名称
学制
招生类型
院系
专业亮点
*课程信息仅供参考,具体将以实际开课信息为主。
Python程序设计与开发、Linux操作系统管理、数据库应用技术、HTML5+CSS3 Web前端开发技术、HTML5与JavaScript程序设计
Hadoop应用技术、数据挖掘与分析、Spark应用技术、Flink应用技术、大数据可视化、Vue应用程序开发、大数据综合实训
专业实习(企业真实场景实训)、毕业实习(岗位沉浸式锻炼)
专职教师:15人,副教授1人,硕士研究生1人,讲师以上职称占比80%。“双师型”教师:占比45%,具备企业项目经验,能将行业前沿技术融入教学。
大数据技术专业有现代化实训室6间,其中网络实训室2间,软件实训2间,大数据及云计算实训室2间。全部专业课程在实训室采用理实一体化教学,通过案例驱动和现代师徒制教学模式,强化学生的动手能力和项目解决能力。
答:主要学习编程语言(如Python、Java)、数据库技术、大数据处理框架(如Hadoop、Spark)、数据仓库、数据清洗与预处理、数据可视化、云计算基础以及相关的实践项目。
答:任何专业都有其挑战,但大数据技术更注重实践和应用。大专的课程设置会相对降低理论深度,强调动手能力。只要你对计算机和数据感兴趣,跟着老师的节奏,多动手实践,积极参与项目,是完全可以学会并掌握一技之长的。
答:就业方向广泛,如大数据运维工程师、数据处理工程师、数据分析师(助理)、Python开发工程师、ETL工程师、大数据平台搭建与维护专员等。当前大数据人才需求旺盛,各行各业都在数字化转型,就业前景良好。
答:有一定的数学和计算机基础会更有帮助,但并非绝对门槛。大数据技术包含多个方向,有些方向对数学要求不高(如运维、数据处理)。大专学习会从基础开始,很多知识是可以通过后天努力弥补的,关键在于学习态度和方法。
答:1.扎实掌握核心技能:把编程语言、大数据框架等基础打牢。2.积累项目经验:积极参与课程设计、实训项目,或自己独立完成一些小项目,丰富作品集。3.考取行业认证:如云计算、大数据相关的职业技能等级证书,增加竞争力。4.关注企业招聘需求:了解目标岗位的技能要求,有针对性地学习。5.提升软实力:沟通能力、团队协作能力、学习能力也很重要。
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更新时间: 2026年01月07日
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