大数据技术与应用专业详细解读
2024年级大数据技术和应用专业人才培养方案说明
2024年级大数据技术和应用专业旨在培养具有扎实的计算机科学和数据科学基础知识、熟练掌握大数据技术和工具、具备良好的数据分析和挖掘能力、以及具备跨学科综合应用能力的高级专门人才。
专业课程设置全面，内容涵盖计算机科学、数据科学、数学、统计学等相关领域知识，旨在培养学生具备核心的大数据技术能力和应用实践能力，具有高度创新精神和实践能力，能在大数据领域中胜任从事新型信息技术研究与开发工作。
专业课程设置包括但不限于：数据结构、数据库系统、数据挖掘、机器学习、计算机网络、云计算、分布式系统、大数据技术、自然语言处理、图像处理、数据分析与可视化等。
同时，还将开设英语、数学、统计学等基础必修课程，以及专业选修课程和实践课程，如大数据处理实践、数据挖掘应用实战、大数据分析综合实验等，致力于让学生全面掌握大数据技术和工具，具备良好的数据分析和挖掘能力。
为了培养学生跨学科综合应用能力和创新精神，教学中将注重理论与实践相结合，开展项目驱动式教学、实验教学、案例教学等多种教学方式，引导学生运用所学知识和技能解决实际问题，提高学生的分析、设计和解决问题的能力。
同时，将通过校企合作、实习实训、实践教学等形式，培养学生具备较强的实践动手能力和创新精神，在真实工程项目中锻炼学生的解决问题能力和综合素质。
为了更好地培养学生的综合素质和创新能力，专业还会开设创新创业教育课程、综合素质训练等，引导学生培养团队协作精神、创新意识和实践能力，使学生具备较强的综合素质和创新创业能力。
并将通过毕业设计、关键技术攻关等实践环节，培养学生的工程实践能力和问题解决能力，提高学生的综合素质和实践能力，培养学生具备在大数据领域从事科研、开发和管理工作的能力。
综上所述，2024年级大数据技术和应用专业人才培养方案注重培养学生的大数据技术能力和应用实践能力，同时注重学生跨学科综合应用能力和创新精神的培养，以培养高素质的专门人才为宗旨，为学生未来的发展和职业规划打下良好的基础。
大数据管理与应用专业认知内容
大数据管理与应用专业认知内容
随着科技发展的不断进步，大数据对于企业来说已经是重要的资源，可以为企业提供精准的商业洞察以改善运营效率。
为了更好地发挥大数据的价值，企业需要员工具备专业的大数据管理和应用能力。
这就需要学习大数据管理与应用专业认知内容。
首先，学习者应具备现代计算机技术基础的知识，包括但不限于数据库技术、网络技术、程序语言技术、操作系统技术等。
这些基础技能会给学习者从宏观和微观两个方面提供一定帮助，在微观方面会帮助他们建立良好的理论基础，在宏观方面助力他们发现新的应用场景。
其次，学习者应了解大数据技术的主要发展历程，理解大数据技术的内涵及其背后的商业价值，掌握大数据技术的主要应用场景，并建立原理性、经验性的知识体系，这样才能在实际运用大数据技术过程中更好地发挥技术价值。
此外，学习者还要熟悉技术应用框架，它是一个从构建、设计和实际部署到运行维护全过程的技术框架，准确定位问题和针对性地构建解决方案，从而实现有效的大数据应用。
最后，学习者应掌握大数据分析技术。
大数据分析主要涉及的技术包括机器学习、自然语言处理、云计算技术、图形处理技术、数据挖掘技术及相关分析软件等。
这些技术可以帮助学习者深入挖掘大数据，发现重要价值信息，从而提升数据应用的价值。
以上就是大数据管理与应用专业认知内容的概述。
学习者希望
通过系统学习，充分发挥大数据的价值，改善企业运营效率。
只有将现代计算机技术基础、大数据技术的发展历程、技术应用框架及大数据分析技术结合起来，才能够更好地实施大数据管理和应用，从而为企业创造出更多的价值。
大数据技术与应用专业属于什么类别
大数据技术与应用专业属于什么类别
在当今数字化信息爆炸的时代，大数据技术与应用专业作为一个新兴且备受瞩目的领域，正在日益受到人们的关注与重视。
那么，大数据技术与应用专业究竟属于哪一类别呢？
专业定义
大数据技术与应用专业是一门涉及数据采集、处理、分析和应用的学科领域。
它主要研究如何处理和利用大规模的数据，以获取有价值的信息和洞察，从而为各行各业提供决策支持和业务优化。
这一专业涉及数据科学、数据工程、数据分析、数据可视化等多个方面。
类别归属
