1大數據技術專業教學標準（高等職業教育專科）為適應科技發展、技術進步對行業生產、建設、管理、服務等領域帶來的新變化，順應互聯網和相關服務、軟件和信息技術服務業等行業數字化、網絡化、智能化發展新趨勢，對接新產業、新業態、新模式下大數據實施與運維、數據采集與處理、大數據分析與可視化、大數據平臺管理、大數據技術服務、大數據產品運營等崗位（群）的新要求，不斷滿足大數據產業高遵循推進現代職業教育高質量發展的總體要求，參照國家相關標準編制要求，制訂本標準。專業教學直接決定高素質技能人才培養的質量，專業教學標準是開展專業教學的基本依據。本標準是全國高等職業教育專科大數據技術專業教學的基本標準，學校應結合區域/行業實際和自身辦學定位，依據本標準制訂本校大數據技術專業人才培養方案，鼓勵高于本標準2專業名稱（專業代碼）大數據技術（510205）3入學基本要求中等職業學校畢業、普通高級中學畢業或具備同等學力4基本修業年限5職業面向所屬專業大類（代碼）電子與信息大類（51）所屬專業類（代碼）計算機類（5102）對應行業（代碼）互聯網和相關服務（64）、軟件和信息技術服務業（65）主要職業類別（代碼）大數據工程技術人員S（2-02-38-03）、數據分析處理工程技術人員S（2-02-30-09）、信息系統運行維護工程技術人員S（2-02-10-08）主要崗位（群）或技術領域大數據實施與運維、數據采集與處理、大數據分析與可視化、大數據平臺管理、大數據技術服務、大數據產品運營……職業類證書計算機技術與軟件專業技術資格、大數據分析與應用、大數據應用開發（Python）、大數據工程化處理與應用……26培養目標本專業培養能夠踐行社會主義核心價值觀，傳承技能文明，德智體美勞全面發展，具有一定的科學文化水平，良好的人文素養、科學素養、數字素養、職業道德、創新意識，愛崗敬業的職業精神和精益求精的工匠精神，較強的就業創業能力和可持續發展的能力，掌握本專業知識和技術技能，具備職業綜合素質和行動能力，面向軟件和信息技術服務、互聯網和相關服務等行業的大數據工程技術人員、數據分析處理工程技術人員、信息系統運行維護工程技術人員等職業，能夠從事大數據實施與運維、數據采集與處理、大數據分析與可視化、大數據平臺管理、大數據技術服務、大數據產品運營等工作的高技能人才。7培養規格本專業學生應在系統學習本專業知識并完成有關實習實訓基礎上，全面提升知識、能力、素質，掌握并實際運用崗位（群）需要的專業核心技術技能，實現德智體美勞全面發展，總體上須達到以下要求：（1）堅定擁護中國共產黨領導和中國特色社會主義制度，以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，踐行社會主義核心價值觀，具有堅定的理想信念、深厚的愛國情感和中華民族自豪感；（2）掌握與本專業對應職業活動相關的國家法律、行業規定，掌握綠色生產、環境保護、安全防護、質量管理等相關知識與技能，了解相關行業文化，具有愛崗敬業的職業精神，遵守職業道德準則和行為規范，具備社會責任感和擔當精神；（3）掌握支撐本專業學習和可持續發展必備的語文、數學、外語（英語等）、信息技術等文化基礎知識，具有良好的人文素養與科學素養，具備職業生涯規劃能力；（4）具有良好的語言表達能力、文字表達能力、溝通合作能力，具有較強的集體意識和團隊合作意識，學習1門外語并結合本專業加以運用；（5）掌握數據庫基本原理、程序設計、操作系統原理、計算機網絡、云計算等方面的專（6）掌握大數據采集與大數據預處理技