二0二五年五月

目录

一、概述 1

二、专业名称及代码 1

三、入学要求 1

四、修业年限 1

五、职业面向 1

六、培养目标与培养规格 1

（一）培养目标 1

（二）培养规格 2

七、课程设置 3

（一）公共基础课程 4

（二）专业课程 8

（三）素质拓展模块 12

（四）相关要求 13

八、教学安排 13

（一）时间分配表 13

（二）教学环节统计表（总计2920学时，157学分） 1 3

（三）课程设置与教学计划表 14

九、师资队伍 14

（一）队伍结构 14

（二）专业带头人 15

（三）专任教师 15

（四）兼职教师 15

十、教学条件 15

（一）教学设施 16

（二）教学资源 18

十一、质量保障 18

十二、毕业要求 19

十三、其他说明 19

一、概述

为适应科技发展、技术进步对行业生产、建设、管理、服务等领域带来的新变化，顺应互联网和相关服务、软件和信息技术服务业等行业数字化、网络化、智能化发展的新趋势，对接新产业、新业态、新模式下的大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务等岗位（群）的新要求，不断满足大数据产业高质量发展对高素质技能人才的需求，推动职业教育专业升级和数字化改造，提高人才培养质量，遵循推进现代职业教育高质量发展的总体要求，参照国家相关标准编制要求，制订本方案。

二、专业名称及代码

1.专业名称：大数据技术

2.专业代码：510205

三、入学要求

中等职业学校毕业、普通高级中学毕业或具备同等学力。

四、修业年限

学制二至五年。

五、职业面向

所属专业大类 （代码）	所属专业类 （代码）	对应行业 （代码）	主要职业类别 （代码）	主要岗位（群）或技术领域	职业类证书
电子与信息大类（51）	计算机类 （5102）	互联网和相关服务 （64）	大数据工程技术人员 S（2-02-38-03）	大数据实施与运维、数据采集与处理	大数据应用开发工程师、大数据工程化处理与应用
		软件和信息技术服务业 （65）	数据分析处理工程技术人员S（2-02-30-09）	大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务	大数据分析与应用、计算机技术与软件专业技术资格

六、培养目标与培养规格

（一）培养目标

本专业培养能够践行社会主义核心价值观，传承技能文明，德智体美劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、科学素养、数字素养、职业道德、创新意识、爱岗敬业的职业精神和精益求精的工匠精神，较强的就业创业能力和可持续发展的能力，掌握本专业知识和技术技能，具备职业综合素质和行动能力，面向软件和信息技术服务、互联网和相关服务等行业的大数据工程技术人员、数据分析处理工程技术人员、信息系统运行维护工程技术人员等职业，能够从事大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务等工作的高技能人才。

（二）培养规格

本专业学生应在系统学习本专业知识并完成有关实习实训基础上，全面提升知识、能力、素质，掌握并实际运用岗位（群）需要的专业核心技术技能，实现德智体美劳全面发展，总体上须达到以下要求：

1.德育目标

（1）坚定拥护中国共产党领导和中国特色社会主义制度，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，践行社会主义核心价值观，具有坚定的理想信念、深厚的爱国情感和中华民族自豪感；

（2）掌握与本专业对应职业活动相关的国家法律、行业规定；

（3）掌握绿色生产、环境保护、安全防护、质量管理等相关知识与技能；

（4）了解相关行业文化，具有爱岗敬业的职业精神，遵守职业道德准则和行为规范，具备社会责任感和担当精神。

2.知识能力目标

（1）掌握支撑本专业学习和可持续发展必备的语文、数学、外语（英语等）、信息技术等文化基础知识，具有良好的人文素养与科学素养，具备职业生涯规划能力；

（2）具有良好的语言表达能力、文字表达能力、沟通合作能力，具有较强的集体意识和团队合作意识，学习1门外语并结合本专业加以运用；

（3）掌握信息技术基础知识，具有适应本领域数字化和智能化发展需求的数字技能；

（5）掌握数据库基本原理、程序设计、操作系统等方面的专业基础理论知识；

（6）掌握大数据采集与大数据处理技术技能，具有数据采集、抽取、清洗、转换与加载等数据预处理能力；

（7）掌握数据存储、数据分析和数据挖掘应用技术技能，具有面向业务需求，基于大数据分析平台进行数据的批量、实时、分布式计算，基础特征工程处理以及机器学习算法应用等大数据分析挖掘实践能力；

