大数据技术应用专业人才培养方案
一、专业名称
专业名称：大数据技术应用
专业代码：710205
二、入学要求
初中毕业或具有同等学力者。
三、基本学制
全日制学历教育，学制3年。
四、职业面向
面向大数据采集员、大数据处理技术员、大数据分析员、大数据可视化工程师、数据运维技术员等职业，服务于互联网、金融、电商、政务、医疗等领域的大数据相关岗位。
五、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，掌握扎实的科学文化基础和大数据技术基础、数据存储与管理、数据处理与分析等知识，具备大数据采集、清洗、存储、分析及可视化呈现等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事大数据采集处理、数据分析应用、数据系统运维等工作的技术技能人才。
六、毕业基本要求
1.符合国家、省教育行政部门中等职业学校学生学籍管理的有关规定。
2.思想品德评价合格，身心健康。
3.修满规定的全部课程且成绩合格。
4.岗位实习和社会实践考核合格。
5.符合学校的有关毕业要求。
七、人才培养规划
（一）思想品德
1.拥护中国共产党的领导，树立正确的世界观、人生观、价值观，自觉践行社会主义核心价值观。
2.能够运用马克思主义基本原理分析和解决学习、生活及职业发展中的实际问题，具有为大数据产业发展和国家数字化建设贡献力量的志向与责任感。
3.拥有正确的职业理想、职业观、择业观和创业观，遵守大数据行业职业道德规范，具备良好的法律意识和数据安全意识。
4.具备团队协作精神、有效沟通能力和环境适应能力，养成严谨的工作态度、质量意识、成本意识和网络安全防护意识。
（二）科学文化
掌握本专业必需的科学文化知识，为职业发展和终身学习筑牢基础。
1.具有满足日常生活和职业岗位需求的现代文阅读、写作与口语交际能力，能鉴赏优秀文学作品，传承中华优秀传统文化，吸收人类先进文化成果。
2.具备基本的数学计算、数据统计分析能力，以及空间想象、逻辑推理、分析与解决数学问题的能力，能运用数学知识处理大数据相关业务问题。
3.掌握英语听、说、读、写基本技能，能阅读简单的大数据领域英文技术文档，具备职场英语初步应用能力。
4.熟练运用计算机操作系统、办公软件解决学习与工作中的常见问题，掌握网络基础应用技能。
5.了解体育与健康基本知识，掌握1-2项体育技能，养成良好锻炼习惯，保持身心健康。
6.具有一定的艺术鉴赏能力，能理解和评判常见艺术形式，提升人文素养。
（三）专业能力
1.具备使用大数据采集工具（如 Flume、Sqoop）进行数据抓取、导入与导出的能力，能处理结构化、半结构化及非结构化数据。
2.掌握 Hadoop、Spark 等大数据框架基础操作，具备数据清洗、转换、加载（ETL）的基本能力。
3.能够运用 SQL、Python 等工具进行数据查询与简单分析，能撰写基础数据分析报告。
4.具备使用 Tableau、Power BI 等工具进行数据可视化设计与呈现的能力，能制作直观的数据分析图表与 Dashboard。
5.了解大数据存储系统（如 HDFS、HBase）的工作原理，具备数据存储环境搭建、日常维护与简单故障排查的能力。
6.掌握数据安全基础知识，具备数据加密、权限管理、隐私保护的基本技能，能防范常见数据安全风险。
7.适应产业数字化发展需求，掌握大数据领域信息技术基础知识，能运用数字化工具提升工作效率。
8.能够整合所学专业知识，分析并解决大数据技术应用中的实际问题，具有初步的技术创新意识。
9.具有终身学习意识，能主动关注大数据技术发展动态，持续提升专业技能，适应职业岗位变化。
八、课程结构
1.本课程结构不包含军训、入学教育和毕业教育相关学时。
2.本专业三年总学时为 3600 学时，其中公共课 1200 学时，占比 33.33%；专业课 600 学时，占比 16.67%；实习实训与社会实践 1800 学时，占比 50.00%。学校可结合自身办学特色与区域产业需求适当调整，但需满足基本教学要求。
