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大数据技术与应用专业
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一、专业名称及代码

专业名称:大数据技术与应用

专业代码: 610215

二、入学要求

普通高级中学毕业,中等职业学校毕业或具备同等学力。

三、修业年限

全日制3年。

四、职业面向

表1 职业面向

所属专

业大类

(代码)

所属

专业类

(代码)

对应

行业

(代码)

主要职

业类别

(代码)

主要岗位类别

(或技术领域)

职业资格证书或

技能等级证书举例

电子信息大类(61)

计算机类(6102)

互联网数据服务(6450)

大数据工程技术人员(2-02-10-11)

大数据运维工程师

大数据应用工程师

信息系统集成服务(6531)

大数据采集工程师

计算机等级考试二级Python编程

运行维护服务(6540)

大数据开发工程师

HCNA云计算/大数据认证

五、培养目标及规格

我们围绕培养目标一直在进行办学探索,如何走好“因材施教”的最后一公里,第一学年进行专业基础的施教,在此基础上由学生自主选择,进行专业方向的再调整,大数据技术与应用专业分层为大数据应用班和软件测试班。

(一)培养目标

本专业培养理想信念坚定,德、智、体、美、劳全面发展,具有一定的科学文化水平,良好的人文素养、职业道德和创新意识,精益求精的工匠精神,较强的就业能力和可持续发展的能力;掌握本专业知识和技术技能,掌握大数据系统运维、大数据采集与处理、大数据分析、数据可视化等方向等知识和技术技能,面向大数据应用领域具有持之以恒精神的复合型技术技能人才。

(二)培养规格

本专业毕业生应在素质、知识和能力方面达到以下要求。

1.素质

(1)坚定拥护中国共产党的领导和我国社会主义制度,在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下,践行社会主义核心价值观,具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感;

(2)崇尚宪法、遵法守纪、崇德向善、诚实守信、尊重生命、热爱劳动,履行道德准则和行为规范,具有社会责任感和社会参与意识;

(3)具有质量意识、环保意识、安全意识、信息素养、工匠精神、创新思维、全球视野;

(4)勇于奋斗、乐观向上,具有自我管理能力、职业生涯规划的意识,有较强的集体意识和团队合作精神;

(5)具有健康的体魄、心理和健全的人格,掌握基本运动知识和一两项运动技能,养成良好的健身与卫生习惯,良好的行为习惯;

(6)具有一定的审美和人文素养,能够形成一两项艺术特长或爱好。

2.知识

(1)计算机及网络系统的维护和管理的知识;

(2)云计算与大数据环境的配置与运维的知识;

(3)中小型数据库的安装、配置、维护、管理的知识;

(4)数据采集、清洗、分析、存储各阶段的系统配置和程序开发技术;

(5)WEB系统开发、数据可视化WEB图表知识;

(6)网站前台界面设计与与制作以及模板设计与开发;

(7)具有技术推广和用户支持所需要的市场营销和人际交往知识。

3.能力

具有包括口语和书面表达能力,解决实际问题的能力,终身学习能力,信息技术应用能力,独立思考、逻辑推理、信息加工能力等。

(1)具有计算机及网络操作与应用能力;

(2)具有大数据操作与应用能力;

(3)具有一定的中小型大数据项目运维及管理能力;

(4)具有一定的数据分析及故障排错检测的能力;

(5)具有一定的中小型大数据项目预、决算能力;

(6)具有一定的大数据项目招标、投标、签订合同的能力;

(7)具有编写大数据相关技术文档和管理相关技术文档的能力;

(8)具有一定的Hadoop 技术框架操作以及程序设计能力;

(9)能够对数据进行常规的统计分析、报表分析能力;

(10)具备一定的创新创业能力。

六、课程设置及要求

主要包括公共基础课程和专业(技能)课程。

(一)公共基础课程

根据党和国家有关文件规定,将思想道德修养与法律基础、形势与政策、大学生职业生涯规划、大学体育、军事理论与军训、大学生职业发展与就业指导、程序员的数学、高职英语、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论等列入公共基础必修课;并将中国近代史与党史、中华优秀传统文化、大学生劳动教育、大学生健康教育、大学语文、职业素养列为选修课。

(二)专业课程

课程包括专业基础课程、专业核心课程、专业拓展课程,并涵盖有关实践性教学环节。

1.专业基础课程

包括C语言程序设计、计算机应用基础、静态网页设计与制作、数据结构、HTML5+CSS3 Web前端开发技术、计算机专业英语等。

2.专业核心课程

包括Java 程序设计、大数据与数据库开发、Java Web 应用开发、Java EE 企业级应用开发、Java EE 项目开发实战、UML 建模与设计模式、软件测试技术等课程,并有毕业设计、顶岗实习实践性教学环节。

3.专业拓展课程

包括Python 程序设计、大数据应用工程师(考证)、全国计算机等级考试二级Python实践(考证)、计算机技术与软件专业技术资格程序员实践(考证)、HCNA云计算/大数据认证(考证)、大数据技术、云计算技术等。

