专业名称：大数据技术（工业大数据分析方向、大数据可视化方向）
专业代码：510205
专业群：工业互联网
二、入学要求
普通高中毕业生（或中职毕业生，或普通高中、中职毕业生、或具备高中（中职）同等学历）
三、修业年限
基本学制3年，学习年限3-6年，学分制
职业面向
（一）职业领域
所属专业大类（代码）
所属专业类（代码）
对应行业
（代码）
主要职业类别（代码）
主要岗位群或技术领域举例
职业资格证书和职业技能等级证书举例
计算机类
（5102）
大数据技术技术（510205）
软件和信息技术服务业（65）
软件和信息技术服务人员（40405）、其他信息传输、软件和信息技术服务人员（40499）
大数据基础运维、大数据应用开发、大数据数据分析等领域
大数据应用开发（Python)、大数据平台运维、Web前端开发、Python程序开发、数据应用开发与服务（Python）、大数据分析与应用
工作岗位
1.数据采集/网络爬虫工程师
熟悉Python的应用开发，了解爬虫框架，能进行数据抓取、数据采集清洗的研发，能对爬虫框架进行优化应用，能通过各种策略提高数据抓取的效率和质量。能完成网页采集任务的分析及采集方案设计。
2.大数据分析工程师
能完成数据可视化产品的视觉设计工作，利用图形化的工具及手段进行数据展示；能基于交互设计模式，对数据和展现进行设计和开发。
4.大数据运维工程师
参与运维系统及平台的建设，能完成大数据基础架构平台（Hadoop/Spark/MPPDB）的自动部署；负责和参与数据基础架构平台的运维，保障数据平台服务的稳定性和可用性；能处理各类异常和故障，确保系统平台的稳定运行，优化运维流程提升运维效率。
（三）工作任务与职业能力分解表
序号
工作领域
工作任务
职业能力
考证考级要求
1
数据采集、网络数据爬取
负责爬虫项目研发、编程工作，改进和提升爬虫效率以及策略优化；负责网页采集任务的分析及采集方案设计；
1、熟悉掌握多线程、网络编程，精通网页抓取原理及技术的实现细节；
2、熟悉基于规则的网页信息抽取，精通正则表达式；
3、能从结构化的和非结构化的数据中获取信息、清洗有一定经验；
5、热爱互联网，对搜索技术和探索未知领域有浓厚兴趣。
Python程序设计、移动Web开发、网页脚本技术、前端框架技术、Python数据分析与应用
大数据应用开发（Python)、大数据平台运维、Web前端开发（初、中、高级职业技能证书）等之一
2
大数据分析
1、熟练使用Linux操作系统，精通Java语言；
3、熟悉NoSQL生态环境；熟悉Oracle或SQLServer、MySQL数据库技术；
4、具有数据分析、数据挖掘理论知识；
5、熟练应用各种数据分析工具
Linux操作系统、
Python程序设计、数据库技术、Python数据分析与应用、数据分析与展示（Spss+Excel）、大数据挖掘与分析
3
大数据可视化
负责数据可视化产品的视觉设计，参与大数据分析产品策划工作；依据交互设计模式，对数据和展现的交互行为进行设计开发。
1、具有网页前端展现能力，掌握CSS,Javascript,HTML5等技术；
2、熟悉各类前端框架，熟悉UI/图表类库，熟悉不同浏览器在可视化上的差异；
3、具有良好的美感，对数据可视化设计有较深的认识，有创意和想法，能化数据为图像；
4、熟悉python语言的数据可视化绘图；
5、熟练应用各种图表展现工具
移动Web开发、网页脚本技术、前端框架技术、PowerBI数据可视化、Web应用开发实战
4
大数据运维
负责和参与大数据基础架构平台的运维，保障数据平台服务的稳定性和可用性；
1.熟悉Hadoop、Hive、Kafka、Hbase、Yarn、Storm等原理及运维方式，有大数据平台开发经验者优先。
2.熟悉Linux操作系统，熟悉Java，熟练使用Shell/Perl/Python/Ruby中至少一种语言。
3．熟悉hive语法及常见命令脚本。
4．具备很强的故障排查能力，有很好的技术敏感度和风险识别能力。
计算机网络基础、Linux操作系统、
Java程序设计、Python程序设计、大数据基础运维
培养目标及规格
（一）培养目标
