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大数据技术与应用

作者:宣钢分院 加入时间:2019/6/5 0:00:00


培养目标
  本专业旨在培养培养拥护党的基本路线,德、智、体、美全面发展,践行社会主义核心价值观,具有一定的文化水平、良好的职业道德和人文素养,掌握本专业的基本知识和主要技术技能,面向IT、金融、电力、交通、医疗、电信、电子商务等行业的大数据分析与处理领域,能够从事大数据系统架构、大数据平台应用开发、大数据分析、大数据系统运维等职业岗位的生产、建设、服务和管理等工作,能适应产业转型升级和企业技术创新需要的高素质技术技能人才。

主修课程
  1.linux操作系统(专业主干课程,64学时,其中理论32,实践32)
  本课程为专业核心课,以项目化形式组织教学。以使学生掌握操作系统的基本概念和安装配置为目的,要求学生掌握Linux操作系统的安装、管理,各种常用命令,应用软件的部署与维护,服务环境的配置和开发平台的搭建,主要内容有: Linux操作系统的安装和管理、常用的命令行工具、服务环境的配置,应用软件的部署与维护、开发平台的搭建等。
  2.数据中心网络规划与运维(专业主干课程,64学时,其中理论32,实践32)
  本课程为专业核心课,以项目化形式组织教学。掌握局域网、园区网、数据中心的组网技术,以实现设备选型、综合布线、网络测试与维护。主要学习vlan、ospf、NAT、ACL、VPN、STP、VRRP、MPLS等网络技术,掌握规划和实施双核心多层网络的技能,了解主流厂商数据中心网络解决方案。
  3.云计算与虚拟化技术(专业主干课程,48学时,其中理论24,实践24)
  本课程为专业课,采用项目化形式进行教学。学习云计算的概念和架构,理解虚拟化技术的基本原理和工作机制,掌握IaSS云计算平台的构建维护技能。掌握使用kvm虚拟化技术和docker容器的技能,掌握使用openstack构建云计算平台的技能。
  4.大数据存储与处理技术(专业主干课程,64学时,其中理论32,实践32)
  本课程为专业核心课程,采用项目化形式进行教学。以使学生全面了解并掌握Hadoop的架构原理和使用场景为目的,通过贯穿课程的项目实战进行锻炼,从而使学生可以独立规划及部署生产环境的Hadoop集群,掌握Hadoop基本运维思路和方法,对Hadoop集群进行管理和优化,同时熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发。主要内容包括:Hadoop各组件原理,Hadoop集群部署,Hadoop、Storm、Mapreduce等系统的使用。
  5.大数据采集与分析技术(专业主干课程,64学时,其中理论32,实践32)
  本课程为专业核心课,采用项目化形式进行教学。以使学生掌握数据采集和数据在线处理的方法及其应用为目的,要求学生掌握获取互联网数据,熟悉利用框架完成数据纠正、去噪声,掌握数据集成的方法,掌握搭建在线数据分析系统的技术。
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