【職業面向】

面向包括數據挖掘師/算法工程師、數據分析師、數據工程師、數據產品經理、大數據可視化工程師、數據科學家及互聯網企業、大數據采集單位、政府部門及企事業單位等職位。

【培養目標定位】

培養掌握互聯網大數據分析理論和云計算儲存、數據分析、網絡安全管理與產品策劃能力，從事大數據或數據挖掘工程性開發與實現、系統集成、數據處理與分析及信息系統的建設、管理、運維的高素質技能型人才。

【專業能力要求】

（一）數據處理與分析能力：

1、熟練掌握數據清洗、數據預處理、數據挖掘等技術，能夠從海量數據中提取有價值的信息。

2、了解和掌握數據可視化技術，如Tableau、PowerBI等，能夠將數據處理結果以圖表等形式呈現，便于理解和分析。

3、熟悉統計分析方法，如回歸分析、聚類分析等，能夠對數據進行深入的定量分析。

（二）數據挖掘與機器學習能力：

1、掌握常用的數據挖掘和機器學習算法，如決策樹、神經網絡、支持向量機等，能夠根據實際需求選擇合適的算法進行建模和分析。

2、了解和掌握深度學習技術，如TensorFlow、PyTorch等，能夠構建和優化深度學習模型進行數據預測和分析。

3、具備對模型的評估和優化能力，能夠對模型進行調參和優化，提高模型的預測精度和泛化能力。

（三）編程與軟件開發能力：

1、熟練掌握至少一門編程語言，如Python、R、Java等，能夠編寫高質量的代碼實現數據處理、模型訓練和預測分析等功能。

2、熟悉常用的開發框架和工具，如Spring、Django等，能夠根據需求設計和開發高效可用的數據處理和分析工具或系統。

3、具備軟件調試和優化能力，能夠對軟件進行性能測試和優化，提高軟件的運行效率和穩定性。

（四）其他技能：

1、掌握相關的數據庫技術，如MySQL、Oracle等，能夠設計和維護高效的數據存儲和查詢方案。

2、具備良好的團隊協作能力，能夠與其他開發人員、數據分析師等密切合作，共同完成復雜的項目任務。

3、具備較強的學習能力和創新意識，能夠不斷學習和掌握新的技術和方法，適應快速變化的市場需求。

【專業課程】

Java程序設計、Web前端開發、Python程序設計、數據庫管理與維護、Web程序開發，數據分析與可視化、Hadoop大數據分析與處理、Spark大數據計算及Hadoop協同框架之Zookeeper、Impala、Kafka、Storm。

【實習實訓】

大數據應用實習實訓主要是為了讓學生掌握大數據應用的基本技能和能力。學習內容包括：了解大數據基礎知識，學習大數據處理工具和技術，掌握數據挖掘和機器學習算法，實踐大數據分析項目，培養團隊協作能力和創新思維實踐能力。

【職業技能等級證書】

RHCSA(紅帽認證系統管理員)、RHCE(紅帽認證工程師