本专业培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，具备身心健康、爱与关怀和尚德弘毅的匠心型人才，具备大数据基础运维、应用开发和数据处理分析的专业知识、技术及较强技能的实践型人才，具备创新意识、沟通协作和解决问题的发展型人才，面向互联网+数据领域,能够从事大数据基础运维、大数据应用开发、大数据数据分析等工作的高素质劳动者和技术技能人才。
（二）培养规格
本专业毕业生应在素质、知识和能力等方面达到以下要求：
素质
（1）坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感。
（2）崇尚宪法、尊法守纪、崇德向善、诚实守信、尊重生命、热爱劳动、履行道德准则和行为规范，具有社会责任感和社会参与意识。
（3）具有质量意识、环保意识、安全意识、信息素养、工匠精神、创新思维、全球视野和市场洞察力。
（4）勇于奋斗、乐观向上，具有自我管理能力、职业生涯规划的意识，有较强的集体意识和团队合作精神。
（5）具有健康的体魄、心理和健全的人格，掌握基本运动知识和1～2项运动技能，养成良好的健身与卫生习惯，以及良好的行为习惯。
（6）具有一定的审美和人文素养，能够形成1～2项艺术特长或爱好。
（二）知识
（1）掌握Web数据采集的基本方法；
（2）掌握关系数据库的体系结构、数据模型、关系数据库设计理论、数据库设计和数据库保护的方法；
（3）掌握程序设计的基本原理与项目开发的应用方法；
（4）掌握数据的准备、清洗、数据预处理、数据分析与建模等方法和技术；
（5）掌握数据分析的概念、目的、常用方法、数据分析过程、数据分析软件的评价方法；
（6）掌握大数据处理与分析的技术架构和关键技术；
（7）掌握数据可视化的应用特征，典型数据可视化设计模式。
（三）能力
（1）信息系统设计能力，常用开发工具的使用方法、网页设计和文档编写能力。
（2）开发、编写代码的能力，具有进行数据分析应用程序开发的能力；
（3）信息采集的能力，具备进行数据爬取、清洗、存储和非结构语义分析的能力；
（4）熟练操作数据库，具有数据仓库设计、构建和部署的能力；
（5）数据分析的能力，具备基础分析算法设计和应用的能力；
（6）大数据分析的能力，具有维护集群的日常运作、系统的监测与配置和Hadoop、Spark与其他系统集成的能力；具有大规模结构化非结构化数据、大数据存储、数据库架构设计的能力；
（7）数据可视化的能力，掌握数据可视化的工具，针对应用输出数据可视化图表。
主要包括通识课程、专业课程、综合实践课程和素质拓展课程（第二课堂）共4类。课程体系如图1所示。
图1大数据技术专业课程体系
通识课分为思想政治类、文化基础类、体育健康类、美育劳育类、创新创业类等六大课程模块，分为必修课和选修课。必修课包括军事理论与国防教育、军事技能训练、思想道德与法治、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策教育、基础英语、行业英语、计算机应用基础、高等数学、体育、大学生心理健康教育、美育课程、劳育课程、职业生涯规划、创新创业等；选修课包括文学素养、财商素养、信息素养等。
1.专业基础（平台）课：专业平台课程为大数据技术基础课程，为专业课程提供基础性支撑作用，包括Python程序设计、办公软件高级应用、Photoshop图像处理、数据库技术、Linux操作系统、人工智能导论。
主要专业基础课程的简介详见附录（二）
主要专业核心课程的简介详见附录（三）
综合实践课程为独立开设的实践课程，包括校内（课程）综合实训、毕业综合实践、认识实习、跟岗实习、顶岗实习等。
采用认定制。学生可通过参与科研项目，参加学科技能竞赛与科技文化艺术活动，发表论文或文学作品、设计作品，获得发明专利，参加课外自主实验、社会调查、社团活动、志愿服务、公益劳动、网络课程拓展学习等，获得各类资格证书、高级工证书等多种途径获得学分。
学年
学期
教学周
考核
劳动与实践
入学准备
始业教育、军事课
思想政治理论课实践
毕业
设计
（论文）
毕业答辩、教育
机
动
合计
一
14
20
16
（1）
二
三
5
8
13
22
6
15
18
120
（二）按学期安排课程
课程
类别
课程编号
课程名称
课程类型
学分
课内
学时
学时分配
各学期周学时数
方式
备
注
讲课
课内实训
20周
22周
18周
通识课程
思想政治课
