大数据系统架构人才培养方案

云计算技术与应用专业人才培养方案一、背景与目标随着信息技术的不断发展，云计算作为一种新兴的计算模式，已经成为了现代社会中各行各业都无法避免的一个技术。

云计算技术的应用在各个领域都有广泛的需求，因此云计算技术与应用专业的人才培养就显得尤为重要。

本文将从云计算技术与应用专业的培养目标、核心课程设置、实践环节的安排和评估机制等方面来介绍一个云计算技术与应用专业人才培养方案。

1.1培养目标具体培养目标如下：1.具备扎实的计算机科学与技术基础知识；2.具有云计算系统架构设计与开发的能力；3.具备云计算虚拟化技术与数据中心管理与运维能力；4.具备云计算安全与隐私保护的基本原理和技术；5.具备云计算与物联网、大数据等技术的整合与应用能力；6.具备良好的沟通和团队合作能力。

二、核心课程设置为了确保学生具备云计算技术与应用所需的基础知识和实践能力，必须设置一系列的核心课程。

以下为一个可能的核心课程设置：2.1计算机科学与技术基础课程：-数据结构与算法分析-操作系统原理-计算机网络2.2云计算技术基础课程：-云计算原理与架构-云计算虚拟化技术-云计算数据中心管理与运维2.3云计算应用开发课程：-云计算平台与应用开发-云计算大数据处理与分析-云计算与物联网集成2.4云计算安全与隐私保护课程：-云计算安全与隐私保护概论-云计算安全技术与实践三、实践环节的安排为了确保学生具备云计算技术的实践能力，必须设置一系列的实践环节。

以下为一个可能的实践环节的安排：3.1实验课程：-计算机网络实验-数据库实验-云计算平台实验3.2开放实验室：-云计算开放实验室，提供实践环境和设备，供学生进行云计算技术的实践和创新研究。

3.3实习：-学生可选择在企业、政府或科研院所进行云计算相关岗位实习，锻炼实践能力并与实际工作接轨。

四、评估机制为了确保学生在云计算技术与应用专业的培养过程中能够不断提高自身的综合素质，必须设置一套科学合理的评估机制。

247科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION学 术 论 坛DOI：10.16661/ki.1672-3791.2019.18.247数据科学科研一体化平台构建与师资培养培训方案①张利峰1,2 马青霞1 谷瑞军1,2(1.金陵科技学院计算机工程学院 江苏南京 211169;2.金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室 江苏南京 211169)摘 要：当今世界已进入大数据时代，国内众多高校数据科学与大数据技术专业也应运而生。

当前形势下，构建数据科学产研学用一体化平台及数据科学与技术师资培养培训显得尤为迫切，该文的论述对地方性应用型高校大数据专业平台构建及师资培训培养有借鉴作用。

如何构建数据科学“产研学用”一体化平台及如何加快数据科学师资力量的培养，成了众多高校亟待解决的问题。

关键词：大数据 一体化平台 校企合作 师资培养中图分类号：G807.02 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2019)06(c)-0247-02①基金项目：2018年教育部第二批产学合作协同育人项目（项目编号：201802305010）；2018年教育部第一批产学合作协同育人项目（项目编号：201801094010）；2018江苏省现代教育技术研究课题（项目编号：2018-R-60409）。

作者简介：张利峰（1965，12—），男，江苏无锡人，本科，高级工程师，研究方向：嵌入式智能、计算机网络。

跨入21世纪，数据时代扑面而来：2015年以HDFS和Map/Reduce为核心的Hadoop项目在雅虎诞生；2008末“大数据”被部分美国知名计算机科研人员所认可；2010年肯尼斯·库克尔在《经济学人》发表的专题报告“数据：无所不在的数据”标志着“大数据”一词的隆重登场；2011年11月，我国工信部发布了《物联网“十二五”发展规划》；2015年9月国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》，以推动大数据发展与应用；2016年3月国家“十三五”规划纲要及“促进大数据发展行动纲要”的颁布，把大数据的发展与应用提高到国家战略层面；江苏省政府苏政发【2016】113号文件发布了《江苏省大数据挖掘关键技术》，全面推动基于云计算和大数据智慧软件研发和应用示范，促进智慧城市建设。

