大数据人才培养
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
一、项目背景
随着数据量的不断增加，大数据技术涌现出新的发展机遇，但是，我们在培养大数据技术专业人才方面还存在一些问题：学校教学资源有限，师资力量薄弱；学生如何掌握大数据技术，懂其原理、应用和开发？
为了解决上述问题，我们为2024级的大数据技术专业学生制定了大数据技术与应用专业人才培养方案，以提高大数据技术专业学生的素质，满足大数据技术应用的市场需求。
二、目标
本专业人才培养方案旨在培养具有大数据技术和应用能力的高素质应用型人才，同时具备自学能力，分析问题、推理解决问题、系统思维、服务意识和团队协作等能力。
三、培养计划
1、基础理论课程：本专业人才培养方案要求大数据技术专业学生系统学习数学、计算机科学、管理学等基础理论课程，以打好基础。
2、基础技能课程：学生需要掌握大数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据安全等基本知识，熟练掌握数据库和编程技能，以及云计算、移动应用等最新技术。
3、拓展学习课程：学生需要学习机器学习、算法、互联网技术，要熟悉流行的开源框架，增强应用能力。
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。
关于加强大数据人才培养的建议
关于加强大数据人才培养的建议
加强大数据人才培养的建议
随着大数据时代的到来，每一个领域都需要大数据人才的加入。
由于国内的大数据市场不断拓展，大数据人才的需求愈发巨大。
但是，目前国内大数据人才供应与需求存在一定的鸿沟，形成了人才瓶颈。
为了推进大数据产业的发展和进一步完善大数据人才的培养，在这里提出以下建议：
一、完善教育体系
在高校中，应该建立起适应这个时代的大数据相关学科，例如数据科学、数据算法、人工智能等学科，加大投入，拓展师资。
同时，应该加强工程实践的培训，与实际市场需求相接轨，真正地让学生在大数据方面拥有实际能力。
二、鼓励学生实习和实践
大学期间要鼓励学生多去做实习、实践，而且这类实验机会尽可能地以企业合作的形式出现，以便让学生更好地了解企业对大数据人才对实际需求。
一旦学生在企业实习后，不仅能够在实战环境中感受到大
数据的实际应用，也会通过与企业直接接触，学习相关技术和案例。
三、完善行业标准
加强大数据人才培养的关键还有正式制定行业标准。
目前，在大数据领域人才相关的职业标准尚未完善，因此社会还没有一个完整的认证体系来证明一个人的大数据实际技能和能力。
应该建立一个服务于学生、企业的大数据知识产权评价评估机制，在实践的过程中，推动标准制定，同时进一步完善这些标准，确保它们能够引导大数据人才的实际真实技能和能力。
综上所述，加强大数据人才的培养非常关键，是国家科技发展的重要组成部分。
因此，需要政府和相关机构共同合作，打造一个完整的体系，让大数据创造更多的价值，为整个社会做出贡献。
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。
大数据人才培养方案
大数据人才培养方案导言随着大数据时代的到来，大数据技术与应用的需求日益增长。
为满足大数据领域的人才需求，制定一套完善的大数据人才培养方案势在必行。
本文将提出一套以培养大数据专业人才为目标的培养方案。
培养目标大数据人才培养方案的培养目标主要包括以下几个方面：1.掌握大数据技术和工具：学员应具备扎实的大数据技术和工具的理论知识，熟悉各种大数据处理和分析工具的使用。
2.具备数据科学思维：学员应具备数据科学思维和数据分析能力，能够从海量数据中提取有用信息，进行数据建模和预测分析。
3.掌握数据架构设计和实施能力：学员应具备数据架构设计和实施能力，能够构建适合大数据处理的数据存储和计算架构。
4.具备跨学科综合应用能力：学员应具备较好的跨学科综合应用能力，能够将大数据技术应用于各个领域，解决实际问题。
5.具备团队合作和沟通能力：学员应具备良好的团队合作和沟通能力，在团队项目中能够积极参与，有效协作。
培养内容大数据人才培养方案的培养内容主要包括以下几个方面：基础理论知识•数据挖掘与机器学习：学员应学习数据挖掘和机器学习的基本理论和方法，掌握数据预处理、特征选择、模型训练和评估等技术。
•大数据处理和分析：学员应学习大数据处理和分析的基本理论和方法，包括分布式计算、大数据存储、数据清洗和数据可视化等技术。
•数据架构设计和实施：学员应学习数据架构设计和实施的基本理论和方法，包括数据模型设计、数据仓库设计和数据集成等技术。
•数据安全与隐私保护：学员应学习数据安全和隐私保护的基本理论和方法，了解数据加密、访问控制和隐私保护等技术。
实践能力培养•实验和项目实践：学员应参与大数据实验和项目实践，掌握大数据处理和分析工具的使用，熟悉大数据架构的设计和实施过程。
•跨学科综合实践：学员应参与跨学科综合实践项目，将大数据技术应用于各个领域，解决实际问题，培养综合应用能力和创新能力。
