宁波市重点专业
大数据与工业互联网省级产业学院
中央财政资助项目“大数据与网络安全实践基地”
万里高格大数据与工业互联网大学生校外实践基地
专业概况
聚焦“五个一流”构建复合型应用型人才培养保障机制，围绕一流专业、一流课程、一流双师团队、一流实践平台、一流课程思政示范课等教学关键要素，建立大数据类专业应用型人才培养保障机制。
人才培养体系
人才培养模式概述
合企业、科研团队，借助企业真实大数据开展项目实战，培养“应用能力强、项目能力强、创新意识强”的高素质大数据人才。专业课程采用小班化、项目实战化的授课形式，校企联合设计了“2.5+0.5+1”的人才培养模式。“2.5+0.5+1”人才培养模式，即2.5学年的必修课+0.5学年的专业方向模块选修课+1学年的企业项目实践和毕业设计。
课赛结合模式
大数据专业聚焦大数据、工业互联网等领域应用真实案例，经过数据脱敏后构建一体化的产教融合实训体系。课证结合、课赛结合，在各核心课程引入相关竞赛和职业认证内容，学生结合实际项目参与 “大数据创新应用”、“挑战杯”等各类学科竞赛。
专业方向模块
1.大数据开发模块：以大数据存储模型、处理框架、分析模型为核心内容，培养掌握Hadoop大数据处理存储模型、MapReduce分布式编程框架、HBase大型非关系数据库、Spark、Flink等计算与分析框架，具有大数据开发与应用建模分析等能力的大数据开发与应用人才。可考取EBDP企业级大数据专业人员、CDGA、CISP-DSG国家注册数据安全治理专业人员、CDA数据分析师资格认证以及华为HCNP-CLOUD认证等。
胜任岗位：大数据应用开发工程师、大数据系统研发工程师。
2.大数据分析与可视化模块：培养能够综合运用机器学习、自然语言处理、数据挖掘、网络分析和各种分析工具，从大量数据中提取出有用的知识和信息，以图形化的方式展示数据。可考取阿里云ACP和ACF认证、华为HCNP-CLOUD认证、大数据分析师认证等。
胜任岗位：Hadoop工程师、大数据挖掘与分析师、数据可视化工程师等岗位。
3.工业互联网软件开发模块：围绕工业数据采集、数据清洗、大数据分析平台开发、前端目视化看板设计技术路线，培养掌握工业互联网应用开发过程，具备独立或协同实施低代码开发软件项目的能力，能综合运用大数据课程知识以及各种工具软件，实现企业定制化的数据分析全流程操作、结合企业业务逻辑开发工业APP大数据应用软件的工业互联网应用型人才。
胜任岗位：工业互联网数据管理工程师、工业互联网数据分析师、工业互联网运维工程师。
