大数据技术与应用专业深度解析含课程说明师资介绍资料
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。
《大数据应用基础》课程标准(含课程思政)
《大数据应用基础》课程标准大数据基础二、适用专业大数据技术应用三、课程学时与学分36学时，2学分四、课程性质本课程是大数据技术应用专业的一门专业基础课程，是从事大数据工程技术人员等新职业岗位必须学习的课程，旨在为学生提供大数据应用方面的基础知识，包括大数据概述、大数据处理、大数据存储和大数据应用案例等内容，使学生具备大数据应用的基础理论和实践能力。
本课程开设在第2学期，将为后续学习《互联网数据采集》《数据库技术应用》等课程奠定基础。
五、课程目标通过本课程的学习，能够完成对大数据生产流程绘制，熟悉认知大数据采集、分析、存储、可视化等各种工具和平台，能够厘清大数据与网络技术、物联网、云计算、人工智能的发展关系与发展方向，并通过大数据技术在不同行业产业的案例分析，能够进行大数据存储和分析应用，树立大数据思维，拓展科技素养。
达到以下具体目标：( 一) 素养目标1.坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，自觉践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感；(培养规格1)2.充分了解大数据行业法规法则，自觉维护行业良好风气；(培养规格2、S—A—2)3.具备数据思维，具备较强的逻辑思维能力； (培养规格3)4.培养学生对大数据应用的认识和理解，以及对大数据应用的价值和影响的思考。
学生需要通过学习大数据基础课程，增强对大数据应用的兴趣和探索欲望，了解大数据对社会、经济、科技等方面的影响，具备良好的职业素养和创新意识。
(培养规格5)5.具有社会责任感，能够传递正确的社会价值，时刻维护国家的荣誉与形象；(培养规格2、S—A—3)6.树立正确的职业观，注意保护数据安全、保障他人隐私，爱岗敬业、德技并修；(培养规格2、S—A—4)7.有自觉学习新一代信息技术的意识，能够主动进行自我知识更新与学习。
(培养规格7、D—A—3)(二)知识目标1.掌握大数据应用的基础知识，包括大数据的概念、特征、处理和存储等方面的知识；(培养规格11)2.了解大数据的技术架构、处理方法和工作流程；(培养规格11)3.掌握大数据存储和管理的基本方法； (培养规格11)4.熟悉大数据相关法律法规，对大数据行业的信息安全形成基础的认知；(培养规格12)5.了解大数据行业基本情况、了解大数据行业应用场景与岗位分工，明确大数据产品形态与技能要求； (培养规格15)6.厘清大数据与网络技术发展、云计算、物联网、人工智能的发展关系与发展方向；(培养规格16)7.了解大数据生产工作流程中应用到的数据采集、存储、可视化、分析等各种工具和平台，掌握基础的工具使用方法和步骤。
大数据技术及应用简介PPT课件
随机样本划分的数据块分布
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大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
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大数据分析平台集群
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支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
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• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
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中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
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数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
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关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。
数据科学与大数据技术专业介绍
数据科学与大数据技术专业介绍数据科学与大数据技术专业介绍“数据科学与大数据技术”是为了实施国家大数据战略，2016 年教育部新增的本科专业，我校为全国获批 35 所高校之一，是福建省首个获批的大数据专业。
本专业现有师资中教授3人，博士率达60%以上，拥台籍教师2位。
本专业注重实践能力培养，拥有一个专业实验室。
本专业是为了契合了国家促进大数据发展和福建省区域促进大数据发展的新兴工科专业，符合海西经济发展的人才需要，积极培育数据科学与大数据技术专业人才、培养大数据技术应用的创新型人才。
大数据专业学什么课程数据科学与大数据技术专业是通过对基础知识、理论及技术的研究，掌握学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。
具备良好的外语能力，培养出德、智、体、美、劳全面发展的技术型和全能型的优质人才。
数据科学与大数据技术的主要课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、数据科学与大数据技术专业毕业以后能干嘛数据科学与大数据技术专业需要掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。
数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。
同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。
数据科学与大数据技术专业就业前景怎么样大数据与人工智能不但是社会发展急需的新兴专业方向，同时也将渗透并影响着其他许多传统学科和专业的发展。
《大数据技术应用》课程标准.
