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我院大数据技术与应用系联合中国信息协会、国硕国际投资有限公司同参与举办、实行资源共享、产教融合的新型人才培养模式。该专业特色如下:(相关:彭志刚院长应邀参加中国信息科技及应用创新人才发展交流大会)
01
校企双方资源共享,优势互补,共同创建,共同管理;
02
校企共建人才培养交流机制,学生有机会到省内及大湾区一流的企业学习实训,熟悉数据分析、数据应用,挖掘数据等工作岗位;
03
贯彻落实学以致用、培养实用型创新人才理念,以培养掌握新技术的应用创新型人才为目标,跟踪行业发展最前沿;
04
选用知名行业专家进校授课,涵盖宏观行业发展到具体应用案例的全系列商务数据实际应用,培养学生开阔视野、开拓创新;
05
行业调研、企业考察、企业夏令营等各项活动用以理论学习联系实际运用;
06
就业对口大湾区大数据产业,由国硕国际投资公司统一推荐就业。
就业方向
本专业毕业生可在大数据技术与应用的诸多领域,从事大数据技术与应用、分布式计算、无线传输、实时数据交换、大数据技术与应用的开发、管理、操作、维护、安全等相关岗位的工作。初始就业岗位主要包括:数据采集员、数据分析师、平台运营专员、电商运营助理等。经过3-5年工作经验积累后,可向具有管理职能和综合业务职能的岗位发展,主要包括:数据分析经理、运营主管、电子商务经理等。
主要课程
大数据查询与处理
本课程主要教授大数据通过MapReduce并行处理技术来提高数据的处理速度的具体应用方法。MapReduce的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理,对数据一致性要求不高,其突出优势是具有扩展性和可用性,特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。
数据可视化
本课程主要讲授数据视觉表现形式的科学技术研究方法,是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。
数据采集与处理
本课程全面系统地讲述了数据采集与处理技术相关的知识,其主要内容包括模拟信号的数字化处理、模拟多路开关、测量放大器、采样/保持器、模/数和数/模转换器等芯片的结构原理及应用等。
数据仓库与数据挖掘
主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法,主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。
Hadoop大数据存储与运算
本课程了解 Hadoop 的架构、原理、Hadoop 集群配置及安装(JDK、SSH),熟悉 Hadoop IDE 开发环境配置(Eclipse 配置)和 Hadoop Java API 编程实例,具备 Hadoop 编程开发能力。
本期编辑:黄晓旭
稿件审核:薛利锋
供稿单位:教务处