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2021级大数据技术专业人才培养方案
(专业代码:510205)
一、招生对象与学制
招生对象:高中毕业生
学制:全日制三年
二、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) |
职业技能等级证书 |
电子信息大类(51) |
计算机类(5102) |
软件和信息技术服务业(05) |
计算机软件工程技术人员(2021003); 计算机程序设计员(4040501 ); 计算机软件测试员(4040502); 大数据工程技术人员(2021011) |
大数据应用系统搭建; 大数据分析处理; 大数据应用开发; 大数据系统运维 |
计算机程序设计员、信息通信网络运行管理员、1+X、ETA NST/ESNT认证、计算机二级,或本专业其他相当的职业技能等级证书 |
A |
B |
C |
D |
E |
F |
三、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能力,掌握本专业知识和技术技能,面向软件和信息技术服务业的计算机软件工程技术人员、计算机程序设计员、大数据工程技术人员、计算机软件测试员等职业群,能够从事大数据应用系统搭建、大数据分析处理、大数据应用开发、大数据系统运维等工作的高素质技术技能人才。
四、培养规格
本专业毕业生应在素质、知识和能力等方面达到以下要求。
(一)素质
1.思想政治素质:热爱社会主义祖国,能够准确理解和把握社会主义核心价值观的深刻内涵和实践要求,具有正确的世界观、人生观、价值观。
2.人文素质:具有一定的审美和人文素养,能够形成自身的艺术特长或爱好。勇于奋斗、乐观向上,能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.职业素质:具有职业道德、工匠精神、信息素养、质量意识、安全意识、环保意识、创新思维、全球视野和市场洞察力。
4.身心素质:具有健康的体魄、心理和健全的人格,掌握基本运动知识和运动技能,养成良好的健身与卫生习惯,以及良好的行为习惯。能够达到《国家学生体质健康标准》的测试合格要求。
5.创新素质:能够打破常规、突破传统,具有敏锐的洞察力、直觉力、丰富的想象力、预测力。
(二)知识
(1)掌握必备的思想政治理论、科学文化基础知识和中华优秀传统文化知识。熟悉与本专业相关的法律法规以及环境保护、安全消防、文明生产等知识。
(2)掌握必需的数学、外语等文化基础知识。
(3)掌握程序设计、网页设计、计算机软硬件、网络技术、数据库等基础知识及职业生涯规划和职业道德规范相关知识。
(4)掌握大数据基础理论和相关基本知识。
(5)掌握大数据系统系统搭建、分析处理、可视化的专业知识。
(6)掌握计算机专业英语的基础知识、翻译方法和技巧。
(三)能力
(1)具有探究学习、终身学习、分析问题和解决问题的能力。
(2)具有良好的语言、文字表达能力和沟通能力。
(3)具有良好的团队合作与抗压能力。
(4)具有信息技术综合应用、计算机系统开发与运维能力。
(5)具有阅读并正确理解需求分析报告和项目建设方案的能力。
(6)具有从事大数据系统系统搭建、分析处理、可视化的专业能力。
五、毕业资格与要求
1.毕业学分要求
“通识教育课程+专业基础课程+专业课程”学分≥132;“职业拓展课程”学分≥18;总学分≥150。专业必修课程学分必须全部获得。未受过处分或者处分已撤销。
2.计算机能力要求
获得全国计算机一级证书或其他同等级计算机证书。
达到上述要求获得相应证书的学生,表明已达到教学目标,具备相应能力,对应课程可以免修,取得课程相应学分。
3.语言能力要求
《高职英语(一)》、《高职英语(二)》成绩合格。
4.职业技能等级证书要求
获计算机程序设计员证书、信息通信网络运行管理员证书、1+X(中级)证书、计算机二级证书、ETA NST/ESNT认证证书,或本专业其他相当的职业技能等级证书。
