《大数据技术与应用》专业群人才培养方案
一、专业群名称及代码
（一）专业群名称
大数据技术与应用（包含大数据技术专业、云计算技术应用专业、计算机网络技术专业，其中大数据技术专业为核心专业）
（二）专业群代码
315102（包含510205、510206、510202）
（三）组群逻辑
依据吉林省“一主六双”高质量发展战略需求，对接“464”新型工业化战略布局中的“大农业”“大数据”集群，“新康养”“新服务”“新电商”产业以及“新基建”“新环境”“新生活”“新消费”四新设施，构建了吉林省特色高水平专业群——大数据技术与应用专业群，以大数据技术专业为核心，辅以云计算技术应用专业、物联网应用技术专业、计算机网络技术专业、人工智能技术应用专业（详见表1），并分别与大唐移动、青岛海尔合作共建了两大产业学院，开启了基于产业学院的现代学徒制人才培养模式，致力于培养产业转型升级和企业技术创新急需的复合型、创新型、应用型人才，为区域经济发展注入新动能。
专业群以工业大数据处理技术逻辑确定群内各专业，其中大数据技术专业主要面向大数据采集、清洗与应用开发，云计算技术应用专业主要面向工业云平台运维与开发，物联网应用技术专业主要面向物联网和集成电路技术应用开发，计算机网络技术专业主要基于信息系统集成云平台提供基础平台服务，人工智能技术应用专业主要面向人工智能应用系统开发、运维和数据挖掘等,即从工业大数据采集开始，历经传输、清洗、存储、分析，到最后的应用，形成一条完整的业务逻辑（详见图1）。按照该业务逻辑组建以大数据技术专业为核心，云计算技术应用、物联网应用技术、计算机网络技术专业、人工智能技术应用专业，从软件、硬件技术方面共同支撑的专业群，协同推动工业大数据处理业务流程的顺利运行。
表1 大数据技术与应用专业群专业组成
序号 | 专业代码 | 专业名称 |
1 | 510205 | 大数据技术专业 |
2 | 510206 | 云计算技术应用专业 |
3 | 510202 | 计算机网络技术专业 |
图1 大数据技术与应用专业群逻辑关系图
二、入学要求
高中阶段教育毕业生或具有同等学力者，文理兼招。
三、修业年限
基本学习年限以3年为主，弹性学制范围为3-6年。
四、职业面向
表2 专业群职业面向
所属专业大类(代码） | 所属专业类（代码） | 对应行业 （代码） | 主要职业类别 （代码） | 主要岗位群或 技术领域举例 | 职业资格和职业技能等级证书举例 |
电子与信息大类 （51） | 计算机类 （5102） | 互联网与相关服务（64） | 1.计算机网络工程技术人员(2-02-10-04) 2.信息安全工程技术人员 (2-02-10-07) 3.网络与信息安全管理员 （4-04-04-02） 4.信息通信网络运行管理员 （4-04-04-01） | 1.网络技术支持岗位 2.网络系统运维与集成岗位 3.网络应用开发岗位 4.网站建设与维护岗位 5.大数据应用工程师岗位 6.大数据分析工程师岗位 7.云运维工程师 8.云实施工程师 9.软件开发与运维岗位 10.架构工程师岗位 | 1.1+X大数据分析与应用职业技能等级证书（初、中级） 2.1+X云计算平台运维与开发职业技能等级证书（初、中级） 3.1+X网络系统规划与部署职业技能等级证书（初、中级） 4.1+X Java Web应用开发职业技能等级证书（初、中级） 5.工信部认证大数据工程师 6.计算机程序设计员（三级） 10.RCNA、RCNP，信息系统项目管理师 11.RCNA、 RCNP，计算机应用工程师 12.Sun认证（中级）Java开发员证书 13.网络工程师（计算机技术与软件专业技术资格） |
软件和信息技术服务业 （65） | 1.大数据工程技术人员 （2-02-38-03） 2.云计算工程技术人员 （2-02-38-04） 3.计算机程序设计员（4-04-05-01） 4.信息系统分析工程技术人员（2-02-10-05） 5.信息系统运行维护工程技术人员 （2-02-10-08） |
五、培养目标与培养规格
（一）专业群人才培养目标
本专业群培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，具有良好的人文素养、职业道德和创新意识，精益求精的工匠精神，较强的就业能力和可持续发展的能力；掌握本专业群基础知识和基本技能，面向互联网与相关服务、软件和信息技术服务行业的大数据工程技术人员、云计算工程技术人员、计算机网络工程技术人员、计算机程序设计员等职业群（或技术技能领域），能够从事大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、云平台的部署与运维、网络系统运维、网络系统集成、应用开发、相关技术支持服务与产品运营等工作，适应产业转型升级和企业技术创新需要的发展型、复合型、创新型的高素质技术技能人才。
（二）专业群人才培养规格
1.素质要求
（1）思想政治素质
① 具有正确的世界观、人生观、价值观；
② 坚决拥护中国共产党领导，树立中国特色社会主义共同理想，践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感、国家认同感、中华民族自豪感；
③ 崇尚宪法、遵守法律、遵规守纪；
④ 具有社会责任感和参与意识。
（2）职业素质
① 具有良好的职业道德和职业素养；
② 崇德向善、诚实守信、爱岗敬业，具有精益求精的工匠精神；
③ 尊重劳动、热爱劳动，具有较强的实践能力；
④ 具有质量意识、绿色环保意识、安全意识、信息素养、创新精神；
⑤ 具有较强的集体意识和团队合作精神，能够进行有效的人际沟通和协作，与社会、自然和谐共处；
⑥ 具有职业生涯规划意识。
（3）身心人文素质
① 具有良好的身心素质和人文素养；
② 具有健康的体魄和心理、健全的人格，能够掌握基本运动知识和一两项运动技能；
③ 具有感受美、表现美、鉴赏美、创造美的能力，具有一定的审美和人文素养，能够形成一两项艺术特长或爱好；
④ 掌握一定的学习方法，具有良好的生活习惯、行为习惯和自我管理能力。
2.知识要求
（1）公共基础知识
① 掌握必备的思想政治理论、科学文化基础知识；
② 了解与本专业相关的法律法规。
（2）专业知识
① 掌握新一代信息技术相关的基本知识，了解IT行业科技发展动态；
② 掌握海量数据分布式处理系统的设计和搭建、的基本知识；
