计算机网络技术专业大数据应用方向Word文件下载.docx
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1．素质
（1）具有正确的世界观、人生观、价值观；
（2）崇尚宪法、遵守法律、遵规守纪；
具有社会责任感和参与意识；
（3）具有良好的职业道德和职业素养；
（4）崇德向善、诚实守信、爱岗敬业，具有精益求精的工匠精神；
（5）尊重劳动、热爱劳动，具有较强的实践能力；
（6）具有质量意识、绿色环保意识、安全意识、信息素养、创新精神；
（7）具有较强的集体意识和团队合作精神，能够进行有效的人际沟通和协作，与社会、自然和谐共处；
（8）具有职业生涯规划意识；
（9）具有良好的身心素质和人文素养；
（10）具有良好的生活习惯、行为习惯和自我管理能力。
2．知识
（1）计算机及网络系统的维护和管理的知识；
（2）云计算与大数据环境的配置与运维的知识；
（3）中小型数据库的安装、配置、维护、管理的知识；
（4）数据采集、清洗、分析、存储各阶段的系统配置和程序开发技术；
（5）WEB系统开发、数据可视化WEB图表知识；
（6）网站前台界面设计与与制作以及模板设计与开发；
（7）具有技术推广和用户支持所需要的市场营销和人际交往知识。
3．能力
具有包括口语和书面表达能力，解决实际问题的能力，终身学习能力，信息技术应用能力，独立思考、逻辑推理、信息加工能力等。
（1）具有计算机及网络操作与应用能力；
（2）具有大数据操作与应用能力；
（3）具有一定的中小型大数据项目运维及管理能力；
（4）具有较强的数据分析及故障排错检测的能力；
（5）具有一定的大数据项目招投标能力；
（6）具有较强的中小型大数据项目预、决算能力；
（7）具有一定的大数据项目招标、投标、签订合同的能力；
（8）具有编写大数据相关技术文档和管理相关技术文档的能力；
（9）具有较强Hadoop技术框架操作以及程序设计能力；
（10）能够对数据进行常规的统计分析、报表分析能力。
六、典型工作任务与职业能力
表1典型工作任务与职业能力表
工作岗位
典型工作任务
职业能力
（素质、知识、能力）
01大数据研发
工程师
01-01根据任务要求或需
求分析结果研发大
数据应用软件
01-01-01Python数据处理分析能力；
01-01-02Linux操作系统使用能力；
01-01-03Hadoop平台搭建能力；
01-01-04Spark数据运算能力。
02大数据产品
02-01大数据产品建设、
项目需求分析、设
计等
02-01-01Python语言基本语法、面向对象程序设计思想；
02-01-02数据库分析与设计；
02-01-03软件需求分析及软件开发流程；
02-01-04软件测试方法和过程。
03大数据运维
03-01大数据平台搭建、
维护、调优、管理、
监控
03-01-01Linux操作系统；
03-01-02Mysql数据库及数据库的范式理论及SQL语句
命令的使用；
03-01-03Hadoop平台部署、性能监控；
03-01-04Spark平台部署、性能监控。
04数据可视化
04-01WEB系统开发、
数据可视化WEB
图表
04-01-01HTML语言、CSS层叠样式表；
04-01-02JavaScript脚本语言、Jquery库；
04-01-03PhotoShop等平面设计软件；
04-01-04PythonWEB动态网页设计技术；
04-01-05EChars等WEB图表库。
05网站设计员
05-05从事网站的开发、
设计管理
05-01-01设计方案交流；
05-01-02网站框架设计、美工；
脚本设计；
05-01-03内容管理系统模板页面设计；
05-01-04网站域名与空间申请；
05-01-05网站维护、更新。
七、主要课程简介
1．Linux系统基础
Linux系统管理/服务管理/群集是大数据专业重要的核心专业课。
通过教学使学生了大数据所需要的底层系统基础知识，掌握大数据底层系统构成，对大数据整体框架的把握能力，掌握系统的基本知识。
内容包括linux系统基本知识、linux系统上构建各种大数据所需服务、中大型环境中群集设计、linux系统虚拟化实施等内容。
2．大数据运维基础
本课程是介绍在实验环境中，在Centos系统中搭建一个包括大数据环境所需要的各类软件，软件分为系统软件、工具软件、大数据软件工具包等几类。
