本专业培养能够践行社会主义核心价值观，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、职业道德和创新意识，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，面向软件和信息技术服务、互联网和相关服务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，能够从事大数据系统运维、大数据分析、大数据可视化、大数据开发等工作的高层次技术技能人才。

（二）培养规格

1.素质要求

（1）坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感；

（2）崇尚宪法、遵法守纪、崇德向善、诚实守信、尊重生命、热爱劳动，履行道德准则和行为规范，具有社会责任感和社会参与意识；

（3）具有质量意识、环保意识、安全意识、信息素养、工匠精神、创新思维；能够初步理解企业战略和适应企业文化，保守商业秘密；

（4）勇于奋斗、乐观向上，具有自我管理能力、职业生涯规划的意识，有较强的集体意识和团队合作精神；

（5）具有健康的体魄、心理和健全的人格，掌握基本运动知识和一两项运动技能，养成良好的健身与卫生习惯，良好的行为习惯；

（6）具有一定的审美和人文素养，能够形成一两项艺术特长或爱好。

2.知识要求

（1）掌握必备的思想政治理论、科学文化基础知识和中华优秀传统文化知识；

（2）熟悉与本专业相关的法律法规以及文明生产、环境保护、安全消防等知识；

（3）熟悉大数据基础架构和平台搭建，掌握主流的Hadoop生态组件配置及使用，包括MapReduce、HDFS、Hive、Hbase、Flume等；

（4）掌握关系型和非关系型数据库、数据表管理，以及增、删、改、查等操作；

（5）掌握数据的抽取、清洗、转换、分析及可视化常用技术；

（6）掌握常用编程语言JAVA和数据挖掘编程语言python等语言；

3.能力要求

（1）具有探究学习、终身学习、分析问题和解决问题的能力；

（2）具有良好的语言、文字表达能力和沟通能力；

（3）具有团队合作能力；

（4）具备本专业必需的信息技术应用和维护能力；

（5）具有阅读并正确理解需求分析报告和项目建设方案的能力；

（6）具备计算机软、硬件安装能力；

（7）具备服务器系统的安装、调试和维护能力；

（8）掌握结构化和非结构化数据库、数据仓库管理、维护能力以及数据处理、分析能力；

（9）具备主流Hadoop平台规划、搭建与维护能力；

（10）具备利用JAVA、python、JS等语言完成大数据程序开发的能力；

（11）逻辑思维能力强，具有较强的文档编写和良好的沟通表达能力。

六、课程设置及要求

课程包括公共基础课、专业课（专业基础课、专业核心课、专业拓展课）、实践课（专业实践课、综合实践课）。

（一）公共基础课

根据党和国家有关文件明确规定，我院将思想道德修养与法律基础、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策、心理健康、信息技术、体育、就业指导、军事理论、安全教育、创新创业教育、高职英语、高职语文、高职数学、中华优秀传统文化、美育教育（公共艺术）、职业礼仪等课程列入公共基础课程。

表3 公共基础课程及主要教学内容

序号	课程名称	主要教学内容
1	思想道德与法治	以马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观、习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，主要讲授马克思主义的世界观、人生观、价值观、道德观、法治观，社会主义核心价值观与社会主义法治建设的关系，帮助学生筑牢理想信念之基，培育和践行社会主义核心价值观，传承中华传统美德，弘扬中国精神，尊重和维护宪法法律权威，提升思想道德素质和法治素养，使大学生努力成为自觉担当民族复兴大任的时代新人。
2	毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论	中宣部、教育部规定的大学生的必修课之一，是高职各专业的职业公共必修课。“概论”课要着重讲授中国共产党把马克思主义基本原理与中国实际相结合的历史过程，充分反映以马克思主义中国化的三大理论成果，帮助学生系统掌握毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想和科学发展观的基本原理及科学内涵、精神实质，坚定在党领导下走中国特色社会主义道路的理想信念。
3	习近平新时代中国特色社会主义思想概论	主要讲授习近平新时代中国特色社会主义思想的时代背景、丰富内涵、核心要义、精神实质、实践要求、重大意义，增进对习近平新时代中国特色社会主义思想的科学性、系统性的深刻理解，引导学生把握贯穿这一思想的立场观点方法，坚定“四个自信”，自觉在这一科学思想的指导下为实现中华民族伟大复兴的中国梦而奋斗。
4	形势与政策	对高校学生进行形势与政策教育的主要途径，主要任务是帮助学生认清国内外政治经济形势、国际关系以及国内外热点事件，了解我国政府的基本原则、基本立场与应对政策，全面准确地理解党的路线、方针和政策，不断提高大学生认识和把握形势的能力。
5	心理健康	本课程课程是集知识传授、心理体验与行为训练为一体的公共基础课。通过本课程的教学，使学生能够明确心理健康的标准及意义，增强自我心理保健意识和心理危机预防意识，掌握并应用心理健康知识，培养自我认知能力、人际沟通能力、自我调节能力，在遇到心理问题时能够进行自我调适或寻求帮助，积极探索适合自己并适应社会的生活状态。切实提高心理素质，促进学生全面发展。
6	就业指导	本课程包含三个模块，即入学教育和职业素质教育、专业能力和实践能力教育、毕业教育和就业创业指导。入学教育包括校史校情、大学适应性教育。职业素质包括素质教育概述、职业生涯规划教育、素质教育目标化管理。专业能力教育包含专业人才培养的目标、专业课程设置、就业面向教育。实践能力教育包含公共技能实训与考核、专业技能实训、校外实习。毕业教育包含毕业设计、毕业典礼与晚会、毕业流程与毕业生权益维护。就业创业指导包含就业指导、创业指导。
7	安全教育	本课程包含三个模块，即生命安全教育、职业安全教育和国防安全教育。其中，生命安全教育包括人生安全、校园生活安全、身体健康安全。职业安全教育包含职业准备期安全问题、求职过程的安全问题、入职后的职务安全问题。国防安全教育包括维护国家安全、树立国防意识、大学生与维护国家安全。