③ 掌握分布式文件存储和分布式数据处理、数据仓库与数据挖掘的基本知识；
④ 掌握信息采集、处理和融合、通讯传输及大数据技术与应用等基本知识。
⑤ 掌握云网络安全方案设计、管理、维护及云网络信息安全等基本知识；
⑥ 掌握网络服务器搭建、维护与网络安全维护等基本知识；
⑦ 掌握传感器、电子、通信、单片机，高频微波，RFID技术等基础知识；
⑧ 掌握无线传感网络开发和组建、智能系统开发，智能家居、智慧社区行业发展及产品方案等知识；
⑨ 掌握人工智能技术应用基本知识，熟悉人工智能技术应用的标准，掌握基本通信知识；
⑩ 掌握Web前端开发和动态网站设计与开发的基本知识。
3.能力要求
（1）通用能力
① 口语和书面表达能力；
② 解决实际问题的能力；
③ 终身学习能力；
④ 信息技术应用能力；
⑤ 独立思考、逻辑推理、信息加工能力等。
（2）专业技术技能
① 具备计算机应用、计算机网络应用、计算机应用系统开发、应用、维护、技术支持的基本能力；
② 具备自主学习、自我发展的基本能力，能够适应未来不断变化IT技术发展的需求；
③ 具备大数据采集、清洗及大数据分析能力；
④ 具有大数据系统管理、维护和保障大数据安全的能力；
⑤ 具备网络布线施工、网络规划与设计以及网络系统设备配置管理与应用的能力；
⑥ 具备云网络规划与设计以及云计算平台互联网应用系统运维开发能力；
⑦ 具有对近距离无线通信设备进行检测、调试、仪器仪表操作与使用的能力；
⑧ 具有营销物联网感知设备、通信设备、信息处理设备等各种IT产品的能力；
⑨ 具有人工智能技术应用工程实施、现场布线、设备维护的能力；
⑩ 具备人工智能技术应用智能家居、智慧社区CAD设计与制作的能力。
六、课程设置及要求
（一）课程体系整体架构与说明
图2 大数据技术与应用专业群课程体系
（二）公共基础课程简介（见学校综合素质课程简介）
（三）专业课程简介
1.C语言程序设计
《C语言程序设计》是大数据技术与应用专业群的专业基础课程，是《数据结构》《Java程序设计》《Python程序设计》及其它编程语言类课程的前导课程，计算机相关专业专升本考试必考专业课。设课目的是为学生打下牢固的计算机语言基础，培养学生运用计算机进行逻辑思维的能力，掌握运用C语言编程来解决岗位工作中实际问题的方法和步骤，面向软件开发岗位，培养学生程序设计和软件开发的能力。
教学内容主要有C语言数据类型、结构化程序设计方法，数组及函数的使用，指针结构体、文件等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为56学时，在第一学期安排。
2.MySQL数据库技术
《MySQL数据库技术》是大数据技术与应用专业群的专业基础课程。设课目的是使学生掌握关系数据库的概念、管理、设计与开发，从实用性的角度出发理解并掌握数据库的安全性，能够熟练的编写基本的SQL语句，掌握索引、数据完整性、视图、存储过程和触发器等概念及使用方法，使学生具有进行数据库设计、开发与管理的能力。
教学内容主要有数据库基础知识，数据库常用工具，SQL常用语句及约束、索引、视图、SELECT查询、修改与删除等基本操作。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为42学时，在第一/第二学期安排。
3.Python程序设计
《Python程序设计》是大数据技术专业、云计算技术应用专业的专业基础课程，是《数据采集与网络爬虫》《数据可视化技术与应用》《数据挖掘应用》的前导课程。设课目的是面向软件工程师、数据分析师等就业岗位，培养学生程序设计、开发与数据管理与分析能力。
教学内容主要有Python语言语法；GUI图形界面；常用标准库如turtle库、time库、random库等；常用第三方库如jieba库、wordcloud库、PyInstaller库、matplotlib库和numpy库等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第二/第三学期安排。
4.Web前端开发基础
《Web前端开发基础》是大数据技术专业、计算机网络技术专业的专业基础课程，是《Java Web开发》的前导课程，是培养Web前端开发工程师的主要支撑课程。设课目的是引导学生了解Web前端开发流程，培养学生运用HTML、CSS技术进行Web前端开发的能力，掌握开发技巧和编程规范，为获取《Web前端开发》职业技能等级证书奠定基础。
教学内容主要有HTML、CSS、CSS3的基础知识，页面排版与美化、浮动、定位、列表、表单、主流CSS3等技术以及PC端页面的开发。
本课程采用项目教学、任务驱动、案例教学、角色扮演、小组工作等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第三学期安排。
5.数据结构
《数据结构》是大数据技术与应用专业群的专业基础课程，是《C语言程序设计》的后续课程，《Linux操作系统》等课程的前导课，计算机相关专业专升本考试必考专业课。设课目的是培养学生分析和研究计算机加工的数据对象特征的能力，正确选择合适的数据逻辑结构、存储结构及相应的基本算法解决实际问题的能力，数据抽象能力和复杂程序设计的能力。
教学内容主要有线性表、堆栈、队列、串、数组、树、二叉树、图等典型数据结构，各种典型的排序和查找算法，以及递归算法的设计方法。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为64学时，在第四学期安排。
6.Java应用级程序开发
《Java应用级程序开发》是大数据技术专业的专业基础课程，是计算机网络技术专业的专业核心课程。是《Jave Web开发》等课程的前导课程。设课目的是面向软件系统开发与维护人员就业岗位，培养学生面向对象的编程思想与能力，以适应计算机软件开发不断发展的需要。
教学内容主要有Java的语法、Java语言基础、面向对象结构、基本输入输出、异常处理、图形用户界面、小应用程序、多线程、多媒体应用以及JDBC与数据库应用等内容。
本课程采用任务驱动、项目教学、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第三学期安排。
7.虚拟化技术基础
