培养方式：

（一）人才培养模式：

按照高职教育“能力本位”的培养目标和要求，将“工学结合、校企合作、顶岗实习、岗课结合、岗赛结合、岗证结合”的思路贯穿在人才培养系统过程中，具体体现在：

1、课程体系设置

根据专业培养方向设置课程，明确划分理论和实践类课程，提高实践类课程比重，专任教师、教学管理专业人员和企业专家共同制订和论证培养方案。

2、课程大纲和教学要求

对于实践性课程及有实践性环节的课程，按照“知识”+“能力”要求进行模块化设计，制订针对性的任务书和实习指导书。

3、培养方案实施

加强校内实训室建设和企业实践基地建设，包括企业专家指导和参与校内实训室建设，建立行业相关单位长期合作关系和实践基地；聘任双师型专业课程教师；聘请企业专业人士进行专业授课和专业讲座。

（二）人才培养特色：

校企共建大数据技术专业，积极探索现代学徒制。实施企业化班级管理，师傅带徒弟模式，组成学习小组，确保学生切实掌握实习岗位所需的技能，完成从“准员工”到“员工”的培养过程。

培养目标：

本专业学生主要学习大数据平台、数据采集和处理、社会责任教育等方面的基本理论和基本知识，接受大数据平台操作、数据采集和处理、系统维护和测试、社会责任实践等方面的基本训练，掌握大数据平台运维、大数据分析等方面的行业基本能力和岗位专项能力。

主修课程：

大数据导论、Java程序设计基础、MySQL数据库技术、Linux操作系统、Python程序设计、数据结构与算法、计算机网络、Hadoop大数据开发技术、数据可视化技术与开发、spark大数据技术、数据仓库Hive、云计算与虚拟化技术、大数据分析综合实践等。

就业方向：

本专业毕业生可以通过专升本、专接本、网络学院学习、自学考试等方式继续学习，接受更高层次教育，其专业面向主要为计算机科学与技术、大数据分析等。同时还可以从事大数据开发工程师、大数据运维工程师、数仓工程师、大数据前端工程师等工作。