3.公共课、实习实训与社会实践课、专业课中的专业基础课程为必修内容；专业课中的专业核心课程为限选课。
4.拓展能力课程为任选课，学校要根据教学实际情况、学生就业岗位、学生的学力和兴趣，合理选择相关拓展课程，促进学生个性化发展。
九、课程介绍
本专业开设课程包括公共课程，专业课程、拓展课程、实习实训和社会实践。
（一）公共基础课程：中国特色社会主义、心理健康与职业生涯、哲学与人生、职业道德与法治、语文、历史、数学、英语、信息技术、艺术、劳动教育、体育与健康等。
（二）专业基础课程：网页设计与制作、计算机网络基础。
（三）专业核心课程：数据库应用与数据分析（MySQL) 、程序设计基础（Python）。
（四）实习实训：
对接真实职业场景，在校内外开展实训：校内实训包括大数据采集实训、ETL 数据处理实训、Python 数据分析实训、数据可视化设计实训、Spark 框架应用实训等；校外实训依托合作企业，在大数据部门参与数据采集、分析辅助、系统运维等岗位实践，熟悉企业真实工作流程与标准。
（五）社会实践
通过专业社会实践活动，如参与地方政府或企业的小型数据整理项目、开展大数据应用调研等，增强学生对行业实际运作的了解；引导学生走出校园，深入社会，在实践中提升协调沟通、团队协作及理论知识应用能力，树立正确的职业价值观。
十、教学实施建议
（一）教学设计
学校在制定实施性人才培养方案时，需依据本标准课程要求，结合区域产业特点明确各课程核心教学内容；设计项目式训练任务（如 “电商平台用户行为数据分析”“政务数据可视化系统设计”），收集企业真实案例与行业素材，建设包含课件、视频、案例库、题库的数字化教学资源库。
（二）教学实施
遵循 “教、学、做合一” 原则，根据课程性质采用多样化教学形式：理论课程以班级授课为主，结合案例教学、小组讨论；实践课程采用分组教学、现场教学，依托实训设备开展实操训练。创新教学方法与手段，采用任务驱动、项目导向教学法，利用教学平台、班级 QQ 群、专业论坛等搭建线上交流渠道，实现线上线下融合教学，鼓励学生自主探索与协作学习。
（三）教学指导
以学生为中心，转变传统师生角色，教师侧重引导、帮助与组织，激发学生学习主动性；针对学生在编程、数据处理等实操环节的困难，提供个性化指导，定期开展学习答疑与技能辅导，确保学生掌握核心专业技能。
（四）教学评价
严格按照本标准教学评价要求实施，注重过程评价与结果评价结合，全面反映学生学习成效与教师教学质量。
（五）教学内容补充与更新
根据教育行政部门政策要求及时调整公共课与思政相关内容；跟踪大数据技术发展（如实时计算、AI 与大数据融合）与行业岗位变化，更新专业课程内容；创造条件开展校企合作与行业交流，引入企业新技术、新标准，补充教学案例与实训项目。
十一、教学评价建议
（一）对专业教学质量的评价
建立专业教学质量评价制度，将学生就业率、对口就业率、就业质量（如起薪、岗位晋升率）及职业技能等级证书获取率作为核心评价指标；制定详细评价方案，邀请行业企业专家、用人单位参与评价，逐步引入第三方评价机构；将课程评价纳入质量评价体系，建立人才培养方案动态调整机制，评价结果向师生及社会公开。
（二）对教师的评价
构建教师教育教学评价体系，以师德师风、专业教学效果、实训指导能力、教科研成果及企业服务经历为核心指标；采用学生评教、教师互评、企业评价、学校考核相结合的方式，全面评价教师综合能力；评价结果作为教师年度考核、绩效考核与职称晋升的重要依据。
（三）对学生的评价
评价主体：以教师评价为核心，吸纳企业导师、实习单位、家长参与评价，建立多方协同的开放式综合评价体系。
评价方法：采用过程评价（课堂表现、作业完成度、实训任务进度）与结果评价（考试、项目成果、证书获取）结合，单项评价（如编程能力、数据分析能力）与综合评价（项目综合成果）结合，总结性评价与发展性评价结合；推行以项目成果、作品集为导向的评价模式，反映学生专业能力与创新潜力。
评价内容：
