专业名称：大数据工程技术
学制：四年
选考要求：物理
所在学院：信息工程学院
所在校区：崇左校区
一、专业概览
二、职业能力培养
核心课程
❖ 大数据开发师核心课程：《Python web框架》《高性能云计算框架》《Python 数据分析》《数据可视化》《数据挖掘》《Linux系统运维》。
专业技术技能培养
❖数据采集：掌握分布式计算的基本原理和常用框架；
❖数据库的类型：掌握熟悉关系型数据库和非关系型数据库；
❖数据可视化：掌握熟悉常见数据结构、算法和数据可视化；
❖数据处理：掌握熟悉数据处理技术，涵盖数据的采集、清洗、转换和加载等过程；
❖数据存储：掌握数据分析和处理的基本方法和技术，能对大数据进行采集、预处理及数据清洗、去重、转换等预处理操作；
职业技能证书
❖ 大数据开发工程师；
❖ Hadoop开发工程师；
❖ 爬虫工程师；
❖ 数据分析工程师；
❖Spark/Hadoop开发工程师
❖数据清洗工程师
❖大数据运维工程师
三、职业规划
职业岗位
学生毕业后在政府企事业单位和各IT公司从事大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析等工作。
1.数据处理与分析领域：数据的收集、清洗、整合、存储、转换以及分析等。
2.数据挖掘与机器学习岗位：数据挖掘是从大量数据中提取模式、关联、趋势或异常等的过程。机器学习则是利用算法和统计模型使计算机系统能够自我学习和改进。
3.大数据平台与架构岗位：选择和使用适当的技术栈（如Hadoop、Kafka、Flink等），构建分布式计算系统，优化数据存储和传输等。
4.数据可视化岗位：将复杂的数据转化为直观、易于理解的图形或图像。
职业榜样
秦成楠
大数据技术与应用专业2024届毕业生
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四、教育教学
特色教学模式
❖ “三方互动、工学结合”人才培养模式：培养技能训练；教师传授专业知识，引导学生解决问题，并为企业提供技术服务；学生掌握专业技能的能力。
❖ 校企汇编教材：与北京普开大数据有限公司和蓝盾信息安全技术有限公司等共同编写《Python程序设计》《C语言程序设计》等4本实验（实训）教材，并投入使用。
师资团队
李海强 “双师型”教师、副教授、高级工程师
陆讯 高级实验师
王忠建 教授 高级工程师
实训基地
❖ 校内实训基地建有智慧大数据产教研训中心、大数据&云计算等8间实训室，为确保学生能够在专业技能和职业技能方面得到充分锻炼，我们致力于优化实训条件，确保课程教学内容的有序进行。在此基础上，我们力求构建从学校到企业的顺畅过渡，实现无缝衔接，为学生未来的职业生涯奠定坚实基础。
校企合作
教学成果
❖ 本专业教师积极参与教（科）研，主持参与市厅级科研项目20余项；公开发表学术论文50余篇，其中在核心期刊6篇；开展社会服务5项；获得专利授权10余项，软件著作版权授权20余项。学院以研促教、以研促学成效显著，学生学习氛围良好，踊跃参加挑战杯等各项学科竞赛并获优异成绩。本专业学生荣获区级以上的竞赛奖励共48项，积极与企业进行大数据项目研发并获软件著作权24项，同时，积极主动参加各项社会服务等活动。
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