大数据技术专业

一、专业名称及代码

专业名称：大数据技术

专业代码：510205

二、入学要求

一般为高中阶段教育毕业生或具有同等学力者。

三、修业年限

全日制，基本学制三年，最长修业年限为7年。

四、职业面向

表1：大数据技术专业职业面向

五、培养目标与培养规格

（一）培养目标

培养拥护党的基本路线，理想信念坚定；德、智、体、美、劳等全面发展，具有良好的人文素养、职业道德和职业素质，掌握大数据采集、存储、分析、开发及系统维护知识和能力，面向信息技术企业和企事业单位信息技术领域，能从事大数据、互联网、信息管理等领域第一线需要，重点面向大数据应用行业的网络爬虫、大数据分析、大数据可视化、大数据运维工程师的职业群，具备“一技之长＋综合素质”，有较强的工匠精神和创新意识与能力，能主动适应产业转型升级和企业技术创新需要及服务区域经济发展的高素质技术技能人才。

（二）培养规格

培养拥护党的基本路线，德智体美劳诸方面全面发展的，掌握本专业必备的基本理论、技术理论和应用理论，具有从事本专业综合职业能力的软件开发及应用的高素质劳动者和技术技能人才。

1. 素质结构

(1) 政治素质：具有正确的世界观、人生观，践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感、国家认同感、中华民族自豪感；崇尚宪法、遵守法律、遵规守纪；具有社会责任感和参与意识。

(2) 职业素质：具有良好的职业道德和职业素养。崇德向善、诚实守信、爱岗敬业，具有精益求精的工匠精神；尊重劳动、热爱劳动，具有较强的实践能力；具有质量意识、绿色环保意识、安全意识、信息素养、创新精神；具有较强的集体意识和团队合作精神，能够进行有效的人际沟通和协作，与社会、自然和谐共处；具有职业生涯规划意识。

(3) 人文素质：具有良好的身心素质和人文素养。具有健康的体魄和心理、健全的人格，能够掌握基本运动知识和一两项运动技能；具有感受美、表现美、鉴赏美、创造美的能力，具有一定的审美和人文素养，能够形成艺术特长或爱好；掌握一定的学习方法，具有良好的生活习惯、行为习惯和自我管理能力。

(4) 身心素质：具有良好的身心素质。坚持长期体育锻炼，达到《国家学生体质健康标准》要求；具有健康的体魄和心理、正确的自我意识和坚强的意志品质。

2. 知识结构

(1) 掌握本专业高等职业技术应用型专门人才所必需的基础文化知识；了解计算机软硬件基本理论、计算机体系结构知识。

(2) 熟悉计算机网络基本知识，了解网络运行环境、网络操作系统；熟悉网络操作系统的配置及命令。

(3) 掌握具有程序页面设计及程序代码的基础知识；掌握数据库的基本概念和关系数据库的知识及数据库应用技术；掌握软件开发框架及程序架构、软件文档的编辑的一般知识；掌握大数据应用设计与开发的基本知识；掌握软件测试的基本知识。

(4) 掌握大数据与人工智能的一般知识；掌握大数据平台搭建及运维管理的基本知识；掌握数据分析、数据采集和图文图像识别的基本知识。

(5) 了解技术推广和用户支持所需要的市场营销和人际交往知识。

3. 能力结构

(1) 具备政治思想素质、道德法律意识及良好身体素质；具有较好的语言文字表达与交往合作能力；具备质量意识、团队合作精神，具有一定的工作能力、创新创业能力。

(2) 具备网络及系统平台的操作能力；能配置网络操作系统。

(3) 具备程序页面设计及阅读程序代码能力；具备数据库设计、维护及编程能力；具有软件文档的编辑能力、具有编写程序和利用相关框架编程的能力；能进行大数据应用的设计与开发；具备软件测试的能力。