術技能，具有數據采集、抽取、清洗、轉換與加載等數據預處理能力；（7）掌握數據分析和數據挖掘應用技術技能，具有面向業務需求，基于大數據分析平臺進行數據的批量、實時、分布式計算，基礎特征工程處理以及機器學習算法應用等大數據分（8）具有數據可視化設計和數據分析報告撰寫能力，具有開發應用程序進行數據可視化展示、撰寫數據可視化結果分析報告等實踐能力；（9）掌握大數據平臺搭建與部署、大數據平臺運維、數據庫開發與管理等技術技能，具有大數據平臺部署與運維、數據庫管理與應用、大數據技術服務、大數據產品運營、大數據平臺管理等實踐能力；3（10）掌握信息技術基礎知識，具有適應本行業數字化和智能化發展需求的數字技能；（11）具有探究學習、終身學習和可持續發展的能力，具有整合知識和綜合運用知識分析問題和解決問題的能力；（12）掌握身體運動的基本知識和至少1項體育運動技能，達到國家大學生體質健康測試合格標準，養成良好的運動習慣、衛生習慣和行為習慣；具備一定的心理調適能力；（13）掌握必備的美育知識，具有一定的文化修養、審美能力，形成至少1項藝術特長（14）樹立正確的勞動觀，尊重勞動，熱愛勞動，具備與本專業職業發展相適應的勞動素養，弘揚勞模精神、勞動精神、工匠精神，弘揚勞動光榮、技能寶貴、創造偉大的時代風尚。8課程設置及學時安排8.1課程設置主要包括公共基礎課程和專業課程。8.1.1公共基礎課程按照國家有關規定開齊開足公共基礎課程。應將思想政治理論、體育、軍事理論與軍訓、心理健康教育、勞動教育等列為公共基礎必修課程。將馬克思主義理論類課程、黨史國史、中華優秀傳統文化、語文、數學、物理、外語、國家安全教育、信息技術、職業發展與就業指導、創新創業教育等列為必修課程或限定選修課程。學校根據實際情況可開設具有地方特色的校本課程。8.1.2專業課程一般包括專業基礎課程、專業核心課程和專業拓展課程。專業基礎課程是需要前置學習的基礎性理論知識和技能構成的課程，是為專業核心課程提供理論和技能支撐的基礎課程；專業核心課程是根據崗位工作內容、典型工作任務設置的課程，是培養核心職業能力的主干課程；專業拓展課程是根據學生發展需求橫向拓展和縱向深化的課程，是提升綜合職業能力的延展課程。學校應結合區域/行業實際、辦學定位和人才培養需要自主確定課程，進行模塊化課程設計，依托體現新方法、新技術、新工藝、新標準的真實生產項目和典型工作任務等，開展項目式、情境式教學，結合人工智能等技術實施課程教學的數字化轉型。有條件的專業，可結合教學實際，探索創新課程體系。（1）專業基礎課程編程基礎、數據庫技術等領域的內容。（2）專業核心課程主要包括：數據采集技術、數據預處理技術、大數據分析技術應用、數據可視化技術與應用、數據挖掘應用、大數據平臺部署與運維等領域的內容，具體課程由學校根據實際情況，按國家有關要求自主設置。4專業核心課程主要教學內容與要求課程涉及的主要領域典型工作任務描述主要教學內容與要求1數據采集技術①根據業務需求進行在線、離線數據②根據調度策略選擇合適的工具或爬蟲框架設置調度作業。③使用工具完成數據庫數據、業務系統日志數據、互聯網應用數據的采集、清洗和存儲工作。⑤根據業務場景需求編制并實施解決①熟悉數據采集基礎知識。②了解數據采集與使用的相關法③掌握數據采集需求分析、網頁數據解析爬取方法。④掌握數據庫數據、業務系統日志數據采集方法。⑤掌握安裝搭建采集工具及代碼編寫平臺的方法。⑥能夠基于開發語言編寫數據采集程序2數據預處理①安裝、配置和使用數據預處理的運③根據業務需求對多源數據進行整合。