2017年广西师范学院曙光大数据学院 计算机科学与技术（大数据方向） 本科专业招生简章

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“曙光大数据学院”、
计算机科学与技术，
感觉好高端的样子。
你有没有好奇这个学院到底是什么样的呢？
快来看看吧！

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  学院简介
广西师范学院是一所公办全日制普通高等本科院校，是国家中西部高校基础能力建设工程（二期）项目学校，教育部数据中国“百校工程”项目试点学校，教育部本科教学工作水平评估优秀学校，广西新增博士学位授予单位立项建设单位。学校秉承“德才并育 知行合一”的校训，以国家和社会需求为导向，培养具有民族使命感和社会责任感，适应基础教育、民族教育和经济社会发展需要，开拓创新、实践能力强的高素质应用技术型、复合型人才。
广西师范学院“曙光大数据学院”，是由教育部统筹，教育部规划司指导，联合曙光信息产业股份有限公司发起的数据中国“百校工程”产教融合，校企合作建设项目，曙光大数据学院以产教融合、校企合作为核心，共同创建，共同管理，并真正贯彻国际工程教育专业认证（OBE）人才培养理念，以培养具备解决复杂工程问题能力的应用创新型人才为目标，针对性地开展相关专业的课程／教材设计开发、学生／师资团队建设、项目实践培训等教育服务工作。

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  学院特色
产教融合、校企合作，
数据中国“百校工程”试点项目


   基于国家大数据战略及教育发展战略，2016年由教育部统筹，教育部规划司指导，曙光教育合作中心具体实施的“数据中国—产教融合促进计划”百校工程，在全国范围遴选百所高校，部署集人才培养、科研支撑、行业应用及社会服务于一体的“曙光大数据应用创新中心”，设立“曙光大数据学院”，特色如下:

（1）校企双方资源共享，优势互补，共同创建，共同管理；

（2）校企共建行业顶尖专业实验室，百校联网，共享数据价值，协同创新；

（3）真正贯彻国际工程教育专业认证（OBE）人才培养理念，以培养具备解决复杂工程问题能力的应用创新型人才为目标，专业内部教材，同步行业最前沿；

（4）经验丰富的企业讲师驻校授课，带来企业的氛围和全新的项目案例；

（5）采用VIP垂直整合项目化教学，通过循序渐进参与项目的形式以研促学；

（6）企业职素课程、职素活动、行业调研、企业考察、企业夏令营等各项活动用以实践；

（7）完善的就业服务体系，为学生提供1对1的就业推荐及服务；

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培养目标
培养具备适应社会发展的政治、人文、科技素养，能够熟练运用大数据核心技术解决行业应用问题，具有创新创业意识的高素质大数据应用型人才。毕业生所具备的专业能力、从业素养和项目工作经验，能够胜任以大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师、数据可视化工程师、大数据运维工程师为典型的大数据行业的岗位工作。

具体的培养目标包括：
（1）适应社会发展的政治、人文、科技素养；

（2）专业能力：理解并掌握大数据应用技术体系，能够完成大数据行业五类典型工程师岗位在项目工作中的常规任务，能够较熟练使用大数据行业在进行研发或者分析工作时所使用的通行的工具和技术，同时具备一定的创新解决行业应用问题的能力；

（3）从业素质：理解和认同行业规范和素质要求，在项目工作中体现相应要求，同时掌握求职就业的技巧方法，有一定的创新创业意识；

（4）项目工作经验：以不同角色参与到需要协同进行的行业项目类型的工作，拥有自己的项目工作成果并能够就参与的项目工作做出清晰说明。

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课程介绍
1、前导课程
学生在进入大数据专业核心课程的学习之前，需要具备必要的数学、计算机等知识基础。校方所开设的必备前导课程及相关课程要求如下：

2、专业核心课程
了解和掌握大数据处理的主要组成过程是大数据专业课程建设的关键，具体来说其过程包含如下几个部分：

（1）数据采集，负责将分布异构的、结构化或非结构化的数据抽取到中间层，经过清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库。

（2）数据存储，用关系数据库或NOSQL 等将数据有效存储起来。

（3）基础架构，包括分布式文件系统、云存储等技术，如分布式系统基础架构Hadoop 等。

（4） 数据处理，其中包括自然语言处理，即让计算机“理解”人类的语言。MapReduce 作为一种用于处理大规模数据集的并行编程模型，也非常重要。

（5）统计分析，是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动，包括多种数据分析方法，例如：假设检验、显著性检验、T 检验、方差分析、卡方校验、回归分析、曲线估计等。

（6）数据挖掘，指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。其常通过机器学习、专家系统和模式识别等方法来实现。

（7）模型预测，包括预测模型和建模仿真等。

（8）数据可视化，将大数据分析和处理的结果以易于理解的方式呈现出来。

3、职业素质课程
“职素课程体系”共分为：准职业人导向、职业定位与发展、求职能力提升三阶段， 相关作用如下：

（1）S1-S2阶段——准职业人导向训练
培养目标：通过本阶段的训练，学生能够初步具备职场所需的礼仪，能清晰地进行自我介绍向外展现自己。

（2）S3-S4阶段——职业定位与发展
培养目标：通过本阶段训练，学生对大数据行业的整体发展情况、细分行业、典型企业和岗位、职业环境和职业发展通道有较为清晰的认识；学生能够对自己的职业生涯进行有效规划并能清楚了解自身与行业要求的差距。

（3）S5阶段——就业能力提升训练
培养目标：通过本阶段训练，学生能顺利通过面试关，同时拥有在企业有工作一年以上的职业心态，进而提升学生的就业竞争力，引导学生树立正确的职业价值观就是本阶段的培养目标，本阶段培养内容包括：简历制作、面试能力提升和职业心态引导。


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就业前景及分析
大数据在国内还处于初级发展阶段，但商业价值已经凸显。大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。大数据的发展会催生许多新兴职业，产生数据分析师、数据科学家、数据工程师，有丰富大数据项目经验的人才将会成为稀缺人才。

大数据目前在业界持续火热，整个行业出现了井喷式的快速发展，产生了超千亿级的市场规模。然而在产业快速发展、投资持续火爆的背后，又有多少人知道，目前在大数据行业打拼的从业者中，大部分都是半路出家，极少有人受过系统化的培养和教育。

由全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，大数据决策分析师和经理岗位缺口则将达到150万!大数据产业面临越来越大的人才缺口。


主要大数据专业就业岗位及其职责：

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2017年招生计划
共200人 （面向全国考生，学校代码：10603)

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联系方式
学校地址：广西南宁市明秀东路175号
邮政编码：530001
电子邮箱：dengting@sugonedu.com
               yaoyuan@sugonedu.com
咨询电话：13737097583（邓老师）
               18275860521（姚老师）

广西师范学院
主编 | 龙妮娜
副主编 | 李静
责任编辑 | 刘雯 甘友桓
编辑 | 文鑫