（二）专业基础课

本专业开设的专业基础课共6门。课程名称及主要教学内容见表4。

表4 专业基础课程及主要教学内容

序号	课程名称	主要教学内容
1	计算机网络基础	通过学习使学生对计算机网络的基本概念、数据通信基本概念有一个较全面、系统的认识，提高学生的网络基本知识和基本理论、掌握常用网络设备的使用和运维，具备网络应用和实际操作的基本能力，能够规划、设计和安装、调试网络。
2	JAVA程序设计	要求学生掌握程序设计算法、面向对象思想、GUI等JAVA编程基本知识，熟练运用面向对象程序设计思想开发MIS、C/S程序。
3	数据库技术	使学生能够进行数据库管理系统的安装与配置，系统地掌握结构化数据库基本原理和基本技术。能熟练使用SQL语言进行数据库的增、删、改、查操作，掌握数据库设计方法和步骤，具有设计数据库模式以及开发数据库应用系统的基本能力。
4	Web前端技术	主要学习学习html基础知识、CSS、JS基础及高级特性、BOM+DOM编程、模块化组件开发、AJAX数据交互、JSON数据处理、H5新增技术以及flask框架等。
5	Linux 操作系统	要求学生熟悉和掌握Linux 系统的进程、文件、用户和存储等管理的基本原理和操作命令，进行各种服务器端配置和维护。
6	程序设计基础(C语言)	通过课程学习，使学生熟练掌握C语言中的基本知识、各种语句及程序控制结构、函数、数组、结构体、链表等数据结构的基本算法；并能熟练进行编程和程序调试，具备较强逻辑思维能力和独立解决问题的能力。

（三）专业核心课

本专业开设的专业核心课共6门，课程名称及主要教学内容见表5。

表5 专业核心课程及主要教学内容

序号	课程名称	主要教学内容
1	Python编程基础	主要学习Python语言的基本语法、函数定义及面向对象编程，以及python的一些常用模块函数、爬虫框架（如scrapy、jinja2等）及组件，进行数据获取操作。
2	大数据技术基础	本课程主要学习Hadoop生态系统相关组件，如HDFS、MapReduce、Hbase、Flume、Sqoop、Zookeeper等相应组件，掌握hadoop生态圈主要组件的配置及使用。
3	实时计算框架	主要学习Flink集群的部署，理解Flink checkpoint、watermark机制、Flink程序运行机制，掌握Flink三种方式的基本开发。
4	Spark技术	主要学习Spark中RDD及操作算子，Spark Core 、Spark SQL、Spark Streaming等几大核心组件及内容，通过项目，掌握Spark离线计算和实时计算过程。
5	数据清洗	主要学习大数据清洗的常用技术，使学生了解数据清洗的概念和数据清洗技术的发展，理解清洗技术的基本原理、应用场景以及技术手段，并且掌握几种主流的数据清洗工具应用实例。
6	数据可视化技术	主要学习大数据可视化技术以及可视化工具如Echarts、matplotlib库等。使学生了解大数据可视化技术的概念，理解大数据可视化工具的用法，掌握几种主流可视化工具的编程应用，根据具体应用场景来选择适合相应数据类型的工具。

（四）专业拓展课

本专业开设的专业拓展课分为三个模块，专业技能模块（3门课程+3选1门选修课）、新技术模块（2门课程）、职业素养模块（2门课程），共7门课，其中1门选修课。课程名称及主要教学内容见表6。

