一、专业基本信息
专业名称：大数据技术
总学分：79
层次：专科
二、专业特色
1.前瞻布局，紧扣时代脉搏
作为国内较早开展“互联网+”信息技术专业人才培养的院校，国家开放大学敏锐洞察行业趋势，前瞻性地开设了大数据技术专业。本专业并非传统专业的简单延伸，而是基于对产业需求的深入分析进行系统性构建，课程内容动态更新，确保与大数据技术的快速迭代和行业应用的最新发展同步，使学生所学即为市场所需。
2.“云+端”一体化混合教学模式，学习灵活高效
本专业深度融合现代信息技术，构建了“网络平台学习为主、线下实践强化为辅”的混合式教学模式。
l 泛在学习：学生可通过国家开放大学学习网及移动App，利用碎片化时间随时访问核心课程资源，完成虚拟实验，实现“人人皆学、处处能学、时时可学”。
l 实践引领：课程设计以项目为导向，将企业真实案例贯穿于数据采集、清洗、分析、可视化全流程，并通过云端实验室提供大数据环境（如Hadoop/Spark）的远程实操机会，破解了高职专业对昂贵硬件依赖的难题。
l 精准支持：学习平台具备学习行为分析功能，可自动预警并推送个性化辅导资源，教师团队提供全程在线导学、答疑与协作支持。
3.多元协同的“双师型”队伍，理论实战并重
本专业汇聚了一支由高校学术骨干与行业一线专家共同组成的教学团队。
l 学术导师：由校本部及体系内资深教授负责夯实学生的计算机科学、统计学与算法基础，确保知识体系的系统性与科学性。
l 产业导师：聘请来自互联网、金融等领域的数据工程师、分析师担任课程主讲或实践导师，将最新的技术工具、项目经验和职业规范直接带入课堂，无缝衔接岗位技能要求。
4.平台化资源与立体化服务，支撑终身学习
依托国家数字化战略背景，本专业构建了国内领先的数字化学习与支持生态系统。
l 模块化课程资源：建设了涵盖Python编程、数据库、分布式计算、机器学习、数据可视化等核心技能模块的微课、课件和案例库，内容精炼，针对性强。
l 一体化云实训平台：提供在线的数据科学工作台和集群环境，学生可直接在浏览器中完成从数据挖掘到模型训练的大数据全栈实验，降低学习门槛。
l 全过程支持服务：建立了从总部到45个省级分部及地方学习中心的多级教学管理与支持服务网络，为学员提供从入学注册到实习就业的全过程、专业化指导。
三、培养目标
本专业培养理想信念坚定， 具有德、智、体、美、劳全面发展的社会主义事业的建设者和接班人。 通过对本专业的学习，学生能够牢固树立“四个意识”，坚定“四个自信”，不断提高学生思想水平、政治觉悟、道德品质、文化素养、创新意识，及较强的就业能力和可持续发展能力，成为德才兼备、全面发展的人才。培养具备国家通用语言文字规范意识和应用能力的德才兼备的高素质技术技能人才。通过对本专业的学习，学生能够掌握本专业的知识和技术技能，具备扎实的计算机基本操作、计算机信息管理应用能力，以及大数据的收集、管理和分析能力，能够从事面向互联网与软件信息服务、大数据运维、云平台运维、大数据分析等岗位工作。
四、专业核心课程
微机系统与维护、网络实用技术基础、管理信息系统、MySQL数据库应用、大数据技术概论、ERP原理与应用、信息化管理与运作等。
五、培养方向与职业发展（重点）
序号 |
职业岗位描述 |
职业岗位对应知识、能力、素质结构 |
主要链接课程 |
1 |
数据采集/预处理工程师 |
知识： 网络爬虫原理与法规；多种数据源（数据库、API、日志文件）的接入技术；数据清洗与ETL（提取、转换、加载）的基本流程与方法；Linux操作系统基本命令；分布式文件系统（如HDFS）的基本概念。 能力： 使用Python等工具编写网络爬虫的能力；使用SQL、Python/Pandas进行数据抽取和清洗的能力；使用ETL工具（如Kettle）或编写脚本进行数据转换与加载的能力；基本的Shell脚本编程能力。 素质： 严谨细致的工作态度；数据安全意识；遵守数据伦理与相关法律法规；具备良好的逻辑思维和问题排查能力。 |
- Python编程基础 - 数据库原理与应用 - 网络爬虫技术与实战 - 大数据技术原理与应用（介绍HDFS等） - Linux操作系统基础 - 数据清洗与ETL技术 |
2 |
大数据平台运维工程师 |
知识： 计算机组成原理与操作系统知识；计算机网络与安全知识；Hadoop、Spark等大数据核心组件的架构、原理与工作机制；集群资源管理（如YARN）知识；平台监控、调优与故障诊断知识。 能力： 大数据平台（Hadoop/Spark）的规划、部署、配置与扩容能力；集群日常监控、维护、性能调优与安全管控能力；快速定位并解决平台运行中常见故障的能力；编写自动化运维脚本的能力。 素质： 强烈的责任心和系统稳定性意识；良好的抗压能力和应急处理能力；团队协作精神；持续学习新技术的能力。 |
- 计算机组成原理 - 计算机网络 - Linux操作系统基础 - 大数据技术原理与应用 - Hadoop核心技术与应用 - Spark技术与应用 - 云计算与虚拟化技术 |
3 |
数据分析师/数据挖掘工程师 |
知识： 数理统计与概率论基础；常用的数据分析和挖掘算法（如分类、聚类、回归、关联规则）原理；机器学习基本理论与模型评估方法；SQL高级查询与优化知识；Python数据科学生态库（如Numpy, Pandas, Scikit-learn）的使用知识。 能力： 运用SQL进行复杂数据查询与分析的能力；使用Python进行数据探索、统计分析、可视化呈现的能力；运用机器学习算法构建并优化预测模型的能力；将业务问题转化为数据问题的能力，并能解读和汇报分析结果。 素质： 敏锐的数据洞察力和业务理解能力；批判性思维和逻辑推理能力；好奇心与探索精神；良好的报告撰写与沟通表达能力。 |
- 概率论与数理统计 - Python编程基础 - 数据库原理与应用 - 数据分析与可视化（Python） - 机器学习原理与实践 - 数据挖掘技术与应用 - 行业数据分析案例 |
4 |
数据可视化工程师 |
知识： 数据可视化基本原理与设计规范；前端开发基础（HTML、CSS、JavaScript）；常用可视化图表库（如ECharts, D3.js, Matplotlib, Seaborn）的使用知识；BI工具（如Tableau, FineBI）的操作知识；用户体验设计基础。 能力： 根据数据分析结果，选择合适的图表类型进行有效表达的能力；使用Python或BI工具制作交互式报表和仪表盘的能力；具备一定的前端开发能力，实现复杂定制化可视化需求的能力；与业务方和数据分析师高效沟通，理解并呈现其需求的能力。 素质： 良好的审美能力和设计感；以用户为中心的设计思维；准确理解业务、用数据讲故事的表达能力。 |
- 数据分析与可视化（Python） - Web前端开发技术 - 数据可视化技术与实战（ECharts/Tableau等） - 用户体验设计基础 |