《虚拟化技术基础》课程是云计算技术应用专业基础课程，是《云存储技术》《容器云服务架构与运维》等课程的前导课程。设课目的是面向云运维工程师、云开发工程师等就业岗位，使学生掌握企业服务器虚拟化及存储技术的原理，培养学生虚拟化设计、开发、运维与管理的能力等。
教学内容主要有基于VMware虚拟化软件构建企业私有云、公共云，KVM 虚拟化技术、OpenStack 中的KVM技术、Docker 虚拟化技术、Docker DevOps等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为48学时，在第三学期安排。
8.计算机网络技术
《计算机网络技术》是计算机网络技术专业、云计算技术应用专业的专业基础课程，是学习计算机网络相关课程必备前导课程。设课目的是使学生掌握网络协议、标准、基本构成和数据通信原理等。
教学内容主要有计算机网络的基础理论、数据通信技术、计算机网络体系结构与协议、局域网组网方法、广域网接入技术、网络互联技术、Internet基础知识、Internet接入技术、Internet的应用、移动IP与下一代Internet、网络操作系统、网络安全和网络管理。
本课程采用项目教学、任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第一/第三学期安排。
9.Windows Server 操作系统
《Windows Server 操作系统》课程是计算机网络技术专业的专业基础课程，是《网络设备互连》等课程的后续课程。设课目的是面向网络配置与管理维护人员就业岗位，培养学生设计、构建、安装和调试网络服务器，对网络进行维护和管理的能力。教学内容主要有安装Windows Server 网络操作系统；管理活动目录与域用户；配置与管理文件服务器和磁盘、打印服务器、DNS服务器、Web服务器和FTP服务器、桌面服务器、数字证书服务器、VPN和NAT服务器等。
本课程采用项目教学、任务驱动、案例教学、角色扮演、小组工作等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第三学期安排。
10.Linux服务器配置与管理（专业核心课程）
《Linux服务器配置与管理》是大数据技术与应用专业群的专业核心课程，是计算机网络技术、大数据技术专业的核心课程。设课目的是培养学生Linux操作系统应用的能力，掌握OS的基本原理、基本概念，了解操作系统的基本设计方法，基于Linux系统的网络组建、调试和网络服务器配置的技能和方法，能够进行Linux局域网、服务器的日常维护和远程管理，并对网络资源与通信进行有效的管理以提高网络性能。
教学内容主要有Linux系统的安装与命令操作、Linux系统的目录和文件、Linux的用户管理、Linux的服务配置和Linux的安全配置等。
本课程采用项目教学、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实验室授课。
本课程建议学时为64学时，在第二/第三学期安排。
11.Hadoop安装部署（专业核心课程）
《Hadoop安装部署》课程是大数据技术专业的专业核心课程。设课目的是配置Hadoop运行环境的相关知识，以及Hadoop中的HDFS、MapReduce、Hive、HBase大数据组件，培养学生基于Hadoop进行项目开发的基本技能。
教学内容主要有配置Hadoop环境、大数据分析的编程、数据的分布式存储、数据分析平台使用等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为64学时，在第三学期安排。
12.数据可视化技术与应用（专业核心课程）
《数据可视化技术与应用》课程是大数据技术专业的专业核心课程，是学习《Hadoop大数据开发与数据分析》《金融大数据应用》等后续课程的前导课程。设课目的是使得学生们理解并掌握利用Python进行互联网数据可视化。
教学内容主要有数据可视化方面的理论，包括Python网络数据处理以及Python数据可视化库、地图可视化等，以Python为主体编程语言。
本课程采用任务驱动、案例教学法，在多媒体教室和机房实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第三学期安排。
13.数据挖掘应用（专业核心课程）
《数据挖掘应用》课程是大数据技术专业的专业核心课程，是学习《Hadoop大数据开发与数据分析》《金融大数据应用》等后续课程的前导课程。设课目的是使得学生们理解并掌握数据挖掘的一些基本概念、算法、原理及相关技术。
教学内容主要有数据挖掘概述、数据仓库与OLAP技术概述、数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、数据挖掘发展趋势等。
本课程采用任务驱动、案例教学法，在多媒体教室和机房实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第三学期安排。
14.数据采集与网络爬虫（专业核心课程）
《数据采集与网络爬虫》课程是大数据技术专业的专业核心课程，是学习《Hadoop大数据开发与数据分析》《金融大数据应用》等后续课程的前导课程。设课目的是使得学生们理解并掌握利用Python进行互联网数据采集。
教学内容主要有数据采集方面的理论，包括网络爬虫原理与架构、Python网络爬虫库、Python网页获取与解析等，以Python为主体编程语言。
本课程采用任务驱动、案例教学法，在多媒体教室和机房实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第四学期安排。
15.Java Web开发（专业核心课程）
《Java Web开发》是大数据技术专业的专业核心课程，是学习《Java应用级程序开发》等课程的后续课程。设课目的是模拟企业开发流程，基于Java框架进行Web程序设计。
教学内容主要有Web程序设计的原理、基础和应用，基于Java语言，介绍包括Java EE平台、使用Web容器、在应用程序中使用WebSocket进行交互等。
本课程采用任务驱动、案例教学法，在多媒体教室和机房实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第四学期安排。
16.Hadoop大数据开发与数据分析（专业核心课程）