④根據業務規則對數據格式進行轉換。⑤根據數據歸一性原則對數據進行單位、數值歸約。⑥使用工具完成數據ETL工作②熟練掌握常用數據ETL工具的安裝配置方法。③掌握缺失值、重復值、不一致數值等識別與處理方法。④掌握文本數據、網頁數據、數據庫數據的抽取和加載方法。⑤掌握基于不同數據源的遷移和⑥了解不同數據格式轉換、多源數據的整合與優化方法3大數據分析技術應用①結合業務場景使用工具對數據集進行概要、描述性統計分析。②在描述結果基礎上，對數據進行特征和規律的分析與推測。③根據業務需求編寫批量、實時數據④根據數據特征計算數據標簽并進行⑤根據數據指標規則計算關鍵業務②熟練掌握數據分析工具的安裝搭建與使用方法。③熟悉數據結構封裝與操作相關④掌握數據聚合與分組運算、時間序列等數據分析算法。⑤掌握批量、實時數據計算任務⑥能夠運用大數據分析平臺完成基礎大數據分析及報告撰寫的任務5課程涉及的主要領域典型工作任務描述主要教學內容與要求4數據可視化技術與應用①選擇關鍵指標抽取數據并進行圖表②使用可視化組件庫進行可視化頁面開發并配置交互模式。③根據產品反饋對可視化頁面及圖表進行調整和美化。④根據業務需求及分析結果，制定數⑤對數據可視化結果進行業務分析并輸出分析報告特征和流程等基礎知識。②了解可視化圖表類型，以及文本可視化和網絡可視化的區別。③熟練掌握主流數據可視化工具④熟練掌握數據可視化設計方法。⑤掌握可視化組件庫開發應用技⑥具備數據可視化結果分析報告撰寫技能5數據挖掘應用①結合業務背景，對數據進行概要分②評估挖掘需求并選擇合適方法對數據進行特征工程處理。③調用常規模型進行模型訓練。④根據合適評價指標對模型進行驗證⑤結合數據背景、模型評估等對挖掘結果進行基本分析①熟悉數據特征管理的基礎知②熟悉監督學習、無監督學習、半監督學習的概念及應用。③熟悉回歸、分類、關聯、聚類等算法原理及應用。④掌握訓練集、驗證集、測試集⑤了解機器學習算法基礎應用經典模型的原理及過程。⑥了解模型性能的計算和評價方法6大數據平臺部署與運維①根據系統部署方案，安裝集群環境、硬件環境、虛擬化環境所需的各類系統。②根據軟件部署方案安裝各類大數據③根據節點連接信息配置大數據集群，根據集群功能對組件進行啟動調試。④使用工具對大數據集群的各類組件、服務的運行狀態進行監控管理。⑤根據故障報告進行故障排查，處理故障問題①熟悉Hadoop體系架構和生態②掌握Hadoop的安裝部署與操③掌握HDFS文件系統的原理及④掌握MapReduce的原理與應用方法。⑤掌握Hadoop生態圈主流組件的搭建與操作方法。⑥掌握Hadoop集群的管理和運行監控方法6（3）專業拓展課程主要包括：人工智能導論、云計算平臺技術應用、NoSQL數據庫技術應用、Web前端開發框架技術、Scala編程基礎、Spark應用技術、Flink應用技術、大數據項目管理、大數據安全技術、大數據技術服務、大數據產品運營等領域的內容。8.1.3實踐性教學環節實踐性教學應貫穿于人才培養全過程。實踐性教學主要包括實驗、實習實訓、畢業設計、社會實踐活動等形式，公共基礎課程和專業課程等都要加強實踐性教學。在校內外進行大數據平臺部署與運維、數據采集、數據預處理、大數據分析、數據可視化、數據挖掘應用等實訓，包括單項技能實訓、綜合能力實訓、生產性實訓等。在互聯網和相關服務、軟件和信息技術服務行業的大數據分析與應用企業進行大數據技術專業實習，包括認識實習和崗位實習。學校應建立穩定、夠用的實習基地，選派專門的實習指導教師和人員，組織開展專業對口實習，加強對學生實習的指導、管理和考核。