《大数据技术应用》课程标准课程名称：大数据技术应用适用专业：云计算技术与应用课程代码：参考学时：64一、课程概述1. 课程定位《大数据技术应用》课程是一门面向各类专业的大数据应用通识性入门课程。
在国家推行大数据落地并鼓励高校开设创新创业教育课程的背景下，本课程属于创新型课程，目前在计算机应用、经管类、财务会计、电子商务、物联网、数据分析等专业已经逐步推行，可作为各适用专业的必修课程。
本课程旨在通过介绍大数据产生、大数据技术基础、大数据处理、分析、挖掘和可视化的完整过程，让学生了解大数据是什么及其应用价值，全方位了解理论知识。
同时结合工具和开发语言实现数据采集、存储、处理、分析、挖掘以及可视化等操作，利用实践操作和应用案例促进学生动手分析能力，掌握运用大数据分析软件的技能和方法。
2. 课程设计思路和理念（1）设计思路本课程主要理论结合实践，每个章节讲解理论的同时以各种软件实操和案例作为论证和巩固，提高学生学习的趣味。
此外本课程包含众多实操分析案例，在案例操作的过程中，一方面需要指导学生完成案例操作的任务，利用工具和开发语言实现数据采集、存储、处理、分析、挖掘以及可视化等技能，另一方面需要激发学生主动学习、深入研究的热情。
本课程立足于实际能力培养，打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，转变为以实际操作任务为中心组织课程内容和课程教学，整合理论和实践，让学生在完成具体案例的过程中来构建和了解相关理论知识体系，并发展大数据技术应用的职业能力。
本课程实施项目教学以改变学与教的行为。
（2）设计理念根据不同专业，在内容的选择上，要从结合本专业综合技能和加强应用的角度选择教材的内容，大胆取舍，并适当补充贴合本专业的数据分析案例，以满足专业岗位的需求。
实施模块化的、弹性的、互动的、多层次的教学，以满足职业岗位群的需求。
打破以教材为主的教学内容，结合额外的案例资源、网络视频资源等形成一套崭新的教学内容。
这套内容要弱化形式化的理论讲述，强化工具的实际应用。
大数据技术应用 专业特色和教学资源
大数据技术应用专业特色和教学资源下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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大数据技术与应用实践-最新课件PPT
不适用非KV问题 不适用实时数据处理
大数据技术与应用.
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目录
1. 大数据基础 2. 大数据关键技术 – Spark 3. 大数据与云 4. 大数据应用
大数据技术与应用.
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交互式处理技术：Spark
内存计算
内存高速的数据传输速率 某些数据集已经能全部放在
内存 内存容量持续增长
Clojure，Java，Python，Ruby
支持本地模式
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
示例
需求
实时计算10万多条路段的实时平均速度，并用不同颜色表示不同拥 堵程度，实现路况实时播报
秒级响应
数据量
6万多GPS定位仪，每15s发送一条位置信息 每天产生3.5亿条数据，空间300G左右
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流式处理技术：Storm
流计算框架要求
高性能：每秒处理几十万条数据 海量数据处理 实时性：秒级、毫秒级 可伸缩性
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
Storm分布式实时计算系统特征
编程模型简单
降低实时处理复杂性 提供Spout、Bolt操作原语
可扩展性
节点、工作进程、线程和任务多级并行
高可靠性
保证每个消息至少得到一次完整处理
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
Storm分布式实时计算系统特征
高容错性
消息处理过程出现异常，Storm重新部署出现问题的处理单元 处理单元存储的中间状态被清除，应用负责管理
支持多种编程语言
大数据应用场景
非结构化、半结构化数据居多 要求系统能线性伸缩，即要处理更大规模数据，增加机器数量即
大数据技术与应用专业属于什么类专业
大数据技术与应用专业属于什么类专业大数据技术与应用专业，作为当今社会信息化发展趋势下的热门领域之一，日益受到人们的关注。
那么，到底大数据技术与应用专业究竟属于什么类别的专业呢？专业背景及概况大数据技术与应用专业旨在培养具备计算机科学与技术、数学、统计学等相关学科知识的高级应用人才，具备大规模数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据分析等方面的综合能力。
其培养目标主要是为了满足当前社会对大数据技术人才的需求，为信息化时代的各行各业提供智能化、数据驱动的决策支持。
专业课程设置大数据技术与应用专业的课程设置主要包括但不限于：数据结构与算法、数据库原理、数据挖掘与机器学习、分布式计算、大数据处理技术、数据可视化、统计学基础等。
这些课程涵盖了从基础知识到应用技能的全方位教育内容，旨在培养学生全面发展，具备解决实际问题的能力。
专业特点与未来发展大数据技术与应用专业的特点主要体现在以下几个方面：1.多学科融合：该专业涵盖了计算机科学、数学、统计学等多学科知识，培养学生综合能力。
2.实践性强：课程设置注重实践操作，使学生能够熟练掌握大数据处理技术。
3.行业需求：大数据技术人才在金融、医疗、电商等行业有着广阔的就业前景。
未来，随着信息化程度的不断深化，大数据技术与应用专业将进一步融入社会各领域，为人们的生产生活带来更多的便利与创新。
就业方向与发展前景大数据技术与应用专业毕业生主要就业方向包括但不限于以下几个领域：1.大数据分析师：负责数据处理、分析、挖掘，并提供数据支持。
2.数据挖掘工程师：开发数据挖掘算法，解决实际问题。
3.数据架构师：设计、维护大数据处理框架。
相关岗位薪酬待遇优厚，发展前景较为广阔，可实现职业规划和个人价值的双赢。
结语综上所述，大数据技术与应用专业是一门涵盖技术、应用、创新等多方面内容的专业，适应当前信息化时代的发展趋势，具有良好的就业前景和发展潜力。
学子们选择这一专业，将在未来的职场中大展拳脚，为社会发展贡献自己的智慧与力量。
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大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍）
大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该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”的复合型大数据技术与应用专业人才。
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技术与应用专业方向，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专业做了专门研究，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。
大数据技术与应用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技术与应用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
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：大数据技术与应用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，
对于学生技能的掌握与提升具有显著的作用。