从学科层面来看，大数据技术与应用专业既有计算机科学的技术性和工程性，又有统计学和数学的理论基础。
因此，可以说大数据技术与应用专业是计算机科学与统计学、应用数学的交叉学科，具有明显的跨学科特点。
此外，大数据技术与应用专业在实践中往往与商业、管理、社会科学等领域结合紧密。
通过对数据的深度分析和挖掘，可以帮助企业优化运营、提高效率，支持科学决策，推动社会发展。
因此，大数据技术与应用专业也可以被归类为应用型学科。
未来发展趋势
随着数字化时代的加速发展，大数据技术与应用专业将持续发展壮大。
人工智能、物联网、云计算等新兴技术的不断涌现，为大数据技术的应用提供了更多可能性。
未来，大数据技术与应用专业将在人工智能、智能制造、智慧城市等领域发挥越来越重要的作用，成为推动社会发展的重要引擎之一。
综上所述，大数据技术与应用专业属于计算机科学与统计学、应用数学的交叉学科，具有明显的跨学科特点，并且与商业、管理、社会科学等领域结合紧密，属于应用型学科。
随着技术的不断创新和发展，大数据技术与应用专业的未来发展前景广阔，将为社会的进步和发展贡献更多力量。
大数据技术与应用专业介绍及就业方向
大数据技术与应用专业介绍及就业方向在当今数字化时代，大数据技术越来越受到重视，其在各行各业的应用也逐渐普及。
大数据技术与应用专业是一个紧跟时代潮流的热门专业，它不仅拥有广阔的就业前景，还为学生提供了丰富的学习和发展机会。
专业介绍专业背景大数据技术与应用专业是一门涵盖数据采集、处理、分析和应用的综合学科，主要培养学生具备大数据处理和应用能力的专业人才。
学生在学习过程中将学习相关的基础知识和技能，如数据存储与管理、数据分析技术、数据挖掘等。
专业课程•大数据导论•数据挖掘技术•大数据存储与管理•云计算与大数据分析•大数据应用案例分析就业前景随着企业对大数据技术的需求不断增加，大数据技术与应用专业毕业生的就业前景广阔。
他们可以在各个领域找到就业机会，如金融、医疗、教育等领域的数据分析师、大数据工程师、数据科学家等岗位。
就业方向数据分析师数据分析师是大数据技术与应用专业毕业生最为常见的就业方向之一。
他们负责对海量数据进行分析，发现其中潜在的价值和规律，为企业决策提供支持和参考。
数据分析师需要具备数据处理和统计分析能力，能够利用各种数据分析工具进行数据挖掘和可视化。
大数据工程师大数据工程师负责搭建和维护大型数据处理系统，使其能够高效稳定地处理海量数据。
他们需要具备扎实的编程和数据处理技能，能够设计并实现复杂的数据处理流程。
大数据工程师通常在技术公司或大型企业中扮演着至关重要的角色。
数据科学家数据科学家是一个涵盖面广泛的职业岗位，要求综合运用数据处理、统计分析和领域知识，发现数据背后的规律并提供解决方案。
数据科学家需要具备较强的逻辑思维能力和数据挖掘技术，能够将数据转化为有意义的信息，为企业决策提供科学的依据。
综上所述，大数据技术与应用专业不仅是一个前景广阔的热门专业，也为学生提供了丰富的就业方向和发展空间。
随着数字化转型的加速推进，大数据技术与应用专业毕业生的需求将会越来越大，他们将有机会在各个领域中展现自己的才华，为社会的发展和创新作出贡献。
2023年大数据管理与应用专业介绍
2023年大数据管理与应用专业介绍大数据管理与应用专业是新兴的计算机科学专业，它集合了计算机科学、数据科学、统计学等不同领域的理论知识，旨在培养具备大数据存储、处理、分析和应用能力的高级人才。
本文将从专业背景、学科设置、主要课程、实践教学、就业前景等方面对该专业进行介绍。
一、专业背景随着互联网和物联网技术的快速发展，数据的规模和种类快速增长，大数据正在成为推动社会和经济发展的重要力量。
但大数据的存储、处理和分析需要运用更加复杂和高效的技术手段，这就需要更多具备大数据管理与应用能力的人才。
面对这一需求，大数据管理与应用专业应运而生。
二、学科设置大数据管理与应用专业的学科基础包括数据库技术、数据挖掘与分析、机器学习、操作系统、计算机网络等多个方面，同时也包含了统计学、数学模型、数据可视化等相关知识。
在此基础之上，本专业还涵盖了数据存储、处理、分析与应用、数据安全技术、云计算、移动应用开发等领域。