(三)专业核心课程和主要教学内容

表2 专业核心课程和主要教学内容

专业方向

编号

专业核心课程

主要内容

Java开发方向

1

Java程序设计

Java运行原理与开发环境搭建;

Java 语言基础;

面向对象程序设计思想;

继承与多态;常用类;

集合与容器;

输入输出流与异常处理;

JDBC访问数据库的方法;

多线程;

2

大数据与数据库开发

应用于大数据的数据库管理系统的安装与配置;

熟练完成在Linux环境下的安装配置。特别是性能调优方面能够深入的了解;

oracle的日常维护和调优;

oracle脚本命令的批量执行;

oracle备份圈梁备份、增量备份;

冷热备份等等;

创建主题数据库和数据表,并定义主键及外键;

主题数据库的数据录入、记录的删除与更新等;

主题数据库的简单与复杂查询、数据统计;

设置或者更改数据库用户或角色权限;

3

Java Web 应用开发

JavaWeb环境搭建;

JSP语法、JSP内置对象、JavaBean;

Java访问数据库的方法;

Servlet入门与配置、ServletAPI;

JSP开发模式;

应Java Web开发B/S应用系统的技术;

4

Java EE 企业级应用开发

JavaEE轻量级框架原理与配置;

WebMVC框架入门与配置;

框架的注解与特性;

持久层框架入门与配置;

持久层框架的基本配置;

高级映射、实体关联、关系映射、事务管理;

动态SQL;

缓存机制;

应用 Java EE 开发企业级应用系统的技术;

5

Java EE 项目开发实战

Java 软件工程与开发模型;

软件项目角色与职责;

需求分析与需求获取;

软件系统架构设计的概念及任务,软件界面设计、数据库设计、详细设计;

编码规范与代码优化;

软件单元测试、系统测试;

软件部署与维护的概念与方法;

项目组织与计划、进度与跟踪、成本与风险管理;

软件质量保证与度量;

6

UML 建模与设计模式

面向对象设计概念;

UML设计工具;

用例图、类图、顺序图、状态图、活动图、协作图、构件图、部署图的概念和设计方法;

面向对象设计原则;

设计模式简介;

常用设计模式;

7

软件测试技术

软件开发过程和软件质量保证方法;

软件测试工作流程和测试分类;

测试策略和测试环境的搭建;

测试管理;

白盒测试和黑盒测试用例设计;

单元测试和系统测试;

功能测试工具;

性能测试工具;

测试技巧;

测试报告和缺陷测试报告;

七、教学进程总体安排

表3 教学进程总体安排

 

课程类别

课程性质

课程序号

课程名称

课程代码

课程类型

学时分配

学分

开课学期

考核方式

备注

第一学年

第二学年

第三学年

1

2

3

4

5

6

公共基础课

必修课

1

思想道德修养与法律基础1


A

32

32

0

3

2






考试


2

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论1


A

32

32

0

4

2






考试


3

大学体育1


B

32

0

32

2

2






考查


4

高职英语1


A

64

64

0

4

4






考试


5

程序员的数学1


A

32

32

0

4

2






考试


6

大学生职业发展与就业指导


A

32

32

0

2

2






考查


7

军事理论与军训


B




4

4周






考查


8

大学语文


A

32

32

0

2

2






考查


9

思想道德修养与法律基础2


A

32

32

0

3


2





考试


10

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论2


A

32

32

0

4


2





考试


11

大学体育2


B

32

0

32

2


2





考查


12

高职英语2


A

64

64

0

4


4





考试


13

程序员的数学2


A

32

32

0

4


2





考试


14

形式与政策1


A

32

32

0

0.5

2






考查


15

形式与政策2


A

36

36

0

0.5


2





考查


16

形式与政策3


A

36

36

0

0.5



2




考查


17

形式与政策4


A

36

36

0

0.5




2



考查


小计



448

384

64

42

16

12

0

0

0

0



选修课

1

中国近代史与党史


A

32

32

0

2

2






考查


2

中华优秀传统文化


A

32

32

0

2


2





考查


3

大学生劳动教育


B

16

4

12

1


2





考查


4

大学生健康教育


B

16

12

4

1



2




考查


5

职业素养


B

32

12

20

2



2




考查


6

大学生职业生涯规划


A

32

32

0

2

2






考查


小计



160

124

36

10

4

4

4

0

0

0



合计



608

508

100

52

16

12

0

0

0

0



专业基础课

必修课

1

Java语言程序设计


B

72

36

36

4

4






考试


2

计算机应用基础


B

72

36

36

4

4






考试


3

HTML网页设计基础


B

72

36

36

4

4






考试


4

JSP/Servlet程序开发


B

108

54

54

6


6





考试


5

Web前端页面开发技术


B

108

54

54

6


6





考试


6

大数据与Oracle数据库开发


B

72

36

36

4


4





考试


小计



504

252

252

28

12

16

0

0

0

0



专业核心课

必修课

1

持久层框架技术


B

144

60

84

8



8




考试


2

JavaBean容器框架技术


B

180

80

100

10



10




考试


3

MVC框架技术


B

180

80

100

10



10




考试


4

持久层框架技术项目实训


B

144

60

84

8




8



考试


5

JavaBean容器框架技术项目实训


B

180

80

100

10




10



考试


6

MVC框架技术项目实训


B

180

80

100

10




10



考试


7

毕业设计


C

220


220

10






10周

考查


8

顶岗实习


C

360


360

28





19周

9周

考查


小计



1588

440

1148

94

0

0

28

28

0

0



专业拓展课

选修课

1

Python 程序设计


B

32

16

16

2

2






考查


2

软件评测工程实践(考证)


