大数据技术与应用专业-十大澳门信誉网赌排名推荐_澳门所有的游戏网站大全-计算机科学系

大数据技术与应用专业人才培养方案

一、专业名称及代码

专业名称：大数据技术与应用专业代码：610210

二、培养目标

窗体顶端

本专业主要培养思想政治坚定、德技并修、全面发展，适应山西区域经济发展需要，具有良好的职业道德、创业精神和健全的体魄，掌握大数据技术与应用所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关的基本理论和基础知识，掌握大数据系统搭建、管理、分析和运维等知识和技术技能，能够胜任各行业大数据的分析、处理、开发，管理和维护大数据系统的高素质劳动者和技术技能人才。

三、就业方向及主要职业岗位描述

岗位名称	岗位职责	岗位专业能力要求
大数据运维工程师	大数据运维工程师不仅负责维护并确保整个服务的高可用性，同时需要有大数据架构知识，同时不断优化系统架构、提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI。	（1）熟悉网络。（2）深入理解Linux操作系统。（3）熟练掌握数据结构和算法。（4）精通shell/Python、Perl等1至两种编程语言。（5）熟悉分布式计算和存储系统。
大数据处理工程师	数据采集及数据处理工作、对数据进行整理规划，编写数据说明文档、明确客户方的业务体系，对大数据进行预处理、检验和清洗	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。

四、招生对象及修业年限

本专业招收高中毕业生、中等职业学校、技校毕业生，学制三年。

五、毕业上岗标准

完成教学计划规定的课程学习，达到基本考核要求，成绩合格，最低毕业总学分应在专业规定学分以上，取得毕业证书；取得相关职业从业资格证书。

六、核心课程及专业课程体系架构

本专业含有10门核心课程，分别是：Java面向对象程序设计、Linux操作系统、Python程序设计、数据仓库技术及应用（NoSQL数据库）、大数据平台搭建与运维、Hadoop生态体系建设、数据采集与预处理、大数据可视化技术及应用、Spark应用处理技术和大数据人工智能TensorFlow实践

大数据技术与应用专业的课程体系架构：

课程类别	课程名称
课程类别	课程名称
职业素质	职业素质课程
专业基础课	图形图像技术
	C语言程序设计
	静态网页制作(HTML/CSS)
	数据库设计与实现
	Java面向对象程序设计
	Linux操作系统
专业主干课	Windows 应用程序开发
	Python程序设计
	人工智能导论
	虚拟化技术与Docker
	HTML5项目实战
	WEB应用程序开发
	Hadoop生态体系
	数据仓库技术及应用（NoSQL数据库）
	BootStrap实战
	大数据可视化技术及应用
	Java MVC 编程
	Spark应用处理技术
	数据分析方法及应用
	大数据通用测试方法及工具使用
	大数据人工智能TensorFlow实践
项目实训	程序设计（C）
	大数据平台搭建与运维
	数据采集与预处理
	大数据应用开发
企业实训	企业项目实战
企业实训	顶岗实习