大數據技術與應用專業建設

平臺共享 項目貫穿 模塊分流

點為理念
點為大數據技術與應用專業建設,重點培養產品銷售與咨詢、應用開發與測試、系統集成與實施、系統運行與維護、售前售后支持等工作崗位,全面掌握大數據的架構原理和使用場景,具有良好的職業素質和創新創業精神,服務區域經濟發展的復合型技術技能人才。
解決方案工程師
大數據項目調研與需求分析
根據業務發展及市場需求跟蹤本行業技術動向,關注本行業最新關鍵實用技術
參與公司組織的新技術推廣研討
售前技術工程師
協助銷售人員,和客戶溝通確認客戶技術需求,細化用戶需求,提供大數據項目解決方案
協助完成產品及項目銷售工作,為完成項目進行相關的客戶關系協調
參與并執行客戶服務計劃
架構工程師
大數據相關平臺的技術架構設計
大數據產品的技術方案設計
大數據集成產品的選型
實施工程師
大數據系統平臺的環境部署搭建
研發工程師
大數據技術應用開發
運維工程師
大數據系統環境運行和調試,性能調優工作
進行大數據系統的日常維護及管理,技術檔案維護工作
基于OBE教育理念為核心,開展“模塊化、組合型、遞進式”的教學體系構建,推進成果導向教學,引導和促進專業建設與教學改革,并將職業道德、人文素養教育貫穿培養全過程,共同支撐大數據技術人才培養目標的達成。
內涵建設
點為公司依托國內知名職業院校、科研機構,聯合行業龍頭企業,緊跟產業發展,研發了領先的大數據職業教育生態體系,并積極探索產教融合專業培養模式,為職業院校提供新專業申報、人才培養體系建設、實訓服務體系建設、師資隊伍建設等全方位教學與科研服務,助力職業院校培養前沿科技復合型高素質技術技能人才。
專業教學
點為公司提出并設計新的教學體系方案,根據企事業單位等用人單位對大數據技術技能人才需求以及相應崗位群等的需求分析,以及大數據多種應用場景,結合大數據平臺的分層次技術架構,構建了大數據技術與應用專業教學體系的建設,達到培養適應新時代應用創新型優秀人才的目的。
課程標準
從行業、相關產業以及企事業單位專業人才以及相應崗位群所需進行調研分析,明確大數據技術與應用專業的職業領域,分析其對應的每個工作崗位的工作任務與典型工作任務。經行業、企業專家人員研討論證,從中篩選出典型工作任務,按照學生認知規律,將具有教學價值的典型工作任務設計為學習領域:即專業課程體系、課程學習情境,完成從行動領域到學習領域的轉換。由此設計的大數據技術與應用專業的課程體系。
實訓實踐
從崗位職業(工作過程“行動領域”)分析入手,以專業調研、職業崗位分析與專家論證為支撐,立足以就業為導向,在進行職業崗位分析的基礎上,明確職業崗位的知識、能力、素質,建立了符合職業崗位需求的實踐教學體系。
技術能力和創新創業能力同步提升
創新認知能力
基礎技能實訓
第一層
平臺課程實訓
公共實訓基地
專創融合能力
崗位技能實訓
第二層
核心課程實訓
方向課程實訓
專業實訓基地
科研創新能力
綜合技能實訓
第三層
課程綜合實訓
拓展課程實訓
工匠工坊
創業實踐能力
企業頂崗實習
第四層
崗位技能實踐
實習基地
教材教法
點為組織策劃,校企合作聯合編寫大數據技術與應用專業建設實訓教材,以企業真實需求為導向,讓學生學習技能能夠緊緊環繞企業實際應用需求,將學生需掌握的理論知識,通過企業案例的形式進行銜接,達到知行合一,"用以致學"的目的。有效解決大數據技術與應用專業實踐教材緊缺的困境。
師資培訓
點為大數據技術與應用專業師資建設方案,充分運用和發揮點為廣泛的社會渠道豐富的資源和技術服務條件,結合大數據技術領域教育的發展現狀,強化提升專業教師隊伍的整體素質,同時幫助學校引進社會企業高端技術人才擔任學校兼職教師,通過內培外引模式,為學校全方面打造一支師德高尚、業務精湛。結構合理、充滿活力的高素質專業化師資團隊。
理論授課
案例講解
上機實踐
脫機編程
實訓基地建設
基于OBE教育理念為核心,開展“模塊化、組合型、遞進式”的教學體系構建,推進成果導向教學,引導和促進專業建設與教學改革,并將職業道德、人文素養教育貫穿培養全過程,共同支撐大數據技術人才培養目標的達成。
1.
提供教學實訓資源,包括教材、PPT、視頻、作業庫、試卷庫、行業數據庫、行業案例庫、實訓指導書、實訓數據、實訓代碼等;
2.
提供教學實訓平臺,包括數據采集、數據處理、數據挖掘到數據可視化等;
3.
提供實踐教學服務,包括實踐型師資培養、學生校內實訓、創新創業輔導等。
點為公司一體化教學實訓平臺,以云計算資源管理平臺和大數據教學管理平臺為支撐,以優質的課程資源和項目案例資源為核心,以自主研發的數據挖掘建模平臺等為教學實訓工具,把課程和軟件內容統一結合,滿足大數據技術與應用教學與實訓的一體化平臺。
云資源超融合一體機
在線學習平臺
教學實驗實訓平臺
實踐教學管理平臺
實訓案例集
1.基礎學習教學實訓
基于大數據開發基礎
(含Hadoop/HBase/Hive)
Python數據分析應用
數據采集與處理
實時流處理
Spark大數據快速運算
機器學習
深度學習
數據可視化
2.數據采集教學實訓
二手房商品信息爬取
攜程網酒店信息爬取
某網站離線日志采集系統
某網站實時日志采集系統
某網站接口信息數據采集系統
3.數據存儲教學實訓
關系型數據庫從入門到實戰
數據倉庫從入門到實戰
分布式緩存數據庫從入門到實戰
文檔數據庫從入門到實戰
4.數據處理教學實訓
文本清洗案例
文本分類案例
情感標注案例
特征提取管理
缺失值處理案例
語義轉換案例
5.數據分析教學實訓
氣象數據分析案例
航班數據分析案例
Excel工具數據分析案例
網絡數據分析案例
模擬網站訪問并分析訪問量案例
日志流量分析案例
6.數據挖掘教學實訓
新聞文本的分詞的原理和實戰
新聞中人名、地名、機構名自動識別
與詞性標記
文本相似度計算
新聞分類及情感分析項目
文章文本糾錯項目
論壇情感傾向分析
影視評論觀點抽取
7.數據可視化教學實訓
電影票數統計可視化項目
保險索賠分析可視化項目實戰
城市教育水平可視化分析項目實戰
欺詐檢測可視化分析項目實戰
游戲客戶年齡可視化分析項目實戰
8.行業綜合案例實訓
基于大數據的風電故障預警分析系統
基于大數據的風電功率實時可視化系統
基于大數據的知乎輿情分析平臺
個性化情感分析電影推薦系統
微博熱搜話題和用戶分析系統
基于Spark的實時日志分析系統
基于大數據的用戶行為分析系統
基于Spark的音樂推薦系統
基于深度學習的自動駕駛路測任務系統
面向電信行業存量用戶的智能套餐個性化
匹配模型
江西十一选五组选