形成了如下的核心课程设置：1.大数据基础：介绍大数据的概念、特点、发展历程和基本技术；2.数据挖掘与分析：介绍数据挖掘的基本概念和算法、数据分析方法，了解统计分析理论和基本技巧；3.分布式计算与计算容器技术：介绍大数据在分布式计算、分布式存储、容器等方面的应用；4.大数据处理技术：介绍大数据处理的基本技术和工具，如Hadoop、Spark、Flink等；5.数据可视化与交互式分析：介绍数据可视化的概念和技术，以及交互式分析的方法。
三、主要课程1.大数据处理工具：掌握Hadoop、Spark、Flink等大数据处理工具的使用方法，了解它们的架构、特点和使用场景；2.统计分析：学习基本的统计理论和方法，掌握数据的测度、数据模型、数据描述和数据分类；3.大数据存储和管理：学习分布式数据存储、NoSQL数据库等技术，了解存储、检索、维护和管理大数据的方法；4.机器学习理论：学习机器学习的基本理论，了解常用机器学习技术和算法的应用场景；5.数据挖掘与分析：学习大数据挖掘和分析的基本理论和方法，掌握基于大数据的数据挖掘技术和实践。
大数据管理与应用专业笔记
大数据管理与应用专业笔记第一章：大数据概述1.1 大数据概念大数据是指规模巨大、复杂性高、多样性的数据集合，其处理和分析传统的数据管理技术无法胜任。
大数据能够包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，来自多个来源，包括传感器数据、社交媒体、文本数据、音频和视频等。
在当今数字化时代，大数据已成为重要的资源和竞争优势，对各行各业产生了深远的影响。
1.2 大数据特点大数据具有“四V”特点，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据多样化）、Value（价值密度低）。
这些特点对大数据管理与应用提出了挑战，也为其带来了巨大的机遇。
第二章：大数据管理技术2.1 数据采集与存储大数据管理的第一步是数据的采集与存储。
数据采集涉及到从各种来源收集数据，包括传感器、互联网、移动设备等。
数据存储则需要考虑如何有效地存储大规模的数据，包括分布式存储、云存储、NoSQL数据库等技术。
2.2 数据清洗与预处理大数据往往包含大量的冗余信息、噪声和错误数据，需要进行数据清洗与预处理，以提高数据质量和准确性。
数据清洗与预处理包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等过程。
2.3 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据处理的核心环节，包括数据的建模、模式识别、预测分析、文本挖掘、图像处理等。
传统的数据分析技术已不能满足大数据分析的需求，需要引入并行计算、分布式计算、机器学习等技术。
第三章：大数据应用3.1 金融风控大数据在金融领域有着广泛的应用，通过对大规模数据的分析，可以实现风险评估、欺诈检测、信用评分等。
金融机构可以利用大数据技术更好地管理风险，降低不良贷款率。
3.2 医疗健康大数据在医疗健康领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源配置等。
通过对大量病例数据的分析，可以为临床决策提供数据支持，提高诊断精度和治疗效果。
3.3 智慧城市大数据技术可以帮助城市管理部门更好地监控城市运行状态，提高城市管理效率，解决交通拥堵、环境污染等城市化问题。
大数据管理与应用专业介绍_大数据管理与应用专业解读
大数据管理与应用专业介绍_大数据管理与应用专业解读大数据管理与应用专业介绍大数据管理与应用是中国普通高等学校本科专业。
大数据管理与应用专业旨在培养德、智、体、美、劳全面发展，具备扎实的管理学、数学和计算机技术基础知识，系统掌握大数据管理技术与方法，擅长金融、财务、经济管理等领域大数据解决方案，进行大数据存储、大数据分析与优化管理、大数据治理与辅助决策，并在大数据、云计算、人工智能等新兴技术方面具有较强实际工作能力的高级复合型人才。
大数据管理与应用专业定义以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。
例如：商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。
