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大数据管理与运营专业介绍演讲人：日期：

目录专业背景与前景课程体系与核心课程师资力量与教学资源学生活动与成果展示招生政策与报考指南互动环节与问题解答

01专业背景与前景PART

大数据时代发展趋势数据量快速增长随着互联网和物联网技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，为大数据分析提供了丰富的数据源。数据种类繁多数据价值密度低数据形式包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等，需要更复杂的数据处理技术。大量数据中蕴含着有价值的信息和知识，但价值密度很低，需要通过高效的算法和技术进行挖掘和提炼。

行业需求广泛大数据已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、物流等多个领域，对大数据技术和管理人才的需求不断增加。人才缺口巨大目前市场上大数据人才供不应求，具备大数据分析、数据挖掘和大数据平台运维等能力的人才严重匮乏。行业需求及人才缺口

紧跟行业发展专业课程设置紧密跟踪大数据技术的发展趋势，不断更新教学内容和教学方法，确保学生掌握必威体育精装版的技术动态和行业知识。培养复合型人才大数据采集与管理专业旨在培养既懂技术又懂管理的复合型人才，具备扎实的数据基础知识和较强的数据分析能力。强调实践应用专业注重实践教学，通过案例分析和项目实践等方式，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。专业培养目标与定位

毕业生可以在金融、互联网、咨询、政府等多个领域从事大数据分析、数据挖掘、数据运营和数据管理等工作。就业领域广泛随着大数据技术的不断发展和应用领域的不断扩展，大数据相关职位的需求将持续增长，职业发展前景广阔。职业发展前景好大数据人才稀缺，具备相关技能的人才在就业市场上具有较高的议价能力，薪资水平相对较高。薪资水平较高就业前景及发展方向

02课程体系与核心课程PART

课程体系框架设计大数据基础课程涵盖大数据技术原理、大数据计算技术、大数据存储与管理等。数据分析与挖掘课程包括数据分析技术、数据挖掘算法、数据挖掘工具应用等。大数据应用课程涉及大数据在各行各业的应用，如金融、医疗、教育、电商等。大数据管理与治理课程涵盖大数据环境下的数据安全、隐私保护、法规遵从等。

核心课程设置及特色大数据技术原理深入讲解大数据的产生、处理、分析和应用原理数据应用开发培养学生大数据应用系统的设计与开发能力。数据仓库与数据挖掘介绍数据仓库的构建、数据挖掘的流程及常用算法。大数据可视化技术教授学生如何将大数据转化为可视化图表，以便更好地理解和分析数据。

通过实验课程，让学生亲自动手操作大数据平台，熟悉大数据处理流程。实验课程与企业合作，让学生参与实际大数据项目，锻炼其大数据技术应用能力。实训项目鼓励学生结合所学知识，完成一个大数据相关的毕业设计课题。毕业设计实践教学环节安排

云计算与大数据介绍云计算的基本原理、服务模式以及云计算与大数据的关系。人工智能与大数据探讨人工智能技术在大数据领域的应用，如机器学习、深度学习等。大数据安全与隐私保护深入学习大数据环境下的数据安全技术和隐私保护策略。数据科学与决策介绍数据科学的基本理论和方法，以及数据在决策中的应用。选修课程拓展方向

03师资力量与教学资源PART

师资队伍现状及优势学术背景深厚大数据管理与运营专业教师队伍普遍具备较高的学术水平和丰富的实践经验，拥有博士及以上学历的教师占比高。实践经验丰富多元化师资结构本专业教师不仅从事教学工作，还积极参与大数据工程项目实践，能够为学生提供实践指导和行业前沿知识。师资队伍来自不同学科领域，如计算机科学、统计学、管理学等，能够为学生提供多元化的学术视角和实践经验。

与多家知名企业合作开展大数据领域的科研项目，解决了企业实际问题，提高了教师的科研能力和学生的实践能力。科研合作通过校企合作项目，为学生提供实习实训机会，使学生在实践中掌握大数据处理、分析和应用技能，提高了人才培养质量。人才培养校企合作项目在大数据领域取得了多项创新成果，包括学术论文、技术专利、软件著作权等。成果丰硕校企合作项目成果展示

云计算实验室提供云计算平台和虚拟化技术，支持大规模数据处理和分布式计算，满足大数据应用的需求。大数据实验室配备先进的大数据处理和分析设备，为师生提供实验环境和数据支持，有助于提高实验教学质量和学生实践能力。数据分析实验室提供数据挖掘、机器学习等数据分析工具，帮助学生掌握数据分析技能，培养数据驱动的思维方式。实验室建设情况介绍

大数据技术基础讲解数据挖掘、机器学习等大数据分析方法，提高学生数据分析技能。大数据分析方法大数据应用案例通过实际案例分析，让学生了解大数据在不同领域的应用情况和解决方案，培养学生的实际应用能力。介绍大数据的基本概念、处理技术和应用领域，帮助学生建立大数据知识体系。优质在线开放课程推荐

04学生活动与成果展示PART

学生社团活动举办情况定期举办大数据技