【专业介绍】
大数据技术专业注重培养学生的大数据处理和应用能力，通过校企合作的方式，旨在培养具备创新能力的高技能人才。
该专业的教学内容涵盖了大数据处理、应用相关的理工类专业学生的发展需求，包括Hadoop的安装和使用、Python编程、数据仓库Hive的安装和使用、Spark的安装和基础编程、数据采集工具的安装和使用、MySQL安装及常用操作等。教学目标不仅限于知识目标，还包括能力目标和素质目标，旨在使学生系统全面地掌握数据采集技术与应用的基本知识和技能，学习初步的数据挖掘知识，通过实际案例和实训操作大数据项目，初步掌握大数据技术的开发应用。此外，该专业还强调了数据预处理、数据清理、数据仓库构建等关键技能的培养，以及通过Python爬虫MySQL存储、数据的导入导出、数据清理校验和整理等实际操作，使学生能够构建数据仓库并进行数据分析处理。
该专业注重产学合作，通过校企双主体联合制定人才培养方案，共建实训室和校企共同教学等方式，培养新工科领域大数据人才，以适应大数据国家战略发展规划的历史机遇和粤港澳大湾区数据产业发展需求。
【培养目标】
本专业以立德树人为根本任务，培养拥护党的基本路线，德智体美劳全面发展，面向移动互联时代IT行业或机关企事业单位的IT部门，具备服务器与云架构管理和维护、大数据采集和处理、大数据平台管理与运维工作所需要的基本理论知识、素质和能力，具有大数据技术领域职业发展、全面发展和终身发展潜质，能服务区域经济和社会发展的复合型技术技能人才。
【就业面向】
本专业可从事的工作岗位，可分为就业岗位（毕业前3年）、目标岗位（毕业3－5年）、未来发展岗位（毕业5年后）。
岗位分类 |
岗位名称 |
岗位描述 |
就业岗位 |
大数据运维助理工程师 |
1．负责和参与公司大数据基础架构平台的运维，保障数据平台服务的稳定性和可用性； 2．负责和参与运维系统及平台的建设； 3．负责优化运维流程提升运维效率； 4．处理各类异常和故障，确保系统平台的稳定运行。 |
大数据采集助理工程师 |
1．负责数据采集程序的编写、调试、运行； 2. 负责分布式程序的部署、优化、维护； 3. 负责数据的整理、清洗、入库。 |
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目标岗位 |
大数据平台运维工程师 |
1．负责大数据数据平台的规划、开发、运营和优化； 2．大数据平台的故障排查，负责分析并解决数据库的性能问题,能及时准确的定位问题根源； 3．编写和维护大数据平台的管理相关脚本。 |
商务数据分析工程师 |
1．负责营销活动的策划及广告宣传计划； 2．负责线上线下活动的组织、实施及监督； 3．负责线上传播及大数据分析； 4．负责媒介宣传及异业合作。 |
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未来发展岗位 |
大数据开发工程师 |
1．基于 Hadoop等大数据平台的建设、开发、维护与优化； 2．协助对业务数据进行分析，为业务数据化运营提供支持； 3．依据业务需求，进行数据产品的框架规划和设计开发，为数据分析和运营等人员搭建友好高效的数据产品。 |