B

32

16

16

2


2





考查


3

全国计算机等级考试二级Java 实践(考证)


B

32

16

16

2


2





考查


4

计算机技术与软件专业技术资格程序员实践(考证)


B

32

16

16

2



2




考查


5

OCJP Java 开发工程师实践(考证)


B

32

16

16

2



2




考查


小计



160

80

80

10

2

4

4

0

0

0



总 计



2860

1280

1580

164

28

28

28

28

0

0



备注:课程类型:A表示纯理论课;B表示理论+实践课;C表示纯实践课。

八、实施保障

(一)师资队伍

1.专任教师

具有高校教师资格和本专业领域有关证书;有理想信念、有道德情操、有扎实学识、有仁爱之心;具有大数据项目开发相关专业本科及以上学历;具有扎实的本专业相关理论功底和实践能力;具有较强的信息化教学能力,能够开展课程教学改革和科学研究;每5年累计不少于6个月的企业实践经历。

2.兼职教师

主要从大数据相关岗位聘任,具备良好的思想政治素质、职业道德和工匠精神,具有扎实的专业知识和丰富的实际工作经验,具有大数据应用工程师及以上职称,能承担专业课程教学、实习实训指导和学生职业发展规划指导等教学任务。

(二)教学设施

主要包括能够满足正常的课程教学、实习实训所需的专业教室、实训室和实训基地。

1.专业教室基本条件

一般配备黑(白)板、多媒体计算机、投影设备、音响设备,局域网畅通,并具有网络安全防护措施。安装应急消防设备装置并保持良好状态,符合紧急疏散要求、标志明显、保持逃生通道畅通无阻。

2.校内实训室基本要求

配备有教师机和学生机,安装必备的开发IDE、数据库相关软件及开发工具。能满足程序设计、数据库设计开发、大数据响应的应用开发、大数据应用综合实战等课程的教学与实训。

3.校外实训基地基本要求

具有稳定的校外实训基地。能够提供开展大数据技术专业相关实训活动,实训设施齐备,实训岗位、实训指导教师确定,实训管理及实施的规章制度齐全。

(三)教学资源

主要包括能够满足学生专业学习、教师专业教学研究和教学实施需要的教材、图书及数字化资源等。

1.教材选用基本要求

按照国家规定选用优质教材,禁止不合格的教材进入课堂。学校应建立由专业教师、行业专家和教研人员等参与的教材选用机构,完善教材选用制度,经过规范程序择优选用教材。

2.图书文献配备基本要求

图书文献配备能满足人才培养、专业建设、教科研等工作的需要,方便师生查询、借阅。专业类图书文献主要包括:行业政策法规资料,有关大数据开发与应用的技术、标准、方法、操作规范以及实务案例类图书等。

3.数字教学资源配置基本要求

建设、配备与本专业有关的音视频素材、教学课件等专业教学资源库,种类丰富、形式多样、使用便捷、动态更新、满足教学。

(四)教学方法

本专业采取理实一体化教学模式,采用案例教学、项目教学等方法,坚持学中做、做中学。采用分组教学,分层次教学,促进学生学习。

第二学年在学生自主选择的基础上进行重新分班,调整学习进度与方向。

(五)学习评价

考试成绩为每学期期末考试分数(占70%);平时成绩由各任课教师根据平时的考勤和每次上课情况、作业完成情况给出(占30%)。

考察考核形式为期末验收,成绩计算方法为:学业成绩由期末验收(60%)和平时成绩(40%)两项构成。

(六)质量管理

1.应建立专业建设和教学质量诊断与改进机制,健全专业教学质量监控管理制度,完善课堂教学、教学评价、实习实训、毕业设计以及专业调研、人才培养方案更新、资源建设等方面质量标准建设,通过教学实施、过程监控、质量评价和持续改进, 达成人才培养规格。

2.应完善教学管理机制,加强日常教学组织运行与管理,定期开展课程建设水平和教学质量诊断与改进,建立健全巡课、听课、评教、评学等制度,建立与企业联动的实践教学环节督导制度,严明教学纪律,强化教学组织功能,定期开展公开课、示范课等教研活动。

3.应建立毕业生跟踪反馈机制及社会评价机制,并对生源情况、在校生学业水平、毕业生就业情况等进行分析,定期评价人才培养质量和培养目标达成情况。

4.专业教研组织应充分利用评价分析结果有效改进专业教学,持续提高人才培养质量。

九、毕业要求

1.修满本专业要求学分。学生在学校规定学习年限内,修完本专业人才培养方案规定课程,成绩合格,达到学校毕业要求的,准予毕业,并在学生离校前发给毕业证书。

2.考取本专业要求职业资格证书中的至少1个。

 

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