大数据管理与应用专业核心课程数据结构、数据库原理及应用、Python开发与应用、Java高级程序设计、Tableau数据分析与可视化、商务智能与应用、大数据采集与处理、数据仓库技术与应用、人工智能与机器学习、R语言与数据分析、大数据技术及应用(Spark)、大数据治理、Hadoop开发、多元统计分析与SAS编程。
什么是大数据专业大数据指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据有五大特点，即大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、低价值密度(Value)、真实性(Veracity)。
大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
大数据技术的出现，给我们的生活带来了全新的改变，在海量信息时代，我们获取信息的方式、以及能获取的信息越来越多，但是集合很多的人力物力都没有办法有效整理的数据，大数据技术可以解决，大家都说一句话，掌握了数据，就是掌握了未来，那么学大数据自学好还是参加培训好呢?要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。
对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。
教育部第一批大数据管理与应用专业
教育部第一批大数据管理与应用专业全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：随着信息化和数字化的深入发展，大数据技术在各行各业的应用越来越广泛，也催生了大数据管理与应用专业的兴起。
为了满足社会对大数据人才的需求，教育部在最近推出了第一批大数据管理与应用专业。
这些专业的设立将为培养专业人才、推动大数据产业发展提供积极的支持。
本文将就教育部第一批大数据管理与应用专业进行详细介绍。
教育部第一批大数据管理与应用专业是在当前大数据技术和产业发展的背景下设立的。
大数据管理与应用专业旨在培养适应大数据技术发展和产业需求的高级复合型专业人才。
专业课程设置广泛，内容涵盖了统计学、数据挖掘、数据分析、大数据管理与应用等领域，注重理论与实践的结合，注重培养学生的数据分析和处理能力。
通过系统学习大数据管理与应用专业的理论知识和实践技能，学生将具备运用大数据技术解决实际问题的能力，适应大数据产业发展的需求。
教育部第一批大数据管理与应用专业的培养目标主要包括：培养具有扎实的大数据专业知识和技能，具有跨学科背景和国际视野的高级专业人才；培养具备较强的分析和解决问题的能力，能够在大数据管理与应用领域从事相关工作；培养具备创新和实践能力，能够在大数据管理与应用领域应用新技术、新方法解决实际问题的高级专业人才。
通过培养目标的设定，教育部第一批大数据管理与应用专业旨在为学生提供全方面、多层次的大数据管理与应用专业人才培养。
教育部第一批大数据管理与应用专业将充分借鉴国内外大数据管理与应用领域的先进理念和技术手段，注重培养学生的实际操作能力。
在教学过程中，将重视课程内容与行业需求的结合，引入国内外优秀大数据案例和企业实践，开设实践教学环节，鼓励学生积极参与各类实践和创新项目。
大数据管理与应用专业还将鼓励学生积极参与科研学术活动，培养学生的科研兴趣和创新能力，为学生今后的发展奠定坚实基础。
教育部第一批大数据管理与应用专业的设置将为大数据管理与应用领域的人才培养提供更加全面的支持。
大数据技术与应用专业学什么
大数据技术与应用专业学什么
在当今数字化时代，大数据技术和应用专业正日益受到重视。
随着互联网的快
速发展，数据量呈指数级增长，大数据技术成为企业决策和发展的重要支撑。
那么，究竟大数据技术与应用专业的学生应该学习什么内容呢？
1. 数据采集与清洗
•数据挖掘
•数据采集技术
•数据清洗
•数据加工和转换
在大数据领域，数据的质量对于后续的分析和应用至关重要。
学习数据采集和
清洗技术可以帮助学生有效地获取并处理数据，保证数据的准确性和完整性。
2. 大数据存储与管理
•分布式存储系统
•数据库技术
•数据仓库建设
•数据传输和复制
学习大数据存储与管理方面的知识，可以让学生掌握数据的存储结构、管理方
法以及数据的安全性保障，为大数据分析和应用提供可靠的数据支持。
3. 大数据分析与挖掘
•数据挖掘算法