22110033
思想道德与法治
A
48
4*12
考试
22110021
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论
64
4*16
22110031
形势与政策
32
√
23120220
军事理论与国防教育
36
考查
网络教学
文化基础课
21110011
基础英语
5*12+4
21110021
行业英语
21110131
高等数学
体育
与健康
课
23120250
军事技能训练
C
112
56*2
23110050
基础体能
24
2*12
23110060
体育选项1
28
2*14
23110070
体育选项2
23120230
体育选项3
23120240
体育与救护
0.5
2*8
11110011
急救技能
12
医学院承担
23110080
实用体育
36110011
大学生心理健康教育
美育与劳育课
12190017
美术作品欣赏
B
2*16
1～3学期合理安排
42100721
劳育课程
每学期开展劳动精神、劳模精神、工匠精神专题教育各4学时
创新创业课
21110261
职业生涯规划
21110271
创新创业
21110281
创业就业实践
通识限选课
14210201922
中华经典导读
3*11
14120920
电子商务基础
交叉选修课
任意选修课
小计
46
888
注：1.打“√”课程不在进程表中安排固定周学时，但学时数计入总的计划学时；2.考试周不计入教学周，第一学期除去军训2周；3.“W”表示教学周。以下表格同样表示。4.课程类型A表示纯理论课，B是理论+实践课，C是纯实践课。
各学期周学时数×理论教学周数
实践
专业课程
专业基础课
14160000
Python程序设计
14160010
办公软件高级应用
3*16
14160020
Photoshop图像处理
14160030
数据库技术
14160040
Linux操作系统
40
14160050
人工智能导论
23
368
152
216
11*16
8*16
专业核心课
14160070
数据采集与网络爬虫
14160080
大数据基础运维
14160120
Java程序设计
14160110
大数据挖掘与分析
14160090
数据分析与展示
（Spss+Excel）
14160140
Hadoop大数据分析实战
80
10*8
工业大数据分析方向小计
25
400
160
240
14160130
PowerBI数据可视化
14160100
网页脚本技术（JavaScript）
14160150
Web应用开发实战
大数据可视化方向小计
专业拓展课
14185000
计算机网络基础
14185030
移动Web开发
14185050
PowerBI数据分析
14185200
智能传感器应用
14185210
14185010
网页脚本技术（JavaScript+jQuery）
14185070
多媒体技术应用
14185080
Python数据分析与应用
14185100
1+X考证模块课
以证代考
工业大数据分析方向小计（选修要求总数）
30
480
208
272
12*16
6*16
14185020
14185040
14185060
14185090
大数据可视化开发实战
（选修要求总数）
工业大数据分析方向总计
78
1248
520
728
16*16
24*16
14*16
20*8
大数据可视化方向总计
说明：
1.通识课程修学要求
课程类别
通识课程模块
必修类
11
体育与健康课
9
选修类
专业限选课
编号
实践教学项目
周数/起止周
形式
场所
备注
独立
设置综合实践课程
校内
2-3
14185110
网络爬虫应用综合实训
17—18
14185120
工业大数据集群环境搭建实训
14185130
工业大数据挖掘与分析综合实训
14185140
智能工厂综合实训
1-10分散
14185150
毕业综合实践
192
1—2集中
3—16分散
14185160
认识实习
1/2
校内校外
1—16分散
14185170
劳动实践
校外
9—9
14185180
跟岗实习
144
10-23
14185190
顶岗实习
1-24
768
序
号
实训项目名称
主要内容及要求