思想品德与职业素养：依据《中等职业学校思想政治课程标准》及大数据行业规范，评价学生思想表现、职业道德、数据安全意识与团队协作能力。
专业知识与技能：对照课程标准，评价学生对大数据技术理论的掌握程度及数据采集、处理、分析、可视化等实操能力。
科学文化知识与人文素养：依据公共课教学要求，评价学生语文、数学、英语等学科知识应用能力及人文素养水平。
十二、实习实训环境
（一）校内实习实训室
主要设备：高性能计算机（配置满足大数据框架运行需求）、服务器、交换机、大数据教学实训平台（含 Hadoop、Spark 等框架）、数据采集与分析软件（Flume、Sqoop、Python 数据分析库、Tableau）、网络安全设备等。
实训室功能：可开展大数据采集、存储、处理、分析、可视化及系统运维等实训，满足学生对大数据技术全流程操作的训练需求，帮助学生理解技术原理与实际应用场景。
主要实训项目：
项目一：基于 Flume 的日志数据采集实训
项目二：HDFS 分布式文件系统搭建与数据存储实训
项目三：Python+Pandas 电商数据清洗与分析实训
项目四：Tableau 用户行为数据可视化设计实训
项目五：Spark 框架下的实时数据计算实训
项目六：大数据存储系统日常维护与故障排查实训
（二）校外实训基地
深化校企合作，与互联网、金融、电商等领域的大数据企业建立稳定合作关系，重点建设3-5 家校外实训基地；完善基地运行管理机制，制定学生实习管理制度与安全规范，建立与工学结合模式适配的实践教学质量监控体系，确保学生在真实工作场景中提升职业技能。
十三、师资配备
（一）总体要求
按照《河南省中等职业学校机构编制标准》，本专业教职工数与学生数比例不低于1:11，其中专任教师占比不低于教职工总数的85%；国家中等职业教育改革发展示范校及省级示范（特色）校可分别上浮5%和3%。
公共课教师需具备全日制本科及以上学历，持有中等学校教师资格证，且所学专业与任教课程对口。
专业课专任教师需具备本科及以上学历，持有中等职业学校教师资格证及大数据相关职业资格证（如大数据工程师、数据分析师）；专业教学团队中兼职教师占比 15%-30%，兼职教师需为行业企业一线技术专家或管理人员，纳入教师编制序列管理。
实习指导教师需具备专科及以上学历，持有高级工及以上大数据相关职业资格证，具备丰富的实操经验。
（二）授课教师要求
公共课教师需满足对应课程教学基本条件；专业基础课程教师需具备 2 年以上本专业教学经历及企业实践经历；专业核心课程需配备 2 名及以上教师授课，其中至少 1 名为企业技术专家或资深实习指导教师，确保教学内容与行业实践紧密结合。
（三）教师进修培训要求
专任教师每两年需参加不少于 2 个月的企业实践或行业社会实践，深入大数据企业一线了解岗位需求与技术动态。
专业课专任教师每五年需参加 1 次国家级或省级专业培训；公共课教师需定期参加教育教学方法或新技术培训，更新知识体系。
专任教师每年需参加至少 1 次校外教育教学研究活动（如教学研讨会、行业技术论坛），提升教科研能力与行业洞察力。
十四、教学管理
（一）强化教学工作中心地位
校长为学校教学第一责任人，专业负责人为本专业教学第一责任人，专业负责人与专业带头人共同统筹本专业教育教学工作；加大教学投入，保障教学资源供给，确保教学秩序稳定；专业负责人与带头人需做好专业建设规划，组织实施教学改革，保障人才培养质量。
（二）教学管理组织机构与运行
根据办学规模设立教务科、实训科、教研室等教学管理与研究机构，配备足额专职管理人员与教研人员；明确各级机构及人员岗位职责，完善教学文件管理、教学过程监控、教学设施维护、教材与图书管理等制度，确保教学管理规范有序。
（三）常规教学管理制度制订与执行
制定完善的常规教学管理制度，包括课堂教学管理、实践教学管理、岗位实习管理、学生成绩考核、教师教学考核等制度；建立制度运行诊断与改进机制，定期检查制度执行情况，及时发现并解决问题，保障教学活动规范高效开展。
（四）专业人才培养方案制定与实施