•机器学习
•数据可视化
•统计学基础
大数据分析与挖掘是大数据领域的核心内容，通过学习相关知识，可以帮助学
生从海量数据中找到有价值的信息和规律，支持企业决策和业务发展。
4. 大数据应用与实践
•业务分析
•决策支持
•数据治理
•数据安全
除了理论知识外，学生还需要了解大数据在实际应用中的具体场景和解决方案，掌握数据应用和实践的技能，为未来的职业发展做好准备。
结语
总的来说，大数据技术与应用专业不仅需要学生掌握数据相关的理论知识和技术，还要具备数据思维、创新能力和解决问题的能力。
随着大数据行业的不断发展，熟练掌握大数据技术与应用专业的学生将会在未来的职场中脱颖而出，成为数字化时代中不可或缺的人才。
大数据技术与应用专业就业方向
大数据技术与应用专业就业方向大数据技术与应用专业课程体系主要是培养学生掌握系统数据开发管理和数据挖掘等方向，目标是成为大数据应用开发和管理的专业化大数据技术人才。
大数据专业的人才培养目标大致覆盖一下工作领域：1.数据的采集与管理，如hadoop相关的技术。
2.数据的分析处理，如基本的统计分析、高维数据分析、数据可视化等。
3.数据挖掘，主要运用机器学习的理论方法和技术去发现一些规律、模式等有价值的领域知识。
4.智能化应用和服务的开发，基于上述三点的产品研发。
课程设置大致会包括数学类、统计学类、计算机类、信息管理类的课程，根据培养方向进行差异化配置。
至于就业方向，主要有几个去向：（1）对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等，从事数据采集、管理、分析与挖掘工作。
（2）专门为行业客户提供大数据服务的专业化公司，比如管理咨询公司，信息咨询公司等，提供专业的大数据服务咨询。
（3）从事大数据技术和产品研发与服务的高科技公司，如一些互联网头部企业等，按照不同的工作模块，运用所学大数据技术知识，展现自我能力，并有机会得到快速提升。
（4）其他方向，可凭所学专业知识，从事营销、运维等工作，也可以自主创业，总之前景是很广阔的。
具体的岗位有：（1）大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，如java工程师（大数据）、ETL工程师等，需要一定的经验，应届生应聘时需展示一定的专业技术。
（2）大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。
需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，这是加分项，比如python或R。
应届生的薪酬较上一岗位会略低。
（3）算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称商务智能工程师的。
该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中薪酬最高的职位。
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大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。
专业背景
近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。
截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。
图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测
专业发展现状
填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。
幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。
据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。
专业示例
笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考：
1.培养模式
采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。