（8）具有数据可视化设计和数据分析报告撰写能力，具有开发应用程序进行数据可视化展示、撰写数据可视化结果分析报告等实践能力；

（9）掌握大数据平台搭建与部署、大数据平台运维、数据库开发与管理等技术技能，具有大数据平台部署与运维、数据库管理与应用、大数据技术服务、大数据平台管理等实践能力；

（10）具有探究学习、终身学习和可持续发展的能力，具有整合知识和综合运用知识分析问题和解决问题的能力；

3.综合素质目标

（1）掌握身体运动的基本知识和至少1项体育运动技能，达到国家大学生体质健康测试合格标准，养成良好的运动习惯、卫生习惯和行为习惯；具备一定的心理调适能力；

（2）掌握必备的美育知识，具有一定的文化修养、审美能力，形成至少1项艺术特长或爱好；

（3）树立正确的劳动观，尊重劳动，热爱劳动，具备与本专业职业发展相适应的劳动素养和劳动能力，弘扬劳模精神、劳动精神、工匠精神，弘扬劳动光荣、技能宝贵、创造伟大的时代风尚。

七、课程设置

构建“公共基础课程+专业课程+素质拓展模块”的课程体系。“公共基础课程”主要培养学生的基本素质、基本知识和基本技能，包括公共必修课程和公共选修课程两部分。“专业课程”主要培养学生的专业基础知识和技能，包括专业基础课程、专业核心课程、专业选修课程（专业拓展课程）和专业实践课程。“素质拓展模块”主要培养学生的综合职业能力、创新创业能力、岗位迁移能力等，包括基本素质拓展、综合素质拓展、专业素质拓展选修三部分。

（一）公共基础课程

公共基础课程包括公共必修课程和公共选修课程两部分。开设思想道德与法治、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、习近平新时代中国特色社会主义思想、大学生心理素质训练、大学生就业指导、创新创业概论、形势与政策教育、劳动教育、大学体育、高职英语、军事理论、国家安全教育、信息技术、大学语文等公共必修课，并设置党史国史、中华优秀传统文化课程、职业核心素养课程、社会科学课程、公共艺术课程、自然科学等公共选修课程。