符合以下条件之一可免职业技能等级证书要求:
获得全国职业院校技能大赛或世界技能大赛全国选拔赛三等以上奖项;
获得江苏省职业院校技能大赛或世界技能大赛江苏省选拔赛二等奖以上;
获得专利(排名前三)、软件著作权。
5.体质健康测试要求
学生体质健康测试须达标。因病或残疾不能参加全部或部分项目测试,可向学校提交免予执行《学生体质健康标准》的申请,学校审批后方可免予执行。
六、课程设置及学时安排
1. 课程体系架构
(1)通识教育课程设置及安排
强化基础素质,围绕人的可持续发展、全面发展设置通识教育课程模块。包括入学教育与军训、军事理论、思想道德修养与法律基础、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、思想政治理论课实践课、形势与政策、高等数学、信息技术基础、信息技术基础考证强化训练、新一代信息技术导论、劳动教育、高职英语、高等数学、体育、大学生心理健康教育、职业生涯规划、职业指导、公共艺术、创新创业教育、职业素质教育等方面的课程或专题讲座。合计43学分。
(2)专业基础课程设置及安排
根据物联网技术专业群对技术技能人才所必备的共同基础知识和基本技能要求,设置职业素养、程序设计基础、计算机组装与维护、计算机网络基础、数据库程序设计(MySQL)、网页设计与制作、IT职业英语等职业基础平台课程,合计19.5学分。
(3)专业课程设置及安排
根据专业核心岗位能力要求设置专业核心课程模块,设置Java程序设计、Java Web程序设计、Hadoop大数据平台架构与实践、Python高级应用、大数据技术应用、Spark大数据技术等专业核心课程,以大数据平台项目贯通,合计71学分。
(4)职业拓展课程设置及安排
职业拓展课程主要拓展学生个人综合能力及第二专业能力,包括拓展专业选修模块、其他选修项目、综合素质教育、创新创业项目实践、竞赛活动、社会实践活动等,合计大于等于18个学分。
2.专业核心课程信息表
序号 |
课程名称 |
课程 类型 |
基准 学分 |
基准学时 |
职业能力培养 |
主要知识与技能点 |
1 |
Java程序设计 |
B |
5 |
80 |
1. 阅读技术资料 2. 阅读程序 3. 设计程序逻辑框图 4. 熟悉相应开发语言 5. 熟练操作相应开发工具 6. 按项目书要求完成既定目标的程序代码的编写 7. 调试程序和排错能力 8. 编程规范和代码版本控制能力 |
1. 面向对象程序设计 2. 程序编码规范 3. Java集成开发环境 4. 编写和执行Java程序 5. Java程序结构 6. 多态性、重载、继承、覆盖 7. 使用流实现文件处理 8. 多线程应用 9. Socket技术 |
2 |
Hadoop大数据平台架构与实践 |
B |
4 |
64 |
1. 平台安装配置的能力 2. 阅读程序的能力 3. 编写代码能力 4. 调试程序和排错的能力 5. 团队协作的能力 |
1. Hadoop安装部署 2. 文件系统的架构、功能、设计 3. HDFS原理及操作 4. MapReduce原理及操作 5. Flume和Sqoop |
3 |
Python高级应用 |
B |
4 |
64 |
1. 搜索资料的能力 2. 阅读程序的能力 3. 编写代码能力 4. 调试程序的能力 5. 数据分析处理的能力 6. 团队协作的能力 |
1. Python可视化技术 2. pandas数据分析技术 3. 网络数据爬虫技术 4. 数据采集实现 |
4 |
Java Web程序设计 |
B |
4 |
64 |
1. 阅读技术资料 2. 阅读程序 3. 设计程序逻辑框图 4. 熟悉相应开发语言 5. 熟练操作相应开发工具 6. 按项目书要求完成既定目标的程序代码的编写 7. 调试程序和排错能力 编程规范和代码版本控制能力 |