2.课程体系
笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。
慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。
大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
3.实验室建设
为了提高学生的实战技能，慧科教育携手阿里云在本专业方向上还提供了阿里大数据实验室。
“阿里大数据实验室”由慧科教育携手阿里巴巴集团及高校共同建立。
阿里巴巴是全球企业间(B2B)电子商务的著名品牌，是目前全球最大的网上贸易市场。
作为国内互联网大数据的先驱，阿里巴巴集团曾在2008年就把大数据作为公司的一项基本战略。
阿里大数据实验室为移动云计算和大数据专业学生提供企业实战环境以及真实企业项目，平台引入了大数据的采集、挖掘等技术。
学生在实验室中完成阿里基于Android、iOS等平台的app开发，并可以在平台上进行数据信息交易、数据挖掘、数据统计与分析等应用，不断提升自己运用、解释、挖掘数据的能力，同时完成新技术领域的探索与实现。
左图为北航实验室牌匾示例，右图为学生实训图
4.教学体系
慧科教育具备完善的专业共建教学服务支持体系。
为达到联合人才培养的目标，慧科教育和合作院校共同制定了最为合理的教学支持服务体系。
5.实训安排
慧科教育联合行业技术领军专家和教育研究领域的学科带头人组成课程实训专家组，经过反复论证，研发出系列大数据项目实训课程体系，引入具有丰富实践经验的实训教师，运用当前大数据正在运行的真实项目，实施案例教学，让学生真正掌握大数据的专业技能。
实训项目范例
项目名称小天池实践课系列：交通线路客流预测
项目介绍随着城市公交交通不断发展进步，公交线路客流量是城市公交交通规划、设计、建设及运营各环节的重要依据。
因此，对于公交线路客流量的预测，也相应地成为了城市交通建设的一个十分重要的环节，对
于交通发展具有重要的意义。
本实践课程以某省实际交通场景为例，逐步引导用户进行交通线路客流预
测。
实训内容通过分析部分公交线路的历史公交刷卡数据，预测不同线路的客流情况，根据客流分布的结果，提前为人们选择合适的公交线路、避开线路客流高峰以及合理调配公交资源。
提供城市公交线路的历史公交刷卡数据，挖掘固定人群在公共交通中的行为模式。
建立公交线路乘车人次预测模型，并用模型预测未来一周内每日06时至21时每小时段各个线路的乘车人次。
实训教学：
全过程监控，保障实训学生的参与情况，以及实训后的技能掌握情况等，真正做到实训的教学宗旨。
6.实习与就业
在完成目标课程及企业项目实训的学习之后，慧科教育会将学生推荐到本专业对口的企业岗位进行实习，并对学生进行全方位的职业化指导，帮助学生成功迈入职场大门。
全方位就业服务流程
最后，需要特别指出的是：大数据专业都采用的校企合作专业共建的形式办学，并且由于是新兴前沿专业，更加注重对技能的要求和掌握，所以大家在选择就读学校的时候不仅要注意学校的层次和水平，也要注意企业的资质和经验等。
7.就业岗位
师资力量
慧科教育与各大高校共建的校企合作专业都邀请了众多大牛级别的企业师资亲自授课，就业领域／专业方向
大数据程序开发方向 大数据分析方向 大数据架构设计方向 计算机、移动互联网、电子信
息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域 Java 大数据分布式程序开发、大数据集成平台
的应用、开发等方面的
高级技术人才 大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才 Java 海量数据分布式编程、大数据架构设计，大数据分析等方面的高级技术人才 政府机关、房地产、银行、金
融、移动互联网等领域 Java 大数据分布式开发、基于大数据平台的
程序开发、数据可视化
等相关工作 大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作 Java 海量数据分布式编程、大数据架构设计等相关工作
IT 领域 计算机应用工作 计算机应用工作
对于学生技能的掌握与提升具有显著的作用。