一、培养目标
主要研究将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法,成为具备大数据分析处理、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能力的高级专业大数据技术人才。
二、核心课程
序号 |
岗位 |
岗位核心能力 |
核心课程 |
1 |
大数据开发工程师 |
掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识,具备分布式存储、分布式计算框架等技术。 |
Linux操作系统应用 Hadoop数据分析与应用 Hive大数据分析与处理技术 Spark高效数据分析与应用开发 |
2 |
大数据分析师 |
从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 |
Linux操作系统应用 Hadoop数据分析与应用 Hive大数据分析与处理技术 Spark高效数据分析与应用开发 |
3 |
数据挖掘工程师 |
从事数据挖掘,从海量数据中发现规律,掌握一定的数学知识,使用Python、Java语言和Spark相结合。 |
Linux操作系统应用 Hadoop数据分析与应用 Hive大数据分析与处理技术 Spark高效数据分析与应用开发 |
4 |
大数据可视化工程师 |
依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案;依据可视化场景不同及性能要求,选择合适的可视化技术;依据方案和技术选型制作可视化样例;配合视觉设计人员完善可视化样例;配合前端开发人员将样例组件化。 |
Linux操作系统应用 Hadoop数据分析与应用 Hive大数据分析与处理技术 Spark高效数据分析与应用开发 |
大数据技术课程体系
三、专业特色
大数据技术被渗透到社会的方方面面,医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年,从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度,在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术(虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理)、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。
四、就业方向
大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。
五、讲师团队介绍
教学团队专任讲师18人,4个教研室,项目开发经验最长13年,5年以上开发经验10人。涉及开发技术包括大数据、云计算、物联网、电子商务、JAVA、ASP.NET、Unity3D、Web前端、Python等。