实训
成果
校内实训（专业综合实训）
主要内容：能够根据数据需求，选择适当工具，获取数据，并存入数据库，进行简单数据处理。
要求：
根据需求选择适合的爬虫框架
能够撰写代码进行分析网页、爬取数据
3、能够进行数据整理、转存和分析、展示
数据爬取程序和报告
主要内容：完成大数据集群环境的搭建
1、根据搭建需求完成集群规划
2、配置运行环境
3、完成Hadoop、HDFS、zookeeper集群等的安装与配置
完成大数据集群环境搭建
主要内容：培养学生熟悉企业中数据采集、挖掘到分析的详细过程及常用工具的使用，通过该实训的学习让学生认识到数据采集到数据分析的全套流程。
1、flume数据采集框架及部署
2、flume详细配置
3、flumespool方式采集数据并导入HDFS
4、Kettle数据清洗
5、自动化清洗实现
针对企业数据的数据采集、清洗、分析方案
选取智能工厂颗粒包装单元、液体包装单元、机器人装配单元、纸箱包装与激光打码单元、机器人搬运单元、仓储单元、行走机器人单元、滚筒控制单元等八大生产工位之一，开展智能工厂综合实训，写出各工位的技术分析报告，完成各工位的系统原型开发。
智能工厂综合实训报告
1—10
主要内容：按照毕业选题要求，完成相应的毕业设计作品，并撰写毕业论文。
毕业设计作品、毕业论文
1-16
288
实习类别
实习成果
校外实习
1-16分散
学习单位劳动规章制度，能遵守相应的制度，参加劳动实践。
撰写劳动实践报告
9-9
原则上进入学校统一安排的岗位进行跟岗实践，学习岗位所需各项技能，养成胜任岗位的职业素养。
跟岗实习作品、跟岗周记
实习周记、实习总结
专业在课程教学中，全程融入劳动素养教育，学习劳模精神，尊重劳动，热爱劳动。要求学生参与实训环境、实训用物的准备与整理，培养学生树立劳动意识，养成尊重劳动、随时整理的良好习惯。
利用校外实习进一步开展劳动观念教育和专业技能劳动体验活动。
三年制完成10学分素质拓展课程，其中5学分为必选课，5学分为选修课。
活动主题
活动目标
活动内容
始业教育与学业规划
引导、帮助新生认识高职教育和大学生活特点，认识所学专业及其发展趋势，认识自我以及自身成才的途径，制定好大学期间的学业规划。
1.入党启蒙教育，提高政治觉悟。
2.理想抱负教育，树立学习信心。
3.心理健康教育，健全个性发展。
4.学业规划教育，顺利甚至高质量的完成学业。
5.专业负责人介绍专业基本情况，进行学生职业规划教育等。
思政理论课社会实践
通过组织社会实践活动，引导学生深入实际，接触社会、了解社会。在实践中提高思想道德修养，增强法律意识和解决实际问题的能力，增强团队合作能力和自我管理的水平，全面提高学生的综合素质
结合当前社会热点和中央的大政方针，确定活动主题。要求学生以团队合作的形式，在暑期按指定主题进行深入细致的社会调研，撰写调研报告。
讲座活动（8次）
拓展人文与工程专业知识，了解专业发展前沿动态，开拓学生视野
“尚德讲吧”、“知行大讲堂”（安全知识讲座、就业讲座、营销讲座、法律讲座、自主创业讲座、心理健康讲座、集体荣誉感讲座、励志讲座等）
1～4
体育与健康
促进学生体质健康发展、激励学生积极进行身体锻炼；使学生掌握在自我认知、人际沟通、学习、情感、就业等方面的自我探索技能、心理调适技能及心理发展技能，切实提高心理素质
1.课外体育能力练习：①大学生体质测试能力练习；②全面身体素质练习；③各项体育单项比赛。
2运动队训练：①常规运动队训练；②一般运动队训练；③田径运动队集训。
3.心理知识宣传：心理知识游园展、心理影片展、心理海报设计等。
4.指导性活动：心理讲座、大学生心理成长训练营、团体心理辅导等。
5.自我探索性活动：心理读书活动、心理情景剧表演、心理征文比赛等。
弘扬劳动精神，引导学生崇尚劳动、尊重劳动，促进学生德智体美劳全面发展
1.卫生打扫：打扫寝室卫生、教室卫生、校园卫生的校内劳动等。
2.志愿者活动：通过志愿者活动，开展校内外劳动实践锻炼。
衢职有礼类
培养学生尚德、爱岗敬业、宽宏坚毅的核心能力，争做文明、合格公民
1.常规的国旗下有礼活动：每周定期举行升旗仪式和重要节日，通过庄严的升旗仪式，打造了良好的升旗仪式感，对青年学子进行国旗下的爱国主义教育。
2.围绕升旗仪式下开展一系列的听书记讲党史，同学讲知识；国旗下演讲；广大青年学生齐唱国歌；优秀学生国旗下表彰，学优秀榜样等活动。