长沙理工大学大数据培养方案
长沙理工大学大数据培养方案是一个完整的大数据人才培养体系，旨在培养具备相应理论、能力及现代实践技能的应用型高素质大数据人才。

该体系设置了本科阶段，硕士阶段和博士阶段三个阶段，以培养不同水平的大数据专业人才。

1. 本科阶段：该阶段的培养目标是培养适应大数据时代需求的应用型专业大数据人才，为后续硕士研究生教育奠定牢固的基础。

本科课程包括计算机基础、程序设计、数据库原理及应用、数据挖掘、信息安全、大数据技术、人工智能、机器学习、数据分析等。

2. 硕士阶段：该阶段的培养目标是培养具有科学研究能力和创新能力的应用型大数据研究人才，为后续博士教育奠定牢固的基础。

硕士课程包括大数据基础理论、大数据系统架构、大数据处理技术、大数据分析方法、大数据应用开发、大数据安全与隐私保护等。

3. 博士阶段：该阶段的培养目标是培养具有较高科学研究能力和创新能力的应用型大数据研究人才，并能够在学术界发表相关成果。

博士课程包括大数据应用与开发、大数据技术与系统、大数据分析与挖掘、大数据安全与隐私保护等。

大数据技术专业（群）人才培养目标与培养规格
“以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，落实立德树人根本任务”，落实党和国家对人才培养的有关总体要求，明确描述专业培养目标与学校总体育人目标的对应，对接行业需求，体现职业教育特色。

一、人才培养目标与能力指标
（一）培养目标
培养德、智、体、美全面发展的，能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要，主要面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的云平台大数据技术运维管理与数据采集与处理，数据分析与应用的相关工作岗位，具有大数据技术应用理论基础知识，掌握大数据运维的基本技能，掌握大数据的存储、清洗、数据分析与可视化的基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，掌握Hadoop技术框架的运维和使用，具有较高综合素质与良好职业素养，能从事大数据技术与数据采集、分析与可视化等相关工作，具备发展型、复合型、创新型技术技能人才。

（二）核心能力目标
（三）专业核心能力指标描述表
（二）就业岗位职业发展路径
1、就业领域与就业岗位
2、职业资格证书要求
要求学生在校三年期间，至少考取专业技能证书1个，建议考取2-3个专业技能证书。

（三）典型工作任务及其工作过程
撰写职业岗位的典型工作任务及其工作过程，以表格展示。

表1职业岗位的典型工作任务及其工作过程
（四）职业能力与素质总体要求表2职业能力与素质总体要求。

数据科学与大数据技术专业（大数据分析方向）
人才培养方案
1.专业简介
计算机科学与技术系建立于1978年，它的前身是北大数学力学系计算数学专业软件专门化组与无线电电子学系计算技术专业。

2.专业培养要求、目标
在计算机科学技术中，掌握坚实的理论和专业知识，具有分析问题和解决问题的能力，以及知识自我更新和不断创新的能力。

在计算机的工程实践和应用方面受过良好训练，能适应计算机飞速发展.在个人素质方面，具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的适应新环境、新群体的能力，并具有良好的语言（中、英文）运用能力。

本科毕业后可在科研机构、高等院校、企业事业单位从事计算机科学与技术学科领域的研究、教学、开发、管理工作，并可继续攻读计算机科学与技术以及相关技术学科、交叉学科的研究生学位。

3.授予学位
本专业为理科专业，学制4年，毕业授予理学学士学位。

4.学分要求与课程设置
总学分：143学分，其中：全校必修课：48学分，其中公共必修课29学分，本学科通识课程19学分；专业核心课程：33学分；专业限选课程：38学分，含毕业论文6学分；自主选修课程：24学分。

1）全校必修课（48学
分）（1）公共必修课（29学分）说明：大学英语如因根据大学英语教研室要
2）专业核心课程（33学分）
4）自主选修课程（24学分）（1）通选课（12学分）
（2）实践创新类（2~6学分）本科生训练计划课程（2~6学分，三上下）以及其他实践创新课程。

（3）全校所有其他课程。

大数据专业建设方案1. 引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，数据量的快速增长已经成为现实。

