作者: 时间:2026-05-28 点击数:
大数据技术 专业教学计划进程表(2025级)
课程属性与类别
课程编码
课程性质
课程名称
课内总学时
学分
考试
考查
学时分配
合计
理论教学
实验实训
集中实践教学
第一学年
第二学年
第三学年
1
2
3
4
5
6
14/20
16/20
8/20
0/20
公共基础课
9999990001
必修课
思想道德与法治
48
42
*
4(12周)
9999990004
新时代大学生心理健康
32
2(16周)
9999990006
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论
29
3(11周)
9999990021
军事理论与军训
36
3周
2(18周)
9999990008
习近平新时代中国特色社会主义思想概论
44
2(12周)
9999990010
体育与健康
108
7
2(14周)
9999990011
形势与政策
16
3(4周)
9999990020
马克思主义劳动观与劳动教育
30
每学期8学时
9999990019
美育
2(8周)
9999990018
选择性必修课
国家安全教育
14
9999990025
中华民族共同体概论
9999990012
大学生社会实践
60
1周
9999990013
就业与创新创业指导
38
6学时
9999990016
艾滋病、性与健康
1(16周)
9999990017
党史国史
9999990005
信息技术
2(16周)
必修课小计
594
363
123
37
13
11
9999990022
限选课
高等数学
56
9999990007
英语
128
8
4(14周)
4(18周)
9999990009
大学语文(中华优秀传统文化)
9999990028
物理
9999990014
生态文明建设
选修课小计
248
15
842
611
52
20
9
专业课
专业基础课
5102050026
计算机网络技术●
28
5102050004
Linux操作系统●
5102050017
Java程序设计●
64
5102050016
WEB网页设计●
5102050018
数据库原理及应用●
专业核心课
5102050029
Hadoop生态案例详解与项目实战●*
5102050030
Python编程与应用实践●*
5102050008
大数据采集技术及应用●*
5102050031
数据预处理技术●*
5102050024
大数据分析与应用●*
5102050010
数据可视化技术●*
5102050032
数据挖掘应用●*
专业拓展课
5102050013
大数据平台搭建与运维实训
5102050034
数据采集实训
5102050035
数据预处理实训
5102050015
数据可视化综合实训
5102050014
大数据分析应用实训
5102050036
数据挖掘应用实训
5102050011
软件测试技术●
940
380
180
12
5102050033
选修课
人工智能导论
5102050005
WEB前端开发技术●
5102050037
云计算平台技术应用●
5102050038
NoSQL数据库技术应用●
5102050039
Scala编程基础●
5102050040
Flink应用技术●
5102050041
大数据项目管理
5102050042
大数据安全技术
5102050043
大数据技术服务
5102050044
大数据产品运营
72
1012
424
408
61
18
实习环节
5102050022
必修
大数据基础技能认知实习
5102050025
岗位实习
600
10周
630
21
毕业环节
5102050021
毕业课题
6周
总计
2664
1035
516
1113
140
31
25
说明:1.总课时为2664学时,其中,公共基础课学时占比31.6%、实践性教学占比61.2%、选修课学时占比12%、实习时间累计为 6 个月。2.总学分为140学分,其中,每16学时折算1学分,军训、社会实践、入学教育、毕业教育等活动按1周为1学分折算。3.“●”为理实一体化课程,“*”为专业核心课。4.专业拓展课-选修课10选2进行授课。
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