计算机技术与信息管理系大数据专业人才培养方案2020.1.11
计算机信息管理专业人才培养方案
计算机信息管理专业人才培养方案一、培养目标培养拥护党的基本路线，适应社会主义市场经济需要，德、智、体、美等方面全面发展，具有良好的职业道德、敬业精神、创新与创业意识，牢固掌握信息处理和管理所需的基础知识及专业技能，并具有较强综合职业能力的高技能应用型人才。
可从事工商企事业单位中管理信息系统的规划、设计与开发，可从事计算机网站的管理、开发、维护工作；也可以在商业流通领域、交通、通信以及金融保险等行业从事日常信息管理工作。
也可从事IT项目协调员、项目助理岗位。
二、人才培养规格要求毕业生应具有马列主义、毛泽东思想和邓小平理论的基础知识，热爱社会主义祖国，拥护中国共产党的领导，拥护国家的各项方针政策，遵纪守法，爱岗敬业，实事求是，勇于创新，有理想，有道德，有文化、有纪律的人才。
毕业生应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锻炼标准，身心健康。
毕业生具备专科文化水平，掌握本专业高技能应用型人才所必须具备的信息管理和处理以及企业管理和项目管理的基础知识、基本理论、专业知识和基本技能，并取得某些指定的职业工种的资格和技能水平证书。
三、人才培养知识、能力、素质结构1、知识结构包括文化基础知识、专业基础理论知识和专业知识。
原则上，文化基础知识、专业基础理论知识和专业知识要以应用为目的，以必需、够用为度，同时要兼顾学生今后的继续教育和后续发展需要。
●具有较好的文化基础知识。
掌握马克思列宁主义、毛泽东思想和邓小平理论，了解国家法律法规和当前国际国内经济政治形势。
●熟悉计算机的基本原理，掌握丰富的网络、数据库、程序设计和项目管理基础知识。
●具有全面的企业管理和信息管理知识。
2、能力结构重点掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备较快适应生产、建设、管理、服务第一线岗位需要的实际工作能力。
●具备安装、使用常见操作系统和常规应用软件的能力，并有能力阅读中文和英文计算机软硬件文档的能力。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案大数据技术已经成为当今互联网时代的核心领域，同时也成为了各行各业发展的重要驱动力。
为了满足社会对大数据人才的需求，各高校相继开设了大数据相关专业。
本篇文章将探讨大数据专业人才培养方案的制定与落实，以期为相关机构提供参考。
一、培养目标大数据专业人才的培养要达到的目标是，培养具备数据分析、数据挖掘及人工智能等相关技能，能够运用大数据技术解决实际问题的专业人才。
此外，还应具备良好的英语听说读写能力、较高的计算机技术水平及较强的逻辑思维能力。
二、课程设置大数据专业人才的培养离不开课程的设置。
一门大数据专业课程的设置应包含以下内容：1. 数据库技术：包括数据库管理、数据仓库、数据集成等内容。
2. 数据分析与挖掘：包括统计分析、数据处理、数据挖掘算法等内容。
3. 人工智能：包括人工智能基础、数据科学、及人工智能的各种应用等。
4. 计算机基础：包括计算机程序设计、计算机体系结构、操作系统等内容。
5. 英语语言：包括英语阅读、听力、口语和写作等技能。
三、实践教学实践教学是大数据专业人才培养的重要环节。
实践教学内容应包括以下几个方面：1. 大数据实战项目：学生需要完成一系列的大数据实战项目，包括数据处理、数据分析、数据挖掘等。
2. 大数据实验：学生需要完成大量的实验，包括数据预处理、数据分析及挖掘等。
3. 校外实习：学生需要到企业或机构实习，进行大数据相关工作的实践操作。
四、师资队伍大数据专业人才培养的核心在于师资队伍的水平。
一个优秀的大数据专业师资队伍应具备以下几个方面的特征：1. 知识面广泛：教师必须具备数据科学、计算机科学、数学以及经济学等学科的知识。
2. 经验丰富：教师应有从事数据分析、数据挖掘等大数据项目经验。
3. 科研实力强：教师应该拥有扎实的科研基础，能够为学生提供前沿的大数据知识。
五、总结本文提出了大数据专业人才培养方案的一些基本思路，包括培养目标、课程设置、实践教学和师资队伍建设。
大数据技术专业(群)人才培养目标与培养规格
大数据技术专业（群）人才培养目标与培养规格
