02-大数据技术与应用专业教学计划表.docx

《大数据技术与应用专业教学计划表》 第 PAGE \* MERGEFORMAT 大数据技术与应用专业 教学计划表 表1-1课程类别与学分结构总表 专业：大数据技术与应用 课程及学分类别 课程管理部门 课程学分 课内学时 整周 必修 选修 总 学时 其中实践学时 实训 (周) 1.公共必修课程 通识教育学院 开课42 毕业≥38 / 646 230 / 2.公共选修课程 各职能部门、教务处 / 2 32 / 3.专业必修课程 软件 学院 其中课堂 76 50 / 800 400 / 其中实践 26 / 520 520 38 4.专业选修课程 软件学院 / 18 288 144 统计 总学分、学时 118 20 2286 1294 / 总实训周数 / / / 38 毕业总学分标准 ≥138学分 表1-2公共必修课程设置表 学期 公共课程类别课程名称 课程代码 课程类型 必修学分 考核方式 课内总学时 其中实践学时 1 军训 3 考查 思想道德修养与法律基础 3 考查 公共体育1 2 考查 公共英语1 4 考试 高等数学 4 考试 2 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 4 考查 公共体育2 2 考查 公共英语2 4 考试 高等数学 3 考查 1 安全与国防教育 2 考查 1至2 形势与政策 1 考查 1或2 心理健康教育 1 考查 1或2 计算机文化基础 2 考查 2至5 公共体育3（专项体育） 3 考查 1至5 创新创业教育 2 考查 1至4 就业指导与职业发展 2 考查 公共必修课程开课总学分 42学分 646学时 表1-3专业必修课程设置总进度表 专业：大数据技术与应用 学期 学习领域课程名称 课程代码 必修课程学分 考核方式 理论课或者理实一体课程 实训课程 课内总学时 其中实践学时 整周实训 (周) 1 应用程序开发基础（Java） 4 考查 64 32 2 大数据概论 5 考试 80 40 数据库基础 5 考试 80 40 大数据后台应用开发实战 2 考查 2 3 Hadoop基础与运维 5 考试 80 40 Linux操作系统 4 考试 64 32 NoSQL基础与运维 5 考查 80 40 Hadoop综合实训 3 考查 3 4 数据清洗 5 考查 80 40 云计算与虚拟化 4 考查 64 32 数据仓库与数据挖掘 4 考查 64 32 Spark综合实训 3 考查 3 5 大数据可视化技术 5 考试 80 40 大数据可视化实训 3 考查 3 软件工程 2 考查 2 校外（顶岗）实习1 2 考查 6 6 校外（顶岗）实习2 4 考查 12 毕业设计（综合报告） 6 答辩 6 理论课或理实一体课程学分、学时及课内实践学时 50 / 800 400 / 整周实训课程必修学分、实践周数 26 / / / 38 专业必修课程毕业学分小计 76 学分 表1-4专业选修课程设置表 学期 （学习领域）课程名称 课程代码 学分 考核 方式 理论课或理实一体 实践课 总学时 课内实践 实训 周数 2、4 Excel数据分析 2 考查 32 16 Web开发技术 3 考察 48 24 数据处理技术（Python） 大数据安全管理 3 考查 48 24 专业英语 2 考查 32 16 C/C++程序设计 3 考查 48 24 3、5 大数据测试技术 4 考查 64 32 Web系统技术与运维 3 考查 48 24 虚拟化技术 3 考查 48 24 网络爬虫设计 3 考查 48 24 Shell程序设计 3 考查 48 24 算法设计基础 3 考查 48 24 概率论与数理统计 3 考查 48 24 本专业毕业要求达到的最低专业选修课程总学分 18 学分 表1-5各学期教育、教学各环节周数分配表 学 期 课堂教学 各种实践教学周 毕业教育 毕业鉴定军训 考 试 机 动 合 计 课程设计 技能实训 生产实习 顶岗实习 毕业设计 毕业论文 一 14 2 1 3 20 二 16 2 1 1 20 三 16 3 1 1 20 四 16 3 1 1 20 五 8 3 2 6 1 1 20 六 12 6 1 0 1 20 合计（周） 70 2 8 18 6 3 5 8 120