(4) 具备大数据平台搭建及运维管理的能力；具备数据分析、采集和图文图像识别操作能力。

(5) 具有技术推广和用户支持所需要的市场营销和人际交往能力。

六、课程设置及要求

主要包括公共基础课程、专业课程和集中实践教学环节。

（一）公共基础课程

1. 形势与政策

本课程按照高等学校对学生的培养目标，根据当今大学生普遍关心国家发展大事及为实现第二个百年目标、全面建设社会主义现代化国家、实现中华民族伟大复兴的新目标提出的要求设置。每学期的教学内容是根据中宣部、教育部社科司下发的《“形势与政策”教育教学要点》制定。通过对大学生进行形势与政策教育，使学生全面系统了解社会发展动态，认清时代潮流，把握时代脉搏，正确认识国情、正确理解党的路线、方针和政策，提高爱国主义和社会主义觉悟，明确时代责任，提高分析和解决社会问题的能力，为成才打下坚实的思想基础。

2. 大学英语

本课程的主要内容包括英语语言知识与应用技能、学习策略和跨文化交际，帮助学生打下扎实的语言基础，培养听、说、读、写、译的能力，建立综合应用英语的实际能力。通过本课程的学习，使学生掌握基本的英语应用能力。能听懂英语授课，能听懂日常英语谈话和一般性题材的讲座，能在学习过程中用英语交流，并能就某一主题进行讨论，能就日常话题用英语进行交谈，表达比较清楚，语音、语调基本正确。能在交谈中使用基本的会话策略；能基本读懂一般性题材的英文文章。能完成一般性写作任务；能借助词典对题材熟悉的文章进行英汉互译。

3. 大学计算机基础

本课程的主要内容有计算机基础知识、Windows操作系统介绍、Word 的基本应用、Excel的基本应用、PowerPoint 的基本应用、计算机网络基础及应用等。通过本课程的学习，使学生建立起计算机的文化意识，具备在网上获取信息和交流的能力，掌握在信息社会里更好地工作、学习和生活所必须具备的计算机基本知识与基本操作技能，培养学生的实际动手能力、自学能力、开拓创新能力和综合处理能力，为进行后续课程学习打下坚实的基础。

4. 思想道德与法治

本课程以马克思主义为指导，以正确的世界观、人生观、价值观、道德观和法制观教育为主要内容，以社会主义核心价值观贯穿教学的全过程。通过本课程的学习，帮助大学生形成崇高的理想信念，弘扬伟大的爱国主义精神，确立正确的世界观、人生观和价值观加强思想品德修养，增强学法守法的自觉性，全面提高思想道德素质和法律素质。

5. 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

本课程主要内容是全面概述毛泽东思想、中国特色社会主义理论体系形成发展过程、科学体系、历史地位、指导意义、基本观点。通过本课程的学习使学生们理解毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系是马克思主义中国化时代化的两大理论成果。树立建设中国特色社会主义的坚定信念，培养运用马克思主义的立场、观点和方法分析和解决问题的能力，增强执行党的基本路线和基本方略的自觉性和坚定性，积极投身全面建设社会主义现代化国家和中华民族的伟大复兴。

6. 习近平新时代中国特色社会主义思想概论

本课程要求同学们掌握习近平新时代中国特色社会主义思想的形成过程、核心要义、基本内涵。了解中国特色社会主义进入新时代的依据；了解中国特色社会主义的发展脉络；把握中国特色社会主义进入新时代主要矛盾的变化；理解以人民为中心的根本立场；把握建设社会主义现代化强国的战略安排；掌握新发展阶段、新发展理念、新发展格局的具体内容；了解“五位一体”总体布局；系统把握“四个全面”战略布局的内容；理解国防建设和强军兴军的重要性；把握习近平强军思想的主要内容；理解中国特色大国外交；掌握“一带一路”战略；认识人类命运共同体的概念以及中国的世界责任；理解中国共产党的领导是历史和人民的选择；把握新时代党的历史使命；认识新时代加强党的领导的重要性和途径。

7. 大学体育

本课程使学生了解体育与健康的目的和任务，掌握体育基础知识、卫生保健知识和自我保护知识。学会锻炼身体的技能与方法，掌握部分体育项目的基本技术初步学会运用科学的方法锻炼身体，促进学生能力的发展能够初步运用获得的知识技能锻炼身体，进行自我调控，自我检测和自我评价。全面锻炼学生身体，促进学生身心和谐发展，培养学生具有健康的体魄促进身体的正常发育和身体素质与运动能力的发展。提高学生的生理机能，增强对自然和社会的适应能力与疾病的抵抗能力促进学生身心健康发展增强对挫折的承受力。