1～5
7
衢职有爱类
培养学生关爱自己，关爱他人的良好品格
校院组织的各类衢州有爱类的活动，如朋辈课堂、志愿者活动等。
衢职健康类
促进学生生理、心理全面的健康发展
校院组织的各类衢州健康类的活动，如参加健康校园跑活动、心理普查等
衢职悦读类
提升学生的综合素质，拓展专业知识面和视野，养成良好的学习习惯和自学能力
2.学生根据自己的兴趣爱好，可自主选择有益的图书进行阅读，每年不少于3本的阅读量
10
衢职强技、双创类
提升学生的专业技能，紧密对接社会岗位需求，培养大学生创新精神与实践能力，促进大学生的创新精神、实践能力和综合素质的不断提高
1.以专业各实训室为载体，深入校企合作，各种形式外接企业项目或企业在校内共建研发基地等形式，开展各类项目合作。
2.各级别大学生科技创新项目的申报和研究、学术论文的撰写和公开发表、各类专利申请等。
3.院级及以上团体组织的各类专业竞赛活动。
4.基于各类平台、各种方式的创业活动，并取得一定的效果。
5.其他各类有助于提升专业技能。
注：1-5项为活动课程必选学分；6-10项为活动课程选修学分，以衢职有礼类为例，专业需要设计并列出相应课程，要求学生选择参加其中一项或几项，并获得要求学分。
（一）师资队伍
1.队伍结构
应保障教学活动正常开展需要，满足专业办学基本条件，要求：学生数与本专业专任教师数比例不高于25:1，双师素质教师占专业教师比一般不低于60%，专任教师队伍要考虑职称、年龄，形成合理的梯队结构。
2.专任教师要求
3.专业带头人
根据专业情况进行描述，要求：具有副高及以上职称，能够较好地把握国内外行业、专业发展，能密切联系行业企业，了解行业企业对大数据技术专业人才的需求实际，教学设计、专业研究能力强，组织开展教科研工作能力强，在本区域或本领域有一定的专业影响力。
4.兼职教师
（二）教学设施
主要包括能够满足正常课程教学、实习实训所必需的专业教室、实训室和实训基地。
1.专业教室基本条件
配备黑（白）板、多媒体计算机、投影设备、音响设备，互联网接入或WiFi环境，并具有网络安全防护措施。安装应急照明装置并保持良好状态，符合紧急疏散要求、标志明显、保持逃生通道畅通无阻。
2.校内实训室基本要求
建立与企业需求相适应的专业技术技能实践环境，培养学生专业技能和实践能力，具体要求如下表所示：
实习实训基地名称
面积要求
核心设备要求
计算机综合实训基地
700㎡
500台计算机、多媒体设备
移动电子商务实训室（实达实工业购科技有限公司衢职软件研发基地）
144㎡
奥派移动电子商务实验室软件、服务器、计算机、智能终端
云计算技术与应用工作室
96㎡
云计算架构平台软件、云计算安全框架软件、云服务、云存储服务器
专业项目及大数据应用工作室
服务器、多媒体设备、计算机、大数据实训系统
互动课堂智慧教室
便携交互式录播主机、互动课堂辅助教学、多屏协作软件系统、平台服务器、嵌入式高清云录播一体机、互动课堂服务器
3.校外基地基本要求
选择能够提供开展学生认识实习、跟岗实习，具备相应的企业指导导师的企业作为校外基地，建立稳定的指导教师队伍，制订完善的实训、实习管理规章制度。与专业建立紧密联系的校外实训基地，按合作的深入程度分三个层次进行建设。
4.学生实习基地基本要求
5.支持信息化教学方面的基本要求
具有可利用的数字化教学资源库、文献资料、常见问题解答等信息化条件；鼓励教师开发并利用信息化教学资源、教学平台，创新教学方法。引导学生利用信息化教学条件自主学习，提升教学效果。
（三）教学资源
主要包括能够满足学生专业学习、教师专业教学研究和教学实施需要的教材、图书及数字资源等。
1.教材选用基本要求
按照国家规定选用优质教材，禁止不合格的教材进入课堂。建立由专业教师、行业专家和教研人员等参与的教材选用机构，完善教材选用制度，经过规范程序择优选用教材。
2.图书、文献配备基本要求
应能满足学生全面培养、教科研工作、专业建设等的需要，方便师生查询、借阅。
3.数字资源配备基本要求
建设、配备与本专业有关的音视频素材、教学课件、数字化教学案例库、虚拟仿真软件、数字教材等专业教学资源库，种类丰富、形式多样、使用便捷、动态更新、满足教学。建议使用已建成的专业国家教学资源库、国家精品资源共享课、在线开放课程等资源。
