计算机信息管理大数据分析方向专业教学计划
大数据精准教学工作计划
一、背景与目标随着信息技术的飞速发展，大数据在教育领域的应用日益广泛。
为提升教育教学质量，满足学生个性化学习需求，我校特制定大数据精准教学工作计划。
本计划旨在通过大数据技术，实现教学资源的精准配置、教学过程的精准控制、教学效果的精准评估，最终达到提高教育教学质量、促进学生全面发展的目标。
二、工作内容1. 建立数据采集体系（1）收集学生基本信息、学习进度、学习成果等数据，构建学生成长档案。
（2）收集教师教学资源、教学计划、教学评价等数据，为教学决策提供依据。
（3）收集学校教学环境、教学设施、教学管理等数据，优化教育教学资源配置。
2. 构建大数据分析平台（1）开发数据挖掘与分析工具，对收集到的数据进行清洗、整合、分析。
（2）利用人工智能技术，实现学生个性化学习推荐、教学资源智能匹配等功能。
（3）构建智能教学评估系统，对教学效果进行实时监控和评估。
3. 优化教学资源配置（1）根据学生学情，精准推送个性化学习资源，满足学生个性化学习需求。
（2）根据教师教学需求，提供针对性的教学支持，提高教师教学水平。
（3）优化教学设施布局，提高教学空间利用率。
4. 提升教学质量（1）通过大数据分析，找出学生学习中的薄弱环节，有针对性地进行教学改进。
（2）根据学生学习成果，调整教学策略，提高教学效果。
（3）加强教师培训，提高教师信息化素养，推动教师专业发展。
三、实施步骤1. 第一阶段（2023年1月-3月）：制定大数据精准教学工作计划，开展数据采集、平台搭建、团队培训等工作。
2. 第二阶段（2023年4月-6月）：完善数据采集体系，优化大数据分析平台，实现教学资源配置优化。
3. 第三阶段（2023年7月-9月）：开展试点工作，收集反馈意见，对大数据精准教学系统进行优化。
4. 第四阶段（2023年10月-12月）：全面推广大数据精准教学系统，实现教育教学质量的全面提升。
四、保障措施1. 加强组织领导，成立大数据精准教学工作领导小组，统筹协调各项工作。
计算机信息管理专业教育教学计划(1)
本专业培养适应社会主义现代化建设需要，德、智、体全面发展,掌握计算机信息管理的基本理论知识与职业技能，具有硬件组装与维修、软件开发、系统维护、信息统计分析、处理网络运行的维护与管理等方面的能力，是具有较强实际运作能力的，并能坚持第一线工作的计算机应用领域专科层次技术应用性人才。
学生毕业后能在国家各级管理部门、工商企业、金融机构、科研单位等部门从事计算机信息管理和服务的具体工作，可承担与信息系统的设计、运动与维护有关的技术实现、技术应用方面的任务。
三、业务规格
1、基本素质与能力
（1）掌握本专业必需的科学文化知识、基础理论知识和基本技能；
（2）具有较好的英语听说读写能力，能借助工具书阅读本专业外文资料，能够较熟练地运用、处理中英文文件、资料，能撰写常用英文函电，具备一定的对外信息交流能力；
（3）具有较扎实的数学基础和逻辑思维能力；
（4）具有熟练的计算机应用基本技能，包括汉字输入技能、文字、图文、图表信息处理能力，桌面数据库管理能力和网络基本使用能力；
（5）熟练掌握常见操作系统和常规应用软件的使用，阅读计算机软硬件文档的能力；
（6）掌握某种开发工具，具有熟练的程序设计能力；
（7）较广泛和较熟练的多媒体信息处理与初步多媒体制作能力，熟悉图形、图像、动画、视频、声音等多媒体信息常规外理，熟悉并能运用Photoshop、3D、Flash等软件进行多媒体制作；
（8）具有良好的综合素质和较强的自学能力；
（9）具有运用所学知识分析、解决一定问题的能力及创造、创新能力；
2、专业业务规格