8. 创新创业基础

本课程以培养具有创业基本素质和开创型个性的人才为目标，不仅仅是以培育在校学生的创业意识、创新精神、创新创业能力为主的教育，而是要面向全社会，针对那些打算创业、已经创业、成功创业的创业群体，分阶段分层次地进行创新思维培养和创业能力锻炼的教育。

9. 红色文化

本课程贯彻落实习近平总书记关于要把红色资源利用好，把红色传统发扬好，把红色基因传承好重要指示精神，结合江西省丰富的红色文化资源，意在培养学生们的爱国爱省爱家乡的情怀，激活学生们的红色文化基因。通过本课程的学习，使学生了解红色文化的内涵，包括革命战争遗址、遗物等实物，以及红色精神、革命传统、道德建设等。

10. 军事理论

本课程的主要内容包括军事理论、军事技能训练两大部分。重点介绍军事思想、战略环境、中国国防、军事科技和信息化战争等内容，采用相应的教学方法和教学措施，使学生能系统地了解军事科学理论。通过本课程的学习，使学生掌握基本的军事理论、军事知识与技能，达到增强国防观念和国家安全意识，强化爱国主义、集体主义观念，加强法制意识和组织纪律性，促进综合素质的提高，为中国人民解放军训练后备兵员和预备役军官打好基础。

11. 大学生职业发展与就业指导

本课程的主要内容有职业认知、职业生涯概述、职业兴趣、职业性格、职业能力、职业价值观探索、职场探索、制定职业生涯规划书、树立科学的就业观、求职材料准备、面试技巧及礼仪、就业政策与法规、自主创业等内容。通过本课程的学习，使学生掌握职业、职业生涯的基本理论知识、具备自我认识与分析技能、信息搜索与管理技能、生涯决策技能、求职技能等，提高学生的各种通用技能，激发学生的社会责任感，增强学生自信心，树立职业生涯发展的自主意识、正确的就业观和价值观、职业观。

12. 大学生心理健康教育

为了更好地适应高校大学生心理健康教育教学的需要，指导学生在观念、知识、能力、心理素质等方面尽快适应新的要求，具备良好的个性心理品质和自尊、自爱、自律、自强的优良品格，具有较强的心理调节能力，本课程除安排了大学生心理健康教育的一般内容外，特别加入了人格美、心理压力及环境应激和网络心理等内容。通过课程教学，学生能够在知识、技能和自我认知三个层面受到教育和自我教育，提升自身的认知水平和价值目标。

13. 大学数学（高等数学）

本课程是本专业的一门基础课程，它的理论和方法，对数学的许多分支学科都有广泛的应用。通过本课程的学习，使学生掌握高等数学的基本理论和基本方法，逐步培养学生抽象概括问题的能力，逻辑推理能力，较熟练的运算能力和综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力。

14. 安全教育

本课程主要包括：通用安全观念、国家安全、生活中的安全、心理和生理健康与安全、公共安全、实验实训与择业安全等，旨在培养学生的安全意识、提高自我保护能力，并教授学生如何正确使用安全设备和遵守规章制度，以应对日常生活和职业环境中可能遇到的安全问题。

（二）专业课程

包含专业基础课程、专业核心课程、专业拓展课程、集中实践环节四个模块。

1. 专业基础课程

包括Java语言程序设计、Linux操作系统、Python语言程序设计、数据库原理与应用（MySQL）、计算机网络技术、Web前端开发技术。这些课程为学生提供了计算机科学与技术领域的核心知识。通过这些课程的学习，学生能够建立起扎实的编程基础，理解操作系统的工作原理，掌握数据存储和检索的技术，以及网络通信的基本概念。

(1) Java语言程序设计

本课程介绍面向对象程序设计的基本概念、特性。理解包的作用和用法，理解接口的概念和作用，掌握类与对象的关系，掌握类和对象的定义及使用。掌握方法、构造函数的概念。掌握三种访问控制修饰符的使用。重点是类与对象的使用、构造函数的使用、三种访问控制修饰符的使用、区别方法重载和方法覆盖。