“以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，落实立德树人根本任务”，落实党和国家对人才培养的有关总体要求，明确描述专业培养目标与学校总体育人目标的对应，对接行业需求，体现职业教育特色。
一、人才培养目标与能力指标
（一）培养目标
培养德、智、体、美全面发展的，能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要，主要面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的云平台大数据技术运维管理与数据采集与处理，数据分析与应用的相关工作岗位，具有大数据技术应用理论基础知识，掌握大数据运维的基本技能，掌握大数据的存储、清洗、数据分析与可视化的基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，掌握Hadoop技术框架的运维和使用，具有较高综合素质与良好职业素养，能从事大数据技术与数据采集、分析与可视化等相关工作，具备发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）核心能力目标
（三）专业核心能力指标描述表
（二）就业岗位职业发展路径
1、就业领域与就业岗位
2、职业资格证书要求
要求学生在校三年期间，至少考取专业技能证书1个，建议考取2-3个专业技能证书。
（三）典型工作任务及其工作过程
撰写职业岗位的典型工作任务及其工作过程，以表格展示。
表1职业岗位的典型工作任务及其工作过程
（四）职业能力与素质总体要求表2职业能力与素质总体要求。
专业人才培养方案计算机信息管理
专业人才培养方案计算机信息管理一、引言计算机信息管理是一门涉及计算机技术和信息管理的学科，突出了数据存储、处理和传递的重要性。
为了培养优秀的计算机信息管理专业人才，我们制定了以下专业人才培养方案。
二、培养目标1.掌握计算机信息管理领域的基本理论和基础知识，具备扎实的专业技能；2.具备信息管理与数据分析的能力，能够有效地利用信息技术解决实际问题；3.具备团队协作和跨学科合作的能力，能够适应多样化工作环境；4.具备自主学习和持续学习的能力，能够不断跟进行业发展。
三、课程设置1.基础课程- 高等数学- 线性代数- 概率论与数理统计- 计算机组成原理- 数据结构与算法2.专业课程- 数据库技术与应用- 信息系统分析与设计- 网络技术与应用- 信息安全与风险管理- 电子商务与电子支付- 信息检索与知识管理3.实践课程- 实习：结合实际企业需求，提供实习机会并进行实践操作；- 毕业设计：根据学生的兴趣和实际问题，开展独立设计与开发。
四、培养模式1.理论学习- 通过课堂教学，学习计算机信息管理的基本理论和知识；- 运用多媒体教学手段，提高学生的学习效果；- 引导学生进行自主学习和思考，培养解决实际问题的能力。
2.实践能力培养- 设置各类实践课程，提供实际操作的机会；- 利用实验室设备和软件工具，进行计算机信息管理相关的实践操作；- 引入案例分析和项目开发，培养学生的问题解决和创新能力。
3.科研能力培养- 指导学生参与科研项目，培养科学研究的基本方法和能力；- 鼓励学生发表学术论文，提高科研成果的转化和应用能力；- 开设科研讲座和学术会议，提供交流和合作的平台。
五、实施措施1.招生选拔- 设立专业知识考试，测试学生的基础知识和思维能力；- 采用综合评价的方式，考察学生的综合素质和潜力。
2.教师团队建设- 提供良好的教学和科研条件，吸引优秀教师加盟；- 鼓励教师参与教学改革和科研项目，提升教学质量和水平。
3.实践环节- 与企业合作，提供实习和实训机会；- 指导学生参与竞赛和项目开发，提高实践能力和创新意识。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案1. 引言随着信息技术的迅猛发展，大数据在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
大数据技术的应用不仅需要先进的技术手段，更需要具备相关知识和能力的专业人才。
为了培养满足社会需求的大数据专业人才，我们制定了以下的大数据专业人才培养方案。
2. 培养目标本培养方案的培养目标是培养具备以下能力和素质的大数据专业人才： - 掌握扎实的大数据技术基础知识，包括大数据处理、机器学习、数据挖掘等； - 具备大数据系统的设计、开发和维护能力； - 具备数据分析和决策支持能力，能够为企业和组织提供数据驱动的决策支持； - 具备团队协作和沟通能力，能够与不同的团队成员进行有效的合作； - 具备学习和创新能力，能够不断跟进新兴的大数据技术和趋势。