實習實訓既是實踐性教學，也是專業課教學的重要內容，應注重理論與實踐一體化教學。學校可根據技能人才培養規律，結合企業生產周期，優化學期安排，靈活開展實踐性教學。應嚴格執行《職業學校學生實習管理規定》和相關專業崗位實習標準要求。學校應充分發揮思政課程和各類課程的育人功能。發揮思政課程政治引領和價值引領作用，在思政課程中有機融入黨史、新中國史、改革開放史、社會主義發展史等相關內容；結合實際落實課程思政，推進全員、全過程、全方位育人，實現思想政治教育與技術技能培養的有機統一。應開設安全教育（含典型案例事故分析）、社會責任、綠色環保、新一代信息技術、數字經濟、現代管理、創新創業教育等方面的拓展課程或專題講座（活動），并將有關內容融入課程教學中；自主開設其他特色課程；組織開展德育活動、志愿服務活動和其他實踐總學時一般為2700學時，每16～18學時折算1學分，其中，公共基礎課總學時一般不少于總學時的25%。實踐性教學學時原則上不少于總學時的50%，其中，實習時間累計一般為6個月，可根據實際情況集中或分階段安排實習時間。各類選修課程的學時累計不少于總學時的10%。軍訓、社會實踐、入學教育、畢業教育等活動按1周為1學分。9師資隊伍按照“四有好老師”“四個相統一”“四個引路人”的要求建設專業教師隊伍，將師德師風作為教師隊伍建設的第一標準。不低于60%，高級職稱專任教師的比例不低于20%，專任教師隊伍要考慮職稱、年齡、工作7經驗，形成合理的梯隊結構。能夠整合校內外優質人才資源，選聘企業高級技術人員擔任行業導師，組建校企合作、專兼結合的教師團隊，建立定期開展專業（學科）教研機制。9.2專業帶頭人原則上應具有本專業及相關專業副高及以上職稱和較強的實踐能力，能夠較好地把握國內外軟件和信息技術服務、互聯網和相關服務等行業、專業發展，能廣泛聯系行業企業，了解行業企業對本專業人才的需求實際，主持專業建設、開展教育教學改革、教科研工作和社會服務能力強，在本專業改革發展中起引領作用。9.3專任教師具有高校教師資格；原則上具有數據科學與大數據技術、大數據工程技術、計算機科學與技術等相關專業本科及以上學歷；具有一定年限的相應工作經歷或者實踐經驗，達到相應的技術技能水平；具有本專業理論和實踐能力；能夠落實課程思政要求，挖掘專業課程中的思政教育元素和資源；能夠運用信息技術開展混合式教學等教法改革；能夠跟蹤新經濟、新技術發展前沿，開展技術研發與社會服務；專業教師每年至少1個月在企業或生產性實訓基地鍛煉，每5年累計不少于6個月的企業實踐經歷。9.4兼職教師主要從本專業相關行業企業的高技能人才中聘任，應具有扎實的專業知識和豐富的實際工作經驗，一般應具有中級及以上專業技術職務（職稱）或高級工及以上職業技能等級，了解教育教學規律，能承擔專業課程教學、實習實訓指導和學生職業發展規劃指導等專業教學任務。根據需要聘請技能大師、勞動模范、能工巧匠等高技能人才，根據國家有關要求制定針對兼職教師聘任與管理的具體實施辦法。10教學條件主要包括能夠滿足正常的課程教學、實習實訓所需的專業教室、實驗室、實訓室和實習10.1.1專業教室基本要求具備利用信息化手段開展混合式教學的條件。一般配備黑（白）板、多媒體計算機、投影設備、音響設備，具有互聯網接入或無線網絡環境及網絡安全防護措施。安裝應急照明裝置并保持良好狀態，符合緊急疏散要求，安防標志明顯，保持逃生通道暢通無阻。