本专业按2+1模式组织教学（一、二年级以培养基本理论、基本技能为主，开设必修课，三年级按专业方向开设不同的专业课），主要专业业务规格为：
计算机信息管理(专科)-教学计划
计算机信息管理（专科）专业教学计划一、培养目标本专业培养具备现代管理学理论基础、计算机科学技术知识及应用能力，掌握系统思想和信息系统分析与设计方法以及信息管理等方面的知识与能力，能在国家各级管理部门、工商企业、金融机构、科研单位等部门从事信息管理以及信息系统分析、设计、实施管理和评价等方面的高级专门人才二、培养规格（一）思想道德方面1.热爱祖国，热爱社会主义，拥护中国共产党的领导，具有坚定正确的政治方向。
2.学习马克思主义、毛泽东思想和邓小平理论的基本知识，逐步树立辩证唯物主义世界观；有理想、有道德、有文化、有纪律。
3.热爱计算机信息管理专业，具有良好的学风和全心全意为人民服务的献身精神。
（二）文化业务方面1. 本专业学生主要学习经济、管理、数量分析方法、信息资源管理、计算机及信息系统方面的基本理论和基本知识，受到系统和设计方法以及信息管理方法的基本训练，具备综合运用所学知识分析和解决问题的基本能力。
2.毕业生应获得以下几方面的知识和能力：⑴掌握信息管理和信息系统的基本理论基本知识；⑵掌握管理信息系统的分析方法、设计方法和实现技术；⑶具有信息组织、分析研究、传播与开发利用的基本能力；⑷具有综合运用所学知识分析和解决问题的基本能力；⑸了解本专业相关领域的发展动态;⑹掌握文献检索、资料查询、收集的基本方法，具有一定的科研和实际工作能力（三）其他方面⒈具有健康的体魄，良好的卫生习惯，达到国家规定的大学生体育合格标准。
⒉具有良好的心理素质，健全的人格，坚强的意志和乐观的情绪。
三、学制：三年四、主要课程简介1、财务管理学时：72学时考核方式：笔试内容简介：本书以财务管理的实务运作为出发点，围绕着财务管理基本理论﹑筹资管理﹑投资管理﹑规划分析构建教材的框架，本着实务﹑求新﹑开拓和借鉴的原则进行编写，系统的阐述了财务管理的基本理论和基本方法。
教材：《财务管理》，牛彦秀主编，第一版，清华大学出版社2、基础会计学时：72 考核方式：笔试内容简介：本书力图通过通俗易懂的论述和详尽的实例，使读者对会计学科的基本知识有一个全面的了解。
学习大数据的计划
学习大数据的计划1. 前言大数据已经成为当今社会和企业中的一个热门话题，随着科技的发展以及互联网的普及，大数据分析已经成为企业决策和战略规划中不可或缺的一部分。
因此，作为一个正在从事信息技术工作的我，学习大数据分析成为了必不可少的一项技能。
通过学习大数据，提高自己在这个领域的实力，为未来的职业发展打下基础。
2. 学习目标学习大数据的目标是掌握大数据分析的常用软件工具，了解大数据分析的基本理论，能够熟练地使用大数据工具进行数据处理和分析，能够针对特定的数据需求进行数据挖掘和分析，为企业决策提供支持。
3. 学习内容3.1 大数据基础知识首先需要学习大数据的基础知识，包括大数据的定义、特点、应用范围、发展趋势等。
了解大数据相关的基本概念和理论，为后续的学习奠定基础。
3.2 大数据工具学习使用大数据工具，包括Hadoop、Spark、Flink等。
这些工具是大数据分析的重要工具，了解其原理和使用方法，并通过实际操作加深理解。
3.3 数据处理和分析学习数据处理和分析的基本技能，包括数据清洗、数据转换、数据存储等。
通过学习数据处理和分析的方法，能够更好地处理和分析大数据，为后续的数据挖掘和分析打下基础。
3.4 数据挖掘和分析掌握数据挖掘和分析的基本方法和技能，包括统计分析、机器学习、数据可视化等。
通过学习这些技能，能够更好地发现数据中的规律和价值，为企业提供决策支持。
3.5 实践项目在学习过程中，要结合实际项目进行实践，将所学知识应用到实际中去。