3. 课程设置3.1 基础课程•数据结构与算法•数据库原理与应用•统计学基础•编程语言（如Python、Java等）基础课程旨在为学生打下大数据技术的基础。
通过学习数据结构和算法，能够熟练处理大规模数据；通过学习数据库原理与应用，能够有效地进行数据管理与查询；通过学习统计学基础，能够进行数据分析和统计推断；通过学习编程语言，能够进行大数据系统的开发和维护。
3.2 专业课程•大数据处理技术•机器学习与数据挖掘•大数据系统设计与实现•数据可视化与决策支持专业课程旨在培养学生在大数据领域的专业能力。
通过学习大数据处理技术，能够掌握大数据处理的方法和工具；通过学习机器学习与数据挖掘，能够进行数据分析和模型建立；通过学习大数据系统设计与实现，能够设计和开发大数据系统；通过学习数据可视化与决策支持，能够为企业和组织提供数据驱动的决策支持。
3.3 实践环节•实验课程•实习实训•毕业设计实践环节是培养学生实际操作能力和解决实际问题的重要环节。
实验课程旨在通过课程实验来锻炼学生的实践能力；实习实训旨在让学生在实际工作环境中进行实际操作和实践；毕业设计旨在让学生通过一个完整的项目来综合运用所学知识。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的关键词之一。
大数据技术的广泛应用对于企业和组织来说具有重要意义，因此需要大数据专业人才的培养。
本文将提出一份大数据专业人才培养方案，旨在为培养具备综合技术素养和专业实践能力的大数据专业人才提供指导。
一、培养目标1.综合素质培养：培养学生具备扎实的数学、统计学基础，掌握数据分析和挖掘方法，具备良好的逻辑思维和问题解决能力。
2.专业知识培养：培养学生熟悉大数据相关的技术和工具，包括数据存储、分布式计算、机器学习等，掌握数据采集、清洗、分析和可视化的能力。
3.实践能力培养：通过课程设计、实验项目和实习等方式，培养学生具备大数据项目的实际操作和解决实际问题的能力。
二、课程设置1.基础课程（1）数学基础：包括高等数学、概率论与数理统计等，为后续专业课程打下坚实基础。
（2）计算机基础：包括计算机组成原理、数据结构与算法、数据库原理等，为后续的大数据技术课程做好铺垫。
2.专业核心课程（1）大数据技术与工具：包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等，学生通过实际操作和案例分析来掌握大数据相关的技术和工具。
（2）数据挖掘与机器学习：学生学习数据挖掘和机器学习的基本理论和算法，并通过实际项目来应用这些技术解决实际问题。
3.实践项目与实习（1）实践项目：学生通过参与实际的大数据项目，进行数据采集、清洗、处理、分析和可视化等工作，提升实际操作能力和团队协作能力。
（2）实习：学生通过参与企业的大数据项目实践，了解实际工作环境，提高解决实际问题的能力和综合素质。
三、培养模式1.理论与实践相结合：注重培养学生的实际动手能力，通过案例分析、实验项目和实践探究等方式，将理论知识与实际应用相结合。
2.团队合作培养：鼓励学生参与团队项目，提升团队协作和沟通能力，培养学生在团队中发挥领导和协调作用的能力。
3.导师指导和评估：每位学生配备专业导师，定期进行学术指导和个人成长评估，帮助学生规划学习和职业发展路径。
计算机类专业(大数据方向)大专人才培养方案
计算机类专业（大数据方向）大专人才培养方案一、招生对象及学习年限（一）招生对象：全日制普通中学高中毕业生，招生方式为普通高考招生。
（二）学习年限：基本学制三年，实行弹性学制,学生在校时间原则上不能少于两年，总在校时间（含休学）不得超过六年。
二、培养目标本专业培养面向中国特色社会主义建设，对接广州及珠三角地区战略性主导产业和战略性新兴产业中大数据或数据挖掘的工程重点领域的人才需求，具有良好的职业道德和职业精神，能从事计算机软硬件产品及大数据或数据挖掘的工程性开发与实现、在计算机与互联网企业中从事系统集成或售后服务、数据处理与分析、在政府部门或企事业单位从事信息系统的建设、管理、运行、维护的技术工作，具备“一技之长+综合素质”的德、智、体、美等方面全面发展的高素质的技术应用性人才。