（四）教学方法
1.以“学生主体、能力本位、工学一体”的理念为指导，全面推行项目+模块化教学；
2.运用案例教学法等，将思政元素融入专业课程，专业元素融合思政课程；
3.在专业课程教学中实施“创新创意融入课程”，培养创新创意人才；
4.依托丰富的课程教学资源，专业核心主干课程开展线上线下混合式教学模式；
5.灵活运用活页式、工作手册式或新型教材，及时更新资源供给，促进学生自主学习。
6.基于成果导向的教学理念，通过实施问题导向教学、启发式教学、讨论式教学、小组合作教学等形式，以学生为中心，引导学生积极参与课程实践，促使学生主动在做的过程中获取知识，以“做中学，学中做”为主线贯穿整个教学过程。
（五）学习评价
2.过程评价：充分发挥信息化教学、智慧教室等教学环境作用，依托浙江省高等学校在线开放课程共享平台、超星泛雅、智慧树等在线开放课程平台，运用云课堂、雨课堂、云班课等线上线下教学辅助手段，进行课前、课中、课后的专业课程教学的全程考核与评价，促进学生自主学习和个性化发展。
3.综合评价：运用信息技术手段，通过对学生专业核心技能发展和职业综合素质发展等过程的完整记录和实时评价分析，完成对学生综合素质的全面评估，给予学生提出成长建议，引导学生及时改进。
4.专业能力评价：依托“项目+模块”课程体系，对接职业技能等级证书和国家职业资格证书，实施书证融通，将专业能力考核与技能证书考评融合，满足“一专多能”复合型人才培养需要。
（六）质量管理
1.学校和二级学院建立了专业建设和教学质量诊断与改进机制，健全专业教学质量监控管理制度，完善课堂教学、教学评价、实习实训、毕业设计以及专业调研、人才培养方案更新、资源建设等方面质量标准建设，通过教学实施、过程监控、质量评价和持续改进，达成人才培养规格。
2.学校和二级学院完善了教学管理机制，加强日常教学组织运行与管理，定期开展课程建设水平和教学质量诊断与改进，建立健全巡课、听课、评教、评学等制度，建立与企业联动的实践教学环节督导制度，严明教学纪律，强化教学组织功能，定期开展公开课、示范课等教研活动。
3.学校建立了毕业生跟踪反馈机制及社会评价机制，并对生源情况、在线生学业水平、毕业生就业情况等进行分析，定期评价人才培养质量和培养目标达成情况。
4.基层教学组织充分利用评价分析结果有效改进专业教学，持续提高人才培养质量。
必修学分
选修学分
比例（%）
通识课
38
28.4
0
14.2
15.4
18.5
综合实践课
26
素质拓展课
6.1
68
94
162
100
比例
总学时：2792
实践教学学时：1676
比例:60%
职业资格证书（职业技能证书）
3.职业技能等级证书与职业资格证书必须取得至少1个。
（三）其他要求
按照教育部《国家学生体质健康标准测试》，测试的成绩达到50分以上。
1.军事理论与国防教育
了解军事基础知识、国防内涵和国防历史，正确把握和认识国家安全的内涵、总体国家安全观，理解习近平强军思想的科学含义和主要内容，增强国防观念、国家安全意识和忧患危机意识，弘扬爱国主义精神、传承红色基因、提高综合国防素质。
理解马克思主义的人生观、价值观、道德观、法治观，社会主义核心价值观与社会主义法治建设的关系；并能综合运用马克思主义的基本观点和方法，树立远大理想，坚定崇高信念，践行社会主义核心价值观，传承中华传统美德，弘扬中国精神，尊重和维护宪法法律权威，提升思想道德素质和法治素养。
了解马克思主义基本原理和马克思主义中国化的两大理论成果，掌握毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观、习近平新时代中国特色社会主义思想的主要内容、历史地位和意义；能运用马克思主义基本原理分析问题和解决问题；深刻理解中国共产党为什么能、马克思主义为什么行、中国特色社会主义为什么好，坚定“四个自信”。
了解心理学的有关理论和基本概念，明确心理健康的标准及意义，了解大学阶段人的心理发展特征及异常表现，掌握自我调适的基本知识；掌握一定的自我探索、心理调适、心理发展的技能；树立心理健康发展的自主意识，树立助人自助求助的意识，促自我探索，优化心理品质。
了解并掌握选择创业项目、现代企业人力资源团队管理的方法与技巧，熟悉市场营销的基本理论、产品营销渠道开发的方法和产品营销策略、企业财务管理和公司注册的基本流程；能独立进行项目策划，对项目做出可行性分析、风险评估，提升创新创业素质和团队协作素质。