《Hadoop大数据开发与数据分析》课程是大数据技术专业的专业核心课程，是《金融大数据应用》等课程的前导课程。设课目的是培养学生理解并掌握基于不同组件进行不同环境下的大数据开发和数据分析。
教学内容主要有Spark、kafka等组件的基本使用和开发技术。
本课程采用任务驱动、案例教学法，在多媒体教室和机房实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第四学期安排。
17.Openstack基础架构平台（专业核心课程）
《Openstack基础架构平台》课程是云计算技术应用专业的专业核心课程，是《虚拟化技术基础》《Docker容器技术》《容器云服务架构与运维》等课程的前导课程。设课目的是面向云运维工程师、云开发工程师等就业岗位，培养学生云计算服务设计、开发与管理的能力。
教学内容主要有云计算基础架构平台、云计算开发服务平台、云计算软件服务等平台软件的部署、配置和管理，云计算网络、服务器、云存储服务器的互联和配置，虚拟桌面、大数据分析、云存储等各类云应用部署、运维和开发等。
本课程针对岗位中典型工作任务，采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为64学时，在第二学期安排。
18.Linux操作系统（专业核心课程）
《Linux操作系统》是云计算技术应用专业的专业核心课程。设课目的是培养学生Linux操作系统应用的能力，掌握OS的基本原理、基本概念，了解操作系统的基本设计方法，基于Linux系统的网络组建、调试和网络服务器配置的技能和方法，能够进行Linux局域网、服务器的日常维护和远程管理，并对网络资源与通信进行有效的管理以提高网络性能。
教学内容主要有Linux系统的安装与命令操作、Linux系统的目录和文件、Linux的用户管理、Linux的服务配置和Linux的安全配置等。
本课程采用项目教学、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实验室授课。
本课程建议学时为48学时，在第二学期安排。
19.路由交换技术与应用（专业核心课程）
《路由交换技术与应用》课程是云计算技术应用专业的专业核心课程，《软件定义网络SDN技术》的前导课程。设课目的是培养学生的网络组建实际动手能力以及网络运行过程中的维护能力。
教学内容主要有网络基础知识、网络参考模型、交换机工作原理、VLAN技术、STP生成树／RSTP快速生成树、路由基础、RIP路由协议、OSPF路由协议、PPP点到点协议、ACL访问控制列表和交换机端口安全、NAT地址转换、网络规划与设计、常见网络故障分析与处理等相关技术。
本课程采用案例教学、项目贯穿等教学模式，在实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第三学期安排。
20.Docker容器技术（专业核心课程）
《Docker容器技术》是云计算技术应用专业的专业核心课程，是《软件定义网络SDN技术》《云存储技术》等课程的前导课程。设课目的是面向云运维工程师、云实施工程师等就业岗位，培养学生持续集成、自动运维管理的能力。
教学内容主要有Docker的安装、Docker中镜像的概念及制作、Docker启动容器、Docker中的Docker file常用命令、Docker中的Networking的概念、Docker中的数据卷和数据卷容器的制作、Docker多容器之间的通信互联等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为64学时，在第三学期安排。
21.软件定义网络SDN技术（专业核心课程）
《软件定义网络SDN技术》课程是云计算技术应用专业的专业核心课程，是《网络设备互连》课程的后继课程。设课目的是面向软件定义网络系统开发与维护人员就业岗位，培养学生设计、开发与管理网络的能力。
教学内容主要有SDN的概念及实现原理、OpenvSwitch原理及配置、OpenFlow协议、OpenDayLight原理及配置、南向接口协议、北向接口协议和SDN应用开发等内容；实验内容包括KVM中NAT网络原理及配置、KVM中Bridge网络原理及配置、Mininet应用实践、Open vSwitch应用实践、OpenFlow交换机应用实践等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为48学时，在第四学期安排。
22.容器云服务架构与运维（专业核心课程）
《容器云服务架构与运维》课程是云计算技术应用专业的专业核心课程，《Hadoop大数据平台构建》课程的前导课程。设课目的是面向云运维工程师、云实施工程师等就业岗位，培养学生云计算平台系统运行部署能力，为培养创新型技术技能型人打下良好的基础。
教学内容主要有系统部署公有云平台、云监控技术与云数据库技术、对象存储技术，云视频、云缓存技术、负载均衡技术，云安全系统技术，混合云技术的相关知识等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为48学时，在第四学期安排。
23.Hadoop大数据平台构建（专业核心课程）
《Hadoop大数据平台构建》课程是云计算技术应用专业的专业核心课程，《Docker容器技术》等课程的后继课程。设课目的是面向云运维工程师、数据分析师等就业岗位，培养学生大数据知识综合应用能力、大数据应用开发能力等。
教学内容主要有Hadoop服务器搭建、HDFS、MapReduce、Hive、HBase、Spark等大数据组件的基本使用和开发技术，数据的分布式存储、使用数据分析平台等最新主流技术，在Linux操作系统下进行开发。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为48学时，在第四学期安排。
24.网络设备互连（专业核心课程）
《网络设备互连》课程是计算机网络技术专业的专业核心课程，是《高级网络技术配置》《网络SDN技术》的前导课程。设课目的是培养学生的网络组建实际动手能力以及网络运行过程中的维护能力。
教学内容主要有网络基础知识、网络参考模型、交换机工作原理、VLAN技术、STP生成树／RSTP快速生成树、路由基础、RIP路由协议、OSPF路由协议、PPP点到点协议、ACL访问控制列表和交换机端口安全、NAT地址转换、网络规划与设计、常见网络故障分析与处理等相关技术。
