一、实践（实训）目标

l 掌握基础技能：通过实训，让学生掌握大数据处理的基本工具和技术，如Hadoop、Spark、Python等。

l 提升数据处理能力：熟悉数据清洗、预处理、分析和可视化等流程，提高数据处理效率和质量。

l 增强问题解决能力：运用所学理论知识解决实际业务场景中的数据问题，培养创新思维和解决问题的能力。

l 团队协作与沟通：通过团队合作完成实训项目，提升沟通协作能力和团队协作能力。

二、课程实践学时设置情况

大数据技术专业总学时为2754学时（不包含军事训练学时），每18学时折算1学分。其中，公共基础课总学时占总学时的28.8%，实践性教学学时占总学时的62.7%。观摩、见习、实习等时间累计达到6个月，根据实际集中或分阶段安排实习时间。

序号	课程名称	实践学时	序号	课程名称	实践学时
1	毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论	6	17	★数据采集与预处理	36
2	习近平新时代中国特色社会主义思想概论	9	18	★大数据平台搭建与运维	54
3	思想道德与法治	9	19	★数据可视化技术	36
4	体育	100	20	★数据仓库技术与应用	36
5	就业指导	8	21	★Spark大数据处理	36
6	职业生涯规划	6	22	技术文档写作	18
7	心理健康教育	23	23	★大数据应用综合实训	72
8	高等数学	20	24	数据治理	36
9	大学英语	72	25	大数据安全技术
10	大数据基础	36	26	Python渗透测试	36
11	Python程序设计	36	27	网络攻防技术
12	创新创业指导与实践	9	28	Flink原理与实战	36
13	Linux操作系统及应用	54	29	Hudi应用开发与实战
14	Java程序设计基础	36	30	大数据与人工智能	36
15	网络数据库应用	36	31	大数据与云计算
16	计算机网络基础及应用	36

 

三、实习要求

具有稳定的校外实训基地。能够提供计算机网络技术专业相关实训活动，实训设施齐备，实训岗位、实训指导教师确定，实训管理及实施规章制度齐全。