想道德修养的主要内容是人生目的意义、理想信念、心理健康、审美修养、社会主义、集体主义、爱国主义、社会公德、职业道德、家庭美德等方面的教育，通过学习，使学生树立正确的世界观、人生观和价值观，全面提高学生的道德素质

形势与政策，主要内容是国际、国内的政治经济形式及中央政策。通过学习，使学生了解国际、国内形势和国家方针政策，开拓学生视野，提高学生的政治敏高度。

体育课程使学生掌握体育的基本知识、基本技能，掌握科学锻炼身体的方法，树立健康意识，增强健康体魄，有效促进身心全面发展。

2）主要职业基础能力课

网络技术基础，通过学习是学生对计算机网络的基本概念、数据通信基本概念及网络技术有一个较全面、系统的认识，提高学生的网络基本知识和基本理论、网络应用和实际操作的基本能力，能够规划、设计和安装、调试网络。

数据库基础与应用，通过本课程学习，使学生系统地掌握数据库系统的基本原理和基本技术。要求在掌握数据库系统基本概念的基础上，能熟练使用SQL语言进行数据库操作；握数据库设计方法和步骤，具有设计数据库模式以及开发数据库应用系统的基本能力。

云计算基础，课程紧紧围绕移动云计算虚拟化技术基本概念、体系结构、技术原理、业务模式等主要内容，让学生熟悉基本的虚拟化方法和产品，并能够将其应用到实际的云计算平台中去。

Linux操作系统，要求学生掌握开源操作系统Linux的基本操作，进行各种服务器端配置和维护。

JAVA语言程序设计，通过本课程的学习，使学生掌握面向对象编程的基本方法，能够根据现实生活实践编制出一些实用小程序。

3）主要职业岗位能力课

大数据存储与分析，既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤，又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。

Python语言编程，一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，主要用于统计计算和统计制图，提供了大量的统计和制图工具。

Hadoop生态系统，是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce。

Mapreduce编程框架，是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。

数据清洗，讲授了怎样利用正确的工具和方法，让数据清洗工作事半功倍。是数据挖掘与分析过程中一个非常重要的环节，由于其数据类型异常复杂，传统的清洗数据工作单调乏味且非常辛苦。

4）专业限选课

数据挖掘，从大量的数据中发现有趣知识的过程，涉及统计学、机器学习、模式识别等多个交叉；主要技术包括分类与预测、聚类、离群点检测、关联规则、序列分析和文本挖掘以及社交网络分析和情感分析等。

大数据系统维护与管理，着重介绍如何更好地维护大数据系统，重点突出大数据系统的运维特点及运维技能，在数据量爆炸式增长的同时，确保大数据系统的稳定可靠运行，更好地支撑大数据的商业应用。

数据科学伦理与安全，介绍信息技术及大数据技术有关的数字身份、隐私、安全和安保等伦理问题，并给出了解决这些伦理问题的进路。

大数据技术与应用专业教学计划表如下所示：


大数据技术与应用专业教学计划表


课程属性

序号

课程名称

总学时

学分

学时分配

各学期周学时分配


课程类型

课程范围

理论教学

实践教学

第一学年

第二学年

第三学年


一

二

三

四

五

六


16周

16周

16周

16周

16周

16周


必修课

公共学习领域

1

●思想道德修养与法律基础

64

3

42

16

2

2


2

●毛泽东思想

64

4

52

16

2

2


3

形势与政策

80

1

42

1

1

1

1

1


4

大学生心理健康教育

32

2

32

1

1


5

安全教育课

24

1

12

12

＆4

＆4

＆4

＆4

＆4

＆4


6

●线性代数

64

2

64

4


7

●概率与数理统计

64

2

64

4


8

●大学英语

64

2

64

4


9

计算机应用基础

64

4

32

32

4


10

●大学体育

64

4

12

52

2

2


11

职业规划与就业指导

36

2

28

8

2


12

军事理论（讲座）

18

1

18


小 计

638

28

462

136


专业基本技能学习领域

13

●网络技术基础

64

4

14

50

4


14

●★路由与交换技术

64

4

32

32

4


15

●★Linux操作系统

96

4

48

48

6


16

数据库基础与应用

64

4

32

32

4


17

●★Java语言程序设计

96

4

48

48

6


18

★云计算技术基础

64

4

32

32

4


19

★大数据原理与应用

64

4

32

32

4


小 计

512

28

256

256


专业技能学习领域

20

★Hadoop生态系统

64

4

32

32

4


21

★HBase分布式数据库

64

4

32

32

4


22

大数据存储与分析

64

4

32

32

4


23

Python语言编程

64

4

32

32

4


24

★MapReduce编程框架

64

4

32

32

4


25

数据清洗

64

4

32

32

4


26

数据分析工具与应用

64

4

32

32

4


27

数据仓库Hive

64

4

32

32

4


28

Spark框架

64

4

32

32

4


30

Web技术与应用

64

4

32

32

4


小计

640

40

320

320


选修课

职业拓展能力

31

数据科学概论

64

4

64

0

4


32

大数据系统维护与管理

64

4

32

32

4

33

数据挖掘

64

4

32

32

4

34

数据科学伦理与安全

32

4

16

16

2

35

营销与礼仪

32

2

16

16

2

36

公共艺术

32

2

32

2

小计

288

18

192

96

合计

2078

114

1230

808

26

26

27

25

26

集中实践环节

入学教育、军训

60

3

2W

路由与交换技术

30

1

1W

JAVA程序设计

30

1

1W

大数据平台搭建实训

30

1

1W

大数据实时分析实训

30

1

1W

企业数据获取及分析综合实训

30

1

1W

专业技能鉴定

30

1

1W

毕业顶岗实习、毕业论文

420

14

14W

毕业答辩

60

2

2W

小计

720

25

理论学时总计

1230

实践总计

1528

学时总计

2798

学分总计

139