2024年软件技术(大数据应用开发方向)专业人才培养方案调研报告.docx
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1、2024年软件技术(大数据应用开发方向)专业人才培养方案调研报告一、调研工作开展情况(一)调研目的为客观、合理修(制)订人才培养方案提供科学的参考和依据,把握行业发展现状、发展趋势;了解行业企事业单位专业人才需求状况、岗位现状与期望岗位、岗位对知识技能的要求、相应的职业资格要求等。在2023年对用人单位的人才需求调查的基础上,软件技术(大数据应用开发方向)专业建设委员会开展了2024年软件技术(大数据应用开发方向)专业人才需求市场调查。通过调查来了解社会对本专业人才的需求及其变化情况、毕业生应具有的知识能力情况等,并根据调查意见来指导专业的定位、课程的安排、人才培养方案的制订与调整,以达到更好
2、的教育教学及人才培养效果。(二)调研对象调查对象主要为企事业单位、相关专业技术人员、职业院校、本专业毕业生、在校牛等CL行业企业单位(要求附上调研企业列表)表1调研企业列表序号调研单位名称地点调研方式1杭州电话调研2杭州电话调研3北京电话调研4上海网络调研2.院校表2调研院校列表序号调研院校名称地点调研方式1长沙问卷调查、实地考察2长沙问卷调查、实地考察3长沙问卷调查、实地考察4太原问卷调查、实地考察3.毕业生本次共调研毕业生100名,分布在全国5个省份。其中,2023届毕业生40名,软件技术专业其他方向(本方向从2023年开始才由毕业生)2022届毕业生20名,2021届毕业生20名,往届(
3、2021届之前)毕业生20名;有60%毕业生在软件信息技术服务行业工作。4.在校生本次共调研在校生60名,其中,2021级20人、2022级20人、2023级20人。(三)调研方式主要采用问卷调查、实地考察、电话调研、个别访谈、网络调研等形式。(四)调研实施工作1、调研总体安排路径整个调研分为组建项目组、制订方案、制作调查表与访谈提纲,开展调查及撰写调研报告等过程。(1)组建调研组。以软件学院副院长、软件专业带头人、教研室主任、专业教师全员参与组建调研组,一起制订调研方案、制作调查表与访谈提纲,分工合作,开展企业、高职院校、毕业生、在校生调研,获取调研数据,分析调研数据,撰写调研报告(2)制定
4、调研计划与调查表。项目组围绕任务目标,将每一项任务分解到人,按照任务名称、具体任务、任务要求、负责人、完成时间等要素制定了调研实施计划。项目组针对产(行)业、用人单位、学校及毕业生设计60份访谈提纲、120份调查问卷,30份岗位典型工作任务调查表。2、调研工作安排表表3软件技术(大数据应用开发方向)专业调研人员安排表序号姓名所属单位职务/职称负责内容1XX职业技术学院专业系室主任负责整体协调,行业调研2XX职业技术学院副教授企业调研3XX职业技术学院研究员级高工企业调研4XX职业技术学院讲师高校调研5XX职业技术学院讲师在校生调研6XX职业技术学院讲师毕业生调研7XX职业技术学院博士、讲师高校
5、调研二、调研内容(一)专业发展的现状与发展趋势、市场对本专业人才的需求状况;发展现状:大数据行业近年来保持快速增长态势。据相关数据显示,我国大数据产业规模在不断扩大,预计未来几年将保持较高的年均增速。例如,到2025年,我国大数据产业规模预计将超过2.5万亿元,显示出强劲的发展动力。大数据技术已经广泛应用于各行各业,包括金融、医疗、教育、电商、物流等领域。这些行业通过大数据优化业务流程、提升决策效率、创造商业价值。同时,大数据与人工智能、云计算、物联网等新技术不断融合,推动了技术创新和应用场景的拓展。大数据专业人才需求巨大,市场供需矛盾突出。随着数字化转型的加速,企业和机构对大数据专业人才的需
6、求不断增加,但供给相对不足,尤其是高端人才短缺。这为大数据专业的毕业生提供了广阔的就业前景和较高的薪资水平。国家和地方政府高度重视大数据产业的发展,出台了一系列政策措施支持大数据技术创新和应用。这为大数据专业的发展提供了良好的政策环境。发展趋势:随着技术的不断进步,大数据技术将不断创新和优化。例如,分布式存储、边缘计算、联邦学习等新技术将提升数据处理能力和效率,降低数据存储与分析的成本。数据治理和数据安全将成为大数据发展的重要方向。随着相关法律法规的完善,企业和机构将更加注重数据的安全性和合规性。同时,数据治理能力的提升将推动数据开放共享,激发数据价值和创新活力。大数据应用将更加广泛化,与实体
