大数据技术专业_专业设置_广州职业技术大学信息工程学院

大数据技术专业

来源：发布时间：2026-05-10 11:47:16 浏览次数：次【字体：小大】

1.培养目标

本专业培养理想信念坚定，用习近平新时代中国特色社会主义思想武装头脑，德、智、体、美、劳全面发展，践行社会主义核心价值观，具有一定的科学文化水平，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，掌握大数据采集、存储、清洗等相关知识；大数据分析、开发及系统维护等技术技能；数据确权、定价、合规、资产化等产业新技术技能，适应粤港澳大湾区新一代信息技术产业和产业高端发展需要，面向软件和信息技术服务、数据产业的大数据技术职业群，能够适应数字经济发展急需的数据技术高技能人才。

2.主干课程

课程名称	课程目标	主要内容
数据采集与处理技术	使学生掌握基于Python的数据采集与处理技术；掌握Python爬虫技术及其相关框架。	网络爬虫基础；Python爬虫技术库Urllib、request、beautifulSoup使用；正则表达式；Scrapy爬虫框架；Gerap的分布式爬虫。
数据要素创新实践	理解数据价值化全生命周期，掌握数据资产登记与价值评估流程，具备数据产品设计与运营能力。	围绕数据要素全生命周期，完成真实行业场景下的多源数据采集与合规治理。结合金融、工业等真实案例，完成从数据汇聚、资产评估到场景落地的全流程项目。
Hadoop技术与应用	使学生掌握hadoop生态圈各组件的安装配置和使用；掌握基于mapreduce框架的离线数据分析方法。	Hadoop环境搭建；Hadoop Shell命令；HDFS及Java API介绍；MapReduce结构以及编程模型；MapReduce进阶应用。
大数据分析技术	使学生掌握Spark的大数据分析技术原理与应用，并能用Spark SQL、Spark Streaming、MLib、GraphX分析数据；掌握Flink的基本架构以及流式数据处理。	Spark的基本简介与应用场景；Spark安装配置；Spark原理与架构；Scala编程；Spark SQL；Spark Streaming；Spark MLib；Spark GraphX；Flink安装配置；Flink DataStream API；Flink SQL。
数据仓库与数据挖掘	使学生掌握基于Hive等数据仓库的搭建与数据挖掘技术。	OLAP,OLTP；数据仓库运维项目实战,数据挖掘技术算法及案例实践。
数据治理与分析技术	解决数据质量问题和管理数据资产的能力，通过案例教学提升学生在实际业务中推动数据治理落地的能力。	数据治理核心方法与实践技能；围绕真实场景开展数据治理项目实战，内容涵盖数据标准制定、元数据管理、数据质量管理、数据安全与合规等关键环节。

3.就业方向

对应行业	主要岗位类别（或技术领域）	社会认可度高的证书举例	毕业起薪预估
信息传输、软件和信息技术服务业	数据分析师、数据治理工程师、数据运营师、数据交易师、数据产品经理	计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试证书、Cloudera职业技能等级证书、人工智能训练师职业技能等级认定、	5000