本课程采用案例教学、项目贯穿等教学模式，在实训室授课。
本课程建议学时为64学时，在第二学期安排。
25.高级网络技术配置（专业核心课程）
《高级网络技术配置》课程是计算机网络技术专业的专业核心课程，是《计算机网络技术》《网络设备互连》等课程的后续课程。设课目的是面向网络工程师，网络规划师和网络安全工程师等岗位，培养学生网络组建和网络运维能力，以及实际应用问题的解决能力。教学内容主要有VLAN技术、STP生成树／RSTP快速生成树/MSTP多生成树、VRRP虚拟网关冗余技术、RIP路由协议、OSPF路由协议、局域网安全设计，网络出口设计，远程接入，VPN技术等。
本课程采用任务驱动、小组合作模拟、案例教学等教学模式，在实训室进行。
本课程建议学时为48学时，在第三学期安排。
26.金融信息安全（专业核心课程）
《金融信息安全》课程是计算机网络技术专业的专业核心课程，是《无线局域网络技术》、《高级网络技术配置》等课程的后续课程。设课目的是面向网络工程师等岗位，使学生掌握企业中常用的网络安全技术，培养学生能够运用网络、系统安全技术去解决企业面临的安全风险的能力。教学内容主要有网络安全技术、系统安全技术、应对常见木马攻击的安全技术、企业网络出口常见攻击的防护技术、来自企业内部攻击的安全防护技术。通过本课程的学习，学生可以考取初、高级网络安全工程师证书等。
本课程采用项目场景式教学、任务驱动、案例教学、角色扮演、小组工作等教学模式，在实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第四学期安排。
27.无线局域网技术（专业核心课程）
《无线局域网络技术》是计算机网络技术专业核心课程，是《计算机网络技术》《网络设备互连》等课程的后续课程。本课程以行业需求为导向，立足于无线网络工程师岗位，以项目为载体进行剖析和讲解。使学生掌握无线网络技术的基本理论和基本知识，培养学生发现、分析和解决问题的能力，并使其具有无线网络系统的辨识、设计和搭建能力。主要课程包括无线网络的基本概念、基本原理，无线网络的各种传输理论知识，各类无线网络的技术标准，包括胖AP技术，瘦AP技术，无线安全，无线优化等。
本课程采用项目场景式教学、任务驱动、案例教学、角色扮演、小组工作等教学模式，在实训室授课。
本课程建议学时为48学时，在第四学期安排。
28.网络虚拟化技术应用（专业核心课程）
《网络虚拟化技术应用》课程是计算机网络技术专业的专业核心课程，是《Linux服务器配置与管理》的后续课程。设课目的是面向网络工程师、网络安全工程师就业岗位，培养学生云计算大数据处理技能，从而提高实际应用问题的解决能力。教学内容主要有云计算与大数据基础、虚拟化技术、集群系统基础、MPI面向计算、Hadoop分布式系统基础架构、云架构及主流云服务、云硬件系统、Openstack开源云平台、云应用系统、云安全系统等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为48学时，在第五学期安排。
29.计算机网络与通信
《计算机网络与通信》是大数据技术专业的专业拓展课程，是学习计算机网络相关课程必备前导课程。设课目的是使学生掌握网络协议、标准、基本构成和数据通信原理等。
教学内容主要有计算机网络的基础理论、数据通信技术、计算机网络体系结构与协议、局域网组网方法、广域网接入技术、网络互联技术、Internet基础知识、Internet接入技术、Internet的应用、移动IP与下一代Internet、网络操作系统、网络安全和网络管理。
本课程采用项目教学、任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第二学期安排。
30.计算机组成原理
《计算机组成原理》课程是大数据技术与应用专业群的专业拓展课程，《网络设备互连》《Windows Server 操作系统》《高级网络技术配置》的前导课程。设课目的是使学生掌握计算机常用的逻辑器件、部件的原理、参数及使用方法，学懂简单、完备的单台计算机的基本组成原理，学习计算机设计中的入门知识，掌握维护、使用计算机的基本技能。教学内容主要有数据的算术与逻辑运算、计算机指令系统综述、指令格式与寻址方式、控制器的功能、组成与设计、主存储器的组成与设计、磁盘设备的组成与运行原理、计算机总线的功能与组成，输入/输出系统的功能与组成等。
本课程采用案例教学、项目贯穿式教学模式，在实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第二/第三学期安排。
31.金融网络信息安全
《金融网络信息安全》课程是大数据技术专业、云计算技术应用专业的专业拓展课程，是学习计算机网络相关课程必备前导课程。设课目的是面向网络工程师等岗位，使学生掌握企业中常用的网络安全技术，培养学生能够运用网络、系统安全技术去解决企业面临的安全风险的能力。教学内容主要有网络安全技术、系统安全技术、应对常见木马攻击的安全技术、企业网络出口常见攻击的防护技术、来自企业内部攻击的安全防护技术。通过本课程的学习，学生可以考取初、高级网络安全工程师证书等。
本课程采用项目场景式教学、任务驱动、案例教学、角色扮演、小组工作等教学模式，在实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第三/第五学期安排。
32.大数据分析与应用职业技能等级证书(初级)
《大数据分析与应用职业技能等级证书(初级)》课程是1+X证书培训类课程。设课目的是使学生在掌握大数据分析的基本理论、技术、应用场景等，最后考取阿里云认证的1+X大数据分析与应用职业技能等级(初级)证书。
教学内容主要有大数据概念、数据分析理论基础、SQL语言基础、数据可视化、大数据平台及应用等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在实训室进行。
本课程建议学时为32学时，在第三学期安排。
33.虚拟化技术
《虚拟化技术》课程是大数据技术专业的专业拓展课程。设课目的是面向云运维工程师、云开发工程师等就业岗位，使学生掌握企业服务器虚拟化及存储技术的原理，培养学生虚拟化设计、开发、运维与管理的能力等。