表6 专业拓展课程及主要教学内容

序号	模块	课程名称	主要教学内容
1	专业技能模块	机器学习	主要学习大数据分析与挖掘技术在机器学习领域中的应用，包括机器学习概述以及经典数理统计分析算法在机器学习中的应用。通过学习本课程，学生需要了解机器学习领域中大数据挖掘与分析的重要作用，理解如何将大数据技术与数理分析算法相结合，掌握经典算法在数据分析与挖掘中的应用。
2	专业技能模块二选一	人工智能	通过学习对人工智能从整体上有一个较清晰全面的系统了解;使学生掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法；了解人工智能研究与应用的最新进展和发展方向；开阔学生知识视野、提高解决问题的能力，为将来使用人工智能的相关方法和理论解决实际问题奠定初步基础。
2	专业技能模块二选一	云计算技术与应用	围绕移动云计算虚拟化技术基本概念、体系结构、技术原理、业务模式等主要内容，使学生了解虚拟化技术，掌握云计算平台的搭建、管理及运维。
3	专业技能模块三选一	数据共享与数据整合技术	学习SOA的基本概念、发展历程，与企业IT战略之间的关系；学习Web服务的相关基础知识，包括Web服务的体系结构特性、服务规范、SOAP、WSDL、UDDI等，ESB的相关知识，明确了ESB与EAI之间的关系，介绍了SOA思想针对实际问题的具体实现思路，重点讲解了iESB引擎和iESB设计器的安装配置方法。
		大数据处理与智能决策	通过学习，使学生能够根据业务的需求完成线下线上集成开发环境的部署、管理、系统调测、以及数据的分析处理、大数据算法优化与实现智能决策等工作任务。
		数据安全	通过学习，使学生了解大数据安全在信息时代的重要性，培养学生安全防护意识，增强大数据系统安全保障能力。
4	新技术模块	信创软件技术与应用	了解信息化应用创新产业组成，即计算机硬件、操作系统、应用软件、数据服务器等。学习国产麒麟操作系统文件管理、账户管理、网络管理、软硬件安装、工具的使用、常用命令及系统安装等。
5	新技术模块	人工智能与信息社会	人工智能发展简史、基于决策树和搜索的智能系统、基于仿生算法的智能系统、基于神经网络的智能系统、人工智能应用、人工智能与人类社会未来等内容
6	职业素养模块	企业文化与职业素养	了解校企合作企业昆山丘钛微电子科技股份有限公司、山西长城计算机系统有限公司等企业发展历程、客户群、先进技术、环境介绍；企业愿景、核心价值观、行为规范；工作场所管理、着装规范；正向职业心态、职业规划与发展、角色认知与转换；情绪调整与压力管理、必备心理素质；团日活动、企业文化进校园等。
7	职业素养模块	认识实习	通过观看企业宣传片、现场参观、岗位体验等了解校企合作企业文化、发展、岗位技能要求、职业成长等，为学生岗位实习做准备。

（五）实践课

这里的实践课仅指集中实践教学环节，不包含课内实践。

1.专业实践课

主要教学内容见表7。

表7 专业实践课程及主要教学内容

序号	模块	课程名称	主要教学内容
1	课程实训	大数据技术基础实训	完全分布式集群环境搭建、城市空气质量评估、生产线日志采集、产品网站流量分析
2		Linux实训	完成linux系统安装，组用户管理及各种服务器配置及管理
3		Java程序设计实训	JDK安装和IDEA开发环境安装、java面向对象、java常用类、集合、HTML、CSS、JS
4		Python编程实训	python基础语法、python爬虫、python可视化相关包matplotlib、numpy、pandas
5		实时数据分析实训	Spark安装及spark sql实时数据分析案例
6		可视化实训	Echarts使用、JS语法、柱状图、饼状图、折线图制作；python的matplotlib制作各种图
7	技能实训	大数据分析与应用(中级)	按照1+x等级证书认证标准，使学生能掌握大数据分析与应用的进阶知识及技能，掌握数据挖掘中常见算法，能够进行数据挖掘实战。
8	技能实训	大数据应用部署与调优技能等级证书（中级）	按照1+x等级证书认证标准，使学生能够根据业务规划，独立完成Spark、应用开发环境配置与部署，采用日志管理和配置管理等工具方法，完成复杂故障的识别、判断和处理，参与运维管理流程制定，掌握SQL语法和Python编程语言，承担大数据应用部署和调试等工作任务。

2.综合实践课

综合实践课指的是岗位实习。

实践性教学环节主要包括实习、实训、毕业设计（综合实训）等。应依据有关专业跟岗实习、顶岗实习标准，严格执行《职业学校学生实习管理规定》，组织好认识实习、跟岗实习和顶岗实习。各系应根据有关文件规定开设关于节能减排、绿色环保、金融知识、社会责任、管理等人文素养、科学素养方面的选修课程、拓展课程或专题讲座（活动），并将有关知识融入到专业教学内容中。

紧密结合大数据技术岗位对高技能人才的要求，改革创新网络技术专业的课程体系，形成专业特色。随着技术的不断发展，我系在与南京云创、太工天宇、山西云时代、华为等IT公司合作的过程中，发展与更新课程体系，不断升级课程及课件，推行国家及国内高质职业技术证书，确保培养的大数据人才具有较强的竞争优势。

（七）实践性教学环节

人才培养模式改革的重点是教学过程的实践性、开放性和职业性，实验、实训、实习是三个关键的实践性教学环节。通过工学交替、任务驱动、项目导向、顶岗实习等有利于增强学生能力的教学模式，逐步建立培养学生职业素质、职业技能和职业综合能力有机结合的实践教学体系，与理论教学体系有机结合、互相渗透。大力改革教学方法和手段，突出学生的主体地位，创造条件使学生较早地参与岗位实践和创新活动，引导学生动脑动手，融“教、学、做”为一体，增强动手能力和发现问题、分析问题、解决问题的能力。实训实习既是实践性教学，也是专业课教学的重要内容，应注重理论与实践一体化教学。应严格执行《职业学校学生实习管理规定》和《高等职业院校大数据技术专业顶岗实习标准》要求。

七、教学进程总体安排

教学进程总体安排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，是专业人才培养模式的具体体现，大数据技术专业在尊重学生的学习规律的前提下，科学构建课程体系，优化课程安排次序，明确学期周数分配，科学编制教学进程安排。

（一）教学活动总体安排

教学活动总体安排见表8。

表8 教学活动总体安排表

项目周数学期	入学教育	军事教育	理论教学+ 专业实践教学	岗位实习	复习考试	总教学周	寒暑假期
一	1	1	16+0		1	19	5
二			16+3		1	20	7
三			16+3		1	20	5
四			16+3		1	20	7
五			16+2		0	18
六				24		24

（二）教学进程总体安排

教学进程总体安排见表9。

表9 大数据技术专业教学进程安排表（三年制）（2022）

课程类别							序号			课程代码		课程名称		考核类型		总学时	理论学时	实践学时	学分		学期分配						备注	负责部门
																					第一学年		第二学年		第三学年
																					一	二	三	四	五	六
																					19周	20周	20周	20周	18周	24周
					职业综合素质教育、专业教育教学周数																16	16	16	16	16	0
					职业综合素质、专业教育实训周数																2	3	3	3	2	24
					考试周数																1	1	1	1
公共基础平台		公共必修		1				210413 (01/02)				思想道德与法治		查/试	64		64	0	4		2	2						思政部
				2				21041311				习近平新时代中国特色社会主义思想概论		试	54		48	6	3				3					思政部
				3				21041303				毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论		试	32		32	0	2					2				思政部
				4				210413 (05/06/07/08/12)				形势与政策		查	40		40	0	1		√	√	√	√	√		每学期不少于8学时	思政部
				5				210413 (09/10)				心理健康		查/试	32		32	0	2		1	1						思政部
				6				17051311				信息技术		查	32		32	0	2		2						网络课程	智控系
				7				200313 (13/14/15)				体育		查/查/试	96		12	84	6		2	2	2					基础部
				8				19061301				就业指导		查	16		10	6	1						1			各系
				9				10021315				军事理论		查	32		32	0	2					2				军事教育教研室
				10				19061302				安全教育		—	20		20	0	1		√	√	√	√	√		每学期4学时	各系
				11				200313(17/18)				高职数学		查	64		64	0	4		2	2						基础部
		公共选修		1				200353(19/20)				高职英语		查	64		64	0	4		2	2					规定选修	基础部
				2				200353(21/22)				高职语文（应用文写作）		查	48		48	0	3		1	2					规定选修	基础部
				3				09015330				中共党史		查	32		32	0	2		2						任选一	教务部
				4				09015331				新中国史		查	32		32	0	2		2							教务部
				5				09015332				改革开放史		查	32		32	0	2		2							教务部
				6				09015333				社会主义发展史		查	32		32	0	2		2							教务部
				7				09015322				职业礼仪		查	32		32	0	2				2				任选一	教务部
				8				09015323				创新创业教育		查	32		32	0	2				2					创新创业教研
				9				09015324				中华优秀传统文化		查	32		32	0	2				2					教务部
				10				09015325				美育教育（公共艺术）		查	32		32	0	2				2					教务部
				11				09015326				专升本数学		查	32		32	0	2						2		任选一	教务部
				12				09015327				专升本英语		查	32		32	0	2						2			教务部
				13				09015328				专升本语文		查	32		32	0	2						2			教务部
				14				09015329				山西故事		查	32		32	0	2						2			教务部
				15				09015329				中国历史		查	32		32	0	2						2			教务部
		实践课		1				19134304				入学及专业认知教育		—	24		0	24	1		√						1周	各系
				2				10014301				军事教育			24		0	24	1		√						1周	军事教育教研
小计															738		594	144	43		16	11	7	4	5
专业课程平台	专业基础模块		1			177B2301					计算机网络基础		试		64		32	32	4		4							智控系
			2			177B2307					JAVA程序设计		试		64		32	32	4			4						智控系
			3			177B2305					数据库技术		试		64		32	32	4			4						智控系
			4			17712302					Web前端技术基础		查		64		32	32	4			4						智控系
			5			177B2304					Linux 操作系统		查		64		32	32	4		4							智控系
			6			177B2303					程序设计基础(C语言)		查		96		48	48	6						6			智控系
	专业核心模块		1			17713301					Python编程基础		试		64		32	32	4				4					智控系
			2			17713302					大数据技术基础		试		64		32	32	4				4					智控系
			3			17713303					实时计算框架		查		64		32	32	4						4			智控系
			4			17713304					Spark技术		试		96		48	48	6					6				智控系
			5			17713305					数据清洗		试		96		48	48	6					6				智控系
			6			17713306					数据可视化技术		查		64		32	32	4					4				智控系
	专业拓展模块		专业（群）技能			17716301					机器学习		查		64		32	32	4				4					智控系
						17716302					人工智能		查		32		16	16	2						2		二选一	智控系
						17716303					云计算技术与应用		查		32		16	16	2						2			智控系
						17716304					数据共享与数据整合技术		查		32		16	16	2				2				三选一	智控系
						17716305					大数据处理与智能决策		查		32		16	16	2				2					智控系
						17716306					数据安全		查		32		16	16	2				2					智控系
			新技术			17716307					信创软件技术与应用		查		32		16	16	2						2			麒麟达梦山西长城
						17716308					人工智能与信息社会		查		32		16	16	2						2
			职业素养			17716309					企业文化与职业素养		查		16		8	8	1						&16			昆山丘钛山西长城
	技能训练模块		课程实训			17714301					大数据技术基础实训		查		36			36	1				1.5W					智控系
						17714302					Linux实训		查		36			36	1			1.5W
						17714303					Java程序设计实训		查		36			36	1			1.5W						智控系
						17714304					Python编程实训		查		36			36	1				1.5W				线上线下	智控系
						17714305					实时数据分析实训		查		36			36	1					1.5w			线上线下	智控系
						17714306					可视化实训		查		36			36	1					1.5W
			技能认证			17714307					大数据分析与应用(中级)		查		24			24	1						1W		线上线下	智控系
						17714308					大数据应用部署与调优技能等级证书（中级）		查		24			24	1						1W		线上线下	智控系

						177C6001 (2/3/4)					劳动教育		查		16			16	1		&4	&4	&4	&4				智控系
小计															1352		536	816	76		8	12	14	16	18
综合实践				1					19134336			岗位实习	查		576			576	24		0	0	0	0	√	√	24周	智控系
小计															2666		1202	1648	151		8	12	14	16	18
合计							总学时								2666
							总学分								143
							理论教学周/集中实践周								80w/51w		35w
							周学时													24		23	21	20	23

说明：

1.集中实践教学（实习、实训等）每周按24学时计。

2.学分与学时的换算：一般以16学时计为1个学分；集中实践以1周计1学分。

3.《劳动教育》课程：各系根据实际情况开设16课时融入实践环节或单独开课。

4.部分课程鼓励设置成网络课程。

（三）各类课程学分数和学时数表

各类课程学分数和学时数见表10。

表10 各类课程学分数和学时数表

课程类别	学分	总学时	理论学时	实践学时	占总学时比例（%）
公共基础必修课	37	642	498	144	24
公共基础选修课	6	96	96	0	4
专业基础课	26	416	208	208	14
专业核心课	26	448	224	224	14
专业拓展课	13	208	104	104	8
技能训练课	8	304		304	8
实习	24	576	0	576	21
合计	143	2666	1202	1464	——
理论教学课时数占比43%；实践教学课时数占比57%

八、实施保障

（一）人才培养模式

采用“岗位引领，任务驱动，模拟仿真、理实交融”的人才培养模式。即：以职业岗位作为人才培养的基础和前提；以各岗位的工作任务，作为确定课程与教学内容的依据；打破理论与实践的界限，通过理论与实践的融合，实现人才培养的知识目标、能力目标和素质目标。

（二）师资队伍

1.专任教师

具有高校教师资格和本专业领域有关证书；有理想信念、有道德情操、有扎实学识、有仁爱之心；具有计算机科学与技术、网络工程、通信过程、电子信息工程等相关专业本科及以上学历；具有扎实的本专业相关理论功底和实践能力，具有较强的信息化教学能力，能够开展课程教学改革和科学研究；积极参与企业实践，每 5 年累计不少于 6个月的企业实践经历。

2.校外兼职教师

主要从互联网和相关服务、软件和信息技术服务业等相关企业聘任，具备良好的思想政治素质、职业道德和工匠精神，具有扎实的专业知识和丰富的实际工作经验，具有中级及以上相关专业职称；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教学任务。

3.师资队伍建设与保障

有明确的师资队伍建设政策并能有效执行，保证教学、科研、服务职能，确保人才培养质量；建立教师参与教学计划制定和教学管理决策的机制，使教师理解教学内容和课程计划调整的意义；制定教师队伍建设规划，保证教师的培养、考核与交流，为教师提供专业发展机会。

（1）年龄结构合理

大数据技术专业是一个发展十分迅速的应用型专业，需要教师具有较强的获取、吸收、应用新知识、新技术的能力。本专业老、中、青教师的比例适宜，中青年教师所占的比例达90%以上。

（2）学历和职称结构合理

具有研究生学历、硕士以上学位和讲师以上职称的教师占专职教师比例达80%以上。具有副高级以上职称的专职教师占30%。

（3）双师比结构合理

积极鼓励教师参与项目研发、到企业锻炼，并获取大数据技术专业相关的职业资格证书，“双师型”教师比例高达80%。

（4）专兼比结构合理

本专业积极聘请企业信息化主管或系统集成企业技术骨干担任兼职教师，力争专兼教师比达1：1，以改善教师队伍的知识结构和人员结构。学生数与本专业专任教师数比例不高于25:1。

（三）教学设施

实训基地是工学结合人才培养模式改革的支撑。按照“431”，即“环境建设多元化、实践场所职业化、课程教学理实化、实践项目企业化”四化，“职业训练平台、教学研发平台、交流服务平台”三平台，“高技术人才培养目标”一目标的原则，以适应工学课程“教学做”的教学需要，建设满足课程需要的“四化”多功能专业实训室，满足生产性实训需要的生产型教学公司以及顶岗实习需要的校外实习、实训基地。

根据大数据技术专业人才培养的实际需求，结合大数据岗位工作过程的课程体系，以“人才培养、职业培训、技能鉴定、技术服务”为纽带，构建“校企结合、优势互补、资源共享、双赢共进”的校内生产性实训基地和校外实训基地，并建立教学与实践相融合的实训管理制度，以保障基于工作过程的人才培养模式的实施，突出体现专业的职业性、开放性，培养学生的核心能力。

1.校内实训条件

目前校内建有以下实训室（见表11）。

表11 校内实训室一览表

序号	实训室名称	实训项目	社会化考试接轨情况	主要设备	工位数
1	网络综合实训室	网络设备管理与配置；网络安全技术；服务器配置与管理	网络管理员（高级）思科CCNA	交换机、路由器、防火墙、VPN	24
2	综合布线实训室	网络模块原理端接实训、RJ-45网络配线架端接实训；PVC管线的布线工程技术实训；PVC线槽的布线工程技术实训	网络系统搭建、部署与运维人员（中、高级）	综合布线实训墙、配线架	24
3	软件应用实训室	Windows Server服务器、Linux服务器配置、数据库技术、Python程序设计、JAVA语言程序设计、Spark技术、Hadoop技术、典型的Storm技术、Python语言、Scala语言、Java技术、Hive技术等。	计算机操作员、计算机程序设计员	计算机等	51*6
4	物联网技术实训室	物联网应用、物联网网络技术、传感器、RFID等	物联网工程师、信息通信网络运行管理员	传感技术实验箱、物联网综合应用实训台	24
5	云计算技术实训室	虚拟主机、活动目录、数据库、vcenter server、存储操作系统openfiler、horizon view组件的安装；标准交换机和分布式交换机的配置、vmotion的配置、DRS的配置、HA的配置、云桌面的发布等	云计算交付工程师、云平台开发测试运维员、云计算系统运维工程师、云计算平台运维与开发1+X职业技能等级认证	服务器、存储、云桌面、交换机等	24
6	网络安全实训室	防火墙实训、安全审计实训、安全扫描实训、网络攻击与防范实训	安全服务工程师、信息安全工程师	防火墙、信息安全审计系统、网络攻防教学系统等	12
7	大数据技术应用实训室	大数据环境搭建、程序开发、JAVA框架、数据清洗、分析及可视化方面进行教学与实训，能够模拟典型数据分析、建模和框架等实际应用。	《大数据应用部署与调优》1+X职业技能等级认证、《大数据平台运维大数据分析与应用(中级)》1+X职业技能等级认证	大数据实训计算平台、高性能专用交换机、大数据实训基础管理平台、大数据应用部署与调优1+X资源报	80