7、经济深度融合。未来,大数据将在工业、农业、医疗、教育等传统领域以及碳达峰碳中和、精准扶贫、智慧城市等重点领域发挥重要作用,提升经济社会发展质量和效率。随着大数据产业的快速发展,对大数据专业人才的需求将持续增长。高等教育机构和企业将加强合作,共同培养具备跨学科知识、实践能力和创新精神的复合型大数据人才。同时,企业也将制定长期的人才发展战略,吸引和留住优秀的大数据人才。(二)本专业对接产业、岗位情况;1、对接产业及岗位情况大数据产业:技术研发与创新:大数据专业致力于培养具备大数据技术研发与创新能力的人才,这些人才在大数据处理、分析、挖掘、可视化等方面具备专业技能,能够推动大数据技术的不断进步和应用
8、创新。平台建设与维护:大数据产业需要构建稳定、高效、安全的大数据平台,以支撑数据的采集、存储、处理和分析。大数据专业的学生可以从事大数据平台的建设、维护和优化工作,确保平台的稳定运行和高效服务。数据分析与决策支持:大数据产业的核心价值在于通过数据分析为企业和政府提供决策支持。大数据专业的学生可以运用数据分析技术和工具,对海量数据进行深入挖掘和分析,发现数据背后的规律和趋势,为企业和政府的决策提供科学依据。主要岗位:JaVa程序员/工程师、大数据应用开发工程师、大数据平台运维工程师、数据库运维与管理工程师数据安全产业:数据安全产业是指围绕数据全生命周期的安全防护和管理,提供数据安全解决方案、产品
9、和服务的一系列活动。随着数字化转型的加速,数据安全风险日益凸显,数据安全产业得到了快速发展。该产业不仅涉及数据加密、访问控制、数据脱敏等传统安全技术,还涵盖了数据治理、隐私保护、安全审计等新兴领域。大数据专业学生在学习过程中,会接触到数据加密、隐私保护、安全审计等数据安全相关的技术和知识。这些技术与大数据处理、分析等技术相结合,共同构成了数据安全解决方案的重要组成部分。同时,随着人工智能、区块链等新兴技术的发展,大数据专业与数据安全产业的融合将更加深入。例如,利用人工智能技术进行数据异常检测、利用区块链技术保障数据交易的透明性和安全性等。主要岗位:数据分析师、数据安全工程师其他相关产业:通过大
10、数据分析助力政府实现智慧城市、精准治理、公共服务、医疗资源分配优化,提升医疗服务效率、辅助疾病诊断和治疗。大数据在金融风险评估、客户画像、市场趋势预测、智能制造、供应链优化、产品质量控制等方面具有显著效果。主要岗位:数据分析师、数据安全工程师、数据治理咨询师(三)本专业及其涵盖专业发展前景;1、软件技术专业发展前景高需求:随着科技的不断进步和全球信息化的加速发展,软件技术在各个行业中都扮演着重要的角色。无论是金融、医疗、教育、制造业还是娱乐业,都需要软件技术人才来开发和维护他们的应用程序和系统。因此,软件技术人才的需求量一直很高,且随着数字化转型的深入,这一需求还将持续增长。薪资待遇优厚:由于
11、软件技术人才相对较为稀缺,其薪资待遇也相对较高。根据相关调查数据显示,软件工程师的平均薪资通常高于其他行业的平均水平。随着经验和技能的提升,薪资水平还有很大的上升空间。创业机会丰富:软件技术行业也为有创业精神的人提供了广阔的机会。许多成功的科技公司都是由软件技术人才创办的,他们凭借自己的技术和创新能力成功地打造了自己的企业。新兴技术推动:云计算、大数据、人工智能等新兴技术的快速发展为软件技术提供了更广阔的应用场景和就业机会。例如,数据安全管理工程师、大数据平台运维工程师、大数据开发工程师、人工智能工程师等岗位逐渐成为热门方向。职业路径多样:软件技术专业的毕业生可以选择从事多种职业路径,如软件开
12、发工程师、软件测试工程师、数据库运维工程师、技术支持和维护工程师、软件销售与推广人员等。随着经验和技能的提升,还可以进一步发展为技术专家、项目经理、产品经理等高端职位。2、涵盖专业发展前景软件技术专业涵盖的专业领域广泛,每个领域都有其独特的发展前景。以下是一些主要领域的发展前景概述:大数据应用开发:随着数字化转型的深入和新兴技术的不断涌现,大数据应用开发领域的需求将持续增长。大数据应用开发工程师将负责应用设计、编码和测试各种大数据应用程序和系统,为各行各业提供技术支持。软件测试:软件测试是确保软件质量的重要手段。随着敏捷开发和DeVoPS的流行,软件测试岗位也在逐渐向自动化测试和持续集成方向发
