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大数据技术与应用专业介绍

发布日期:2018-12-10    作者:      点击:

1、培养目标

培养掌握大数据分析管理、大数据应用开发,具备大数据平台搭建与运维、数据采集、数据加工、数据分析、数据挖掘、数据可视化等专业实践能力,具有良好的职业道德、创业精神,适应社会大数据应用发展所需的高素质技术技能人才。

2、主干课程

大数据概论、Excel数据分析技术、Python语言程序设计、分布式文件系统、分布式计算框架、数据采集、数据清洗、R语言入门、大数据可视化技术、阿里云大数据技术与实践

3、专业特色

本专业为满足小微企业大数据技术人才的需求,在人才培养方案中明确了大数据应用与大数据分析两个专业方向。在培养模式上,与知名大数据企业联合,突破传统的教学培养模式,采取全程嵌入式校企联合教学培养模式,将课程教学、工程实践、行业理念实现无缝结合,为区域经济发展培养高素质应用型专门人才。

4、就业方向

  • 数据采集工程师:从各种数据源中采集数据,包括互联网、数据库、各种数据文件等。需掌握Python、Java、Sqoop、爬虫技术等。

  • 数据清洗工程师:负责完成脏数据的清洗、数据转码、数据转换、数据格式处理。需掌握Hadoop、ETL技术等。

  • 数据建模工程师:面向主题的数据建模、分布式数据库设计,数据的管理与开发。需掌握分布式数据库、Hbase、Hive、Sqoop、NoSQL数据库技术等。

  • 大数据研发工程师:海量数据的计算、分析与数据整合。需掌握Hadoop、Spark。

  • 数据分析与挖掘工程师:基于数据挖掘方法和算法,对海量数据进行分析、挖掘与预测。需掌握Python语言或R语言、SAS、SPSS、Spark等。

  • 大数据实时计算工程师:秒级、毫秒级进行数据的处理和计算,实时计算出数据结果。需掌握实时计算框架技术Storm、Flume、Kafka等。

  • 大数据可视化工程师:对分析结果以图形化的形式显示。需掌握Web前端技术,Java语言,ECharts、D3、Oracle DV等。

5、技能证书

由工业和信息化部、 国家劳动和社会保障部联合颁发的大数据工程师证书

6、师资队伍

现有专任教师14 人,专任教师中教授1 人、研究员1人、副教授3 人、高级工程师5人,高级职称教师占71.4 %;双师素质教师9人,占64.2%。校级专业带头人1 名,校级优秀青年骨干教师2名,校级精品课程负责人2人,列入省青年教师资助计划教师1名。形成了一支素质优良、知识扎实、实际操作技能过硬,具有团队协作精神和创新开拓意识的双师型教师队伍。

7、校企合作

校企合作企业有杭州华三通信有限公司、浙江高速信息工程技术有限公司、杭州辛孚能源科技有限公司、杭州联众医疗科技股份有限公司、杭州小蛋壳网络科技有限公司、杭州哈督普数据技术有限公司、杭州米雅信息科技有限公司等十余家。

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8、实践实训

设置课内实践和集中实训的“双实践”课程体系。建立了多个校内实训室和校外实训基地,两者互为补充成为本专业实践教学平台。校内专业实践教学平台由专业实验室架构;校外工程项目训练实践基地主要由校企工程项目训练教学基地、专业科技创新基地等形成。

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