六、培养规格:

本专业毕业生在素质、知识和能力等方面应达到以下要求。

（一）素质

①政治思想素质：

热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。

②文化素质：

具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。

③业务素质：

掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。 （二）知识

毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能；

②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包括技术性文档和资料；

③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设；

④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能；

⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。

（三）能力

通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。

①熟练操作办公自动化软件；

②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。

③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力；

④具备非结构化数据处理能力；

⑤具备数据仓库管理基本能力；

⑥具备OOP程序设计能力；

⑦具备Web应用开发能力；

⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力；

⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。

七、合作企业:

   甲骨文（漳州）有限公司。

八、课程设置及学分要求：

九、主要实践性教学环节：

专项技能训练、校内综合实训、校外跟岗实习、校外顶岗实习。

十、专业课群组说明：

本专业课程群组如下：

修读专业基础课：C语言程序设计、数据库技术、数据结构与算法、HTML5+CSS3程序设计、面向对象程序设计-java程序设计、网站规划与设计、linux系统管理与配置。

修读专业核心课：大数据技术原理及应用、Python与数据分析、人工智能机器学习、Web前端开发-javaScript程序设计、移动应用软件开发技术、Hadoop实用技术、数据仓库与数据挖掘技术。

修读专业拓展课：计算机网络基础、图形图像处理。

要求：每个学生必须选择本专业课群组中的专业基础课和专业课核心课的全部课程，同时选修专业拓展课。

十一、实施保障：

（一）师资队伍

本专业在校生与专任教师之比为25:1（不含公共课）。专业核心课教师具有中级以上技术职称。双师素质教师占教师队伍的62％。配备具有正高级专业职称的专业带头人一名，专业教师不足时从企业聘请具有计算机专业中级以上人员承担专业课教学工作和实训指导工作。

（二）教学设施

1.专业教室基本条件

配置黑（白）板、多媒体计算机、投影设备、音响设备，接入互联网，具备安全消防设施，符合紧急疏散要求。

2、校内实训室基本要求

1）软件开发实训室：主要包括c语言、数据结构、java等开发环境等

2）前端开发实训室：主要包括前端架构环境，PS软件等。

3）智能机器人开发实训室：主要包括Python环境，yanshee机器人等。

3、校外实习基地基本要求

具有稳定的校外实习基地。建立漳州甲骨文实训基地，包括软件、计算机网络、物联网技术、云计算、智能制造和3D技术等领域。Oracle甲骨文（漳州）双创基地是甲骨文公司设在福建省第一个基地，引进了科技、创意、金融服务、现代先进服务业等4个业态的企业70多家。具有较强的影响力，实验设置齐备，能提供网络组建、管理、软件开发、网站开发等实习岗位，能涵盖当前计算机行业发展的主流技术，能接纳一定规模的学生实习；能够配备相应数量的指导教师对学生实习进行指导和管理；有保证实习生日常工作、学习、生活的规章制度，有安全、保险保障。

（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、图书及数字化资源等。

1．教材选用基本要求

按照国家规定选用优质教材。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制，完善教材选用制度。

2．图书文献配备基本要求

图书文献配备能满足人才培养、专业建设、教科研等工作的需要，方便师生查询、借阅。专业类图书文献主要包括：大数据行业政策法规、行业标准、技术规范、设计手册等；大数据专业技术类图书和实务案例类图书；5种以上大数据技术类专业学术期刊。

3．数字教学资源配置基本要求

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。

（四）教学方法

在本专业课程教学中，要以学生为中心，充分发挥学生为主体，教师为主导的作用。对于理论性强的专业基础课程，可采取班级教学和分组教学的组织形式，充分利用多媒体教学手段、选用案例教学法、小组讨论法、实验法、发现法等，使学生牢固掌握必须够用的基础知识和基本理论，培养学生分析和解决问题能力。对于操作性强的专业技能课程和专业核心课程，创造条件设置职业化教学情境，采用案例教学法、模拟教学法、角色扮演法及任务驱动、项目引领等行动导向的教学方法，使理论与实践密切结合，培养学生综合职业能力，增强学生岗位适应性。

（五）教学评价

教学计划规定的必修课程在教学过程中、结业后要进行考核，对学生的学习做出客观公正全面的教学评价，以检查学生职业能力和综合素质的形成情况，是否达到本专业培养目标和培养规格要求。对于以理论为主的综合化整合课程可采取笔试、口试和现场操作相结合的方式，以考查学生对基本知识、基本理论和基本技能的掌握情况以及运用专业知识分析解决实际问题的能力。对于实践为主的技能型专业基础课和专业核心课程，或其中已开发成项目课程、任务引领型课程、学习领域的课程，要注重过程评价和结果评价，要吸纳企业和行业参预考核评价。要根据课程性质规定学生完成产品质量标准、工时定额标准、服务标准、操作标准以及安全生产标准等，考查学生实习成果好坏、专业知识掌握理解运用程度、操作技能的熟练程度，分析和解决问题的能力、职业道德和遵章守纪及实干精神、安全生产与文明生产意识、集体主义和团结协作精神。过程考核和结果考核的比例建议为4:6，专业能力和职业态度比例建议为7:3，理论知识与实践技能考核比例根据课程性质确定，要强化对学生动手能力的考核。学生参加职业技能大赛的成绩和参加职业资格鉴定获取证书应做为考核学生该门课程成绩的重要依据。

（六）质量管理

本专业各主要教学环节，包括教学准备、课堂教学、答疑、批改作业、实验、实习、实训、考核、毕业设计等均按学校统一制定的质量标准执行。根据学校的评估制度、实习实训毕业设计等，通过现场检查、问卷调查、毕业生跟踪调查等形式定期做出系统评估，以保证人才培养质量。

本专业质量评价在学校教务处、质量检查办公室的领导下，由二级学院组织教师、企业技术管理人员和学生共同参加的评价小组负责实施。

十二、毕业合格标准：

通过三年学习，学生达到下列条件方能毕业：

1、毕业生所修总学分应不少于162学分，其中理论课不少于94学分，实践环节不少于63.5学分，社会实践等环节不少于4.5学分，并获得相应岗位操作技能证书。

2、完成教学计划所要求的必修公共基础课和必修专业课，考核成绩及格。

3、完成顶岗实习等实践教学环节，具备本专业规定的工作能力。

4、德智体美劳综合素质考核合格。

大数据技术与应用专业（三年制）人才培养实施方案.xls