公共必修课程主要教学内容与要求

序号	课程名称	主要教学内容与要求
1	大学语文	本课程主要培养学生的语言表达能力、文学鉴赏能力和文化素养，要求掌握基础语文知识，提升阅读、写作和沟通能力，以适应职业需求。
2	高职英语	高职英语课程以培养学生实际应用英语的能力为目标，侧重职场环境下语言交际能力的培养，使学生逐步提高用英语进行交流与沟通的能力。使学生掌握有效的学习方法和策略，培养学生的学习兴趣和自主学习能力，提高学生的综合文化素养和跨文化交际意识，夯实文化内涵，提高学生职业素养、沟通技能和团队合作精神，进一步促进学生英语学科核心素养的发展。
3	高等数学	本课程主要教学内容包括函数与极限、导数与微分、积分、常微分方程、级数等基础内容。要求学生掌握基本概念、定理和计算方法，具备运用数学知识解决实际问题的能力。教学注重理论与实践结合，培养学生逻辑思维、分析能力和应用能力，为后续专业课程学习奠定基础。
4	思想道德与法治	本课程主要教学内容涵盖理想信念、爱国主义、人生价值、道德规范、法治观念等板块。通过对理想信念的探讨，引导学生树立高远志向；借爱国主义教育，激发学生的家国情怀；剖析人生价值，助其明晰人生方向；讲解道德规范，培育良好品德；普及法治观念，让学生知法守法用法。要求学生深入理解各板块知识，积极参与课堂讨论与实践活动，将理论知识内化为自身素养，外化为实际行动，做德法兼修的新时代青年。
5	毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论	本课程内容包括毛泽东思想对新民主主义革命等的探索；邓小平理论对改革开放的引领；“三个代表”重要思想、科学发展观的内涵；习近平新时代中国特色社会主义思想的丰富内容。要求学生系统掌握理论要点，明晰理论产生背景与实践意义，学会运用理论分析社会现象，提升政治素养，坚定对中国特色社会主义的信念 。
6	习近平新时代中国特色社会主义思想	本课程主要讲授其创立背景、核心内容与历史地位。从时代之问切入，阐述社会主要矛盾变化等催生理论的时代条件；详解“十个明确”“十四个坚持”等核心要义，涵盖治国理政各领域理念；点明这一思想对马克思主义的继承发展及对民族复兴的引领意义。要求学生精读原著、深入思考，把握理论体系逻辑，学会用理论分析现实问题，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”。
7	大学生职业生涯规划与就业指导	本课程旨在帮助学生明确职业目标，提升就业能力。教学内容包括自我认知（兴趣、性格、能力、价值观）、职业环境分析（行业趋势、岗位要求）、职业目标设定、行动计划制定以及就业技能提升（简历撰写、面试技巧、职场礼仪）。课程要求学生结合自身实际，制定合理的职业生涯规划，并通过实践活动增强就业竞争力
8	大学体育	包括身体运动的基本知识，通过训练达到《国家学生体质健康标准》；学生掌握所选项目基本技能与规则，结合兴趣爱好选学篮球、排球、足球、羽毛球、乒乓球等球类运动及太极拳。通过课程提升身体素质，并培养运动习惯、团队协作精神与体育精神。
9	大学生心理素质训练	以大学生心理调节能力的训练为主线，以学生的亲身体验活动为导向，以专题项目为载体，以学生的讨论与分享为主体，针对大学生的心灵维护、环境适应、自我认知、 自信心训练、学会学习、挫折应对、情绪管理、人际交往、恋爱与性、合理休闲、理性择业等方面的问题，通过角色扮演、心理游戏、讨论分享、自我剖析、自我体验、心理测试、心灵导航等方式进行训练，以促进大学生的全面发展和健康成长。
10	创新创业概论	本课程以培养、提高学生创新意识与创业能力为目的，课程类型包括理论课程及实践课程；理论课程侧重传授创业知识，实践课程侧重培养创业意识和技能，实践课程侧重提供创业模拟演练。通过本课程的教学，了解国内外创新创业情况，掌握创新创业的基本含义与分类；了解创业机会和创业机会判断的原则，理解市场需求的基本概念，掌握商业模式的基本概念及商业模式、明晰融资渠道，了解常见创业风险，并掌握基本的管理策略。
11	形势与政策	本课程是一门对大学生进行比较系统的党的路线、方针和政策教育的思想政治教育课程。它的基本任务是通过适时地进行形势政策、世界政治经济与国际关系基本知识的教育、帮助学生开阔视野，及时了解和正确对待国内外重大事实，使大学生在改革开放的环境下有坚定的立场、有较强的分析能力和适应能力。
12	劳动教育	本课程的内容主要包括日常生活劳动教育、生产劳动教育和服务性劳动教育三个方面。其中，日常生活劳动教育要让学生立足个人生活事务处理，培养良好生活习惯和卫生习惯，强化自立自强意识；生产劳动教育要让学生体验工农业生产创造物质财富的过程，增强产品质量意识，体会平凡劳动中的伟大；服务性劳动教育要注重让学生利用所学知识技能，服务他人和社会，强化社会责任感。
13	信息技术	本课程主要培养学生掌握信息技术发展过程、计算机基本理论常识和基本应用技能,熟练运用办公软件完成文档编辑、数据管理及演示文稿制作等工作。本课程是一门基础知识面广且实践性较强的课程,要求学生能在了解信息技术基础知识和基本概念的同时,提高运用应用软件解决实际问题的动手能力。
14	军事理论	本课程主要培养学生掌握国防内涵和国防历史，树立正确的国防观。熟悉国防法规、武装力量、国防动员的主要内容，增强学生国防意识。了解我国国防体制、国防战略、国防政策以及国防成就，激发学生的爱国热情。掌握正确把握和认识国家安全的内涵，理解我国总体国家安全观，提升学生防间保密意识。熟悉深刻认识当前我国面临的安全形势。了解世界主要国家军事力量及战略动向，增强学生忧患意识。
15	国家安全教育	本课程以总体国家安全观为科学指导，帮助大学生系统掌握总体国家安全观的内涵和精神实质，理解中国特色国家安全体系，引导大学生将国家安全意识转化为自觉行动，强化责任担当，是对大学生进行思想政治教育的重要组成部分。

