专业介绍

大数据技术专业为三年制高职专业，面向互联网、软件和信息技术服务行业，培养德智体美劳全面发展，具备良好人文与数字素养，掌握大数据采集、清洗、存储、分析、可视化等专业技能的高技能技术人才。

专业开设 Python、Java、Linux、Hadoop、Spark、Flink、NoSQL 数据库等核心课程，推行理实一体化、项目化教学，依托校内大数据实验室与多家校外企业实训基地，开展课证融通、课赛融通，鼓励考取大数据分析师、阿里云大数据工程师 ACP 等证书。学生学习数据仓库搭建、ETL 数据处理、分布式平台运维、数据挖掘与可视化等实操技能，兼顾职业素养与工匠精神培养，毕业可从事大数据实施运维、数据采集处理、数据分析可视化、大数据平台管理等相关技术工作。

就业前景

数字经济快速发展带动大数据行业人才需求持续增长，互联网、金融、政务、零售、云计算等领域均急需大数据技能型人才。本专业立足河南省及周边区域数字产业发展，校企合作育人模式贴合企业真实岗位需求。

行业对能够完成数据处理、平台运维、数据分析可视化的高职层次技术人才缺口较大。毕业生既可进入信息技术企业从事技术实施与运维工作，也可面向企事业单位开展数据业务支撑。随着大数据与人工智能深度融合，行业岗位迭代更新快，学生可通过技能证书、技能竞赛持续提升竞争力，职业上升通道清晰，就业选择丰富，具备较好的就业与可持续发展空间。

就业岗位

本专业主要面向大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理四大岗位群。

大数据实施与运维岗位：负责数据仓库搭建部署，完成 ETL 抽取转换加载，开展集群日常运维、故障排查、性能优化，保障数据安全稳定运行，需要熟悉 Hadoop 生态，具备问题排查与团队协作能力。

数据采集与处理岗位：完成多源数据采集、日志处理，开展数据建模、数据分层存储，执行批量与实时计算任务，处理海量数据清洗、转换工作，熟练运用 Flume、Kettle、Pandas 等工具。

大数据分析与可视化岗位：基于业务数据开展探索性分析，使用 SparkSQL 开展业务分析，运用 Echarts、Tableau 制作可视化仪表盘，撰写数据分析报告，为业务决策提供数据支撑。

大数据平台管理岗位：承担大数据平台部署、维护优化，实现数据清洗加工、数据模型开发，处理海量数据统计挖掘。部分毕业生也可从事大数据技术服务、大数据产品运营相关辅助工作。