通过实践项目，能够更好地巩固所学知识，提高解决实际问题的能力。
4. 学习方法4.1 学习资料通过阅读大数据相关的书籍、文档和网络资料，获取相关知识和理论。
4.2 视频学习通过观看大数据相关视频课程，了解相关知识和技能的讲解与实践。
4.3 实践操作通过实际操作大数据工具，进行数据处理和分析的操作练习，加强理论和实践相结合。
4.4 项目实践通过实际项目，将所学知识应用到实际中去，巩固和提高所学知识和技能。
大数据管理分析课程设计
大数据管理分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解大数据的基本概念，掌握数据管理与分析的基本原理；2. 使学生掌握使用数据分析工具对大数据进行有效处理、分析与可视化；3. 帮助学生了解大数据在各行各业的应用，以及对社会发展的意义。
技能目标：1. 培养学生运用数据管理与分析技能解决实际问题的能力；2. 提高学生运用数据分析工具进行数据处理、分析及可视化的操作能力；3. 培养学生团队合作、沟通表达的能力，能在小组讨论中发表自己的见解。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据管理与分析的兴趣，激发学生主动探索新知识的热情；2. 培养学生严谨、细致的科学态度，养成独立思考、批判性思维的习惯；3. 增强学生的数据安全意识，认识到数据保护的重要性，树立正确的数据伦理观。
本课程结合学生年级特点，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的数据素养，培养学生运用大数据管理与分析知识解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，使学生具备大数据时代背景下的基本技能，为未来进一步学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据类型、数据来源、数据规模及大数据发展历程；2. 数据管理：数据采集、数据存储、数据清洗、数据整合；3. 数据分析方法：描述性分析、诊断分析、预测分析、规范性分析；4. 数据分析工具：Excel、Python、R等在数据处理、分析和可视化中的应用；5. 大数据在各领域的应用案例：互联网、金融、医疗、教育等；6. 数据安全与伦理：数据保护、隐私泄露、数据滥用及防范措施。
教学大纲安排如下：第一周：大数据基本概念及发展历程；第二周：数据采集、存储与清洗；第三周：数据整合与分析方法；第四周：数据分析工具的使用；第五周：大数据在各领域的应用案例；第六周：数据安全与伦理。
教学内容与课本紧密关联，注重科学性和系统性，结合实际案例，使学生掌握大数据管理与分析的基本知识和技能。
在教学过程中，教师需关注学生的个体差异，调整教学进度，确保学生能够扎实掌握课程内容。
大数据技术专业三年学习计划
大数据技术专业三年学习计划第一年第一学期1. 数据结构与算法-- 理论与实践相结合，掌握基本数据结构和算法的原理和应用，包括数组、链表、栈、队列、树、图等基本数据结构，以及排序、查找、递归、动态规划等基本算法。
-- 课程实践项目：实现一些基本数据结构和算法，并在实现过程中解决一些实际问题。
2. 数据库系统-- 学习数据库系统的基本原理和概念，包括关系数据库、非关系数据库、数据库设计与规范、SQL语言等。
-- 课程实践项目：设计一个简单的数据库应用系统，并使用SQL语言进行数据操作。
3. 大数据技术概论-- 了解大数据技术的基本概念、发展历程和应用场景，包括大数据产生与采集、存储与管理、分析与挖掘等方面。
-- 课程实践项目：阅读一些相关文献，撰写一份关于大数据技术基本概述的报告。
