大数据技术与应用


发布日期:2018年07月11日   作者:   点击:

一、培养目标

培养具有大数据采集、清洗、分析、处理及可视化等各类不同岗位大数据工程师。

二、培养模式

校企合作2.5+0.5模式,第一年,学校承担规定的公共基础课程的授课任务,企业教师承担专业基础课;第二年,企业承担全部的专业核心课;第三年上半年,企业资深工程师带领学生进行企业级项目实战训练并推荐工作,最后半年带薪顶岗实习并编写论文。

三、岗位能力

具备大数据分析能力、大数据处理能力、大数据挖掘能力及大数据平台、云平台运维能力。

四、职业面向

就业岗位:大数据处理工程师、大数据系统运维工程师、大数据应用开发工程师、大数据可视化工程师、大数据分析分析工程师

序号

职业岗位名称

典型工作任务描述

1

大数据处理工程师

大数据获取、清洗、转换、上载,以及数据存储、备份和恢复

2

大数据系统运维工程师

大数据系统的搭建与运维

3

大数据应用开发工程师

搭建大数据应用平台、开发分析应用程序

4

大数据可视化工程师

利用图形化的工具及手段揭示数据中的复杂信息

5

大数据分析分析工程师

运用算法来解决分析问题,并且从事数据挖掘工作

就业范围:就业面向中国9大IT集群城市,国内外软件企业、服务外包、电商企业及企事业单位等,如微软、百度、微创、思创、美团网、携程网、银行、学校、医院等。

就业前景与就业保障:

前景:我国每年大数据程师目前每年人才的缺口在20万左右,人才的需求量以每年20%的速度增长。

保障:签订就业协议,明确就业薪水。

五、课程设置

大数据技术与应用专业核心课程设置

学年

阶段

专业基础课

专业核心课

专业实践课

1

1

计算机系统管理与维护

计算机应用基础

面向对象程序设计(Java)

数据库存储(mysql)

Java桌面项目实训

2

网页设计技术(HTML5/CSS)

Linux系统基础

大数据的Python基础

zookeeper、网络编程

Python分布爬虫web应用项目实训

2

3

图形与图像处理

操作系统基础

Linux操作系统

Hadoop大数据平台基础

数据清洗

JSP动态网站开发技术

离线大数据应用分析项目实训

4

IT职业素养与就业指导(含模拟面试)

数据计算框架与处理技术

数据可视化技术(Spark, Scala)

J2EE企业级框架技术

在线实时大数据分析项目

Java企业级项目开发

3

5

就业与创业指导

软件交付与实施

企业商业项目实践

技术企业团队: