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大数据技术(专科)专业介绍

发布日期:2024-01-19    作者:     来源:     点击:


一、培养目标

本专业主要培养掌握大数据技术的理论基础知识和专业技能知识,具有计算机互联网应用能力和数据处理、数据分析、数据呈现等能力,能够从事数据处理、数据分析、网络营销、大数据相关的软件及系统开发等工作的具有一定创新能力的高素质技术技能人才。


二、招生对象

具有普通高中、职业高中、技工学校或中等专业学校学历者,可以选择专科专业学历注册方式报读;普通高中或职业高中或技工学校在校生,只能选择单科课程注册方式报读。


三、就业岗位

本专业毕业生可在政府机关、企事业单位、教育培训单位、房地产、金融、移动互联网等领域从事大数据平台运维、数据分析、数据可视化、数据挖掘等工作,也可以在IT领域从事计算机应用工作。

四、专业团队

专业团队素质优良、结构合理,能够胜任该专业教学。专职教师学位均为硕士或以上,具备了“双师型”素质,并有较强实践操作能力和科研水平。并从企业聘请多名经验丰富、技术能力突出的技术专家担任兼职教师,确保专业与产业对接,建设一支专兼结合的高素质专业教学团队。


五、专业特色

1.全方位的人才培养

整合高校与企业资源,从市场需求出发,明确培养目标,不仅注重培养学生的学习能力,更注重培养学生的基础素质与能力素质。

2.企业级课程体系

邀请行业技术专家和教育领域专家一起参与课程体系的研发,将高校教学与企业需求高度融合,培养学生的理论知识和动手实践能力。把握行业发展趋势,设计新颖、实用的课程内容。

3.企业级授课师资

聘请知名企业从业师资和高校的优秀教师进行课程的讲解,为学生带来最前沿最实用的专业知识,使学生掌握技术的精髓,缩短与企业融合的时间,真正满足企业的用人需求,为未来就业增加更多筹码。


六、教学模式

课程教学主要为线上开展,加上指定次数的面授辅导,提倡运用“翻转课堂”、协作学习的教学模式。


七、学习支持服务

学校为每门课程配备课程责任教师,课程责任教师负责统筹课程教学,组织教学团队人员建设学习资源并发布在广东开放大学网络教学平台上,提供实时和非实时的学习支持服务;学校为学习者安排课程辅导教师,为学习者提供课程学习指导。学习者根据自己的学习环境与需求,自主安排学习进度,通过“翻转课堂”、协作学习,与课程责任教师、辅导教师、同学进行实时或非实时的交流,获得学习帮助。


八、主修课程

静态网页技术、PHP动态网站设计Python基础及应用、数据采集与管理、大数据技术、商务报表应用Hadoop数据处理、大数据营销等。

部分课程简介:

1.静态网页技术

本课程是网站开发的技术基础课程。通过本课程的学习,要求学生掌握HTML语言的文档结构和基本标签使用,能综合应用Dreamweaver软件、HTMLCSS技术制作网页;掌握规划、开发、发布和管理静态网站的专业知识和技能;能独立构建简单网站或通过协作方式完成较复杂网站的建设,培养学生将理论知识应用于实践,并解决实际问题的能力,为今后的进一步学习打下坚实基础。

本课程的主要教学内容:HTML的基础知识,HTML基本结构与常用标签,Dreamweaver开发工具的安装、配置与使用方法,常用的页面标签,表格的布局方式,网页表单标签,CSS基本语法,盒子模型,div+css布局方式,JavaScript语法基础及表单验证等。

2PHP动态网站设计

本课程的目是使学生掌握PHP各方面的知识,掌握Web应用程序开发的特点和常用的实现方法,具备能够针对某一行业进行网站开发、对开源代码进行二次开发的能力,具备一定的独立网站编程能力。

本课程的主要教学内容:PHP开发环境配置、PHP程序设计基础、数组的创建与使用、函数的定义与调用、面向对象的编程技术、文件的基本操作、数据采集与会话控制、PHPMySQL数据库等。

3Python基础及应用

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,具有丰富和强大的库,已经成为最受欢迎的程序设计语言之一,近年来在大数据领域的应用越来越广泛。对Python的学习主要是包括Python的语法基础和文件操作,并使用其现有的强大的库来实现一些数据处理和数据分析的工作,让学生对大数据技术的应用有更深刻的了解和认识。

本课程的主要教学内容:Python语法基础,Python文件操作初步,NumPy数值计算基础,基于Python的数据可视化基础,统计分析基础,模型构建与预测分析。

4数据采集与管理

数据采集是数据分析的基础,数据采集与管理直接影响数据分析的工作成果。本课程从数据处理流程的具体需求出发,以数据采集的方式为切入点,让学生初步掌握数据采集的基本方法(主要是网络爬虫的原理及应用),掌握数据预处理的主要实现,为后期的数据分析实现打下基础。

本课程的主要教学内容:数据采集方法、网络爬虫原理及应用、数据预处理、数据清洗、数据存储及转换、数据仓库概念等。

5大数据技术

本课程主要介绍大数据技术的基本概念及典型大数据分析方法等大数据相关技术基础,让学生对大数据知识体系及其应用领域有初步认识和了解,使学生初步掌握大数据分析技术,具备初步的大数据分析及处理能力。

本课程的主要教学内容:大数据技术的基本概念、数据科学入门、数据可视化初步、典型大数据分析方法、Hadoop技术框架和大数据主要应用等。

6商务报表应用

本课程根据现代企业决策与管理工作的主要特点,介绍Excel强大的数据分析与处理功能及其在企业决策与管理工作中的具体应用。通过学习本课程,学生能在Excel中导入不同来源的数据,并能根据实际需求编写算法处理数据,从而制作出有意义有价值的商务报表。

本课程的主要教学内容:课程主要突出Excel在数据管理与分析方面的应用,内容包括Excel公式与函数、数据管理与分析、图表、数据透视表与透视图、假设分析、宏与VBA编程、财务分析函数应用、数理统计应用、规划求解应用等。

7Hadoop数据处理

本课程的教学目的:本课程主要介绍Hadoop技术框架及其在大数据处理方面的主要应用,让学生对Hadoop技术框架及其及生态圈在大数据应用领域有初步认识和了解。课程将讲解 Hadoop的相关技术基础,使学生掌握Hadoop的原理和架构,具备使用Hadoop的能力和一定的开发能力。

本课程的主要教学内容:Hadoop环境的搭建,Hadoop通用命令与编程原理,分布式存储HDFS,YARN命令行应用与编程,MapReduce命令行应用及编程,HBase/Hive/Spark的安装与基本使用,大数据分析项目实战。

8.大数据营销

大数据营销是基于多平台的大量数据,把大数据技术应用于互联网广告行业的营销方式。通过本课程的学习,使学生掌握大数据营销的方法、技术和工具,了解大数据营销技术的研究成果和应用领域,具备大数据技术的分析与预测能力,能够依托多平台的大数据采集,对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并最终完成广告投放的营销过程。

本课程的主要教学内容:大数据营销基础,大数据营销的方法、技术和工具,营销方法论,大数据营销案例分析,大数据营销实践等。


九、修业与毕业

本专业最低修业年限为2.5年,学籍终身有效。

本专业毕业学分为80学分。修满规定学分,通过毕业审核,准予毕业,颁发广东开放大学专科毕业证书。