13、展。软件测试人员将负责测试、验证和缺陷跟踪软件系统,确保软件的质量和稳定性。数据分析:随着大数据时代的到来,数据分析岗位逐渐成为热门方向。数据科学家将通过分析和解释大量的数据来提供有价值的见解和决策支持,为企业的发展提供有力支持。数据安全:人工智能是当前最热门的技术领域之一。人工智能工程师将负责开发和实施各种人工智能算法和模型,推动人工智能技术在各行各业的应用和发展。(四)专业设置的职业面向、就业岗位、岗位核心能力和素质要求;序号职业岗位名称典型工作任务职业主要能力要求1目标岗位JaVa程序员JavaWeb软件开发1 .具备良好的逻辑思维、沟通协作和文档编写能力;2 .掌握JaVa基础知识,具
14、有面向对象的编程能力;3 .熟悉MySQL关系型数据库,具备数据库管理和设计建模能力;4 .熟悉SPring框架等Web开发框架,具有Web软件开发能力;5 .具有单元测试调试和软件部署能力。2大数据平台运维开源的大数据平台构建与运行维护1 .基于开源软件构建大数据平台的能力;2 .构建大数据平台运行过程中基础维护的能力;3 .较强信息编辑处理能力、较强的团队协作意识、沟通能力。3数据安全员数据安全管理1 .能判断数据资产与业务之间的关系;2 .能按照数据资产管理要求进行数据资产识别;3 .能编制数据资产清单;4 .能根据数据所属行业业务属性进行数据分类;5 .能依据操作流程规范或使用工具完成
15、数据分级任务;6 .能使用工具进行数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、销毁等全生命周期的数据安全运营管理。4发展软件设计软件系统分析1.与需求人员进行沟通的能力;岗位师设计2 .系统分析能力;3 .需求文档撰写能力;4 .软件建模,系统设计文档撰写能力;5 .编写接口文档的能力;6 .技术规范、构架选择能力。5大数据应用开发工程师行业大数据领域的应用产品开发1 .基于成熟的大数据处理技术和大数据平台上流处理中间件技术进行行业应用的开发;2 .基于开源大数据平台的二次开发能力;3 .具备独立数据分析的能力;4 .具备常用数据挖掘算法应用的能力;5 .良好的团队协作、沟通和管理能力。6数
16、据安全工程技术人员数据安全工程规划设计和建设实施1 .能按照要求设计数据区域边界防护解决方案;2 .能基于已有数据安全基础方案调整输出不同业务的具体实施方案;3,能根据访问控制策略和用户角色权限,制定数据安全的访问控制解决方案;4 .能理解并按照数据安全基础保障、处理活动、网络通信、防护体系等方案有序开展数据安全工程建设实施工作;5 .能熟知数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、销毁全过程中安全建设技术工具使用标准,按照国家法律法规要求和业务场景制度流程要求提供数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、销毁全过程中的安全建设和安全保障体系。7软件测试师软件测试1 .熟练掌握常用的测
17、试用例设计方法,可独立完成测试用例设计和用例执行;2 .熟悉OraCIe/MySQL数据库等数据操作、核对,了解大数据平台上数据准备、核对方法;3 .熟练掌握Ul自动化测试脚本编写和接口自动化测试测试脚本编写;4 .具备积极主动的工作态度以及良好的沟通协调能力;5 .具有良好的学习能力和技术钻研能力,善于团队沟通和团队合作,工作积极主动,有较强的执行能力和抗压能力强。8迁移岗位软件实施与维护工程师软件技术支持L熟悉软件测试流程,熟悉敏捷开发流程,对BUG成因有一定的分析能力;2,熟练掌握SQL语言,熟练使用数据库及日常管理,熟练存储过程;3 .能够读懂Java,具备独立分析,调试代码进行问题定
