实训系统与产品应用于教学

百项实训套件与智能软、硬件实验设备

在线咨询

高职-大数据专业建设

高职-大数据专业建设

产品详情

一、大数据专业人才培养方案

 

专业方向重点培养能够为企事业单位提供大数据系统搭建、管理、和运维技术和能力的人才。通过计算机基础课程、算法语言、系统管理等专业基础知识学习,接受大数据系统和应用知识的培养,进行各种计算机系统,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。通过大量的案例与实践操作,熟练掌握大数据系统管理所需的各种专业知识和能力,具备一定的职业素养,为从事大数据行业系统管理工作奠定坚实基础。

 

二、人才培养对应工作岗位

 

1、数据分析工程师

 

· 理解主流机器学习算法的原理和应用;具有深厚的数据统计学基础;

· 精通R语言、Python、数据挖掘、语义分析(自然语言处理)等技术;

· 掌握数据分析工具(R/SAS/SPSS/Matlab),实现优化算法;

· 熟悉数据库,熟练运用SQL,数据分析、挖掘、清洗和建模;

· 熟悉统计,金融建模,了解时间序列分析,量化分析;

· 撰写专业数据分析报告。

 

2、大数据运维工程师

 

· 熟悉Hadoop/ HBase/spark等大数据系统,有大数据平台运维工开发经验者优先;

· 具有较强的学习能力、逻辑分析能力、问题排查能力;

· 熟悉Linux操作系统、熟悉Java、熟练使用Shell/Perl/Python中至少一种语言,能熟练编写常规运维脚本;

 

3、大数据可视化工程师

 

· 掌握 Web 前端相关技术,HTML/CSS/Javascript,页面布局和切图相关技术,jQuery 等主流的 js 框架和数据交互相关技术;

· 掌握 PHP 和 LAMP 框架,Smarty 模板引擎,数据库相关技术,Linux 环境下的项目开发及部署;

· 了解常用的设计模式和算法相关知识,性能优化知识的人才 a/C/C++语言之一;

 

4、大数据处理工程师

 

· 掌握计算机理论基础,精通数据结构及算法、Java/C++语言;

· 掌握系统问题追查和性能调优技术;熟悉面向对象设计模式;

· 能够进行系统架构设计;辅助运维系统的开发;

· 掌握 Hadoop,HBase 等开源技术;

· 熟悉 Python、Shell、PHP 至少 1 种语言;

· 熟悉 Map/Reduce 编程;

· 熟悉 Linux 开发环境;

· 掌握分布式系统原理及计算模型;

 

三、大数据教学资源建设

 

为了满足院校快速开设大数据相关课程实验的需求,实验室配置相关系列教材、配套实验手册、项目手册、在线视频、在线试题库等课程资源。

 

实验手册

 

项目案例

 

项目结果展示
大数据行业应用-农业市场大数据分析

相关产品
XML 地图 | Sitemap 地图

www.9778.com