广州职业技术大学
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广州职业技术大学：普通本科
高校类型：综合类
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1、培养目标
本专业培养理想信念坚定，用习近平新时代中国特色社会主义思想武装头脑，德、智、体、美、劳全面发展，践行社会主义核心价值观，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、职业道德和创新意识，精益求精的工匠精神，较强的就业能力和可持续发展的能力，掌握大数据采集、存储、清洗等相关知识;大数据分析、开发及系统维护等技术技能;适应粤港澳大湾区新一代信息技术产业和产业高端发展需要，面向软件和信息技术服务、数据产业的大数据技术职业群，能够适应数字经济发展急需的数据技术高技能人才。
2、主干课程
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课程名称 |
课程目标 |
主要内容 |
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大数据可视化与理解（全英文） |
使学生掌握基于Echart、D3等大数据可视化技术，并能运用到项目开发中。 |
Echart框架；Echart基础图形应用；echarts高级图形应用；D3框架原理；D3的插件；D3制图。 |
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数据仓库与NoSQL数据库技术（全英文） |
使学生掌握数据建模、ETL处理及主流NoSQL数据库原理，具备解决海量数据存储、检索与复杂分析问题的综合实践能力。 |
数据仓库基本概念、ETL数据抽取清洗流程及星型/雪花等维度建模方法；MongoDB、Redis、HBase等主流数据库的架构原理、数据操作及企业级实战演练，全面提升复杂数据架构的设计与开发能力。 |
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软件工程（全英文） |
使学生掌握软件生命周期、主流开发方法及项目管理技术，具备规范化的系统分析、设计、测试与团队协作实践能力。 |
软件工程的基本原理与生命周期模型；结合UML建模工具进行实战演练；软件测试（白盒与黑盒）、软件维护及项目管理（成本估算、风险控制等）。 |
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数据采集与处理技术 |
使学生掌握基于python的数据采集与处理技术；掌握python爬虫技术及其相关的框架。 |
网络爬虫基础；Python爬虫技术库Urllib、request、BeautifulSoup的使用；正则表达式；Scrapy爬虫框架；Gerap的分布式爬虫。 |
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Hadoop技术与应用 |
使学生掌握hadoop生态圈各组件的安装、配置和使用；掌握基于mapreduce框架的离线数据分析方法。 |
Hadoop环境搭建；Hadoop Shell命令；HDFS及Java API介绍；MapReduce结构以及编程模型；MapReduce进阶应用。 |
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大数据分析技术 |
使学生掌握Spark的大数据分析技术原理与应用，并能用Spark SQL、Spark Streaming、MLib、GraphX分析数据；掌握Flink的基本架构以及流式数据处理。 |
Spark的基本简介与应用场景；Spark安装配置；Spark原理与架构；Scala编程；Spark SQL；Spark Streaming；Spark MLib；Spark GraphX；Flink安装配置；Flink DataStream API；Flink SQL。 |
3、就业方向
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对应行业 |
主要岗位类别（或技术领域） |
社会认可度高的证书举例 |
毕业起薪预估 |
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信息传输、软件和信息技术服务业 |
数据分析师、数据治理工程师、数据运营师、数据交易师、数据产品经理 |
计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试证书、Cloudera职业技能等级证书、人工智能训练师职业技能等级认定、 |
5000 |
4、师资队伍
专业现有专任教师12名，来自行业企业一线兼职教师4名;专任教师中硕士及以上占比100%，博士占比67.6%;高级职称占比33.3%;具有海外留学经历教师占比33.3%;“双师型”教师占比100%。
5、实训条件
5.1 校内实训室
大数据基础应用实训室
大数据分析与实战实训室
大数据与人工智能融合应用实训室
数字工场产教融合创新基地
该基地主要进行大数据采集与处理技术、大数据可视化技术、Hadoop技术与应用等课程的教学和实训，主要培养大数据采集、存储、清洗等相关知识和大数据分析、开发及系统维护等相关技术技能。
5.2 沃思网络科技有限公司校外实训基地
学院与广州沃思网络科技有限公司建设校外实训基地，近3年共接收30人进行大数据平台运维、大数据应用开发等技能的就业前强化训练。
6、教学成果
近年来，专业共出版3部教材，其中国家级规划教材2部;建设课程12门，其中国家教学资源库课程1门;指导学生省级以上竞赛获奖24项;获广东省教育教学成果奖1项。
7、科研成果
近5年，专业教师共承担市级以上项目8项，其中省级3项;共发表论文32篇，其中SCI论文18篇、EI论文2篇。专业承担广东省智慧职业教育大数据工程技术研究中心、广州市智能教育协同创新中心的建设。
闽公网安备35010202002009号