18、位能力;4 .熟悉至少1门语言(Shell、Python),熟悉LinUX操作;5 .掌握网络相关基础知识,包括TCP/IP协议,HTTP协议。9数据库运维与管理数据库的自动运维1 .掌握多样数据库的安装实施、基本运维、设计架构、问题定位、智能诊断等基本技能;2 .熟练使用智能化运维工具进行多样数据库运维;3 .良好的团队协作、沟通和管理能力。(五)本专业主要就业岗位及其工作职责与任务、任职要求;1、大数据主要就业岗位JaVa程序员/工程师工作职责与任务:负责根据项目需求,实现应用程序的功能和特性。使用JaVa编程语言进行编程,实现设计的解决方案,编写可维护、可扩展、高性能的代码。与业务分析师
19、和产品经理合作,理解项目的需求,确保开发工作符合客户或项目的要求。参与系统架构和设计,确定应用程序的模块和组件,以及它们之间的交互方式。为各模块编写设计文档,包括架构设计、详细设计等。创建技术文档,包括代码注释、设计文档、用户手册等,以帮助其他团队成员理解和使用代码。版本控制:使用版本控制工具(如Git)管理代码库,协作开发和跟踪代码变更。与其他开发人员、测试人员、项目经理和产品经理等团队成员密切合作,共同推进项目的开发进程。任职要求:熟练掌握JaVa编程语言,能够编写高质量、可维护的代码。熟悉主流JaVa开发框架;熟练使用MaVen、Git等项目管理和版本控制工具;了解并使用过Tomcat等
20、服务器。至少熟悉一种主流数据库(如MySQL、Oracle.PostgreSQL等),能够熟练编写SQL语句,并具备一定的数据库调优能力。熟悉LinUX操作系统,能够熟练使用LinUX命令和ShelI脚本。良好的沟通能力和团队协作精神,能够与团队成员、产品经理、测试人员等有效沟通,确保项目的顺利进行。大数据应用开发工程师:工作职责与任务:负责紧跟大数据技术的发展趋势,研究新技术、新工具在大数据应用中的可行性和优势,为项目提供技术支撑。根据项目需求,选择合适的技术栈和工具,完成技术选型和方案设计。参与或负责大数据应用项目的开发工作,包括数据收集、处理、分析、存储等环节的设计和实现。参与大数据平台
21、架构的整体设计,包括数据存储系统、分布式计算系统、挖掘算法等的设计、研发以及后期的维护、优化工作。对大数据平台及应用程序进行性能调优,提高数据处理效率和系统稳定性。参与编写代码规范、设计文档、测试报告等相关技术文档,确保项目文档的完整性和规范性。任职要求:熟练使用JaVa或其他语言进行复杂业务逻辑的数据处理工作,具备海量数据处理以及性能优化的能力。其掌握程度对于大数据应用开发工程师至关重要。精通SQL语言,同时熟练掌握大数据生态工具开发技能,包括Hive、MapReduce.Spark、Kafka、Flink、HBaSe等。这些工具是大数据处理和分析的核心,掌握它们能够显著提升工作效率和数据处
22、理能力。具备数据治理方法,有丰富的指标管理体系建设经验,具备元数据管理、数据标准管理和数据质量管理等实施经验。止匕外,还需要能够独立完成数据开发、数据存储查询的优化等工作。具备良好的沟通能力和团队合作精神,能够与团队成员、产品经理、测试人员等有效沟通,确保项目的顺利进行。部分岗位可能要求应聘者具有特定行业的背景知识或项目经验,或者具备相关的认证资质或证书,以证明其专业能力和技术水平。大数据平台运维工程师工作职责与任务:负责大数据平台的建设、开发和运维工作:包括平台的部署、监控、优化以及故障处理,确保大数据平台能够稳定、高效地运行;负责服务器资源的接收与分发,确保资源得到合理利用;对HadOOp
23、SparkFlinkElasticsearch、Kafka等系统进行架构审核,进行容量规划和成本优化,以应对数据量的增长和业务的扩展;负责技术文档手册的编写、更新和经验总结沉淀,为团队提供技术支持和参考。任职要求:熟练掌握HadooP生态圈的各个组件,包括HDFS、YARN、Hive、HBaseKafka、Flume等,并能进行安装、配置、调试和优化。熟悉SPark、Flink等大数据处理框架的原理和使用方法。精通LinUX系统的配置、管理,能够进行故障排查和系统优化。熟悉TCP/IP协议栈,了解网络架构和常见的网络故障处理方法。熟练掌握SheI1、PythOn等脚本语言,能够编写自动化运维
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- 2024 软件技术 数据 应用 开发 方向 专业人才 培养 方案 调研 报告