三、就业岗位与就业范围四、人才培养规格（一）综合素质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、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。
计算机信息管理专业人才培养方案
计算机信息管理专业(数字媒体技术方向)人才培养方案一、招生对象与修学年限1.本专业招生对象为高中毕业生或中职毕业生。
2.本专业基准修学年限为3～5年。
二、专业培养目标本专业以学生就业为导向、职业能力培养为核心、素质教育为特色，培养拥护党的基本路线、坚持四项基本原则、掌握马列毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想，掌握电脑视景制作、室内外三维模型场景构建、网络三维虚拟技术以及相关知识，掌握影视2D转3D等制作技术，能够从事三维模型及效果图、视频制作，交互多媒体设计，多种载体网站建设，商业媒体设计等职业，参与三维影视制作工作；具有良好的行业职业道德、职业精神，技能过硬、身心健康、素质全面的技术技能型人才。
毕业生具有信息传播理论，掌握先进的数字媒体技术手段及相应的创作理念，能够熟练运用计算机与影视设备从事数字效果内容创作，可在广告制作公司、游戏动漫公司、多种网络平台门户网站公司、多媒体出版部门、大众媒体等数字媒体内容服务厂商从业，从事数字媒体开发与制作、多媒体设计与制作、音视频数字化、游戏美工、动画设计与制作、网页设计与网站维护、信息服务及数字媒体管理等工作。
三、人才培养规格（二）素质、知识和职业技术能力结构1、虚拟设计师培养方向：核心职业技术能力：虚拟漫游技术软件的掌握和应用。
素质目标：工作能力（沟通表达能力，文字表述能力，团队协作能力，良好的耐心）；学习能力：（知识的迁移能力，分析问题和解决问题的能力，自学能力）；创新思维和能力（审美能力，创造想象力，灵活、综合、创造性用技术能力）知识结构：VR-Platform三维互动仿真平台软件的虚拟漫游作品创作相关知识。
2、三维模型师培养方向：核心职业技术能力：三维建模技术掌握应用。
素质目标：工作能力（三维空间想象力，熟悉专业制作规范，工作条理性，团队协作能力，沟通表达能力，实际应变能力，服务意识，时间管理能力，双语能力）；学习能力（学习新技术和知识转移能力，分析问题、解决问题，归纳的能力，自我学习能力）；创新思维和能力（创新思维能力，灵活、综合、创造性应用技术能力）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据技术与应用专业人才培养方案
（专业代码：610215）
一、专业名称及代码
大数据与应用（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、基本修业年限
实行弹性学制，标准修业年限为3年，学生可在2～5年内完成学业。
四、职业面向
五、培养目标
本专业培养德、智、体、美全面发展，拥护党的基本路线，具备一定的大数据基本理论、方法与技能，能熟练进行信息收集、应用开发等任务，能够在各类IT企业或企事业单位的IT部门能从事大数据平台部署与运维、信息系统建设与实施等岗位工作的高素质技能型人才。
六、人才培养规格和素质要求
（一）基本规格
本专业学生掌握大数据的基本概念、架构设计及程序设计实现方法，具有利用经典的大
数据系统搭建、管理和开发能力。
（二）素质要求
1.政治思想素质要求
热爱祖国，掌握马克思列宁主义、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系的基本原理；坚持四项基本原则；遵纪守法；创业奋进；有理想、有道德、有文化、守纪律；成为社会主义的合格建设者和可靠接班人。
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、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
（三）知识结构要求
本专业主要学习常用数据挖掘编程语言（R 语言和Python）、数据库应用技术、Java 程序设计、Linux 操作系统、Hadoop 大数据存储与运算、Hadoop 大数据存储与运算、大数据查询与处理、Spark大数据快速运算、Oozie 大数据工作流，具备大数据开发与数据挖掘的实际工作能力，具有创新意识及进一步发展专业技能的良好基础。
本专业毕业生应获得以下几方面的知识和技能：
1.具有比较扎实的计算机基本理论与技术、数据挖掘的常用算法；