公共任意选修课一览表

（二）专业课程

专业课程包括专业基础课程、专业核心课程、专业实践课程、专业选修课程（专业拓展课程）。包含以下主要教学内容：

1.专业基础课程：计算机网络基础、Python程序设计基础、数据库基础、Web前端开发基础、Java程序设计等5门课程。

专业基础课程主要教学内容与要求

序号	课程名称	主要教学内容与要求
1	计算机网络基础	主要教学内容：主要介绍了计算机网络的基础知识及应用，内容包括Internet 的发展与应用、网络系统的组成、局域网技术、通信协议TCP/IP、以太网技术、广域网接入、保护网络安全、网络管理和优化、网络故障排除以及网络通信基础知识等内容。 要求：通过该课程的学习，要求学生了解计算机网络的基本概念，掌握网络协议与体系结构、IPv4地址分类等内容。
2	Python程序设计基础	主要教学内容：Python程序设计语言概述，搭建Python开发环境，Python程序流程控制语句、数据结构、函数、文件基础操作、异常处理，Python常用的模块与库等内容。 要求：通过该课程的学习，要求学生掌握Python程序设计基础及其相关知识的应用，讲解如何利用Python解决部分实际问题。
3	数据库基础	主要教学内容：介绍数据库组织、管理和使用的一般知识，包括常用数据库介绍，数据库的三大范式，MySQL服务器的安装，Navicat的安装及使用，数据库、表、表记录的增删改查。 要求：通过该课程的学习，具有进行简单数据库应用系统设计与开发的能力。
4	Web前端开发基础	主要教学内容：主要讲授 HTML 网页技术、CSS 样式应用等内容。 要求：通过该课程的学习，掌握利用最新Web前端开发技术HTML5和CSS3制作静态网站的能力。
5	Java程序设计	主要教学内容：设计类结构，根据类图的设计，实现类。编写代码验证类和方法的正确性，使用JUNIT框架进行单元测试、集成测试。部署和发布。 要求：通过本课程的学习，掌握使用Java语言进行程序设计所需要的多种技术。理解Java面向对象、跨平台、安全稳定等优点。学会使用面向对象的思维去设计程序，提高程序的复用性和可扩展性。

2.专业核心课程：Linux操作系统及应用、Python数据处理与分析、大数据可视化技术、Hadoop平台部署与运维、Spark离线与实时分析、数据仓库与挖掘基础、数据采集与预处理技术等7门课程。