掌握极限、导数、积分、微分方程及应用等知识，具备运算、归纳、类比、抽闲、推理等基本数学能力；能够用数学思想与方法解决简单的实际问题，养成良好的思维模式和思维习惯；能够把一些简单的实际问题转化为数学模型并求解，掌握解决问题的实用方法和创新思维。
掌握必要的英语语音、词汇、语法、语篇和语用知识，具备必要的英语听、说、读、看、写、译技能；能根据语境运用合适的策略，理解和表达口头和书面话语的意义，有效完成日常生活和职场情境中的沟通任务；掌握必要的跨文化知识，具备适应不同语言工作环境和应对不同工作对象的能力。
掌握科学锻炼的基础知识、基本技能和有效方法，懂得营养、环境和不良行为对身体健康的影响，了解常见运动创伤的紧急处理方法；学会至少两项终身受益的体育锻炼项目，具有积极参与体育活动的态度和行为，形成克服困难的坚强意志品质，具有良好的合作精神和体育道德。
了解和掌握美学的基础知识与理论，能够运用美学理论去分析、鉴赏自然、社会和艺术审美等各种审美现象的能力；熟悉中华文化的变迁，能够理解和掌握中华文化艺术的精髓；具有一定理论素养和审美鉴赏能力，能够进行审美鉴赏或审美创造。
理解和形成马克思主义劳动观，牢固树立劳动最光荣、劳动最崇高、劳动最伟大、劳动最美丽的观念；体会劳动创造美好生活，体认劳动不分贵贱，热爱劳动，尊重普通劳动者，培养勤俭、奋斗、创新、奉献的劳动精神；具备满足生存发展需要的基本劳动能力，形成良好劳动习惯。
1.办公软件高级应用
课程培养目标：课程的培养目标是通过本课程的学习，掌握办公软件的基础知识、基本概念和使用识，使学生具备熟练使用办公软件的能力。为学生熟练使用计算机和进一步学习计算机有关知识打下基础。
课程的教学内容主要讲授：课程的教学内容主要讲授，办公软件的基本使用方法、文字信息处理方法、数据信息处理技术以及一些计算机工具软件基本使用方法。
本课程授课方式为：教师操作演示、教学实例制作、学生上机实操。
课程考核考核方式为：过程考核+上机考试。
主要教学场所：机房。
2.Python程序设计
课程培养目标：课程的培养目标是通过本课程的学习，掌握Python安装及基本语法的基本知识，使学生具备编写程序的基础能力。
课程的教学内容主要讲授：课程的教学内容主要包括，环境设置、Python基础知识、数据结构（List、Tuple、Dict、Set）、函数、面向对象编程、文件处理技术等。
本课程授课方式为：软件演示+案例讲解+上机练习。
3.Photoshop图像处理
课程的教学内容主要讲授：Photoshop软件基本概念和操作、绘制与编辑图形、创建编辑选区、图层、蒙版通道的实用方法、效果应用和切片与输出方法，以及综合应用的实战操作。
课程考核方式为：过程考核+上机考试。
4.数据库技术
课程培养目标：培养学生掌握数据库的一般原理知识、数据库系统设计的一般方法，学习使用管理系统和SQL语言实现数据库对象的定义、处理和控制。使学生具有一定的数据库设计和数据库管理能力。
课程的教学内容主要讲授：通过本课程的学习，学生应能够掌握数据库的基本操作、数据表的创建修改删除、数据视图的创建修改删除、数据查询、存储过程和触发器的使用、数据库备份与管理方法。
主要授课方式：课堂软件演示讲授、案例演示分析、课内实践。
课程考核要求与考核方式：过程考核+上机考试。
5.Linux操作系统
课程培养目标：学生通过本课程的学习，掌握Linux操作系统的常用命令的使用、图形界面的多种实用程序的使用、多种Internet服务功能的配置的基本知识，使学生具备独立操作Linux系统实现常用功能的能力。
课程的教学内容主要讲授：Linux操作系统简介、Linux操作系统安装、Linux档案权限与目录配置、目录管理、用户账号管理、vim简介、Bash简介。
课程培养目标：学生通过本课程的学习，初步了解人工智能领域计算机视觉、语音处理、自然语言处理机数据挖掘的基础内容，本课程重点介绍各领域最有代表性、最基础的算法，使学生能基本熟悉各领域具有代表性的算法、组件，并能进行简单的实践应用。
课程的教学内容主要讲授：第一部分主要为人工智能基础算法，包括数据特征提取、特征维度理论、线性分类器、有监督学习算法、无监督学习算法、随机梯度下降法以及后向传播网络和深度学习算法等；第二部分主要为综合实践应用，包括计算机视觉、语音处理、自然语言处理应用。
