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          青島理工大學(xué)2020年校企合作辦學(xué)本科專業(yè)情況簡介

          | 發(fā)布者: 千小梔| 查看: 5925| 評論: 0|來自: 10429

          摘要: 軟件工程(服務(wù)外包方向) 一、專業(yè)概況 軟件工程(合辦)專業(yè)創(chuàng)辦于2009年并于同年開始招生,實施青島理工大學(xué)與青軟實訓(xùn)(全稱青島青軟實訓(xùn)教育科技股份有限公司)聯(lián)合培養(yǎng)模式,自2013年第一屆畢業(yè)生畢業(yè)已連續(xù)培 ...
          信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)(智能數(shù)據(jù)工程方向)

          一、專業(yè)概況

          青島理工大學(xué)信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)于2004年開始招收本科生,2016年入選山東省高水平應(yīng)用型本科專業(yè)群重點建設(shè)專業(yè)(建設(shè)期:2016年1月——2020年12月)?,F(xiàn)在擁有管理科學(xué)與工程一級學(xué)科碩士學(xué)位授權(quán)點,擁有校級管理科學(xué)與工程實驗中心,云計算與大數(shù)據(jù)課程平臺,較好地滿足教學(xué)和科研的需要,并與浪潮(INSPUR)集團公司、金蝶(KINGDEE)公司等5家著名IT企業(yè)建立固定的實踐教學(xué)基地和就業(yè)基地。管理工程學(xué)院自2019年與青島英谷教育科技有限公司合作,開辦了信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)智能數(shù)據(jù)工程方向。青島英谷教育科技股份有限公司(以下簡稱“英谷教育”)是一家現(xiàn)代產(chǎn)教融合型企業(yè),作為青島市高新技術(shù)企業(yè)和教育部高等教育司第一批“產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目”合作企業(yè),2019年青島理工大學(xué)與英谷教育進行了實質(zhì)性內(nèi)涵建設(shè),招收第一屆(40人)智能數(shù)據(jù)工程方向的本科學(xué)生,學(xué)制四年。

          二、培養(yǎng)目標(biāo)

          信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)智能數(shù)據(jù)工程方向培養(yǎng)適應(yīng)國家經(jīng)濟建設(shè)、科技進步和社會發(fā)展的需要,德、智、體、美等方面全面發(fā)展,具有較高的專業(yè)綜合素質(zhì)與較強的實踐能力,具有良好的職業(yè)道德、創(chuàng)新精神,具備信息技術(shù)知識及應(yīng)用能力,掌握信息系統(tǒng)的規(guī)劃、分析、設(shè)計、實施和管理等方面的方法與技術(shù),并具有一定的數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用實踐和研究能力,能夠在國家政府部門、企事業(yè)單位、科研機構(gòu)等組織從事智能數(shù)據(jù)理論與實踐相結(jié)合的知識復(fù)合的應(yīng)用型創(chuàng)新人才。

          三、師資力量

          信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)現(xiàn)有專任教師10人,其中教授1人、副教授3人,擁有博士學(xué)位教師5人,青島市西海岸新區(qū)第三批緊缺人才1人,青島理工大學(xué)五A層次人才一人,全體教師具有碩士及以上學(xué)位,40歲以下青年教師全部具有博士學(xué)位。同時,為配合智能數(shù)據(jù)工程專業(yè)建設(shè)、課程體系研發(fā)等工作,英谷教育組建了11人的專業(yè)教師隊伍,其中教授級高級工程師1人,高級工程師/副教授4人,工程師/講師5人,參與課改課程、實驗設(shè)備、教材研發(fā)等相關(guān)工作,師資都具有較高的理論水平,豐富的實踐經(jīng)驗。雙方專任教師的專業(yè)背景主要來自計算機科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、管理科學(xué)與工程、管理信息系統(tǒng)和電子信息工程等專業(yè),是信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)所涵蓋的專業(yè)領(lǐng)域,從而形成一個較為完整合理的專業(yè)教師體系。

          四、主干課程

          本專業(yè)主干課程包括數(shù)學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)課、C語言程序設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理與應(yīng)用、Java程序設(shè)計、Linux程序設(shè)計、python程序設(shè)計、數(shù)據(jù)分析與可視化、大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用、機器學(xué)習(xí)與應(yīng)用等。課程分析如表1所示。