(2) Linux操作系统

本课程内容以Linux为主，目的在于通过对网络操作系统的讲解，对网络操作系统的工作原理、体系结构、关键技术、典型应用的授课帮助学员建立网络操作系统的整体概念，使学员掌握网络操作系统，主要是LINUX的实际应用、系统管理及网络管理的基本技能，包括LINUX的系统管理及网络管理两部分。

(3) Python语言程序设计

本课程介绍Python语言开发环境、基本数据类型和容器类型、各种控制语句、函数和文件。主要第三方模块有数据处理模块pandas，可视化模块plotly，爬虫模块requests-html，Web应用程序框架flask,dash，人工智能baidu-aip，百度智能云等；注重Python语言的实践与应用，培养学生解决实际问题的能力。

(4) 数据库原理与应用（MySQL）

本课程介绍数据库基础知识、MySQL简介、MySQL安装、MySQL常见操作、创建数据库、创建数据表、管理表数据、管理索引与约束、数据查询、创建视图、MySQL编程基础、创建存储过程和存储函数、创建触发器、MySQL安全性管理、备份还原等。

(5) 计算机网络技术

本课程教学内容全面涵盖了网络基础知识、协议原理、网络设备配置、网络安全以及网络应用开发等方面。要求学生掌握计算机网络的基本概念、原理和关键技术，熟悉常用网络协议的工作原理和应用场景，具备网络设备的配置和管理能力，并了解网络安全的基本知识和防护技术。通过学习，学生将形成扎实的网络理论基础和实际操作能力，为从事网络相关工作奠定坚实基础。

(6) Web前端开发技术

本课程内容主要包括HTML、CSS、JavaScript等前端技术的基础知识与进阶应用，同时涉及响应式设计、UI/UX设计原理、前端框架（如React、Vue等）以及前端性能优化等方面。要求学生熟练掌握前端技术栈，能够独立完成网页布局与交互设计，并具备良好的用户体验意识。通过学习，学生将具备开发高质量Web应用的能力，为前端开发领域的发展作出贡献。

2. 专业核心课程

包括大数据安全技术、Python 爬虫开发与实战、数据采集技术、数据预处理技术、Spark大数据技术与应用、数据可视化技术与应用。这些课程构成了专业教育的主体，为学生提供了一个坚实的技术基础。通过这些课程的学习，学生将能够掌握处理大数据所需的关键技能，为未来的职业生涯和学术研究打下坚实的基础。

(1) 大数据安全技术

本课程深入探讨大数据环境下的安全问题，包括数据的保密性、完整性和可用性。学生将学习如何识别和防范潜在的安全威胁，包括恶意攻击、数据泄露和隐私侵犯。课程内容涵盖加密技术、身份认证、访问控制、安全协议、入侵检测系统以及法律和伦理问题。

(2) Python 爬虫开发与实战

本课程教授Python编程语言在网络爬虫领域的应用，内容涵盖爬虫基础知识、网络请求与响应、数据解析与存储、反爬机制与应对策略等。课程要求学生能够熟练运用Python进行爬虫开发，掌握爬虫框架的使用，并具备处理复杂网站爬取与数据清洗的能力。通过实战项目，学生将能够独立开发高效、稳定的网络爬虫系统。

(3) 数据采集技术

本课程专注于教授学生如何从互联网、社交媒体、传感器网络等不同来源高效地收集数据。学生将学习网络爬虫的设计、API的使用、数据清洗和预处理技术，以及如何构建数据仓库来支持后续的数据分析工作。

(4) 数据预处理技术

本课程专注于教授学生数据采集、清洗、转换、特征工程等核心技能，涵盖大数据背景下的统计分析、机器学习、数据挖掘和可视化基础。学生将学习Python数据分析库和Kettle工具使用，强调ETL流程实现。课程旨在通过理论学习和实践操作，培养学生在大数据背景下进行高效数据处理的能力，为后续数据分析和机器学习打下坚实基础。

(5) spark大数据技术与应用

本课程深入讲解了Spark框架的核心概念、编程模型以及在实际大数据场景中的应用。课程要求学生掌握Spark的RDD、DataFrame、SQL等编程接口，熟悉Spark Streaming、MLlib等组件的使用，并理解Spark的性能优化和集群管理。通过学习，学生将能够运用Spark进行高效的大数据处理、分析和机器学习，为大数据应用提供强大的技术支持。