其中典型代表性工具软件有：
SSH、JDK、Hadoop、Eclipse、Hive、Hbase等。
目的在于帮助学生对Linux基础环境的了解以及Hadoop基础环境的配置，为应用Hadoop做铺垫。
通过实验案例的实践操作使学生掌握Linux环境的基本使用和Hadoop基础环境的搭建及运维技术。
3．数据采集预处理
本课程介绍数据采集和预处理相关的技术、工具及应用技能，主要从四个方面进行介绍，分别是：
数据采集、数据清洗、数据集成、数据归约、数据变换。
数据清洗可以清除数据中的噪声，纠正不一致。
数据集成将数据由多个数据源合并成一致的数据存储，如数据仓库。
数据归约可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。
数据变换可以用来把数据压缩到较小的区间，如0.0到1.0。
这可以提高涉及距离度量的挖掘算法的精确率和效率。
通过本课程学习要求学生掌握常用的数据采集、清洗、转换和与处理技术。
4．数据可视化技术
本课程主要讲解数据可视化的概念、原理及主流技术，重点介绍数据可视化主流工具、组件的使用，包括D3.js、Echasrts.js和Tableau等。
课程将以深入浅出的教学设计思路为原则，结合丰富的数据可视化行业应用案例展开教学和实验实训，让学生充分理解和体验数据可视化技术和工具对于呈现大数据分析决策的最终可视化效果，所表现出来的强大视觉感染力和社会效益。
八、毕业要求
1．学分要求
本专业学生在毕业前必须修满140学分。
2．职业资格证书要求
本专业学生在毕业前必须取得人力资源和社会保障部颁发的计算机网络管理员（高级）职业资格证书、华为信息与网络技术学院的HCNA大数据认证、工业和信息化部的大数据工程师认证、教育部考试中心的计算机等级考试三级证书中的一种。
九、实施保障
1．师资队伍
计算机网络技术专业现有专兼职教师18名，其中专任教师10名，行业、企业兼职教师8名。
专任教师中教授2名，副教授（副高职称）3名，具有硕士学位的5名，专任教师中2人具有工程师技术职称，2人具有网络工程师，2人具有综合布线工程技术认证工程师，2人具有华为认证讲师，1人具有华为HCIE高级职业资格认证，5人具有高级考评员职业资格。
专任教师均具有企业生产一线工作或实践经历，实践教学能力强。
兼职教师为来自行业企业的技术骨干、高级工程师，有较强的理论知识和教学能力。
2．教学设施
具有网络管理实训室、网络安全实训室、网站建设实训室、华为网络实训室、组装维护实训室、物联网实训室、移动互联实训室、云计算实训室、大数据实训室等专业实训室。
教学设施满足本专业人才培养实施需要，其中实训（实验）室面积、设施等应达到国家发布的有关专业实训教学条件建设标准（仪器设备配备规范）要求。
信息化条件保障应能满足专业建设、教学管理、信息化教学和学生自主学习需要。
3．教学资源
学院图书馆具有丰富的专业图书资源和数字教学资源，每门课程有相应的教材或者自编讲义，专业建设有教学资源库、在线课程等能够满足学生专业学习、教师专业教学研究、教学实施和社会服务需要。
严格执行国家和省（区、市）关于教材选用的有关要求，健全本校教材选用制度。
根据需要组织编写校本教材，开发教学资源。
4．教学方法
教师依据专业培养目标、课程教学要求、学生能力与教学资源，采用理实一体化教学、案例教学、项目教学等教学方法，以达成预期教学目标。
倡导因材施教、因需施教，鼓励创新教学方法和策略，坚持学中做、做中学。
5．教学评价
对学生的学业考核评价内容兼顾认知、技能、情感等方面，评价体现评价标准、评价主体、评价方式、评价过程采用多元化的评价方式，如观察、口试、笔试、顶岗操作、职业技能大赛、职业资格鉴定等评价、评定方式。
加强对教学过程的质量监控，改革教学评价的标准和方法。
6．质量管理
明确教学管理和教学动作的具体要求，强化对教师的备课、上课、学生辅导、阶段测查过程管理要求，形成科学严谨的教学习惯。
学期初检查授课教师的课程标准、授课计划；
期中跟踪检查是否按照教学计划以及其教学方案实施，负责教学的主管领导每学期进班听课，组织听评课活动；
每学期定期组织师资培训，提高教师专业能力。
结合系部、教务处的教学评价反馈，定期开展教学诊改活动。
十、人才培养进程安排