2.掌握当前使用最广泛的两门数据挖掘编程语言 R 语言和 python；
3.熟悉 SQL 的计算与存储过程调优，并具有严密的逻辑分析能力；
4.具备数据的处理、抽取、清洗、转换等能力；
5.掌握主流的 Hadoop 处理技术，包括 MapReduce、Hive、Hbase 等；
6.逻辑思维能力强，具备较强的文档编写和良好的沟通表达能力
七、培养特色
本专业围绕着“紧密结合专业人才培养目标，紧密结合地方社会需求，紧密结合计算机新技术发展”的理念,采取开放办学模式，实现高校、企业和社会教育资源的优势互补，坚持“理论学习＋工程实践＋新技术应用”的应用型人才培养模式，注重多学科的交叉与融合，注重实践和创新能力的培养，聚焦大数据系统运维、数据分析及其产品开发等紧缺人才的培养。
八、主要课程和特色课程
1.主要课程（核心课程）： C程序设计；网络基础；概率与数理统计；数据结构；Java 程序设计；MySQL数据库；Java Web开发技术；Hadoop系统基础；Linux；Python程序设计。
2.特色课程：大数据可视化技术；数据仓库与数据挖掘。
九、教学条件
（一）师资队伍
1.队伍结构
大数据专业专任教师10人，学生招生人数25人；学生数与本专业专任教师数比例不高于25：1，双师素质教师10人，占专业教师比例不低于60%，专任教师队伍：高级职称3人，中级5人。
2.专任教师
本专业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；具有软件技术相关专业本科及以上学历，扎实的大数据技术相关理论功底和实践能力；具有信息化教学能力，能够开展课程教学改革和科学研究；教师累计不少于6 个月的企业实践经历。
（二）教学设施
学校配有标准多媒体理论课教室，多媒体实验机房10个，最大容量课同时90人；配有大数据实训云平台一个，校内实训基地1个，校外实训基地2个，实习基地5个。
（三）教学资源
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。
学校应建立有专业教师、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。
其中专业类图书文献主要包括：行业政策法规资料，有关职业标准，有关休闲农业的技术、标准、方法、操作规范以及实务案例类图书等。
3.数字资源配备基本要求
建设和配置与专业相关的一定数量的多媒体素材（如图形/图像、音频、视频和动画）、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。
十、质量保障
学院和各教学单位已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，完善了课堂教学、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。
十一、毕业要求
（一）学分要求：修完人才培养方案规定的有关课程及环节，毕业要求的最低学分为152
学分。
其中，公共必修课程34学分，公共选修课程6学分，专业基础课程14学分，专业必修课程50学分，专业选修课程10学分，实践环节58.5学分。
（二）毕业条件：思想政治合格，在规定的年限内修满规定的最低学分，所得学分的结构符合要求。
通过毕业论文答辩，且不违反学校学籍管理的有关规定。
十二、成绩考核
1.理论课考试可采用闭卷笔试、上机操作考试、开卷考试或撰写论文、报告等方式进行，按百分制评定成绩，成绩不及格者不得学分。
2. 实践教学成绩考核，以专业技术应用能力考核为主，采取院内考核与行业考试相结合，按合格与不合格两级评定成绩。
3. 凡以毕业论文或毕业设计形式完成综合实训的，论文（设计）选题必须以技术应用为主，独立开发。
完成后均须进行正式的毕业论文答辩，按院统一制定的“毕业论文（设计）答辩评分标准”评定成绩。
十三、全学程时间安排
全学程总周数为120周，分配如下：
1．理论教学52周
2．实践教学51周
3．考试10周
4．毕业教育1周
5．劳动1周
6．机动5周
十四、课程设置及其学分分配表（见样表1、2、3）
十五、课程体系、课程类别及其学分、学时分配表（见表4）
课程设置、学分分配及周学时分配表
实践教学环节学分分配及时间分配表
注：两课实践教学、职业生涯规划与就业指导及综合生产实践教学每周计1学分，其它实践教学每周1.5学分。
课程体系、课程类别及其学分、学时分配表。