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专业设置
大数据技术

一、专业简介

大数据技术专业成立于2019年。专业师资力量雄厚，现有专兼职教师20余人，高级职称5人，专业教师全部为“双师型”教师，硕士及以上学历达100%。2021年被评为“首批山东省大数据人才实践基地”。

大数据技术专业与大连东软件科技有限公司、中兴集团、新华三技术有限公司等30余家国内外知名企业合作，引进企业优质资源，聘请企业优秀工程师担任外聘教师，承担部分专业核心课程教学，培养企业紧缺的高素质技术技能拔尖人才。专业自成立以来，2019年和2020年分别获得山东省职业院校技能大赛“大数据技术与应用”赛项三等奖，2021年获得山东省职业院校技能大赛“大数据技术与应用”赛项二等奖。

     

二、培养目标

本专业培养面向IT行业企业、互联网及移动互联网相关企业、政府及企事业单位，从事大数据平台安装、配置、规划、部署、实施、互联网应用数据的采集、清洗与存储以及大数据研发、数据分析处理、数据可视化、数据分析报告撰写等工作。掌握大数据的相关基本理论知识、基本技能，具备大数据挖掘、研发、运维等应用实践能力；具有创新、创业意识和团队协作意识和团队精神；能适应未来互联网应用技术发展需要的高素质技术技能人才。

三、就业岗位

主要就业岗位名称及描述如下：

 

岗位名称

岗位描述

大数据运维工程师

1.能够配置和管理网络设备，完成网络搭建。

2.能够配置和管理服务器和存储，完成相关设备的维护。

3.能够完成操作系统的安装和配置。

4.能够完成大数据平台的日常维护。

5.能够使用工具完成大数据平台的软硬件平台运行状态监控。

6.能够完成大数据平台的故障应急处理。

大数据开发工程师

1.能够搭建好大数据程序开发的环境。

2.能够根据用户需求利用开发语言进行大数据分析和预处理。

3.能够进行大数据应用程序开发。

4.能够完成功能性测试。

数据采集工程师

1. 熟悉脚本编写、网页获取、调用APIs、编写SQL查询等。

2.精通互联网内容搜索产品（例如百度、谷歌）的设计和架构，熟悉搜索引擎、互联网网页及反爬虫技术的工作原理。

3.了解企业数据流通机制，精通Oracle、MySQL、NoSQL等数据库的工作原理和主流的大数据接入技术（Kafka、Storm、Flume、MQ、SparkStreaming）。

4.熟悉Nginx日志、算法设计、数据结构、Java和Scala等。

数据清洗工程师

1.能够对数据进行分析，更好设计数据的清洗流程。

2.能够独立进行数据清洗转换流程编写。

3.能够基本了解Kettle报错，能独立调试错误并及时发现错误原因。

4.能够熟练的使用Kettle清洗数据。

5.具有脏数据识别能力。

6.具有综合运用所学知识进行数据清洗的能力。

7.掌握数据加载的能力。

四、核心课程

    根据职业岗位的能力要求，本专业主要开设《网页制作》、《程序设计基础》、《数据库技术应用》、《Java程序设计》、《WEB前端技术》、《Linux系统管理与服务器配置》、《Python程序设计》、《算法与数据结构》、《WEB应用开发》、《Hadoop平台部署与运维》、《大数据采集及预处理》、《数据可视化设计与开发》、《大数据运维项目实战》等课程。专业课程体系如下图所示。

 

五、实训条件

    本专业拥有设备先进的实训室4个，拥有高性能计算机300余台。配置有高性能大数据服务器，能满足大数据实验实训需求。

 

六、就业前景

    近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。