          主要實踐性教學(xué)環(huán)節(jié):數(shù)據(jù)庫原理課程設(shè)計、計算機網(wǎng)絡(luò)課程設(shè)計、JAVA程序設(shè)計課程設(shè)計、信息系統(tǒng)分析與設(shè)計課程設(shè)計、ERP綜合設(shè)計、數(shù)據(jù)處理與可視化實訓(xùn)、電子商務(wù)模型與應(yīng)用實訓(xùn)、信管專業(yè)認(rèn)識實習(xí)、信管專業(yè)生產(chǎn)實習(xí)、信管專業(yè)畢業(yè)實習(xí)、信管專業(yè)畢業(yè)設(shè)計。

          表1 智能數(shù)據(jù)工程方向主干課程分析

          序號

          主干課程

          課程目的

          1

          數(shù)學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)課

          使學(xué)生系統(tǒng)地獲得微積分學(xué)(包括向量代數(shù)與空間解析幾何)與常微分方程的基本知識、概率論和數(shù)理統(tǒng)計理論和其它常用的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)知識,并培養(yǎng)學(xué)生比較熟練的運算能力,抽象思維能力,邏輯推理能力,幾何直觀與空間想象能力。

          2

          數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

          培養(yǎng)能夠針對實際問題建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(描述問題),設(shè)計操作算法(解決問題),并能對算法的復(fù)雜度進行分析評估(效率評估)的能力。

          3

          數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理與應(yīng)用

          具備數(shù)據(jù)庫分析、設(shè)計、實現(xiàn)和操作維護,以及數(shù)據(jù)庫編程、Oracle數(shù)據(jù)庫管理等方面的知識和能力。

          4

          Java程序設(shè)計

          掌握面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計思想方法和Java桌面項目開發(fā)方法;掌握類、對象、繼承與多態(tài)、異常處理、泛型、反射、流等的定義創(chuàng)建處理或使用,掌握線程、網(wǎng)絡(luò)、swing圖形、事件、國際化、數(shù)據(jù)庫等的程序設(shè)計與上機調(diào)試能力。

          5

          Linux操作系統(tǒng)

          了解Linux系統(tǒng)工作原理,熟練使用Linux操作系統(tǒng),能夠用shell進行常規(guī)操作。

          6

          數(shù)據(jù)分析與可視化

          大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用

          掌握主流的大數(shù)據(jù)分析工具,包括hadoop、SPSS、Pandas、MapReduce、Spark、ggplot2、Matplotlib、Echarts等;了解主流的分析系統(tǒng),例如推薦系統(tǒng)、圖像識別系統(tǒng)等。

          7

          機器學(xué)習(xí)與應(yīng)用

          掌握常用的大數(shù)據(jù)開發(fā)語言、開發(fā)環(huán)境和程序設(shè)計思路,包括java、R、Python、Scala、JavaScript等。熟悉主流的大數(shù)據(jù)分析算法有,包括統(tǒng)計分析(相關(guān)關(guān)系、因果關(guān)系等)、數(shù)據(jù)挖掘(聚類、分類等)、機器學(xué)習(xí)(樸素貝葉斯、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)。

          五、專業(yè)特色

          適應(yīng)新經(jīng)濟、新模式和新業(yè)態(tài)的發(fā)展形勢。對準(zhǔn)市場拓專業(yè),對準(zhǔn)崗位設(shè)課程,對準(zhǔn)實踐抓教學(xué),對準(zhǔn)行業(yè)促就業(yè)。本合作辦學(xué)專業(yè)學(xué)生采取“3+1”培養(yǎng)模式。入學(xué)前三學(xué)年在管理工程學(xué)院學(xué)習(xí),大一以公共基礎(chǔ)課為主,大二和大三學(xué)習(xí)專業(yè)基礎(chǔ)課、專業(yè)技術(shù)課,大四進行實踐項目學(xué)習(xí)和企業(yè)實習(xí)。課改方案在保留專業(yè)基礎(chǔ)課的基礎(chǔ)上,嵌入當(dāng)前企業(yè)主流應(yīng)用技術(shù)的系列課程,培養(yǎng)的學(xué)生既具備扎實的理論知識,同時具備較高的實踐能力,適用企業(yè)技能和素質(zhì)要求。