教学内容主要有基于VMware虚拟化软件构建企业私有云、公共云，KVM 虚拟化技术、OpenStack 中的KVM技术、Docker 虚拟化技术、Docker DevOps等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为32学时，在第四学期安排。
34.网络服务与管理
《网络服务与管理》课程是大数据技术专业、云计算技术应用专业的专业拓展课程。设课目的是面向网络配置与管理维护人员就业岗位，培养学生设计、构建、安装和调试网络服务器，对网络进行维护和管理的能力。教学内容主要有安装Windows Server网络操作系统；管理活动目录与域用户；配置与管理文件服务器和磁盘、打印服务器、DNS服务器、Web服务器和FTP服务器、桌面服务器、数字证书服务器、VPN和NAT服务器等。
本课程采用项目教学、任务驱动、案例教学、角色扮演、小组工作等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第二/第四学期安排。
35.云存储技术
《云存储技术》课程是大数据技术专业、云计算技术应用专业的专业拓展课程。设课目的是使学生掌握构建分布式存储架构，掌握云存储技术的需求和应用、解决方案等，培养学生设计、开发与管理分布式存储系统以及与云平台的整合的能力。
教学内容主要有OpenFiler构建分布式云存储技术，基于ceph构建OpenStack对象存储，组建RAID磁盘阵列、LVM卷，从NFS、CIFS、iSCSI共享到Cinder块存储和Swift对象存储，从搭建GlusterFS和Ceph分布式存储系统到使用Ceph和OpenStack进行整合、替换OpenStack的Glance和Nova后端存储等内容。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为32学时，在第四/第五学期安排。
36.云计算平台部署技术
《云计算平台部署技术》课程是大数据技术专业、计算机网络技术专业的专业拓展课程。设课目的是面向云运维工程师、云开发工程师等就业岗位，培养学生云计算服务设计、开发与管理的能力。
教学内容主要有云计算基础架构平台、云计算开发服务平台、云计算软件服务等平台软件的部署、配置和管理，云计算网络、服务器、云存储服务器的互联和配置，虚拟桌面、大数据分析、云存储等各类云应用部署、运维和开发等。
本课程针对岗位中典型工作任务，采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为32学时，在第三/第五学期安排。
37.Java程序设计基础
《Java程序设计基础》是云计算技术应用专业的专业拓展课程。设课目的是面向软件系统开发与维护人员就业岗位，培养学生面向对象的编程思想与能力，以适应计算机软件开发不断发展的需要。
教学内容主要有Java的语法、Java语言基础、面向对象结构、基本输入输出、异常处理、图形用户界面、小应用程序、多线程、多媒体应用以及JDBC与数据库应用等内容。
本课程采用任务驱动、项目教学、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第二学期安排。
38.Web前端开发技术
《Web前端开发技术》是云计算技术应用专业的专业拓展课程。设课目的是引导学生了解Web前端开发流程，培养学生运用HTML、CSS技术进行Web前端开发的能力，掌握开发技巧和编程规范，为获取Web前端开发职业技能等级证书奠定基础。
教学内容主要有HTML、CSS、CSS3的基础知识，页面排版与美化、浮动、定位、列表、表单、主流CSS3等技术以及PC端页面的开发。
本课程采用项目教学、任务驱动、案例教学、角色扮演、小组工作等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第三学期安排。
39.数据可视化技术
《数据可视化技术》课程是云计算技术应用专业的专业拓展课程。设课目的是使得学生们理解并掌握利用Python进行互联网数据可视化。
教学内容主要有数据可视化方面的理论，包括Python网络数据处理以及Python数据可视化库、地图可视化等，以Python为主体编程语言。
本课程采用任务驱动、案例教学法，在多媒体教室和机房实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第四学期安排。
40.网络数据爬虫技术
《网络数据爬虫技术》课程是云计算技术应用专业的专业拓展课程。设课目的是使得学生们理解并掌握利用Python进行互联网数据采集。
教学内容主要有数据采集方面的理论，包括网络爬虫原理与架构、Python网络爬虫库、Python网页获取与解析等，以Python为主体编程语言。
本课程采用任务驱动、案例教学法，在多媒体教室和机房实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第五学期安排。
41.网络综合布线
《网络综合布线》课程是计算机网络技术专业的专业拓展课程。设课目的是面向综合布线工程师就业岗位，培养学生运用综合布线国家规范、标准，进行综合布线系统设计、施工、测试验收的能力。
教学内容主要有综合布线工程技术的基本概念、综合布线工程的设计技术、施工技术、施工工程管理技术、网络测试技术、工程验收和管理维护等内容。
本课程采用任务驱动、案例教学法，在多媒体教室和机房实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第二学期安排。
42.金融大数据应用
《金融大数据应用》课程是计算机网络技术专业的专业拓展课程。设课目的是使学生了解大数据技术在金融领域的实践应用和金融大数据的特点。
教学内容主要有大数据技术在金融行业的应用案例，包括大数据在银行中的应用（客户画像、精准营销、风险评估等）、大数据股票交易数据分析、保险行业应用（精准营销、反欺诈等）、互联网金融中的大数据等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为32学时，在第三学期安排。
43.Python编程技术
《Python编程技术》是计算机网络技术专业的专业拓展课程。设课目的是面向软件工程师、数据分析师等就业岗位，培养学生程序设计、开发与数据管理与分析能力。