第二学期1. Java编程语言-- 掌握Java语言的基本语法、面向对象编程思想、异常处理、IO流等内容。
-- 课程实践项目：完成一些Java编程练习，掌握基本的程序设计和开发能力。
2. 分布式系统原理-- 学习分布式系统的概念、基本原理和特点，包括进程间通信、资源管理、一致性与容错等内容。
-- 课程实践项目：设计一个简单的分布式系统，并进行模拟实验。
3. 大数据技术实践-- 掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架的基本原理和使用方法，包括数据存储、数据处理、数据分析等方面。
-- 课程实践项目：完成一个小型的大数据处理实践项目，从数据采集到数据分析，全流程完成一次实践。
第二年第一学期1. 数据挖掘技术-- 学习数据挖掘的基本原理和方法，包括数据预处理、模式发现、分类与预测、聚类、关联规则挖掘等内容。
-- 课程实践项目：完成一个数据挖掘实践项目，通过一些真实数据进行模式发现和分析。
2. 数据仓库与数据集成-- 掌握数据仓库与数据集成的基本概念和原理，包括ETL（抽取、转换、加载）过程、多维数据模型、OLAP等内容。
-- 课程实践项目：搭建一个简单的数据仓库，进行数据集成和多维分析。
大数据专业的学习计划作文
大数据专业的学习计划作文第一部分：认识大数据专业大数据是指传统数据处理应用软件工具在处理大数据时失效的问题，这类数据可能是无法存入内存，无法处理或是处理起来非常困难的。
大数据也是一种趋势，是指在特定时间内，特定领域内，数据量级较大的数据。
大数据专业是指培养掌握大数据处理技术、能够从大数据中挖掘出有价值信息的专业人才。
大数据专业的学习涉及计算机技术和数据分析技术，并需要具备较强的数据处理能力和分析能力。
第二部分：大数据专业学习的必备知识1. 计算机基础知识：包括计算机网络、数据库原理、数据结构、算法和操作系统等方面的基础知识。
2. 数据分析技术：包括数据挖掘、数据预处理、数据可视化、数据分析方法等方面的技术知识。
3. 大数据处理技术：包括分布式存储、分布式计算、并行计算等方面的技术知识。
4. 统计学和数学知识：包括概率统计、线性代数、微积分等方面的数学和统计学知识。
5. 编程语言能力：包括Java、Python、R等语言的基本能力。
第三部分：大数据专业学习的方法1. 系统学习：在学习大数据专业知识时，首先需要系统学习各类相关知识，包括计算机基础、数据分析技术、大数据处理技术、数学统计知识等方面的知识。
2. 实践训练：在学习过程中，需要进行大量的实践训练，包括数据处理、数据分析、算法设计等方面的实践训练。
3. 多角度学习：在学习大数据专业知识时，需要多角度学习，包括通过论文阅读、技术讨论、实战项目等方式学习。
4. 团队合作：在学习过程中，需要与同学、老师和行业专家等进行合作学习，从不同角度获取知识和技术。
5. 持续学习：大数据专业是一个快速发展的领域，需要不断地进行学习和更新知识。
第四部分：大数据专业的学习计划1. 第一年第一学期：- 学习计算机基础知识，包括计算机网络、数据库原理、数据结构、算法等基础知识。
- 学习统计学和数学知识，包括概率统计、线性代数、微积分等数学和统计学知识。
- 学习编程语言基础，包括Java、Python等语言的基本语法和应用。
大数据专业学习计划与实施
大数据专业学习计划与实施一、引言如今，大数据技术已经成为众多企业和组织的核心技术。
随着互联网的兴起，数据的规模和种类不断增加，而大数据技术的出现，为处理这些海量数据提供了有效的解决方案。
因此，在当前的就业市场上，大数据专业的需求量也越来越大。
为了更好地适应这个大数据时代的发展趋势，我们需要深入学习大数据相关的知识和技术。