在这个信息爆炸的时代，如何高效地管理、分析和利用海量数据已经成为企业和组织的重要课题。

大数据技术就是应对这一挑战的有效工具，它能够帮助企业从庞杂的数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。

本文档将针对大数据专业的建设方案进行详细的阐述，从人才培养、技术建设和数据治理等方面入手，为企业构建一套完整的大数据体系。

2. 人才培养在大数据时代，拥有专业的人才至关重要。

为了建设一支高素质的大数据团队，企业应该采取以下措施：2.1 人才招聘与选拔招聘时应注重人才的综合素质，包括技术能力、创新能力和团队协作能力。

除了专业技能，还应注重人才的专业背景和经验。

2.2 培训与发展为了提高团队成员的专业水平，企业应该提供定期的培训和学习机会，加强对大数据相关技术和工具的培训。

此外，根据团队成员的个人发展需求，还应提供相关的职业发展计划和晋升机会。

2.3 知识分享与交流建立知识分享和交流平台，鼓励团队成员之间的积极沟通和学习分享。

可以组织技术分享会、内部培训和团队建设活动，提高团队的凝聚力和创造力。

3. 技术建设技术建设是大数据专业建设的核心。

根据企业的需求和资源状况，可以选择以下方案：3.1 基础设施建设建设稳定可靠的数据存储和计算基础设施，包括硬件设备、网络设备和操作系统等。

应根据需求选择合适的服务器和存储设备，并确保其拥有足够的计算能力和存储空间。

3.2 数据采集与清洗建立完善的数据采集和清洗机制，确保数据的准确性和完整性。

可以使用各种技术手段进行数据采集，如爬虫技术、API接口调用等。

同时，还要建立规范的数据清洗流程和质量管理标准，清洗掉无效和重复的数据。

3.3 数据存储与管理选择合适的数据存储和管理方案，根据数据量和性质选择存储技术和工具。

常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。

3.4 数据分析与挖掘建立数据分析和挖掘的技术平台，提供数据处理、分析和挖掘的工具和算法。

大数据管理与应用人才培养方案随着大数据时代的到来，大数据管理与应用人才的需求日益增长。

为了培养适应当前社会发展需求的大数据管理与应用人才，我们需要制定一套科学合理的培养方案。

一、培养目标大数据管理与应用人才的培养目标是培养具备扎实的理论基础和广泛的知识面，具有大数据管理与应用的专业技能和创新能力，能够胜任大数据管理与应用工作的高级专业人才。