教学内容主要有Python语言语法；GUI图形界面；常用标准库如turtle库、time库、random库等；常用第三方库如jieba库、wordcloud库、PyInstaller库、matplotlib库和numpy库等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第四学期安排。
44.Docker容器运维部署
《Docker容器运维部署》是计算机网络技术专业的专业拓展课程。设课目的是面向云运维工程师、云实施工程师等就业岗位，培养学生持续集成、自动运维管理的能力。
教学内容主要有Docker的安装、Docker中镜像的概念及制作、Docker启动容器、Docker中的Docker file常用命令、Docker中的Networking的概念、Docker中的数据卷和数据卷容器的制作、Docker多容器之间的通信互联等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为32学时，在第四学期安排。
45.网络SDN技术
《网络SDN技术》课程是计算机网络技术专业的专业拓展课程。设课目的是面向软件定义网络系统开发与维护人员就业岗位，培养学生设计、开发与管理网络的能力。
教学内容主要有SDN的概念及实现原理、OpenvSwitch原理及配置、OpenFlow协议、OpenDayLight原理及配置、南向接口协议、北向接口协议和SDN应用开发等内容；实验内容包括KVM中NAT网络原理及配置、KVM中Bridge网络原理及配置、Mininet应用实践、Open vSwitch应用实践、OpenFlow交换机应用实践等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室进行。
本课程建议学时为32学时，在第五学期安排。
46.Java Web应用技术
《Java Web应用技术》计算机网络技术专业的专业拓展课程。设课目的是模拟企业开发流程，基于Java框架进行Web程序设计。
教学内容主要有Web程序设计的原理、基础和应用，基于Java语言，介绍包括Java EE平台、使用Web容器、在应用程序中使用WebSocket进行交互等。
本课程采用任务驱动、案例教学法，在多媒体教室和机房实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第五学期安排。
47.金融大数据分析训练营
《金融大数据分析训练营》是我校各专业的岗位实训项目。设课目的是使学生掌握金融大数据的特点，并完成大数据技术在金融领域的应用实践。
教学内容主要有大数据技术在金融行业的应用案例，包括大数据在银行中的应用（客户画像、精准营销、风险评估等）、大数据股票交易数据分析、保险行业应用（精准营销、反欺诈等）、互联网金融中的大数据等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第四学期安排。
48.数智云平台运维训练营
《数智云平台运维训练营》是我校各专业的岗位实训项目。设课目的是使学生掌握数智云平台开发部署的基本方法，完成云计算运维的实践。
教学内容主要有系统部署私有云平台、docker容器云平台、公有云技术、存储卷技术、云路由交换技术、负载均衡技术、云安全系统技术、Kubernetes集群的高可用部署等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第四学期安排。
49.综合网络工程训练营
《综合网络工程训练营》是我校各专业的岗位实训项目，是在《网络设备互连》《高级网络技术配置》等的后续课程。设课目的是使学生掌握网络工程的基本概念，原理和技术，将理论与实际相结合，应用现有网络工程的方法和步骤完成典型网络工程设计，把理论课与实践内容综合为一，并在此基础上强化学生的实践意识，提高学生实际动手能力和创新能力，为将来的实际工作打下坚实的基础。
课程内容主要有网络工程的基本概念、原理和技术；掌握园区网工程设计步骤，网络管理和运维方面的知识，组建机房网络、综合楼网络、校园网络、主校园与分校园网络互连的设计和配置。
本课程采用案例教学，项目贯穿等教学模式，在网络专用实训室授课。
本课程建议学时为32学时，在第四学期授课。
50.信息技术
《信息技术》课程是我校各专业的综合素质课程。设课目的是使学生了解计算机应用基础知识，掌握Office办公软件、Windows操作系统、Internet应用等计算机基本操作技能，能够运用计算机进行日常的信息加工和处理，培养学生的计算机基本素养；同时学生能够利用 Tableau进行数据分析，为学习专业知识提供方便，为职业能力的培养提供信息化服务。
教学内容主要有计算机基础知识、Office办公软件、Windows操作系统、Internet应用、Tableau数据分析等。
本课程采用任务驱动、案例教学等教学模式，在多媒体教室和实训室授课。
本课程建议学时为42学时，在第一学期安排。
（四）实践教学环节设计与说明
主要包括实训、实习、毕业设计和社会实践等。实训可在校内、外实训基地开展完成；社会实践、岗位实习和创新创业实习由学校组织在校企合作共建的校外实训基地开展完成；实习实训教学主要包括：认知实习；网站设计与开发、大数据平台搭建实训、先电IaaS 云平台基本环境配置实训、软硬件综合实训、网络设备管理与维护、人工智能、数据采集和可视化实训、Dashboard 的安装与配置实训、组网及配置实训、面向对象程序设计、人工智能和项目开发综合实训等校内实训。
在第一学期，在校内实训基地，通过认知实习，使学生熟练掌握办公软件高级应用，了解计算机、网络通信等相关领域的发展现状和最新科研成果，激发学生的职业兴趣；第二学期，利用校内实训基地，通过专业基础能力课程的学习和课程实训，培养学生职业基本能力；第三、四、五学期，利用校内实训基地，进行专业核心能力课程的学习以及职业技能实训，鼓励学生考取相关的职业技能等级证书并培养学生的岗位核心能力；第六学期，利用校外实训基地，进行岗位实习和毕业设计，培养学生综合职业能力和职业素质。
实训实习既是实践性教学，也是专业课教学的重要内容，注重理论与实践一体化教学。 严格执行《职业学校学生实习管理规定》，岗位实习执行教育部发布的《高等职业学校专业顶岗实习标准》要求。