学校需在行业调研基础上，结合区域产业特点制定实施性人才培养方案，对专业核心课程标准进行二次开发，明确教学内容与实训项目；方案需报市县教育行政部门审核备案，严格按照方案组织教学与考核，确保人才培养目标落地。
（五）教学档案的收集与整理
规范教学档案管理，收集整理教学文书档案（培养方案、课程标准）、教学业务档案（教案、课件、试卷）、教师业务档案（培训记录、教科研成果）、学生学籍档案（成绩、实习记录）等；指定专人负责档案管理，实现档案管理制度化、规范化、信息化，为教学教研提供数据支撑。
（六）教育教学研究与改革
设立专门教科研机构，配备专职与兼职研究人员，统筹推进全校教育教学研究与改革工作。
以提升学生职业能力与全面发展为目标，通过教研活动、课题研究、校企合作等途径，改革教学模式（如项目式教学、工单式教学），创新教学环境与手段；推动教学内容与产业需求对接、课程与岗位对接、教材与技能对接，增强教学实践性与针对性，全面提升教学质量。
十五、教学进程表
|
|
一 |
二 |
三 |
课时 |
总 课 时 |
||||||
|
1 |
2 |
1 |
2 |
1 |
2 |
||||||
|
20周 |
20周 |
20周 |
20周 |
20周 |
20周 |
||||||
|
公共课程 |
必修 |
思想政治 |
中国特色社会主义 |
2 |
|
|
|
|
|
40 |
160 |
|
职业道德与法治 |
|
2 |
|
|
|
|
40 |
||||
|
心理健康与职业生涯 |
|
|
2 |
|
|
|
40 |
||||
|
哲学与人生 |
|
|
|
2 |
|
|
40 |
||||
|
语文 |
4 |
4 |
3 |
3 |
|
|
280 |
1000 |
|||
|
数学 |
3 |
3 |
2 |
2 |
|
|
200 |
||||
|
英语 |
3 |
3 |
2 |
2 |
|
|
200 |
||||
|
体育与健康 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
|
80 |
||||
|
信息技术 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
|
80 |
||||
|
历史 |
|
|
2 |
2 |
|
|
80 |
||||
|
劳动实践 |
|
|
1 |
1 |
|
|
40 |
||||
|
艺术 |
音乐 |
|
|
1 |
|
|
|
20 |
|||
|
美术 |
|
|
|
1 |
|
|
20 |
||||
|
选修 |
普通话 |
1 |
|
|
|
|
|
20 |
40 |
||
|
礼节礼仪 |
|
1 |
|
|
|
|
20 |
||||
|
课程合计 |
15 |
15 |
16 |
16 |
|
|
1200 |
||||
|
专业课程 |
基础 课程 |
网页设计与制作 |
4 |
|
|
|
|
|
80 |
180 |
|
|
计算机网络基础 |
|
|
5 |
|
|
|
100 |
||||
|
核心 课程 |
数据库应用与数据分析（MySQL) |
|
3 |
|
|
|
|
60 |
180 |
||
|
程序设计基础（python） |
|
2 |
4 |
|
|
|
120 |
||||
|
拓展 课程 |
大数据平台搭建 |
3 |
|
|
|
|
|
60 |
240 |
||
|
网络安全 |
|
|
|
3 |
|
|
60 |
||||
|
数据分析技术应用 |
|
|
3 |
|
|
|
60 |
||||
|
大数据平台运行与维护 |
|
3 |
|
|
|
|
60 |
||||
|
课程合计 |
7 |
8 |
12 |
3 |
|
|
600 |
||||
|
校内实习实训+社会实践+岗位实习 |
1周 |
1周 |
1周 |
1周 |
18周 |
18周 |
课程合计 |
1800 |
|||
|
课程总计 |
3600 |
||||||||||