第4学期专业核心课理论学时前10周校内集中教学，剩余学时通过企业实践、实训基地实践、校内实践三种方式实施。

专业核心课程主要教学内容与要求

序号	课程涉及的主要领域	典型工作任务描述	主要教学内容与要求	开设课程名称
1	服务器操作系统	①Linux 的发展历史，虚拟机软件的安装。 ②Linux服务器配置和常用运维命令。 ③DHCP 服务器，Apache 服务器及Linux系统安全。	①熟练安装和配置 Linux 操作系统 ②掌握 Linux操作系统的基本组成、使用以及管理和开发的一些方法。	Linux操作系统及应用
2	大数据分析技术应用	① 结合业务场景使用工具对数据集进行概要、描述性统计分析。 ②在描述结果基础上，对数据进行特征和规律的分析与推测。 ③根据业务需求编写批量、实时数据计算作业。 ④根据数据特征计算数据标签并进行汇总。 ⑤根据数据指标规则计算关键业务指标。 ⑥结合业务场景编写数据统计分析报告。	① 熟悉数据分析计算的基础知识。 ②熟练掌握数据分析工具的安装搭建与使用方法。 ③熟悉数据结构封装与操作相关知识。 ④掌握数据聚合与分组运算、时间序列等数据分析算法。 ⑤掌握批量、实时数据计算任务实现方法。 ⑥能够运用大数据分析平台完成基础大数据分析及报告撰写的任务。	Python数据处理与分析
3	数据可视化技术与应用	① 选择关键指标抽取数据并进行图表展示。 ②使用可视化组件库进行可视化页面开发并配置交互模式。 ③根据产品反馈对可视化页面及图表进行调整和美化。 ④根据业务需求及分析结果，制定数据展示方案。 ⑤对数据可视化结果进行业务分析并输出分析报告。	① 熟悉数据可视化的概念、目标、特征和流程等基础知识。 ②了解可视化图表类型，以及文本可视化和网络可视化的区别。 ③熟练掌握主流数据可视化工具的使用。 ④熟练掌握数据可视化设计方法。 ⑤掌握可视化组件库开发应用技术。 ⑥具备数据可视化结果分析报告撰写技能。	大数据可视化技术
4	大数据平台部署与运维	① 根据系统部署方案，安装集群环境、硬件环境、虚拟化环境所需的各类系统。 ②根据软件部署方案安装各类大数据功能组件。 ③根据节点连接信息配置大数据集群，根据集群功能对组件进行启动调试。 ④使用工具对大数据集群的各类组件、服务的运行状态进行监控管理。 ⑤根据故障报告进行故障排查，处理故障问题。	① 熟悉Hadoop体系架构和生态圈组件功能。 ②掌握Hadoop的安装部署与操作方法。 ③掌握HDFS文件系统的原理及应用方法。 ④掌握MapReduce的原理与应用方法。 ⑤掌握Hadoop生态圈主流组件的搭建与操作方法。 ⑥掌握Hadoop集群的管理和运行监控方法。	Hadoop平台部署与运维
5	Spark离线与实时分析	①根据HDFS/Hive数据源进行分布式ETL清洗；基于Spark SQL进行多维度聚合计算；依据业务规则进行维度建模。 ②根据机器学习Pipeline进行特征工程与模型训练；根据DAG执行图进行shuffle优化。 ③基于Spark Streaming进行滑动窗口统计。	①掌握弹性分布式数据集（RDD）的内存管理、分区机制及容错原理，熟悉map、reduce等转换与行动算子。 ②基于Hive/HDFS构建ETL流程，完成日志解析、脏数据过滤及分区存储。③理解DStream抽象、窗口计算及水位线机制处理乱序数据。 ④通过Checkpoint机制与事务性写入（如HBase）实现端到端数据一致性。 ⑤掌握Spark on YARN的资源配置与任务调度。	Spark离线与实时分析
6	数据挖掘应用	① 结合业务背景，对数据进行概要分析。 ②评估挖掘需求并选择合适方法对数据进行特征工程处理。 ③调用常规模型进行模型训练。 ④根据合适评价指标对模型进行验证和测试。 ⑤结合数据背景、模型评估等对挖掘结果进行分析。	① 熟悉数据特征管理的基础知识。 ②熟悉监督学习、无监督学习、 半监督学习的概念及应用。 ③熟悉回归、分类、关联、聚类等算法原理及应用。④掌握训练集、验证集、测试集的基本应用。 ⑤了解机器学习算法基础应用经典模型的原理及过程。 ⑥了解模型性能的计算和评价方法。	数据仓库与挖掘基础
7	数据采集与预处理技术	① 安装、配置和使用数据预处理的运行环境。 ②根据业务需求进行在线、离线数据采集、对遗漏数据、噪声数据、不一致数据等进行清洗。 ③根据业务需求对多源数据进行整合。 ④根据业务规则对数据格式进行转换。 ⑤根据数据归一性原则对数据进行单位、数值归约。⑥使用工具完成数据ETL工作。	① 熟悉数据采集基础知识，熟悉数据ETL基础知识。 ②熟练掌握数据采集需求分析、网页数据解析爬取方法；掌握常用数据ETL工具的安装配置方法。 ③掌握数据库数据、业务系统日志数据采集方法 ④掌握缺失值、重复值、不一致数值等识别与处理方法。 ⑤掌握文本数据、网页数据、数据库数据的抽取和加载方法。 ⑥了解不同数据格式转换、多源数据的整合与优化方法。	数据采集与预处理技术

3.专业实践课程：包括综合能力实训、生产性实训，以及认识实习、岗位实习。

学生岗位实习为6个月（第五学期安排5周，第六学期安排19周）。学生通过岗位实习，了解企业的运作、组织架构、规章制度和企业文化；掌握岗位的典型工作流程、工作内容及核心技能；养成爱岗敬业、精益求精、诚实守信的职业精神，增加学生的就业能力。

4.专业选修课程（专业拓展课程）：数据结构、JavaWeb程序设计、办公自动化（高级）、信息安全、概率论与数理统计、统计学、NoSQL数据库技术应用、Docker容器技术等8门课程。