2.校外实习实训条件

本专业与多家企业建立了合作关系，双方共建专业、合作育人，为学生提供实习实训便利。主要合作企业有7个（见表12）。

表12 学生校外实习实训企业一览表

序号	实习实训企业
1	昆山丘钛微电子科技有限公司
2	南京云创科技有限公司
3	山西丹普科技有限公司
4	九智云辉（北京）教育科技有限公司
5	长治云时代技术有限公司
6	新华三技术有限公司
7	阿里巴巴有限公司

（四）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，经过规范程序选用教材，优先先用职业教育国家规划教材及国家优质教材，课程教材应体现本行业新技术、新规范、新标准、新形态，并通过活页式教材等多种方式进行动态更新。建立由专业教师、行业专家和教研人员等参与的教材选用机构，完善教材选用制度，经过规范程序择优选用教材。

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，方便师生查询、借阅。专业类图书文献主要包括：互联网行业政策法规资料、有关云计算、大数据、网络技术岗位的标准、方法以及实务操作类图书，信息技术和传统文化类文献等。

学院与超星平台、万方数据库建立合作关系，资源接入校园网，满足师生教学、科研培训需要。

3．数字教学资源配置基本要求

坚持立德树人、落实课程思政，推进全员、全方位、全过程育人。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、数字教材等专业教学资源库，种类丰富、形式多样、使用便捷、动态更新、满足教学。

国家优质课程资源：国家智慧教育公共服务平台专业课程、特色课程、品牌课程；省级精品课程资源：《大数据技术基础》、《路由与交换技术》；校企合作课程资源：《云计算技术与应用》、《网络安全技术》、《大数据技术应用》等；课程资源主要包括教材、电子教案、微课、实训指导书、案例库以及国家标准规范等，满足师生教学、科研及社会人员技术培训使用。

（五）教学方法

依据本专业培养目标、课程教学要求，各课程教师须充分分析学情，充分挖掘教学资源，因材施教、因需施教。广泛采用行动导向教学法，强化工学结合、理实一体、手脑并用，实施项目式、任务式、案例式、情景化教学，探索自主性学习、研究性学习、协作式学习和竞赛式学习等学习方法。

（六）教学评价

持续开展教学诊断与改进，注重过程评价与结果评价相结合，探索增值评价，健全综合评价，关注育人成效，检验教学质量，促进学生全面成长。运用大数据、人工智能等现代信息技术开展教与学行为的精准分析，个性化评价学生的学习成果和学习成效。

评价体系包括笔试、实践技能考核、项目实施技能考核、岗位绩效考核、职业等级认证、企业认证、技能竞赛等多种考核方式。

专业课程：考核以过程考核与期末考核相结合。过程考核占50%，期末考核占50%。企业实践、技能比赛等根据国家级、省级及课程的相关性进行1-3门课程置换。

综合实践、实训：考核应以实际操作考核为主，将过程考核与结果考核相结合、个人考核与小组考核相结合、企业考核与学校考核相结合、自评与互评相结合，主要考核学生的实际操作能力、在实践活动中的主动性、创新性、协调能力和沟通能力。企业实践、技能比赛等根据国家级、省级及课程的相关性进行1-3门课程置换。

专业拓展课：考核采用“笔试”、“实践操作”、“撰写论文”、“社会调查”、“认证”等方式进行。

企业实践、技能比赛等根据国家级、省级及课程的相关性进行1-3门课程置换。

岗位实习：学生岗位实习成绩评定实行由企业为主、学校为辅的校企双方考核方式。企业指导教师对学生进行实习效果及学生在岗位的综合表现进行考核，学校指导教师对学生的实习报告、实习日记或周记等进行考核。企业成绩占总成绩的70%，学校成绩占总成绩的30%。其中90-100分为优秀，80-89分为良好，70-79分为中等，60-69分为合格，60分以下为不合格。

（七）质量管理

1.有效的运行机制

为进一步明确教学活动中各教学环节的要求，保证教学工作正常有序地进行，实现教学管理工作制度化、规范化、科学化，学院特制定了《山西铁道职业技术学院教学管理暂行规范》、《山西铁道职业技术学院教学工作试行规范》。

为进一步提高我院教学管理水平，及时发现和解决教学计划实施过程中出现的各种问题，确保教育质量和人才培养目标的实现，学院出台了《关于建立教学工作例会制度的决定》。

为及时了解学生对教学工作的意见和建议，加强教学管理部门、系（部）、教师与学生的沟通，拓展教学质量信息的反馈渠道，学院特制订了《关于完善学生教学信息员工作制度的规定》。

