一🌡、社會背景

《“十四五”大數據產業發展規劃》（以下簡稱《規劃》）提出“十四五”時期的總體目標🏌🏼‍♂️，到2025年我國大數據產業測算規模突破3萬億元，年均復合增長率保持25%左右🚸，創新力強、附加值高、自主可控的現代化大數據產業體系基本形成🧑🏻‍🎓。為搶抓數字經濟發展機遇🧑🏼‍🦱，上海市人民政府於2023年8月15日正式發布了《立足數字經濟新賽道推動數據要素產業創新發展行動方案（2023-2025年）》（以下簡稱《行動方案》），旨在通過數據要素市場的培育與發展💵，推動上海數字經濟邁上新臺階，打造新的經濟增長引擎🧾👚。根據《行動方案》🙇‍♀️🚹，上海市設定了以下主要目標：（1）到2025年，基本建成完善的數據要素市場體系，形成具有全球影響力的數據要素交易和流通中心；（2）確立國家級數據交易所的地位🛌，推動數據要素交易規範化、標準化💁🏼、國際化；（3）數據產業規模達到5000億元👨🏿‍🏭，年均復合增長率達到15%，成為上海經濟新的增長點💻；（4）培育引進1000家數商企業🙇🏿‍♀️，形成一批具有國際競爭力的數據要素產業領軍企業。

為實現上述目標，上海市將重點推進加快數據要素市場建設、培育壯大數商企業、推動數據技術創新與應用、加強數據人才培養與引進⇾。

二🎇、人才需求概況

大數據技術專業的畢業生在就業市場上具有較高的需求😭🧑‍⚕️。隨著大數據技術的廣泛應用👩‍🏭，金融、電商🏇🏽、醫療🤳🏼、教育等各行業對大數據專業人才的需求持續增長。特別是在互聯網、金融🫔、電商等行業，對大數據人才的需求尤為旺盛。

具體而言🚕，大數據技術從業人員的綜合素質要求較高🚵🏻‍♂️。大數據人才不僅需要具備專業技術能力🏨，還需要具備較強的溝通能力和團隊合作精神◼️。因為大數據工作往往需要與各個部門緊密合作🆑，協調各方利益🙎🏻‍♂️，所以綜合素質要求比較高🐓。目前，大數據人才的供給明顯不能滿足需求🧑🏼‍✈️。一方面🧟‍♂️，大數據相關專業的教育培養相對滯後，學校開設相關專業課程仍然不夠，且相關專業人才的培養周期長🐊；另一方面🐢🎫，由於大數據技術的更新換代較快，市場上經驗豐富的大數據人才相對較少🙂‍↕️。

三、總體目標

為積極響應國家大數據戰略，培養適應未來社會需求的高素質大數據技術人才，特製定本專業建設規劃。依托軟件技術高水平專業群建設🛍️，將大數據技術專業打造成為集教學、科研🥉👩‍❤️‍💋‍👩、社會服務為一體的特色鮮明、國內領先的專業。通過優化課程體系、強化實踐教學、深化校企合作🔯，培養面向大數據方向，具備良好職業道德🗃、人文素養和社會責任感👬🏼，掌握大數據采集🤞🏽、處理♥︎、分析、應用及平臺運維等核心技能的復合型高素質技術技能型人才。同時🧔🏼‍♂️，註重學生的創新能力培養，鼓勵學生在大數據領域探索新技術、新應用，為大數據產業的發展貢獻智慧和力量♞。

四、具體規劃

（一）課程體系優化

1💺、基礎課程

加強思想政治理論教育，開設有毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論、習近平新時代中國特色社會主義思想概論🏌🏿‍♀️、思想道德與法治、形勢與政策等課程👩🏿‍🦱，培養學生的思想政治素質。通過設置就業指導、心理健康教育☯️🏹、職業生涯規劃等課程，提高學生職業素養和就業意識。同時，設有通識教育選修🧗🏼、藝術教育選修😺，提升學生各方面的綜合素質。加強學科基礎🫷🏼，通過高等數學等課程，為學生後續學習大數據技術打下堅實的數學基礎。