第4学期专业选修课程理论学时前10周校内集中教学，剩余学时通过企业实践、实训基地实践、校内实践三种方式实施。

5.毕业设计：

毕业设计考核项目涵盖学生的专业技能、实践操作能力、团队协作能力、问题解决能力等多个方面。通过综合能力考试、项目成果展示、实操能力考核、答辩等形式进行综合评价。

（三）素质拓展模块

素质拓展模块主要包括基本素质拓展、综合素质拓展和专业素质拓展选修，包括以下教学内容：

基本素质模块：入学教育、国防教育与军训、毕业教育、劳动实践、大学生安全教育等5个模块。

综合素质拓展模块：社团活动、人文素质讲座、劳动教育讲座、体育实践、社会实践、艺术实践、大学生创业特训营等7个模块。

专业素质拓展选修模块：大数据相关的职业技能（资格）证书和职业技能大赛等2个模块。

（四）相关要求

充分发挥思政课程和各类课程的育人功能。发挥思政课程政治引领和价值引领作用，在思政课程中有机融入党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史等相关内容；结合实际落实课程思政，推进全员、全过程、全方位育人，实现思想政治教育与技术技能培养的有机统一。

开设安全教育（含典型案例事故分析）、社会责任、绿色环保、新一代信息技术、数字经济、现代管理、创新创业教育等方面的拓展课程或专题讲座（活动），并将职业技能、产业实践、职业生涯规划等有关内容融入课程教学中；开设产教融合的专业特色课程；组织开展德育活动、志愿服务活动和其他实践活动。

八、教学安排

（一）时间分配表

学期 周 数 项目	第一学年		第二学年		第三学年		合计周数
	一	二	一	二	一	二
课程教学	15	17	18	18	0	0	68
入学教育、军训	2						2
劳动实践		1					1
专业实训模块					14		14
岗位实习					5	19	24
毕业教育						1	1
职业技能（资格）、1+X证书考试、技能大赛辅导	贯穿于4个学期，每学期1学分，不计入总学时。
假期	1	1	1	1	1		5
考试	1	1	1	1			4
合计	19	20	20	20	20	20	119

（二）教学环节统计表（总计2920学时，157学分）

（三）课程设置与教学计划表

见附表

九、师资队伍

按照“四有好老师”“四个相统一”“四个引路人”的要求建设专业教师队伍，将师德师风作为教师队伍建设的第一标准。

（一）队伍结构

学生数与本专业专任教师数比例不高于25∶1，“双师型”教师占专业课教师数比例不低于60%，高级职称专任教师的比例不低于20%。能够整合校内外优质人才资源，选聘行业机构高级技术人员担任行业导师，组建校企合作、专兼结合的教师团队，建立定期开展专业（学科）教研机制。

结合大数据技术专业的有关特点，专任教师队伍建设主要考虑职称、年龄、工作经验等，形成合理的梯队结构。建立校企合作、专兼结合的教师团队。

（二）专业带头人

原则上应具有本专业及相关专业副高及以上职称和较强的实践能力，能够较好地把握国内外软件和信息技术服务、互联网和相关服务等行业、专业发展，能广泛联系行业企业，了解行业企业对本专业人才的需求实际，主持专业建设、开展教育教学改革、教科研工作和社会服务能力强，在本专业改革发展中起引领作用。

（三）专任教师

①具有高等学校教师资格证书；

②原则上具有数据科学与大数据技术、大数据工程技术、计算机科学与技术等相关专业本科及以上学历；

③具有一定年限的相应工作经历或者实践经验，达到相应的技术技能水平；

④具有本专业理论和实践能力；

⑤能够落实课程思政要求，挖掘专业课程中的思政教育元素和资源；

⑥能够运用信息技术开展混合式教学等教法改革；

⑦能够跟踪新经济、新技术发展前沿，开展技术研发与社会服务；

⑧专业教师每年至少1个月在机构或实训基地锻炼，每5年累计不少于6个月的机构实践经历。

（四）兼职教师

主要从事本专业相关行业企业聘任技能大师、劳动模范、能工巧匠等高技能人才担任兼职教师。兼职教师要具有扎实的专业知识和丰富的实际工作经验，一般应具有中级及以上专业技术职务（职称）或高级工及以上职业技能等级，了解教育教学规律，能承担专业课程教学、实习实训指导和学生职业发展规划指导等专业教学任务。