积极开展产教融合、校企合作是适应地方经济社会发展，满足企业需求，提高人才培养质量的重要途径。为创新学院人才培养模式，建立高素质高技能人才校企合作培养制度，促进教学、科研、师资队伍质量全面提升，结合我院实际情况，制订了《山西铁道职业技术学院校企合作管理办法（试行）》。

为了加强课堂教学管理、提高课堂教学质量，修订了《山西铁道职业技术学院教学课堂登记表管理办法》

2.科学的教学质量监控体系

（1）由院、系两级教学督导制度、干部听课制度、学生评议制度、教学检查与评价制度组成。健全专业教学质量监控管理制度，完善课堂教学、教学评价、实习实训、毕业设计以及专业调研、人才培养方案更新、资源建设等方面质量标准建设，通过教学实施、过程监控、质量评价和持续改进，达成人才培养规格。

（2）加强日常教学组织运行与管理，定期开展课程建设水平和教学质量诊断与改进，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）建有院级教学指导委员会。院级教学指导委员会是学院教学工作方面的咨询机构和智囊团，负责对各系教学过程实施中影响教学质量的各个环节进行监督、评价，直接对分管教学院长负责。专业教学指导委员会成员由教学经验丰富、学术水平高、责任心强的专任教师和企业兼职教师组成，对教学工作实行监督、检查、评价、审议、指导。

3.规范的管理制度体系

（1）领导干部听课制度

建立领导干部听课制度，学院和系部各级党政干部深入教学第一线，及时了解教学情况，倾听师生意见，发现并解决教学中存在的问题，避免教学一线与管理层的脱节，保证教学管理工作的针对性和有效性。

（2）学生评教制度

每学期期中、期末，以专业为单位，选取部分学生、课代表和学生干部，举行学期座谈会，填写任课教师评分表，给学生以畅通的渠道反映本系、本专业的教学管理、办学条件和教学质量中存在的问题并对教学提出意见和建议，使系部的管理和教学更加贴近学生、贴近实际。

（3）教学检查制度

根据《教学事故认定及处理办法》、《教学督导工作暂行条例》，从期初到期末，系部安排不少于3次的集中教学检查，教学情况的检查工作贯穿始终，发现问题并及时解决问题，注意归纳分析和总结经验，以指导工作，不断提高管理者在日常教学检查中的预见问题、解决困难的能力。

九、毕业要求

本专业学生毕业必须满足以下条件，方可毕业。

1.课程知识

学生必须完成本专业教学计划规定的各门课程及实训、实习，考核合格，必修课修满139学分，公共选修课修满6学分，专业选修课修满4学分。

2.资格证书

职业资格证书要求高职3年，除取得毕业证，还需要取得本专业方面的1+x认证或行业认证，如表13所示。

表13 可选择的职业认证

序号	职业资格证书名称	颁证单位	备注
1	大数据应用部署与调优（中级）	南京云创
2	大数据分析与应用(中级)	阿里
3	智能计算平台应用开发职业技能等级证书（初级）	华为
4	大数据平台运维职业技能等级证书（中级）	新华三
5	网络与信息安全管理员		高级

3.综合素质

具备良好的思想政治德育素养、文化素养、职业素养、身心素质，达到学院基本素质综合素质测评达到学校有关规定。

十、相关说明

（一）编制依据

本专业人才培养方案是依据《国家职业教育改革实施方案》（国发[2019]4号）、《教育部关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》（教职成司函[2019]13号）、《关于组织做好职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的通知》（教职成司函[2019]61号）、《教育部关于印发<职业教育专业目录（2021年）>的通知》（教职成〔2021〕2号）和《山西省教育厅关于组织做好职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的通知》（晋教职成函[2019]49号）、山西省人民政府办公厅关于印发《山西省促进产教融合实施方案的通知》（晋政办发[2018]38号）、《山西铁道职业技术学院2019年专业人才培养方案修订指导意见》（晋轻院字[2019]48号）、《山西铁道职业技术学院2022年专业人才培养方案修订指导意见》等文件精神，结合企业对大数据技术专业人才需求和岗位职业能力的要求编制的。

（二）方案执行的基本要求

该专业人才培养方案适用于高中阶段教育毕业生、中等职业学校毕业生或具有同等学力起点三年制高职的计算机专业学生。在执行该方案过程中，可根据企业对人才的需求适当调整课程。

（三）其它说明

该人才培养方案由我院智能控制系牵头组织，校企共同研讨编制。

大数据技术专业人才培养方案编制人员

姓名	工作单位	职称/职务
邓青	山西铁道职业技术学院	副教授/教研室主任
乐燕芳	昆山丘钛微电子科技股份有限公司	人力资源总监
杨宁	长治云时代技术有限公司	副总经理
张玲玲	山西铁道职业技术学院	讲师

审核：徐秋菊

教学系负责人：徐秋菊

2022年9月20日

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