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大數據技術專業
方案簡介
大數據工程技術專業產教融合實踐中心面向新一代信息技術產業的發展體系與新時代數字技能型人才需求,聚焦大數據採集與處理、大數據分析與可視化、大數據實施與運維、大數據開發等崗位的「數字工匠」人才培養,搭建覆蓋人才培養全過程的進階式一體化實踐教學體系,並建設與之配套的軟硬體實訓設備與環境、智慧化管理平台以及相關實訓教學文檔和資源。搭建起「崗位能力導向、面向真實生產、崗課賽證融通、進階實訓體系、智慧平台驅動」的數字產業工匠實訓平台。



特色優勢

? 項目場景產業化,項目來自東軟真實行業場景的項目,包括交通大數據、金融大數據、電商大數據等。
? 項目案例教學化,項目教學化拆解與改造,實現產業級項目技術與教學的適配。
? 項目技術前沿化,離線數倉、實時數倉、流式數據湖、Cube立方體;核心技術到開發語言全覆蓋全的軟體生態體系。
? 項目體系進階化,五級項目貫穿多門專業課程,可以覆蓋大數據採集與處理、數據分析與可視化、大數據實施與運維等多個崗位。
? 項目實訓工程化,遵循工程規範、標準、流程,對接大數據應用開發,金磚大數據分析應用與決策賽項。
? 配套資源精細化,配套資源十件套,指導書、教案、教學視頻、考卷練習題,實驗環境、素材包、源代碼、介面文檔等。



建設內容

面向崗位
通過行業需求調研與分析,梳理未來行業最緊缺崗位,專科生需求佔比最高的崗位情況。明確面向崗位:大數據採集與處理、大數據分析與可視化、大數據實施與運維、大數據開發。

實踐課程資源
將目標崗位的典型工作任務與職業能力要求,轉化為「工程能力導向,崗課賽證融通」的模塊化課程體系。其中核心課程4門,實踐課程4門。

交通大數據綜合實訓項目
交通大數據綜合實踐項目,設計模擬交通監控設備所產生的數據,通過實時和離線的數據分析方法,提供有關交通流量、違法行為和交通安全等方面的信息和洞見。項目引入大數據平台的整體實現過程,技術涵蓋大數據平台搭建、數據採集、處理、數據分析與挖掘、數據可視化五個模塊的關鍵工作任務,可支撐大數據採集與處理、大數據分析與可視化、大數據實施與運維等崗位能力培養。

金融大數據綜合實訓項目
金融大數據綜合實踐項目,通過分析銀行客戶的交易數據、賬戶情況和信用卡使用記錄,了解客戶的消費模式和儲蓄傾向以及貸款相關的數據,如借款金額、還款情況、貸款結構和利率等,可以評估貸款業務的運行狀況,及時發現並管理潛在的信貸風險。項目引入大數據平台的整體實現過程,技術涵蓋大數據平台搭建、數據採集、處理、數據分析與挖掘、數據可視化五個模塊的關鍵工作任務,可支撐大數據採集與處理、大數據分析與可視化、大數據實施與運維等崗位能力培養。

電商大數據綜合實訓項目
電商大數據綜合實踐項目,以電商場景為切入點,通過分析電商後台的數據進行全面的用戶分析和趨勢的分析,以及商品銷售和市場營銷的效果分析。項目引入大數據平台的整體實現過程,技術涵蓋大數據平台搭建、數據採集、處理、數據分析與挖掘、數據可視化五個模塊的關鍵工作任務,可支撐大數據採集與處理、大數據分析與可視化、大數據實施與運維等崗位能力培養。
 
一體化智慧教育平台
一體化智慧教育平台全面整合「教、學、管、訓、評」等應用場景,能為管理者提供強有力的數據支持和決策依據,能為學生提供學歷教育、就業求職、自我提升等個性化、智慧化的終身教育服務;能為教師開展混合式教學提供智慧化教學環境,便捷的教學互動工具,穩步提升教學質量。 



面向專業

高職專科:大數據技術、人工智慧技術應用等。




典型案


福建信息職業技術學院「大數據產教融合實訓基地」項目



 
廣東科學技術職業學院「人工智慧創新中心」項目


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