十、教学条件

（一）教学设施

主要包括能够满足正常的课程教学、实习实训所需的专业教室、实验室、实训室和实习实训基地。

1.专业教室

具备利用信息化手段开展混合式教学的条件。配备黑（白）板、多媒体计算机、投影设备、音响设备，具有互联网接入或无线网络环境及网络安全防护措施。安装应急照明装置并保持良好状态，符合紧急疏散要求，安防标志明显，保持逃生通道畅通无阻。

2.校内外实验、实训场所

建立大数据技术综合、大数据采集与分析、大数据平台部署与运维等实验、实训室，配备能对接真实职业场景或工作情境等设备设施，实验、实训环境与设备设施对接真实职业场景或工作情境，实训项目注重工学结合、理实一体化；同时，配备实验、实训指导教师数名,建立大数据技术实验、实训管理及实施规章制度,确保能够顺利开展大数据平台部署与运维、数据采集、数据预处理、大数据分析、数据挖掘、数据可视化等实验、实训活动。

大数据技术综合 实训（实验）室

功能：应用于大数据技术专业实践教学课程的相关实训。

主要设备装备标准：

序号	设 备 名 称	用途	单位	基本配置	适用范围（职业鉴定项目）
1	多媒体计算机	实践操作	台	51	Web 前端技术基础、Java程序设计基础、Linux操作系统、数据库基础、Python程序设计、大数据应用开发项目实践等实训教学
2	服务器	实践操作	台	1
3	交换机	网络设备	台	2
4	路由器	网络设备	台	1
5	实验室桌椅	办公用品	套	50
6	网线布线	网络设备	米	2000
7	黑板	教学设备	块	1

大数据采集与分析 实训（实验）室

功能：应用于大数据技术专业大数据采集与分析项目的相关实训。

主要设备装备标准：

序号	设 备 名 称	用途	单位	基本配置	适用范围（职业鉴定项目）
1	多媒体计算机	实践操作	台	51	数据采集技术、数据预处理、大数据分析技术应用、 数据挖掘应用、数据可视化技术与应用、基于行业应用的大数据分析项目实践等实训教学
2	服务器	实践操作	台	1
3	交换机	网络设备	台	2
4	路由器	网络设备	台	1
5	实验室桌椅	办公用品	套	50
6	网线布线	网络设备	米	2000
7	黑板	教学设备	块	1

大数据平台部署与运维 实训（实验）室

功能：应用于大数据技术专业大数据平台部署与运维的相关实训。

主要设备装备标准：

序号	设 备 名 称	用途	单位	基本配置	适用范围（职业鉴定项目）
1	多媒体计算机	实践操作	台	51	大数据平台部署与运维、数据预处理、大数据离线与实时分析、数据可视化技术与应用等实训教学
2	服务器	实践操作	台	1
3	交换机	网络设备	台	2
4	路由器	网络设备	台	1
5	实验室桌椅	办公用品	套	50
6	网线布线	网络设备	米	2000
7	黑板	教学设备	块	1
8	多媒体计算机	实践操作	台	51

校外实训基地

序号	实训基地名称	主要实训项目	所需实训设备	实训指导及实训实习管理模式
1	山东浪潮优派科技教育有限公司实习实训基地	大数据平台系统、大数据应用系统搭建、配置、管理及运维实训‌	‌服务器集群（管理节点服务器、计算/数据节点服务器）、存储设备‌、网络设备‌、终端	产教融合实习管理、全流程实训管理包括课程设计和考核机制

3.实习场所基本要求

符合《职业学校学生实习管理规定》《职业学校校企合作促进办法》等对实习单位的有关要求，经实地考察后，确定合法经营、管理规范，实习条件完备且符合产业发展实际、符合安全生产法律法规要求，与学校建立稳定合作关系的单位成为实习基地，并签署学校、学生、实习单位三方协议。