2、專業課程

專業基礎課方面🚼，主要為了打實學生們的專業基礎知識，包括計算機網絡、數據庫、Linux操作系統、程序設計基礎等。專業核心課方面，圍繞數據采集⛹️‍♀️、數據清洗🎞、數據加工、數據管理🥏、數據建模、數據分析、數據可視化、數據安全、大數據平臺部署與運維等核心技能✢，構建系統、科學的課程體系。專業主要設有大數據集群搭建與運維🍰、數據采集與預處理、數據倉庫技術與應用💜、Spark大數據處理、數據可視化技術、大數據應用綜合實訓6門核心課程。最後，還設有多組專業選修課💥，供學生們學習數據安全🤷🏻‍♀️、數據治理等不同方向的知識技術。在專業課程中，努力打破學科界限👵🏻🪽，融入真實項目案例和技能競賽內容🙅‍♀️🤑，分模塊教學🚐，培養和選拔優秀的競賽選手👩🏻‍🏫，提高學生們的項目化思維、創新思維、團隊協作意識🤴🏼。

（二）融入課程思政

在日常教學中自然而然地融入思想政治教育元素🏌🏿，旨在通過專業課程的學習，不僅傳授專業知識與技能，還引導學生樹立正確的世界觀、人生觀、價值觀🌱，培養學生的社會責任感、家國情懷、職業道德、法治意識🕛、創新精神及國際視野等綜合素養。將社會主義核心價值觀、職業道德、工匠精神等融入課程教學，實現知識傳授與價值引領的有機結合。

（三）師資隊伍建設

註重師資隊伍培養👟，通過組織教師參加企業實踐、技能培訓、技能競賽等活動🧛🏿，提升教師的教學水平和科研能力🤠。構建結構合理、優勢互補的教學科研團隊🦛，鼓勵教師跨學科合作，共同開展教學科研活動。拓展校外師資力量🧣，聘請具有一線企業工作經驗的工程師為學生授課，拉進課堂和崗位的距離。持續引進優秀人才，保持教師團隊充滿活力👳🏿，吸收新鮮血液，優化年齡結構👉🏻🔸。鼓勵專任教師考取專業相關的職業資格證書和技能水平證書，爭取達到100%雙師型教師比例☝🏼，重視專業技能實踐👨🏽‍⚕️。

（四）實踐教學體系構建

企業在招聘大數據技術人才時🏃🏻‍➡️，除了關註應聘者的專業技能外🧙‍♂️，還非常註重其綜合素質和團隊協作能力。因此🧚🏼，在培養大數據技術人才時，應註重培養學生的實踐能力和團隊合作精神🛅，以滿足企業的實際需求。持續進行校內實訓基地建設🧑🏿‍🏭🤳，充分利用校內實訓基地，配備先進的教學設備和軟件資源🧑🏽‍🎤，滿足學生實踐需求☠️。註重校企合作項目的挖掘開發，與信息學院軟件技術、計算機網絡技術等專業緊密合作🖊，共同開發校企合作項目，為學生提供真實的項目實踐機會。引導學生開展大數據創新創業活動，鼓勵學生參與創新創業比賽，提升創新能力和實踐能力。

（五）校企合作深化

建立長效合作機製，與大數據行業領軍企業建立長期穩定的合作關系，共同製定人才培養方案🤽🏽💑、開發校企合作教材等教學資源🥕❤️‍、開展實習實訓等🤽🏻‍♀️。立足區域產業特點，與企業合作共建校內校外實訓基地，實現學生實習實訓與企業崗位需求的無縫對接🎯。持續探索可長期合作的企業資源，保持溝通聯系🙆‍♂️，為學生提供更多的實習就業機會😖。

（六）持續改進機製

定期對教學質量進行評估和反饋，及時調整教學計劃和教學方法；定期對畢業生進行跟蹤調查，了解就業情況♘🤙🏻、工作表現及用人單位反饋，為專業調整提供依據；鼓勵教師開展科研活動和社會服務，提升專業影響力和社會服務能力🔲😣。