团队合作与沟通能力培养•团队项目实践：学员应参与团队项目实践，锻炼团队合作和沟通能力，学会团队合作中的角色分工、任务分配和协作方式。
大数据技术人才培养方案
大数据技术人才培养方案一、背景介绍随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为各行各业必不可少的一部分。
然而，大数据技术人才的短缺已经成为制约企业发展的瓶颈。
因此，为了培养更多具有大数据技术能力的人才，制定一套全面的培养方案是非常必要的。
二、目标定位1. 培养具备扎实的数学和计算机基础知识；2. 培养具有良好的数据分析和处理能力；3. 培养具有创新意识和团队合作精神；4. 培养具备实践经验和职业素养。
三、培养方案1. 学科设置（1）数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等；（2）计算机基础：包括计算机组成原理、数据结构与算法、操作系统等；（3）大数据技术：包括Hadoop生态圈、Spark生态圈、NoSQL数据库等；（4）应用领域：包括金融、医疗、电商等。
2. 教学方法（1）理论教学：注重基础知识的讲解，引导学生掌握大数据技术的核心概念和理论；（2）实验教学：通过实验操作，让学生深入了解大数据技术的应用场景和实现方法；（3）案例教学：通过真实案例，让学生掌握大数据技术在不同领域中的应用。
3. 实践环节（1）实习：安排在企业或科研机构进行实习，让学生亲身参与到大数据项目中，提高实践能力；（2）毕业设计：要求学生选择一个具体的问题，在指导老师的帮助下进行独立设计和开发，并撰写毕业论文。
4. 师资队伍（1）专业教师：拥有丰富的大数据技术教学经验和行业背景；（2）企业导师：来自知名企业的专家或工程师，为学生提供真实项目经验和指导。
5. 评价体系（1）考试成绩：包括期中考试、期末考试等；（2）项目成果：包括毕业设计成果、实习报告等；（3）综合评价：包括出勤率、课堂表现、团队合作等。
四、实施步骤1. 制定培养方案；2. 招生宣传，吸引符合条件的学生；3. 搭建教学平台，配备必要的硬件和软件设施；4. 培训师资队伍，提高教师和企业导师的教学能力；5. 实施培养方案，注重理论与实践相结合；6. 定期评估和调整，不断完善培养方案。
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。
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大数据产业人才培养计划贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业
建成全国领先的大数据资源中心和成为贵州经济社会发展的新引擎，大数据应用服务示范基地。
按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应月，贵州印2014年2用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。
2014发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。
明确从亿元资金，贵安新区每年各安排不少于1省和贵阳市、年起连续3年，个大―2年，用于支持大数据产业发展及应用。
到2017贵州将形成1户50030数据产业示范园区，引进和培育户大数据龙头企业，聚集亿元，通过大数据带动相关产业规模达3000创新型大数据相关企业，名。
名，引进和培养高端人才引进大数据领军人才1005000年2015年的3年至IDC 一方面，根据的调查报告，全球从2012的26%
的年增长率，超过1/4之间里，云计算的相关工作需求将出现的预测还表明，增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。
IDC万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者年有约1702012值得也都缺乏云计算方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；万，云计算700170警醒的是，到2015年，这个数字将有万上升到亚太地区的云计算人才若以地区来看，产业面临着更大的人才缺口。
亚太区的云计算相关人才需求预测，缺失要更加严重一些，根据IDC2015个百分点，到8，超过欧洲、中东等地区32%年增长率将达到．
万。
这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中年的人才需求是230 国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。
另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。