1. 搭建JSP程序开发环境 2. 应用JSP基本元素创建动态网页 3. 应用内置对象实现服务器和客户端的信息传递 4. JDBC数据库访问技术的应用 5. 应用MVC模式优化JSP程序 |
5 |
Spark大数据技术 |
B |
4 |
64 |
1. 搜索资料的能力 2. 阅读程序的能力 3. 编写代码能力 4. 调试程序的能力 5. 数据分析处理的能力 6. 团队协作的能力 |
1. Spark集群搭建 2. Hadoop、Spark生态圈 3. Spark开发环境搭建 4. Spark编程模式 5. 数据处理与分析 |
6 |
大数据技术应用 |
B |
3 |
48 |
1. 资料搜索的能力 2. 阅读技术资料的能力 3. 大数据平台使用的能力 4. 大数据系统系统搭建、分析处理的能力 5. 大数据项目管理的能力 6. 团队协作的能力 |
1. 大数据平台的各种基础操作 2. 基于用例(use cases)从数据采集、加工和治理,到数据开发、管理、BI报表和机器学习 3. 基于图形化方式构建BI报表和算法建模能力法 |
七、教学基本条件
(一)师资队伍
专任教师结构优化,梯队合理。专业带头人具有高级职称,骨干教师具备扎实的专业知识和技能,双师型教师占专业课教师的比例不低于90%,学生数与专任教师数比例不高于25:1。专任教师应具有很强的工程实践能力和信息化教学能力,积极发挥育人功能,在教学过程中注重培养学生的“工匠精神”,不断提升专业竞争力。
注重专兼结合的教学团队建设,吸纳具有丰富实践经验的企业工程师、技术专家形成专兼结合的混编教学团队。建立兼职教师库,实行动态更新。
(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.专业教室应达到的基本条件
配备黑(白)板、多媒体计算机、投影设备、音响设备,互联网接入或 WiFi 环境,并具有网络安全防护措施。安装应急照明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(基地)应达到的基本要求
根据大数据技术行业发展和职业岗位工作的需要,与行业知名企业合作,针对典型工作岗位,逐步建设与完善江苏省产教融合集成平台大数据实训室、数据库开发实训室、阿里云大数据实训室等,每个实训室应能完成人才培养方案中相应教学项目课程的训练及能力的培养,使学生能够满足就业岗位要求并具备持续发展能力。大数据技术专业各实训室建议方案如下表所示。
序号 |
实训室名称 |
功能 |
1 |
移动互联技术专业实训室 |
与联想集团合作共建,主要进行移动互联专业实训,包括智能农业、智能交通沙盘 |
2 |
移动互联创新工作室 |
与联想集团合作,主要承接企业真实项目,师生联合研发,培养学生的创新创业能力 |
3 |
数据库开发实训室 |
主要进行数据库应用开发方面的实训 |
4 |
大数据实训室 |
主要进行大数据系统搭建、应用开发等实训 |
5 |
阿里云大数据实训室 |
主要进行阿里云大数据应用开发等实训 |
6 |
软件测试专业实训室 |
主要进行软件测试类实训 |
7 |
网站开发实训室 |
主要进行网页设计与制作、网站开发等实训 |
8 |
专业实训室1 |
主要用于专业平台课程的教学 |
9 |
专业实训室2 |
主要用于专业平台课程的教学 |
10 |
专业实训室3 |
主要用于专业平台课程的教学 |
11 |
专业实训室4 |
主要用于专业平台课程的教学 |
12-22 |
公共机房1-11 |
面向全校各专业进行信息技术课程教学和实训 |
3.校外实训基地应达到的基本要求
校外实训基地的建设要按照统筹规划、互惠互利、合理设置、全面开放和资源共享的原则,保证学生校外实训有充足的数量与质量。学校要与紧密性合作企业签订校外实训基地合作协议。协议书应包括以下内容:双方合作目的;基地建设目标与受益范围;双方权利和义务;实习师生的食宿、学习等安排;协议合作年限及其他。
4.学生实习基地应达到的基本要求