实践教学环节设计
序号 | 实践项目 | 实践内容及要求 | 开设学期 | 实践场所及形式 | 实践成果 |
1 | 认知实习 | 实践内容：word、excel、ppt等办公软件的使用 实践要求：掌握word、excel、ppt等办公软件的使用 | 一 | 校内实训基地 | 实训报告 |
2 | 网站设计与开发实训 | 实践内容：网站的设计与开发 实践要求：掌握网站的设计与开发 | 二 | 校内实训基地 | 设计报告及软件 |
3 | 大数据：大数据平台搭建实训 | 实践内容：大数据平台搭建 实践要求：掌握大数据平台的搭建 | 三 | 校内实训基地 | 实训报告 |
4 | 云计算：先电IaaS 云平台基本环境配置实训 | 实践内容：配置先电IaaS 云平台基本环境 实践要求：掌握完成hosts文件的修改；掌握yum源的配置 | 三 | 校内实训基地 | 实训报告 |
5 | 网络：网络设备管理与维护实训 | 实践内容：交换机、路由器等的配置 实践要求：掌握交换机、路由器等的配置 | 三 | 校内实训基地 | 实训报告 |
6 | 大数据：数据采集实训 | 实践内容：大数据采集 实践要求：掌握网络爬虫采集技术 | 四 | 校内实训基地 | 实训报告 |
7 | 云计算：Dashboard 的安装与配置实训 | 实践内容：安装与配置Dashbord组件 实践要求：掌握完成Dashbord基本组件的安装、配置 | 四 | 校内实训基地 | 实训报告 |
8 | 网络：面向对象程序设计实训 | 实践内容：Java面向对象程序设计项目开发 实践要求：掌握Java面向对象程序设计项目开发 | 四 | 校内实训基地 | 实训报告 |
9 | 项目开发综合实训 | 实践内容：科技金融服务平台的设计与开发 实践要求：按照企业实际工程项目所要求的质量标准，在规定的时间内完成规范化编程和质量测试等工作 | 五 | 校内实训基地 | 实训报告 |
10 | 岗位实习 | 实践内容：集中实习或分散实习 实践要求：掌握毕业实习岗位的职业知识，熟悉职业岗位业务操作流程， 熟练运用岗位职业技能，提升社会实践能力与岗位的适应能力。要求达到毕业实习的考核标准。 | 六 | 校外实训基地分散实习公司 | 岗位实习工作证明 |
11 | 毕业设计 | 实践内容：集中实习或分散实习 实践要求：掌握科技类论文的写作方法，进行任务调研、资料收集和文献查阅后，制定技术方案并完成系统设计与开发，提交毕业设计开题报告、论文和实习报告等。 | 六 | 校外实训基地分散实习公司 | 毕业论文或实习报告 |
12 | 创新创业 | 创新创业与素质拓展 | / | / | / |
七、教学进程总体安排
（一）教学周数分配表
环节 周数 学期 | 军事技能 | 入学教育 | 课堂 教学 | 认知实习 | 专业实习 | 综合实习 | 岗位实习 | 毕业论文（或实习报告） | 考试 | 机动+劳动 | 合计 |
一 | 2 | 1 | 14 | 1 | | | | | 2 | 0 | 20 |
二 | | | 16 | | 1 | | | | 2 | 1 | 20 |
三 | | | 16 | | 1 | | | | 2 | 1 | 20 |
四 | | | 16 | | 1 | | | | 2 | 1 | 20 |
五 | | | 12 | | | 6 | | | 2 | 0 | 20 |
六 | | | 0 | | | | 16 | 4 | 0 | 0 | 20 |
合计 | 2 | 1 | 74 | 1 | 3 | 6 | 16 | 4 | 10 | 3 | 120 |
（二）各课程模块学时学分分配表
类别 | 项目 | 课程性质 | 课程总学时 | 百分比（%） | 课内理论学时 | 课内实践学时 | 学分 | 百分比（%） |
课内教学 | 综合素质课程 | 线下必修 | 654 | 24.3% | 372 | 282 | 35 | 23.6% |
线下选修 | 32 | 1.2% | 0 | 32 | 2 | 1.3% |
人文素质课程 | 线上选修 | 192 | 7.1% | 192 | 0 | 12 | 8.0% |
专业群平台课程 | 必修 | 126 | 4.7% | 84 | 42 | 9 | 6.1% |
专业基础课程 | 大数据技术专业 | 必修 | 306 | 11.4% | 144 | 162 | 20 | 13.5% |
云计算技术应用专业 | 必修 | 306 | 11.4% | 124 | 182 | 20 | 13.5% |
计算机网络技术专业 | 必修 | 306 | 11.4% | 148 | 158 | 20 | 13.5% |
专业核心课程 | 大数据技术专业 | 必修 | 368 | 13.6% | 156 | 212 | 23 | 15.5% |
云计算技术应用专业 | 必修 | 368 | 13.6% | 152 | 216 | 23 | 15.5% |
计算机网络技术专业 | 必修 | 368 | 13.6% | 156 | 212 | 23 | 15.5% |
专业拓展课程 | 选修 | 160 | 5.9% | 60 | 100 | 10 | 6.8% |
小计 | 1838 | 68.2% | 984 | 854 | 111 | 75.0% |
综合实践 | 认知实习 | 课内实践 | 30 | 1.1% | 0 | 30 | 1 | 0.7% |
专业实习 | 90 | 3.3% | 0 | 90 | 3 | 2.0% |
综合实习 | 180 | 6.7% | 0 | 180 | 6 | 4.1% |
其他实践 | 78 | 2.9% | 0 | 78 | 4 | 2.7% |
岗位实习 | 课外实践 | 390 | 14.5% | 0 | 390 | 16 | 10.8% |
创新拓展 | — | 0 | — | — | 4 | 2.7% |
毕业论文（或实习报告） | 90 | 3.3% | 0 | 90 | 3 | 2.0% |
小计 | 858 | 31.8% | 0 | 858 | 37 | 25.0% |
总计 | 2696 | 100.0% | 984 | 1712 | 148 | 100.0% |
实践学时占总学时比例 | 63.5% |