1．专业教学计划表
表2计算机网络技术专业（大数据应用方向）教学计划表
课程
类别
序号
课程名称
学分
总学时
学时分配
开课学期与周学时
类型
开课
单位
考试
形式
理论
实践
一
二
三
四
五
六
公
共
基
础
及
素
质
教
育
模
块
必
修
课
1
入学教育
（8）
学生处
考查
2
军事技能训练
（60）
2W
C
3
思想道德修养与法律基础
54
A
社
科
部
4
毛泽东思想和中国特色
社会主义理论体系概论
72
70
B
5
形势与政策
32
每学期4课时，
其余讲座形式开设
6
※军事理论
36
（2）
7
大学体育
108
102
体育部
8
音乐欣赏
教育系
9
美术欣赏
艺设系
10
中华优秀传统文化
社科部
11
※大学生心理健康
12
办公自动化
56
18
38
信工系
13
素质教育实践
（64）
1-4学期开设
限
选
14
计算机数学
基础部
15
通用社交礼仪
经管系
16
卫生与健康
护理系
17
心理学与生活
任
公共任选课程
64
务
处
专
业
19
程序设计基础（Python）
信
息
工
程
系
20
网络技术基础
28
21
Linux云服务管理
60
40
6*10W
22
数据库技术基础
24
6*6W
23
程序设计进阶
68
44
网页设计基础
25
云计算与虚拟化
26
大数据运维基础
27
Web编程技术
66
图像处理
技
能
29
数据采集与预处理
30
Python大数据分析基础
31
综合布线技术与施工
数据可视化技术
33
IT企业实践
1w
34
顶岗实习
576
6W
18W
35
信息安全基础
Web安全防护
37
新技术讲座（5门）
48
第五学期每周12
课时以讲座形式开设
4W
创
新
毕业设计
192
8W
39
职业生涯规划就业指导
校企
合作
与就
业处
创新创业基础
41
创新创业实践
教学计划总计
140
2548
1004
1544
备注：
1．课程类型：
A表示纯理论课；
B表示理论+实践课；
C表示纯实践课。
2．※表示线上课程。
2．学时与学分分配
表3学时与学分分配表
课程类别
学分数
学时数
占总学时
百分比（%）
实践学时
必修课
502
19.7
142
5.6
限选课
164
6.4
任选课
2.5
小计
50
730
28.6
518
20.3
358
13.6
1.3
0.8
550
21.6
378
14.4
940
36.9
820
32.1
0.9
1.9
46
1022
40.1
842
246
9.7
7.5
总计
100
1554
60.6
4．素质教育实践安排
表5计算机网络技术（大数据应用方向）专业素质教育实践安排表
考查学期
学分要求
每学期学时要求
负责部门
1-4
团委
各系部
学期
名称
具体要求
学时
素质
教育
社团活动
必修
0.5
项目化
第二课堂
活动
迎新文艺晚会
具体学时认定按照《学生综合素质测评实施办法（试行）》文件实施
爱国主义教育活动
学院科技文化艺术节
大学生足球联赛
大学生篮球联赛
大学生排球联赛
综合素养展示大会
学院运动会
宿舍文化艺术节
春季趣味运动会
“五四”校园文化成果展演
纪念“一二九”运动合唱比赛
河南省大学生科技文化
艺术节活动
河南省“挑战杯”大学生
课外学术作品科技大赛
专业技能大赛
校外实践
社会实践及调研活动
每学期社会实践活动一周以上
赋予综合素养学分0.5分
志愿服务活动
学院对素质教育实践实施统一管理，总学分为8学分。
其中社团活动8学时，2学分；
项目化第二课堂活动8学时，4学分；
校外实践活动2学分。
学时学分认定由学生处、团委、各系部负责。
5．创新创业实践安排
表6计算机网络技术（大数据应用方向）专业创新创业实践安排表
名称
要求
每学期学分要求
创新创业教育
项目名称
1-2
创新创业报告会
参加者
职业生涯规划大赛
创新创业大赛
创新创业项目实施
寒暑假参与创业实践活动
系部技术协同创新项目
系部创新创业工作室实践活动
创新创业培训
职业生涯规划协会
创新创业协会
3-4
学院对素质教育实践实施统一管理，总学分为4学分，按学年进行统计，学分认定由创新创业教育学院和各系部负责。
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