课程考核要求与考核方式：过程考核+上机考试
主要教学场所：机房
1.数据采集与网络爬虫
课程培养目标：通过本课程的学习，掌握Python爬虫，equest、eautifulSoup、Urllib库、scrapy爬虫框架的基本知识，使学生具备爬取大型网站数据的能力。
课程的教学内容主要讲授：课程的教学内容主要包括，网络爬虫基础、Python爬虫基础知识、Urllib库的基本使用、Urllib库的高级用法、equest、eautifulSoup库使用、正则表达式、自然语言处理基础等。
课程考核考核方式为：过程考核+作品。
课程考核考核方式为：过程实训+上机考试。
课程培养目标：通过本课程的学习，学生可以了解Java语言的基本特征、Java技术发展趋势以及应用领域。掌握最基本的Java的基本语法，算法的设计，以及面向对象程序设计的基本思想。掌握在J2SE平台下编写、调试、测试应用程序的基本技能,使学生具备程序开发的能力。
课程的教学内容主要讲授：课程的教学内容主要包括，Java的开发环境设置、Java数据类型、运算符、控制语句，数组，Java的异常处理，类与对象、this和static，对象组合等面向对象的基本知识。
主要教学场所：多媒体教室、机房。
课程培养目标：通过本课程的学习，学生可以了解JavaScript的语言基础、jQuery脚本库和有关JavaScript+jQuery网站开发所涉及的各类知识，掌握最基本的网站设计流程、语法。通过理论与实例的紧密结合，学生拥有运用专业的网页设计工具进行中小型网站开发与编程的能力。
课程的教学内容主要讲授：课程的教学内容包括JavaScript简介、JavaScript语言基础、JavaScript自定义对象、常用内部对象、JavaScript事件处理、JavaScript常用文档对象、文档对象模型、Window对象、AJAX技术、jQuery选择器、jQuery控制页面、jQuery的事件处理等。
6.数据分析与展示（Spss+Excel）
课程培养目标：培养学生掌握统计学的基本理论基础上掌握统计学在实践中的应用技术和技巧、统计学的一般方法，学习使用统计分析系统实现数据的建立和管理、统计处理和展示。使学生具有一定的数据分析能力。
7.Hadoop大数据分析实战
课程培养目标：通过本课程的学习，熟练应用Hadoop大数据技术的常用命令及操作方法，具备完整分析工业大数据的基础能力。融会贯通理论和实践，能够为工业案例构建强大的解决方案来执行大数据分析，使学生获取学以致用的能力。
课程主要教学内容：课程的教学内容主要包括基于MapReduce的大数据处理、Python-Hadoop科学计算和大数据分析、R-Hadoop统计数据计算、ApacheSpark批处理分析、ApacheSpark实时数据分析、ApacheFlink批处理分析、ApacheFlink流式处理及工业项目案例等内容。
课程考核考核方式为：过程考核+综合考核。
课程培养目标：通过本课程的学习，学生可以了解数据分析的概念、流程以及应用方法。掌握数据可视化工具PowerBI的基础操作，应用PowerBI连接多种数据源，进行数据处理及分析建模，生成动态图表制作可视化分析报告。
课程的教学内容主要讲授：PowerBI基础操作，爬虫抓取网站数据并分析制作可视化报告，销售业绩分析和会员RFM分析案例，货品存货分析、关联分析、帕累托分析案例，财务赢亏平衡分析、利润表分析案例，人力资源新员工分析、考勤分析案例。
课程培养目标：通过本课程的学习，学生可以了解PHP开发动态网站的常用技术与方法。掌握最基本的PHP的基本语法，算法的设计，以及面向对象程序设计的基本思想。掌握在Wamp平台下编写、调试、测试应用程序的基本技能,使学生具备web应用程序开发的能力。
课程的教学内容主要讲授：课程的教学内容主要包括，PHP的开发环境设置、PHP数据类型、运算符、控制语句，数组，函数，类与对象、文件和目录操作，表单，AJAX，MySQL数据库操作等基本知识。
本方案由大数据技术专业教师及区域内企业实践专家共同研讨，经过二级的实施与完善过程，于2021年10月修订完成，并经专业指导委员会论证。