二、学习目标1. 熟悉大数据的基本概念和技术原理2. 掌握大数据处理和存储的常用技术3. 学习大数据分析和挖掘的相关算法和工具4. 掌握大数据处理平台的搭建与应用5. 深入了解大数据在不同领域的应用案例三、学习计划1. 第一阶段：熟悉大数据的基本概念和技术原理在这个阶段，我们将学习大数据的基本概念、发展历程，以及大数据技术的基本原理。
同时，我们还需要对大数据的相关技术架构和组件有所了解，包括Hadoop、Spark、Kafka 等。
2. 第二阶段：掌握大数据处理和存储的常用技术在这个阶段，我们将学习大数据的处理和存储技术，深入了解HDFS、MapReduce、HBase、Cassandra等存储和处理技术的原理和使用方法。
3. 第三阶段：学习大数据分析和挖掘的相关算法和工具在这个阶段，我们将学习大数据分析和挖掘的基本算法，包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型训练等。
同时，我们还需要掌握一些大数据分析和挖掘工具，如Python、R、Tableau等。
4. 第四阶段：掌握大数据处理平台的搭建与应用在这个阶段，我们将学习如何搭建和部署大数据处理平台，掌握相关的配置、管理和监控技术。
同时，我们还需要学习如何利用大数据处理平台进行数据处理和分析，包括数据的导入、处理和导出。
5. 第五阶段：深入了解大数据在不同领域的应用案例在这个阶段，我们将学习大数据在不同领域的应用案例，包括金融、医疗、教育、电商等，了解大数据在这些领域的应用场景和解决方案，为今后的实际工作做好准备。
四、学习实施1. 自学阶段在学习大数据的过程中，我们可以通过大量的书籍、教程、论坛等资源进行自学。
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上海工商外国语职业学院与美国凯泽大学合作项目(3+1) 计算机信息管理（大数据分析方向）专科学历教育培养方案
一、招生对象与学制
1、招生对象：高中毕业生、中专毕业生
2、学制：三年
二、专业核心课程
1. 中方：
开设有《微积分》、《统计学》、《网络化概论》、《离散数学与概率论》、《市场营销》、《会计学原理（初级）》、《网页设计与制作（中级）（考证）》、《动态网页设计》、《财务管理学》、《网页设计与制作（高级）（考证）》、《网页设计与制作高级实训（考证）》等。
2. 美方：
开设有《微观经济学》、《宏观经济学》、《管理学原理》、《大数据整合性项目》、《管理会计学概览》、《商业的定量分析方法概览》、《系统分析方法概览》、《项目管理（软件）》、《商务流程设计与管理模拟》、《大数据商业案例分析》等。
三、教学计划
表3.1计算机信息管理（中美合作大数据分析方向）
课程设置及教学进程表
说明：
1. 带有“★”标记课程，为美国大数据化商业分析副学士学位低阶课程。
2. 授课方栏中带有“中”、“美”为中或美方教师授课；“中/美”、“美/中”为中方或美方为主教师授课。
3. 带有（考证）标记课程，分别为为计算机应用一级证书、高职英语A级证书、网页制作中高级证书考证课程。
4. 毕业实习1、2及毕业综合训练,可由美方专科毕业项目覆盖。
5. 第六学期，可自愿提前赴美学习美方专科毕业项目，学习费用自理。
6. 获得本专业总学分后，即达到“双注册”标准，同时获得中方高职及美方大专毕业证书，为后续赴美国本科学习“门槛”。
四、创新“五大”特色
本培养方案，“五大”创新特色有：①“双注册”、②“3+1”美国专升本、
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五大创新特色
确保中外合作办学成功。
特色