(6) 数据可视化技术与应用

本课程专注于教授如何将海量数据通过图形、图表等形式直观地展现出来，以便更好地理解和分析数据。教学内容涵盖数据可视化基础、可视化工具使用、数据预处理与可视化设计等方面。要求学生掌握常见可视化图表类型、理解数据映射原理，并具备使用主流可视化工具进行数据可视化设计和实现的能力。通过学习，学生将能够有效地传达数据中的信息，为数据驱动的决策提供有力支持。

3. 专业拓展课程

包括拓展专业必修课和专业选修课，专业必修课包括Linux 服务器管理与维护、Python轻量级框架开发、人工智能，选修课包括前端框架技术、数据结构与算法、Hadoop大数据开发技术、大数据原理与应用、HBase分布式数据库。这些课程的设计旨在为学生提供更广泛的技术视野和更深入的专业技能，以适应不断变化的技术环境和市场需求。通过必修课程的学习，学生能够掌握大数据分析和处理的核心技术，理解数据安全的重要性，并学会如何高效地收集和处理数据。而选修课程则提供了多样化的学习路径，学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择相应的课程进行深入学习。

(1) Linux 服务器管理与维护

本课程旨在教授学生如何在Linux环境下进行服务器的配置、管理和维护。课程内容包括Linux操作系统的安装、Shell脚本编程、系统监控、网络配置、安全加固、故障排查以及自动化管理工具的使用。学生将通过实践学习如何确保服务器的稳定性和安全性。

(2) Python轻量级框架开发

本课程将引导学生使用Python语言开发轻量级的Web应用程序。学生将学习如何使用流行的轻量级框架，如Flask或Django，来构建RESTful服务、管理数据库、处理用户认证和授权，以及实现模板渲染和静态文件管理。

(3) 人工智能

本课程主要介绍人工智能的基本概念、发展历程、关键技术及其应用领域。课程内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心算法和技术，同时强调人工智能在各行各业的实际应用案例分析，培养学生的实践能力和创新思维。通过学习，学生能够掌握人工智能的基本理论和应用技能，为未来在智能科技领域的就业和创业打下坚实基础。

(4) 前端框架技术

本课程将介绍当前流行的前端框架，如React、Vue.js和Angular，教授学生如何使用这些框架构建交互式和响应式的用户界面。学生将学习组件化开发、状态管理、路由控制以及与后端服务的集成。

(5) 数据结构与算法

本课程内容深入剖析了各类基本数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图等）及其操作算法，同时强调算法设计、分析与优化的重要性。课程要求学生不仅掌握各种数据结构的特性和应用场景，还需深入理解算法思想，并能进行算法性能分析。通过课程学习，学生将培养出扎实的编程基础、良好的逻辑思维能力和问题抽象能力，为后续的学习和职业发展奠定坚实的基础。

(6) Hadoop大数据开发技术

本课程旨在教授学生如何使用Hadoop及其相关工具进行大数据处理。学生将学习Hadoop的架构原理，包括HDFS、MapReduce、YARN和HBase等组件。课程将通过实践项目帮助学生掌握数据存储、处理、分析和挖掘的技能。

(7) 大数据原理与应用

本课程内容聚焦在大数据的采集、存储、处理、分析与可视化等方面，旨在使学生掌握大数据处理的核心技术和应用方法。课程要求学生理解大数据的基本概念、架构和关键技术，具备大数据处理和分析的能力，能够应用大数据解决实际问题。通过学习，学生将具备在大数据时代背景下进行数据驱动的决策和创新的能力。

(8) HBase 分布式数据库

本课程内容涵盖了HBase的基本概念、数据模型、架构组件、数据管理以及性能优化等方面。要求学生理解HBase在大数据处理中的重要作用，掌握HBase的表、行、列族等核心概念及其操作，熟悉HBase的架构和工作原理，并具备使用HBase进行数据存储、查询和分析的能力。同时，课程强调实践操作，要求学生能够运用HBase进行分布式数据库的设计和实现。