此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，促进大数深化大数据在各行业创新应用，着力推进数据汇集和发掘，等行业据产业健康发展。
发展大数据在工业、新兴产业、农业农村
推进基础研究和核领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。
大部分都是然而，目前在云计算和大数据行业打拼的从业者中，在信息周刊的调
查显半路出家，极少有人受过系统化的培养和教育。
分BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计示/数据分析人才对财析培训是最重要的三种培训课程选择。
有趣的是，务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。
我国大数据所需人才储量小，符合条件的人才严重不足，供需矛盾明显。
我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，高端科研和开发人才其实需求量并不在一个产业来说，人才是关键。
．大，市场需要的更多是基础开发、项目实施和维护人员，这就给我省大数据人才培养和大数据产业弯道取直提供了一个非常好的机会。
贵阳市高新区、贵州大学大数据与信息工程学院、贵州创客科技
共建大数据产业人才培养孵化器有限公司结合各自优势、整合资源，基地，把呼叫中心、统计师、电商人员基本培训与数据分析师、大数
造就贵州据高端分析挖掘串联培养，打通大数据产业各层次人才链，大数据产业人才、助力贵州大数据产业发展。
使命 1、造就贵州大数据产业人才； 2、助力贵州大数据产业发展；愿景：、成为贵州大数据产业人才培训培养平台； 1 、成为贵州大数据产业人才评估评测平台； 2 3、成为贵州大数据产业人才就业服务平台；
4、成为贵州大数据产业人才创业孵化平台；、成为贵州大数据产业人才公共服务平台； 5 6、成为贵州大数据产业人才智慧聚合平台；
7、成为贵州大数据产业人才国际交流平台；
8、成为贵州大数据产业人才社群社区平台；
培训培养平台总体思路：
1、老师资源：外部合作、聚合吸引，以本地尤其是贵大师资为主，引进外部相关成熟机构或资深教师。
．
、学生资源：政府助推、宣传影响，政、校、企联合创新高校学 2 培养计划，加大大数据人才培养和职位宣传，明确职位需求。
生3+1代培、主动输送、供需对接，收集和对接、学生就业：企业预订 3-
全省企业或机构大数据产业相关需求，明确目标、针对岗位培训，预定就业；（就政府配套扶持、学生深入培训支付（赢利模式）、 4价值创造：业后返还）、企业人才委培费用；、培训方式：项目实战型培训、定向定岗型培训、基础技能型培 5 训、专业认证型培训；、内容设置（暂定）：基础技能性人才；数据分析类人才；专业 6工具类人才；平台技术类人才；数据库类人才；应用开发类人才；运营维护类人才；信息安全类人才；移动互联网应用类人才；定向委培类
人才等。
、认证考核：国家认证、行业认证、学校认证；（大数据学院结 7数据中心认证认证合其多年教学和相关合作单位拥有ISO 20000
红帽认(CDCP/CDCS/CDCE/CDFOM)认证绿色数据中心能源与效率专家，证工程师、微软认证工程师、戴尔认证存储工程师、博科认证网络工程师、数据统计师（全省唯一一家）等等）；、外部合作与资源整合：认证机构合作、培训机构合作、用人单 8位合作、创业项目合作、研究课题合作、政府机构合作、产业行业合作；、实习培训：到机构、项目、单位实习锻炼；参与项目课题组实 9．
战锻炼；、呼叫中心、电商等相关行业计策人才培养。
10整体切入点：、贵州大学六度创客工场（贵州创客科技孵化器有限公司和贵州1组织相关软件技术和组织初创技术团队；大学大数据学院合作打造）大数据基础培训。
、贵州大学大数据学院组织授课老师和相关培训资质和证书。
2 、高新区收集本区内相关外包项目，统一打包给六度创客工场。
3优点：、可以解决高新区企业技术外包难题，为高新区培养大量技术人 1 才缓解高新区企业技术短缺、人才紧缺问题；、培养成熟的技术团队或人员推荐到高新区落户注册企业； 2 、扶持一部分初创公司，帮助他们度过创业初期艰难时刻；
3 4、外包项目大大增加培训实战环节，有利的提高培训质量。
本地化人才是贵州大数据产业发展的基础。
通过建设培训培养打造产业服务平台，快速高效地培训培养基地、构建运营服务体系、是贵州省大数据产业快速起步出大数据产业发展所需要的各类人才，和长远
发展的当务之急。
我们将在省大数据产业人才培养相关部门的指导下，密切配合大数据产业人才发展计划，做好贵州大数据人才需求规划和培养计年培训培2016人，年培训培养大数据产业人才划，力争在2015300人才，以满足持续增长的人才需求，为贵州大数据产业的2000养出
发展添柴加油。
六度创客工场
贵州溪山科技有限公司
2015年10月1日。