根据本专业人才培养的需要和未来就业需求，实习基地应能提供大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务等与本专业对口的相关实习岗位，能涵盖当前大数据技术产业发展的主流技术，可接纳一定规模的学生实习；学校和实习单位双方共同制订实习计划，能够配备相应数量的指导教师对学生实习进行指导和管理，实习单位安排有经验的技术或管理人员担任实习指导教师，开展专业教学和职业技能训练，完成实习质量评价，做好学生实习服务和管理工作，有保证实习学生日常工作、学习、生活的规章制度，有安全、保险保障，依法依规保障学生的基本权益。

（二）教学资源

主要包括能够满足学生专业学习、教师专业教学研究和教学实施需要的教材、图书及数字化资源等。

1.教材选用基本要求

按照国家规定和《滨州科技职业学院教材管理办法》，经过规范程序选用教材，优先选用国家规划教材和国家优秀教材。专业课程教材应体现本行业新技术、新规范、新标准、新形态，并通过数字教材、活页式教材等多种方式进行动态更新。

2.图书文献配备基本要求

图书文献配备能满足人才培养、专业建设、教科研等工作的需要。专业类图书文献主要包括：大数据行业政策法规资料，大数据技术专业学术期刊和有关大数据岗位的技术、标准、方法、操作规范以及实训 案例类图书等。及时配置新经济、新技术、新工艺、新材料、新管理方式、新服务方式等相关的图书文献。

3.数字教学资源配置基本要求

建设、配备与本专业有关的音视频素材、教学课件、数字化教学案例库、虚拟仿真软件等专业教学资源库，种类丰富、形式多样、使用便捷、动态更新、满足教学。

十一、质量保障

（1）建立专业人才培养质量保障机制，健全专业教学质量监控管理制度，改进结果评价，强化过程评价，探索增值评价，吸纳行业组织、企业等参与评价，并及时公开相关信息，接受教育督导和社会监督，健全综合评价。完善人才培养方案、课程标准、课堂评价、实验教学、实习实训、毕业设计以及资源建设等质量保障建设，通过教学实施、过程监控、质量评价和持续改进，达到人才培养规格要求。

（2）完善教学管理机制，加强日常教学组织运行与管理，定期开展课程建设、日常教学、人才培养质量的诊断与改进，建立健全巡课、听课、评教、评学等制度，建立与企业联动的实践教学环节督导制度，严明教学纪律，强化教学组织功能，定期开展公开课、示范课等教研活动。

（3）教研室建立线上线下相结合的集中备课制度，定期召开教学研讨会议，利用评价分析结果有效改进专业教学，持续提高人才培养质量。

（4）建立大数据技术专业毕业生跟踪反馈机制及社会评价机制，并对生源情况、职业道德、技术技能水平、就业质量等进行分析，定期评价人才培养质量和培养目标达成情况。

十二、毕业要求

（1）根据专业人才培养方案确定的目标和培养规格，完成规定的实习实训，全部课程考核合格或修满学分，准予毕业。

（2）结合大数据技术专业的教学实际，细化、明确本专业学生课程修习、学业成绩、实践经历、职业素养、综合素质等方面的学习要求和考核要求等。严把毕业出口关，确保学生毕业时完成规定的学时、学分和各教学环节，保证毕业要求的达成度。

（3）接受职业培训取得的职业技能等级证书、培训证书等学习成果，经学校认定，可以转化为相应的学历教育学分；达到学业要求的，可以取得相应的学业证书。

十三、其他说明

专业素质拓展选修模块的课程，以及考取的专业相关职业技能（资格）证书，经学生申请、二级学院审核、教务与科研处批准，可与相关课程进行学分置换。

大数据相关的职业技能（资格）证书学分置换标准：

项目	级别	学分置换标准	证明材料
大数据相关的职业技能（资格）证书	高级	4	职业技能（资格）证书
	中级	2
	初级	1

大数据技术相关职业技能大赛学分置换标准：

项目	级 别	获奖等级	学分置换标准	证明材料
大数据技术相关职业技能大赛	世界级	一等奖	10	获奖证书
		二等奖	8
		三等奖	6
	国家级	一等奖	8
		二等奖	7
		三等奖	5
	省级	一等奖	4
		二等奖	3
		三等奖	1
	市级	一等奖	2
		二等奖	1
		三等奖	0.5

备注：根据赛事类别、等级以及对其赛项的贡献程度酌情调整学分置换标准，置换总学分不超过10分。

该人才培养方案适用于2025级大数据技术专业学生。