4. 集中实践环节

包括认识实习、岗位实习、第二课堂（社会实践）、毕业设计（论文）、军事技能训练、Web前端开发综合实训、数据库课程设计、Python 爬虫开发综合实训等。

(1) 数据库课程设计

本实训课程旨在帮助学生深入理解和掌握数据库系统的设计与实现。该课程通常包括数据库的基本概念、数据模型、数据库设计理论、SQL语言、数据库管理系统（DBMS）的使用以及数据库应用开发等。学生将学习如何设计数据库架构、创建数据库表、定义数据完整性约束、编写查询语句以及优化数据库性能。课程设计部分通常要求学生独立或团队合作完成一个实际的数据库项目，这可能包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、数据库实现以及测试等环节。通过这个项目，学生能够将理论知识应用到实践中，提高解决实际问题的能力。

(2) Python 爬虫开发综合实训

本实训课程是一门结合理论与实践的课程，专注于教授学生如何使用Python语言开发网络爬虫。课程内容通常包括网络爬虫的基本原理、网页结构解析、HTTP协议基础、正则表达式、Python中的网络请求库（如requests）和解析库（如BeautifulSoup、lxml）的使用。学生将学习如何编写爬虫程序来抓取网页数据、处理JavaScript渲染的页面、绕过反爬虫机制、如何存储和分析抓取的数据。实训部分会要求学生完成一系列的实践任务，如开发一个完整的爬虫项目，从设计爬虫策略、编写代码、测试和优化爬虫性能到最终的数据整理和分析。通过这门课程，学生不仅能够掌握Python编程技能，还能够学习到数据采集和网络编程的实际应用。

(3) Web前端开发综合实训

本实训课程是一门专注于提升学生实际前端开发技能的课程，它通过一系列的实践项目，使学生能够深入理解并掌握HTML、CSS、JavaScript等前端技术，学习响应式设计、跨浏览器兼容性、前端框架（如React、Vue或Angular）的使用，以及版本控制、模块化开发和前端构建工具（如Webpack）的应用。学生将通过构建真实的网站和应用，从需求分析、设计、编码到测试和部署的全过程，提高解决复杂问题的能力，培养团队合作精神，并为将来的前端开发工作做好准备。

(4) 认识实习

(5) 认识实习

通过企业实地参观、观摩体验、实操训练、文献检索、区域调查、聆听报告（讲座）等多种方式，让学生对所学专业有初步的感性认识和理解，增强学习兴趣和目标意识，同时强化安全教育和实习管理，确保学生在实习过程中的安全，旨在通过实践活动帮助学生初步认识专业相关行业、企业、岗位技能，为未来的职业生涯规划和专业技能学习奠定基础。

（三）学分和学时安排

1. 毕业学分和总学时

总学分153学分，总学时2608学时。

2. 考核事项

(1) 每学期考试科目3-4门

(2) 考核方式：考试或考查

七、教学进程总体安排

教学进程是对本专业技术技能人才培养、教育教学实施进程的总体安排，是专业人才培养方案实施的具体体现。以表格的形式列出本专业开设课程类别、课程代码、课程名称、课程类型、学分学时、课程学期安排、考核方式，并反映有关学时比例要求。

表2：教学进程总体安排表

备注：

1.标注“1”为考试科目，标注“2”为考查科目；

2.课程类型填写说明：A类：纯理论课，实验为0；B类：理论+实验课；C类：纯实验课，讲课为0；

3.第一学期课时不超384学时。

表3：公共选修课程表（见附件）

表4：课程结构及学时/学分分布

备注：

1、A类课为纯理论课、B类课为理论+实践课、C类课为纯实践课；

2、公共基础课程学时不低于总学时的25%；

3、实践课时控制在52%-60%之间；

4、选修课（含公共选修课和专业选修课）学时至少达到总学时10%以上。

八、实施保障

主要包括师资队伍、教学设施、教学资源、教学方法、学习评价、质量管理等方面。

（一）师资队伍

对专兼职教师的数量、结构、素质等提出有关要求。

表5：（1）专任教师

表6：（2）兼职教师

（二）教学设施

(1) 教室环境与设施要求

在大数据专业的教室环境中，首先需要确保的是技术设备的先进性和可靠性。教室应配备足够的高性能计算机，预装有数据分析、数据可视化、机器学习等相关软件。此外，教室应具备高速稳定的网络连接，以支持大数据集的快速访问和处理。多媒体教学设施如高清投影仪和交互式白板也是必不可少的，它们有助于提高教学互动性和学习效率。教室布局应灵活多变，以适应不同规模和形式的教学活动，同时提供一个鼓励创新和合作的学习氛围。