二、培养内容1. 理论基础课程：包括数学、统计学、计算机科学基础、数据库原理、数据挖掘、机器学习等相关课程，为学生打下坚实的理论基础。

2. 专业课程：包括大数据技术与架构、数据管理与存储、数据分析与决策、数据可视化等专业课程，培养学生在大数据管理与应用领域的专业知识和技能。

3. 实践环节：包括实习实训、项目实践等，通过与企业合作、参与真实项目，让学生在实践中掌握实际操作能力和解决问题的能力。

三、培养方法1. 综合教学法：将理论与实践相结合，通过案例分析、讨论课、小组讨论等方式，培养学生的综合分析和解决问题的能力。

2. 实践教学法：通过实践环节的设置，让学生亲身参与实际项目，锻炼学生的实际操作能力和解决问题的能力。

3. 导师制度：为每位学生指定一位导师，进行个性化指导和培养，帮助学生规划学习和职业发展。

四、培养评估1. 考试评估：通过课程考试和综合考试评估学生的学习成绩和综合能力。

2. 项目评估：对学生参与的项目进行评估，评估学生在实践中的表现和解决问题的能力。

3. 学术论文评估：要求学生在培养过程中完成一定数量的学术论文，评估学生的科研能力和创新能力。

五、培养保障1. 师资保障：确保专业师资力量充足，招聘具有丰富实践经验和教学能力的教师。

2. 实验设施保障：建设完善的实验室和大数据平台，提供学生实践和研究的场所和设备。

3. 资金保障：为培养大数据管理与应用人才提供充足的经费支持，保障教学和科研的顺利开展。

六、培养成果1. 学术研究成果：学生在培养过程中取得的学术研究成果，包括发表的论文、参与的科研项目等。

一、培训背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为推动经济社会发展的重要力量。

为了培养适应新时代要求的大数据人才，提升企业和个人在大数据领域的应用能力，特制定本培训计划方案。

二、培训目标1. 提高学员对大数据技术的认识，掌握大数据的基本概念、技术架构和应用场景。

2. 培养学员大数据处理、分析、挖掘和应用能力，为企业和个人提供大数据解决方案。

3. 增强学员的团队协作和沟通能力，提高其在职场中的竞争力。

三、培训对象1. 对大数据感兴趣的人员；2. 有志于从事大数据相关工作的从业者；3. 企业内部需要提升大数据应用能力的员工。

四、培训内容1. 大数据基础理论：大数据定义、发展历程、技术架构、应用场景等。

2. 数据采集与存储：数据采集技术、数据存储技术、分布式存储系统等。

3. 数据处理与分析：数据处理技术、数据分析方法、数据挖掘技术等。

4. 数据可视化：数据可视化工具、可视化方法、可视化应用等。

5. 大数据应用案例：行业大数据应用案例、企业大数据应用案例等。

五、培训方式1. 线上培训：通过视频课程、直播课程、在线答疑等方式进行。

2. 线下培训：采用讲座、实操、研讨等形式，结合企业实际案例进行教学。

3. 实践环节：安排学员参与实际项目，提升学员的实战能力。

六、培训时间1. 线上培训：每周安排2-3次课程，每次课程时长为2小时。

2. 线下培训：每月安排2-3次培训，每次培训时长为1-2天。

七、师资力量1. 邀请大数据领域知名专家、学者担任主讲教师。

2. 邀请具有丰富实战经验的企业技术专家担任授课讲师。

3. 组建一支专业、高效的培训团队，为学员提供全方位的服务。

八、考核评估1. 线上培训：通过在线测试、作业提交、项目答辩等方式进行考核。

2. 线下培训：通过理论考试、实操考核、项目答辩等方式进行考核。

九、培训成果1. 学员获得大数据师职业资格证书。

2. 学员具备大数据处理、分析、挖掘和应用能力。

3. 学员能够为企业提供大数据解决方案，提高企业竞争力。

2023智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案contents •引言•智慧人才大数据平台的建设•智慧人才大数据平台的运营•智慧人才大数据平台的挑战和对策•应用案例分析•总结与展望目录01引言随着全球化和数字化时代的到来，人力资源管理和开发逐渐成为企业发展的关键因素之一。

为了在激烈的市场竞争中保持领先地位，企业需要构建高效、精准的人力资源管理和开发体系。

背景智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案旨在提供一种全面、系统化的人力资源管理和开发解决方案，帮助企业实现人才的精准选拔、科学培养、合理使用和有效激励。

目的背景和目的智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案是一种基于大数据、人工智能等技术手段，将人才管理、人才发展、人才评价等多方面数据进行集成、分析和应用，为企业提供全方位、多层次的人力资源管理和开发服务的平台。

定义该平台通过数据挖掘和分析，全面了解员工队伍的现状和需求，精准识别员工的潜力和优势，为企业提供科学的人力资源规划、招聘、培训、评价等全方位的支持。

同时，该平台还可以通过智能算法和模型，对员工的发展趋势和未来需求进行预测和评估，为企业制定个性化、精准化的人力资源管理策略提供科学依据。

理解定义和理解02智慧人才大数据平台的建设实现人才信息的集成与共享通过建设智慧人才大数据平台，整合多渠道的人才信息，形成全面、准确的人才数据库，为政府、企业和社会提供高效的人才服务。

提高人才配置效率通过大数据分析和人工智能技术，实现对人才的精准评估和推荐，为各类组织提供定制化的人才解决方案，降低人才配置成本。

推动人才创新创业为人才创新创业提供全方位的支持和服务，包括项目对接、融资、孵化等，促进人才创新创业的快速发展。

采用大数据、云计算、人工智能等先进技术，构建平台的核心功能，实现数据采集、存储、分析和应用的一体化。

技术创新建立严格的数据治理机制，确保数据的安全性、准确性和可靠性，满足相关法规和政策要求。

数据治理鼓励用户参与平台的建设和运营，提高用户黏性和活跃度，为平台创造更多的价值。