10.1.2校內外實驗、實訓場所基本要求實驗、實訓場所面積、設備設施、安全、環境、管理等符合教育部有關標準（規定、辦法實驗、實訓環境與設備設施對接真實職業場景或工作情境，實訓項目注重工學結合、理實一體化，實驗、實訓指導教師配備合理，實驗、實訓管理及實施規章制度齊全，確保能夠順利開展大數據平臺部署與運維、數據采集、數據預處理、大數據分析、數據挖掘、數據可視化等實驗、實訓活動。鼓勵在實訓中運用大數據、云計算、人工智能、虛擬仿真等前沿信8（1）大數據技術綜合實訓室配備計算機（或云桌面）、服務器、交換機、無線AP、網絡機柜、多媒體中控臺、投影儀、無線投屏器、投影幕、電腦桌椅、交互式電子白板等設備，安裝操作系統軟件、辦公軟件、Java項目開發軟件、數據庫開發軟件、Python項目開發軟件、項目管理軟件，用于Web前端技術基礎、程序設計基礎、Linux操作系統、數據庫技術、Python程序設計、云計算技術基礎、大數據應用開發項目實踐等實訓教學。（2）大數據平臺部署與運維實訓室配備計算機（或云桌面）、管理節點服務器、計算節點服務器、交換機、無線AP、網絡機柜、多媒體中控臺、投影儀、無線投屏器、投影幕、電腦桌椅、交互式電子白板等設備，數據可視化軟件、大數據平臺部署與運維實訓系統，用于大數據平臺部署與運維、數據預處理、數據可視化技術與應用等實訓教學。（3）大數據采集與分析實訓室配備計算機、服務器、交換機、網絡機柜、多媒體中控臺、投影儀、無線投屏器、投影幕、電腦桌椅、交互式電子白板等設備，安裝操作系統軟件、辦公軟件、基礎開發軟件（Java、Python、Web前端）、數據采集軟件、數據存儲軟件、數據預處理軟件、數據分析軟件、數據挖掘軟件、大數據分析與挖掘平臺，用于數據采集技術、數據預處理、大數據分析技術應用、數據挖掘應用、數據可視化技術與應用、基于行業應用的大數據分析項目實踐等實訓教學。（4）大數據可視化實訓室處理、大數據分析技術應用、數據挖掘應用、數據可視化技術與應用等實訓教學。可結合實際建設綜合性實訓場所。10.1.3實習場所基本要求符合《職業學校學生實習管理規定》《職業學校校企合作促進辦法》等對實習單位的有關要求，經實地考察后，確定合法經營、管理規范，實習條件完備且符合產業發展實際、符合安全生產法律法規要求，與學校建立穩定合作關系的單位成為實習基地，并簽署學校、學生、實習單位三方協議。根據本專業人才培養的需要和未來就業需求，實習基地應能提供大數據實施與運維、數據采集與處理、大數據分析與可視化、大數據平臺管理、大數據技術服務、大數據產品運營等與專業對口的相關實習崗位，能涵蓋當前相關產業發展的主流技術，可接納一定規模的學生實習；學校和實習單位雙方共同制訂實習計劃，能夠配備相應數量的指導教師對學生實習進行指導和管理，實習單位安排有經驗的技術或管理人員擔任實習指導教師，開展專業教學和職業技能訓練，完成實習質量評價，做好學生實習服務和管理工作，有保證實習學生日常工作、學習、生活的規章制度，有安全、保險保障，依法依規保障學生的基本權益。主要包括能夠滿足學生專業學習、教師專業教學研究和教學實施需要的教材、圖書及數9字化資源等。10.2.1教材選用基本要求按照國家規定，經過規范程序選用教材，優先選用國家規劃教材和國家優秀教材。專業課程教材應體現本行業新技術、新規范、新標準、新形態，并通過數字教材、活頁式教材等多種方式進行動態更新。10.2.2圖書文獻配備基本要求圖書文獻配備能滿足人才培養、專業建設、教科研等工作的需要。專業類圖書文獻主要包括：大數據行業政策法規資料，有關大數據崗位的技術、標準、方法、操作規范以及實訓