(2) 校内实习实训基地建设

校内实习实训基地是学生将理论知识转化为实践技能的重要场所。专业实验室应配备高性能服务器、大容量存储设备和先进的分析软件，以支持复杂的数据处理任务。实验室还应提供多样化的数据资源，包括公开数据集和行业特定数据，以供学生进行实际操作和分析练习。此外，基地应设立校内外研究项目，为学生提供参与科研的机会，同时组建由校内教师和行业专家组成的导师团队，为学生提供专业指导和行业见解。安全措施也不可忽视，必须确保数据安全和隐私保护，遵守相关法律法规。

(3) 校外实习实训基地合作与发展

校外实习实训基地通过与企业的紧密合作，为学生提供了接触行业前沿技术和实际工作环境的机会。合作企业应提供实际的大数据项目供学生参与，使学生能够在真实的工作场景中应用所学知识，解决实际问题。实训基地应模拟企业工作环境，使学生能够提前适应行业工作节奏和文化。同时，学校与企业之间应建立有效的沟通和反馈机制，确保教学内容和实习项目能够及时反映行业的最新需求和变化。通过这种校企合作模式，学生不仅能够获得宝贵的实践经验，还能够建立起行业联系，为将来的职业生涯打下坚实的基础。

表7：（1）校内实验实训实习基地

表8：（2）校外实验实训实习基地

（三）教学资源

(1) 教材选用的策略与要求

教材是教育过程中传递知识的基础工具。对于大数据专业来说，教材的选用应遵循以下原则：首先，教材内容必须反映大数据领域的最新发展，涵盖最新的技术和应用案例，确保学生能够接触到行业前沿知识。其次，教材应该系统全面，从基础概念到高级应用，构建起完整的知识体系，使学生能够循序渐进地掌握大数据的核心技能。再次，教材应具有实用性，通过丰富的案例分析和实践指导，帮助学生理解理论知识的实际应用。此外，教材的多样性也很重要，以满足不同学生的学习风格和需求。最后，教材的更新周期应与技术发展同步，定期进行内容的审查和更新。

(2) 图书文献资源的配备标准

图书文献是学生深入学习和研究的重要资源。大数据专业的图书文献配备应包括：专业覆盖广泛的大数据及相关领域的书籍和期刊，以支持学生对不同子领域的探索；学术深度足够的专著和论文集，为学生的深入研究和学术写作提供参考；以及定期更新的机制，确保资源的时效性和前沿性。此外，图书馆应提供良好的阅读环境和必要的阅读辅助工具，如电子阅读器和舒适的阅读空间，以提升阅读体验。同时，确保图书文献的电子版资源易于访问，以适应数字化学习的趋势。

(3) 数字资源的配备与利用

数字资源在大数据教育中扮演着至关重要的角色。首先，应订阅包含大数据相关数据集和研究论文的专业数据库，为学生的学术研究和项目实践提供支持。其次，整合高质量的在线课程资源，如MOOC等，以供学生自主学习和知识拓展。此外，提供大数据相关的软件工具和平台的访问权限，使学生能够在实践中学习和应用这些工具。同时，提供必要的技术支持和培训，帮助学生有效利用这些数字资源。最后，确保数字资源的合法使用，尊重知识产权，避免版权纠纷，培养学生的法律意识和责任感。通过这些措施，可以为大数据专业的学生打造一个资源丰富、易于获取、合法合规的数字学习环境。