          通過“3+1”校企合作模式,校企優(yōu)勢互補、資源共享,專業(yè)課程由高校聯(lián)合多家知名企業(yè)共同設(shè)計,所用教材由高校、企業(yè)共同編著。學(xué)校、企業(yè)共同擔(dān)當(dāng)培養(yǎng)任務(wù),學(xué)生前三年在學(xué)校完成相關(guān)理論課程、技術(shù)課程及實驗課程學(xué)習(xí),第四年到相關(guān)企業(yè)接受一線工程師指導(dǎo),在企業(yè)場景中通過頂崗實訓(xùn)和畢業(yè)實習(xí)加強實踐能力的培養(yǎng),實踐周期是一般本科專業(yè)的三倍以上。

          六、學(xué)術(shù)科研

          近五年,教研室專業(yè)教師圍繞現(xiàn)代企業(yè)信息化管理、數(shù)字化運營、電子商務(wù)與電子政務(wù)和決策與優(yōu)化等領(lǐng)域開展教學(xué)與科學(xué)研究,近五年發(fā)表國內(nèi)外核心及以上期刊學(xué)術(shù)論文60篇,其中SCI、EI和ISTP收錄41篇。主持或參與國家級、省部級項目10余項,出版專著與教材8部。教學(xué)研究方面主持在研山東省教學(xué)改革重點項目1項,教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目3項。

          七、人才就業(yè)分析及行業(yè)崗位需求

          大數(shù)據(jù)、人工智能產(chǎn)業(yè)方興未艾,市場空間急劇擴大,伴隨政策的大力支持,行業(yè)已出現(xiàn)人才炙手可熱、待遇水漲船高的狀況。但是,現(xiàn)有的人才供需呈現(xiàn)較大缺口,學(xué)校對于大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)未成體系。智能數(shù)據(jù)工程專業(yè)人才就業(yè)方向分為如下幾個方面:

          1.理論研究:服務(wù)于各類科研院所、高等院校、大型企業(yè)中的相關(guān)研究機構(gòu),從事計算機、信息技術(shù)相關(guān)理論研究;可以考取軟件工程、計算機科學(xué)與技術(shù)相關(guān)專業(yè)的研究生。

          2.技術(shù)開發(fā):服務(wù)于提供智能數(shù)據(jù)分析服務(wù)的各種企事業(yè)單位,從事相關(guān)產(chǎn)品開發(fā)。

          3.管理服務(wù):服務(wù)于企事業(yè)單位和政府部門,這些企業(yè)和部門需要建立大數(shù)據(jù)管理部門。

          4.教育培訓(xùn):服務(wù)于高等院校和各種培訓(xùn)機構(gòu)。

          八、實踐實訓(xùn)情況

          實訓(xùn)體系中的案例選自企業(yè)內(nèi)部真實項目,融合目前主流云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù),配有全方位的案例教學(xué)文檔和視頻錄像,讓學(xué)員在再現(xiàn)的真實場景中掌握大數(shù)據(jù)分析技術(shù),適應(yīng)企業(yè)的工作環(huán)境和作業(yè)流程。實訓(xùn)方案如表2。

          表2實訓(xùn)方案簡介

          實訓(xùn)項目

          實訓(xùn)項目內(nèi)容

          實訓(xùn)授課形式

          數(shù)據(jù)處理與可視化實訓(xùn)

          熟悉Java、Python等開發(fā)語言和開發(fā)環(huán)境,熟悉數(shù)據(jù)模型和常用模塊,能夠自己開發(fā)應(yīng)用程序,部署Hadoop基礎(chǔ)架構(gòu),MapReduce和Storm對樣例數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)計算和分析,使用ECharts等軟件完成數(shù)據(jù)可視化演練。

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          電子商務(wù)模型與應(yīng)用實訓(xùn)

          部署Hadoop基礎(chǔ)架構(gòu)、Hbase分布式數(shù)據(jù)庫,利用MapReduce和Storm對樣例數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)計算和分析,使學(xué)生了解分布式文件系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)計算的方法,完成客戶畫像分析模型與應(yīng)用、營銷分析模型與應(yīng)用、大數(shù)據(jù)智能供應(yīng)鏈優(yōu)化。

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          投資收益和風(fēng)險分析實訓(xùn)

          完整的大數(shù)據(jù)分析項目實踐,從數(shù)據(jù)獲取、清洗到具體算法的應(yīng)用,最終根據(jù)實際項目要求進行web端的可視化展示或者形成數(shù)據(jù)分析報告。使用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法進行投資收益和風(fēng)險分析。

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