高校大数据应用人才培养目标
大数据专业是面向信息技术行业,培养德智体美劳全面发展的大数据领域的高素质管理型专门人才,毕业生具备扎实的管理学、经济学、自然科学、技术应用、人文社科的基本理论, 系统深入的大数据管理专业知识和实践能力,可以主动适应社会和行业发展的创新意识和持续学习能力,能够在大数据管理产业及相关行业从事研究、应用和管理工作。
【本科】大数据管理与应用就业去向及就业岗位
主要在大数据新兴产业,以及金融、商业机构、电信、电商、事业机关等单位,从事数据管理、BI商业智能、数据分析、数据咨询、运维和数据智能决策的工作。
【本科】大数据管理与应用专业面向:
管理科学与工程类。主要岗位类别:大数据分析师、BI商业智能工程师、大数据管理师
【高职】大数据技术面向行业及岗位
电子信息大类、计算机类、软件和信息技术服务业
主要岗位类别包括:大数据分析专员、大数据爬虫工程师、大数据运维工程师、ETL工程师、大数据售前工程师
【中职】大数据技术应用专业面向
大数据技术应用
主要岗位类别:数据分析专员、大数据平台运维管理员、大数据产品销售专员、数据处理技术员
高校大数据实验室建设背景
随着大数据技术的飞速发展,高校大数据实验室建设与实训平台的打造成为教育领域关注的焦点。为了培养适应时代需求的专业人才 。
高校大数据实验室建设将遵循以下原则与策略:
需求导向:以市场需求和学生就业为导向,确定专业建设和人才培养方向。
理论与实践结合:构建理论与实践相结合的课程体系,注重培养学生的实际操作能力。
产教融合:与行业企业深度合作,引入实际项目案例,提高教育质量。
持续更新:跟踪技术发展,不断更新教学内容和实验实训设施。
2024年高校(本科/职业院校)大数据实验室建设及大数据实训平台整体解决方案
高校大数据实验室建设思路
1、专业建设路径
高校应结合学校特色和行业趋势,明确人才培养目标和方向。
2、构建高校课程体系
课程体系应全面覆盖大数据基础理论、核心技术、实践操作及前沿技术。在理论教学中,注重大数据实战项目案例的讲解;在实践教学中,采用项目驱动、案例分析等方式,引导学生参与大数据实训平台的搭建、运维、安全测试等环节,强化学生的问题解决能力和技术创新意识。
课程应当涵盖基础、进阶、企业项目案例等不同类阶段的课程,每门课程资源包含教学视频、教学课件、实验指导书、数据、代码、作业、试卷、题库等丰富的教学实训资源,提供给师生学习。
3、为高校提供产教融合具体项目
选择产业生态链企业,可以让年度毕业生积极参与目前为当前新技术企业招聘技能人才难和青年就业难的结构性矛盾而推动的实施产业技能根基工程项目,建立以就业导向的学生学徒关系,不仅有利于产业发展培养和储备创新数字化人才人才,也有利于高校解决学生就业难的问题。
高校大数据实验室建设内容
泰迪智能科技大数据实验室解决方案是一个全面而系统的解决方案,旨在帮助高校教学中的痛点问题。该方案包括了课程体系、教学服务、大数据实训平台等
课程体系
泰迪课程体系以专业建设的课程设计为依据,以“鱼骨教学法”的理念为指引,开发了大数据系列课程并广泛应用于全国范围的高校教学。共涵盖基础、进阶、企业项目案例等不同类阶段的课程,每门课程资源包含教学视频、教学课件、实验指导书、数据、代码、作业、试卷、题库等丰富的教学实训资源。
教学服务
泰迪智能科技提供优质的教学服务,帮助高校解决老师上课难,学生实践少的问题。
大数据实训平台
本实验室主要是一体化教学实训平台,该平台是以云计算资源管理平台和大数据教学管理平台为支撑,以优质的课程资源和项目案例资源为核心,以自主研发的数据挖掘建模平台等为教学实训工具,把课程和软件内容统一结合,满足高校大数据教学与实训的一体化平台。
实训管理平台作为教学核心,统一整合课程与实训资源,提供在线学习、实践、测评一站式服务。涵盖丰富媒介:课件、视频、实训指导书、数据集及代码,满足多层次学习需求。实训设计创新,支持同屏学习与实践、独立实训环境及第三方平台接入,强化互动与实战。平台覆盖理论到实践全教学链路,形成闭环体系,助力教学质量提升与学生技能发展。
Python数据挖掘建模平台
Python数据挖掘建模平台统称为顶尖数据挖掘建模平台。其底层算法的是基于Python实现,面向高校数据挖掘相关专业课程教学的分析建模工具。平台使用JAVA语言开发,采用B/S结构,用户可通过浏览器进行访问。Python数据挖掘建模平台操作简单、便捷,用户可在没有编程基础的情况下,通过拖拽的方式进行操作,完成数据输入输出、数据预处理、挖掘建模、模型评估、部署等环节,各环节组件通过流程化的方式连接,帮助学生在基础较差的情况下快速建立工程化思维。
云计算资源管理平台
云计算资源管理平台是一款集群应用程序管理平台,以Docker、Kubernetes为核心引擎的容器化应用部署、运行环境,对数据中心的物理服务器、网络、存储、虚拟服务器等基础架构资源进行集中统一的管理、分配、监控等。平台旨在围绕行业应用逐步由“虚拟化”向“容器化”的技术过渡支撑,以“轻量、标准、便捷、稳定、安全”作为核心理念,搭建高效可靠的Kubernetes集群管理平台,向用户持续提供稳定的服务。
部分本科合作案例
部分高职院校合作案例