（四）教学方法

(1) 教学方法的创新与应用

在大数据专业的教学中，创新的教学方法至关重要。首先，案例教学法能够将抽象的理论知识与实际问题相结合，通过分析真实世界的数据集，让学生在解决具体问题的过程中学习和应用大数据技术。其次，翻转课堂模式鼓励学生在课前自主学习，课堂上则通过讨论、演示和互动来深化理解，这种模式能够提高学生的主动学习能力和批判性思维。此外，项目驱动学习法通过让学生参与实际的数据分析项目，培养他们的实际操作能力和解决复杂问题的能力。小组合作学习则有助于提升学生的团队协作和沟通技巧，这对于大数据领域的团队工作环境尤为重要。

(2) 教学内容的实践性与跨学科整合

教学内容的更新和实践性对于大数据专业的学生至关重要。课程内容应紧跟大数据技术的发展趋势，定期更新以反映最新的研究成果和行业实践。强化实践环节，如实验室工作、实习和实训项目，可以让学生在实际操作中学习和掌握大数据技术。此外，跨学科整合能够拓宽学生的知识视野，将大数据技术与统计学、计算机科学、商业分析等领域相结合，培养学生的综合素质和创新能力。技术工具培训也是必不可少的，确保学生能够熟练使用各种数据分析软件和平台。

(3) 教学评价与反馈机制的建立

有效的教学评价和反馈机制对于提高教学质量和学生的学习效果至关重要。多元化评价方法，如项目评估、课堂参与度、定期测验等，可以全面反映学生的学习情况。形成性评价能够帮助学生及时了解自己的学习进度，调整学习策略。学生参与的反馈机制可以为教师提供宝贵的教学改进意见，促进教学内容和方法的不断优化。同时，教师的专业发展也应得到支持，通过参与专业培训和学术交流，提升教学能力和专业知识，以更好地适应大数据教育的需求。通过这些措施，可以确保大数据专业的教学既符合学术标准，又能够满足行业实际需求。

（五）学习评价

(1) 学生学习评价的多元化

学生学习评价是教学过程中的重要环节，它不仅能够反映学生的学习成果，还能为教学提供反馈。首先，评价方式应多元化，包括但不限于传统的考试、课程论文、项目报告、实验报告、课堂参与度、小组讨论表现等。这种多元化的评价体系可以全面考察学生的知识掌握、技能应用、创新思维和团队合作能力。其次，评价应注重过程性，形成性评价可以让学生及时了解自己的学习进展，调整学习策略，同时也为教师提供教学调整的依据。

(2) 评价标准的明确性和公正性

评价标准的明确性对于确保评价的公正性和有效性至关重要。评价标准应事先明确告知学生，包括评价的具体内容、方式、比重和评分细则。这样可以帮助学生有针对性地准备，同时也减少了评价过程中的主观性。此外，评价过程中应坚持客观、公正的原则，确保每个学生的努力都能得到合理的评价和认可。对于主观性较强的评价，如论文和报告，应由多位教师进行盲审，以减少个人偏见的影响。

(3) 反馈机制的建立和应用

有效的反馈机制是提高学生学习效果的关键。教师应及时向学生提供评价结果，并给出具体的、建设性的反馈意见。这些反馈应针对学生的具体表现，指出优点和需要改进的地方，帮助学生明确学习的方向。同时，教师也应鼓励学生对评价结果提出疑问或反馈，建立起双向沟通的机制。此外，教师应根据学生的反馈和评价结果，不断调整教学内容和方法，以更好地满足学生的学习需求。通过这种持续的反馈和调整，可以形成一个良性的教学循环，促进学生和教师的共同成长。

（六）质量管理

专业人才培养的质量管理要求明确培养目标与标准，持续优化课程体系和教学内容，重视教师的专业发展和教学能力提升，建立有效的学习过程监控与评价机制，严格控制校企合作和实习实训的质量，并通过毕业生跟踪和反馈机制不断改进教学。此外，建立全面的质量管理体系，参与教育认证和评估，以确保教育质量符合标准，增强学校竞争力和社会认可度，从而培养出适应社会需求的高素质专业人才。

九、毕业要求

根据专业人才培养方案确定的目标和培养规格，全部课程考核合格，准予毕业。

十、合作制定行业企业单位名称

①　中国联通江西分公司

②　新道科技股份有限公司江西分公司

③　合肥宝德网络技术有限公司江西分公司

十一、“岗课赛证”一览表

表9：“岗课赛证”一览表