人才培养方案“五大”创新特色
“双注册”
在中方高职三年学习期间，获得：
学分，即获得中方高职毕业证书，同时获得美国凯泽大学副学士结业证书。
高阶课程，获取一定学分，即获得本科毕业证书，完成“3+1”双学历。
若自愿，还可继续就升读硕士。
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第一学年
前三年
上海
特色之三——递进式强化英语
为凸显中美合作办学外语特色，前4个学期中，实施4个阶段的递进式英语教学，以顺利学习英语版美国大数据化商业分析副学士学位课程，也为后续赴美国学习，过好英语“关”。
表4.1 英语递进式教学安排表
特色之四——构建大数据知识结构新颖体系
大数据化商业分析专业，应具有云计算、互联网基础应用知识，更应具有商业分析基础应用知识。
为此，创新构建本专业知识结构体系，具有知识学习层次性、结构完整性、知识前瞻性。
特色之五——存续中方高职教育核心元素
“素质教育”、“技能知识及考证”、“毕业环节”等，是中方高职教育核心元素，也是“双注册”必要的重要组成部分。
其中“毕业环节”，设置中美两种模式：①中方模式，学生赴企业顶岗实习及毕业综合训练；②美方模式，学生可自
表4.2 国家职业技能证书考证课程汇总表
五、中外合作双方课程门数、学时数
根据有关规定，外方承担专业核心课程应占总课程大于30﹪。
本培养方案，外教承担专业核心课程门数17门、学时数824，各占40%、34%，为确保教学质量奠定有力基础。
表4.3 中外合作双方课程门数、学时数汇总表
六、主要实践性教学环节
表6.1 实践课程汇总表
七、课程体系
八、课程设置及教材选用
2017级计算机信息管理（中美合作大数据分析方向）
课程设置及教材选用汇总表
表8.1 中方计算机大数据分析专业高职课程及教材汇总表
说明：
(1) 课程共22门,其中使用中方教材16门,占比72.7﹪；使用美方教材6门,占比27.3﹪。
(2) 中方使用的教材,均为近三年“十二五”职业教育国家规划教材；美方使用的教材，均为凯泽大学
目前使用的教材。
(3) 带★的课程，为进程表中美国大数据化商业分析副学士学位低阶课程。
表8.2 美国大数据化商业分析副学士学位课程及教材汇总表
说明：
(1) 课程共22门,其中使用美方教材20门,占比90.9﹪；使用中方教材2门,占比9.1﹪。
(2) 中方使用的教材,均为近三年“十二五”职业教育国家规划教材；美方使用的教材，均为凯泽大学
目前使用的教材。
(3) 带★的课程，为进程表中美国大数据化商业分析副学士学位低阶课程。
九、专业办学基本条件、教学考核及管理
1.专业教学团队
本专业教学团队由中方及外方教师组成。
中方由专业主任及9名专任教师组成，学历硕士及本科。
外方为凯泽大学专职教师若干名。
2.教学设施
多媒体教室、计算机机房。
3.教材及图书
专业教材，中方均选为“十二五”职业教育国家规划教材；美方均为凯泽大学目前使用的教材。
图书馆拥有一定数量专业图书及网络化教学资源，以供学生辅助学习与自学。
4.教学方法
实施“教、学、练”一体化教学方法，理论够用、技能为主、“双证融通”。
5.教学评价与考核
考试课程：总评成绩=平时成绩50﹪+期末考试50﹪。
技能实训：采用以国家鉴定成绩为主考核方式，覆盖校内实训课程成绩。
6教学管理
严格按照“教学进程表”、“教学运行表”及“班级课表”实施教学管理。
教师上课有授课计划、教案、班级学生名单。
严格考勤、狠抓学风。
十、继续专业学习深造建议
鼓励学生第六学期自费赴美完成副学士学位毕业环节，提前适应美国文化环境，训练英语口语交流能力，为后续美国“专升本”奠定基础。
鼓励留在国内发展的学生，通过“专升本”或就业后继续教育方式，提高专业水平。