具有稳定的校外实习基地。能提供大数据应用系统搭建、大数据分析处理、大数据应用开发、大数据系统运维等相关实习岗位,能涵盖当前软件产业发展的主流技术,可接纳一定规模的学生安排顶岗实习;能够配备相应数量的指导教师对学生实习进行指导和管理;有保证实习生日常工作、学习、生活的规章制度,有安全、保险保障。
5.支持信息化教学方面的基本要求
具有利用数字化教学资源库、文献资料、常见问题解答等的信息 化条件。引导鼓励教师开发并利用信息化教学资源、教学平台,创新 教学方法、提升教学效果。
(三)教学资源
学校提供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、图书及数字资源等。
1.教材选用有关基本要求
完善教材选用制度,除部分教育部指定教材、考证教材外,其余教材必须使用近三年出版的高职高专类教材,优先从国家和省两级高职高专类规划教材目录中选用教材。鼓励与行业企业开发特色鲜明的专业教材。
2.图书配备有关基本要求
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,有关软件开发的技术、标准、方法、操作规范以及实务案例类图书等。
3.数字资源配备有关基本要求
建设、配备与本专业有关的音视频素材、教学课件、数字化教学 案例库、虚拟仿真软件、数字教材等专业教学资源库,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
依据专业培养目标、课程教学要求、学生能力与教学资源,采用适当的教学方法,以达成预期教学目标。倡导因材施教、因需施教,鼓励创新教学方法和策略,采用理实一体化教学、案例教学、项目教学、现场教学、线上线下混合式教学等方法,坚持学中做、做中学,真正实现“教、学、做”合一,促进学生职业能力的培养,有效地培养学生解决问题的能力及可持续发展的能力。
(五)教学评价
1.质量监控
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,强化教学组织功能,定期开展公开课、示范课等教研活动。
2.学生学业评价
专业理论评价以学校教师为主;实践能力评价以企业为主;理实一体化课程评价由学校教师和企业教师共同评定;评价内容突出职业能力评价,同时兼顾认知、情感、职业操守、出勤、纪律、团结协作、创新能力、社会公德等方面,评价应体现评价标准、评价主体、评价方式、评价过程的多元化。
3.教师教学评价
根据《物联网工程学院关于提升课堂教学质量的若干规定》和《澳门永利WWW6774.COm教师教学工作规程的通知》,多维度考评教学准备、教学规范、教学运行、教学方法、课堂教学效果、教学改革与研究、信息技术的应用等教学工作实绩。实行教师自评、学生评价、同行评价、督导评价等多种形式相结合的教学质量综合评价。
(六)质量管理
建立健全校院两级,全员、全过程、全方位的质量保障体系。以保障和提高教学质量为目标,运用系统方法,依靠必要的组织结构,统筹考虑影响教学质量的各主要因素,结合教学诊断与改进、质量年报等职业院校自主保证人才培养质量的工作,统筹管理学校各部门、各环节的教学质量管理活动,形成任务、职责、权限明确,相互协调、相互促进的质量管理有机整体。
八、制订与实施说明
(一)制订说明
(1)依据江苏省、无锡市新一代信息技术产业发展对高职大数据技术人才的需求,与相关企业共同制订由通识教育课程、职业基础平台课程、专业课程、职业拓展课程构成的“能力递进,工学交替”的工学结合大数据技术专业人才培养方案。
(2)学分学时设定及占比
教学计划总学分为151.5学分,总学时2790课时;其中通识教育课程的学分为43学分,占比为28.1 %;专业基础课程及专业课程学分为90.5学分,占比为60.1%;选修课学分为5学分,占比为3.3%。实践性教学课程课时为2026课时,占比71.5%。符合教育部有关制订人才培养方案的指导意见。
(二)其他
本方案由专业带头人、专业负责人、教研室主任、专业骨干教师、“政、行、企、园”专家等组成的编制团队共商并完成。