1、2018年全国职业院校技能大赛赛项申报书赛项名称： 大数据技术与应用 赛项类别： 常规赛项 行业特色赛项赛项组别： 中职组 高职组涉及的专业大类/类： 电子信息大类 方案设计专家组组长： 手机号码： 方案申报单位（盖章）： 中国职业技术教育学会信息化工作委员会 方案申报负责人： 方案申报单位联络人： 联络人手机号码： 电子邮箱： 通讯地址： 邮政编码： 申报日期： 2017.8.30 第 1 页2018年全国职业院校技能大赛赛项申报方案一、赛项名称（一）赛项名称大数据技术与应用。（已有赛项，2017年国赛赛项）（二）压题彩照（三）赛项归属产业类型电子信息产业-战略新兴产业。（四）赛项归属专业大
2、类赛项归属高职610000电子信息大类。大数据技术与应用赛项参赛选手主要专业如下：第 2 页专业代码 专业名称610215 大数据技术与应用610201 计算机应用技术610214 电子商务技术610205 软件技术610206 软件与信息服务610213 云计算技术与应用610302 移动通信技术630802 移动商务说明：以上专业代码来自于普通高等学校高等职业教育专科（专业）目录（2015年）和普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录（2016年增补专业）。二、赛项申报专家组三、赛项目的（一）引领专业建设与课程改革国务院印发的促进大数据发展行动纲要（以下简称纲要），系统指导我国大数据发展的
3、国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。纲要提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大数据领域十大工程建设，将我国大数据发展推向了另一个制高点。同时，纲要中明确指出，要加强专业人才培养，创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。鼓励采取跨校联合培养等方式开展跨学科大数据综合型人第 3 页才培养，鼓励高等院校、职业院校和企业合作，加强职业技能人才实践培养，积极培育大数据技术和应用创新型人才。依托社会化教育资源，开展大数据知识普及和教育培训，提高社会整体认知和应用水平。大数据技术与应用专业是2016年9月教育部批准设立的新专业，各高职院校陆续开设相应的专业和
4、方向，作为新技术和新专业，通过调研，大部分高职院校缺乏相应的师资，本赛项申报单位联合社会各界力量根据各高职院校师资现状组织不同层次的师资培训，共同开发大数据技术与应用专业相关课程和教学资源，共同研究实训装备条件及设备标准。 大数据技术与应用赛项是为适应大数据技术应用产业对高素质技术技能型人才的职业需求，覆盖大数据行业典型工作流程岗位，包括大数据平台与相关工具配置、数据抓取与清洗、数据处理与计算、数据分析与可视化展现等，通过赛项丰富完善学习领域课程建设，使人才培养目标更贴近岗位实际需求，提升专业建设服务社会和行业发展的能力。赛项考察内容覆盖大数据技术与应用专业核心课程，适应大数据技术应用产业对高
5、素质技术技能型人才的职业需求，覆盖大数据行业典型工作流程岗位，涉及大数据平台与相关工具配置、数据抓取与清洗、数据处理与计算、数据分析与数据可视化等典型大数据技术及其应用。（二）促进产教融合、校企合作、产业发展以大数据技术与应用赛项为纽带，搭建校企合作的平台，第 4 页提升高职院校大数据技术与应用专业及其他电子信息类专业学生的技能及职业素养，满足企业用人需求，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高职院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面紧跟行业及社会发展的需求，缩小学生能力与行业需求之间的差距，促进专业教学建设和教学改革。（三）展示职业教育教学改革成果及反应师生良好
6、精神面貌赛项选取真实的典型大数据业务分析应用场景，重点检验参赛选手掌握大数据业务分析方法和方案架构能力、运用大数据相关工具软件解决具体业务问题的能力，激发学生对大数据技术与应用专业知识和技术的学习兴趣，提升学生职业素养和职业技能，努力为中国大数据应用产业发展储备及输送新鲜血液。2018年大数据技术与应用赛项是2017年全国职业院校大数据技术与应用赛项的延续，通过赛项检验参赛选手运用大数据技术解决实际问题的能力，通过对实际业务数据的分析，运用大数据处理相关算法，揭示业务数据隐含的业务规律，实现对业务运行发展状态的推断和决策。同时，检验参赛队计划组织和团队协作等综合职业素养，强调学生创新能力和实践
7、能力培养，提升学生职业能力和就业质量。第 5 页四、赛项设计原则（一）坚持公开、公平、公正遵循大赛一贯坚持的公开、公平、公正原则。通过全国职业院校技能大赛官网及时发布大数据技术与应用赛项相关信息及通知，主要包括赛项样题、赛项规程、赛项说明会通知，按照赛项要求及时召开赛项说明会，对赛项规程和赛项平台环境给予解读、说明，解答参赛师生的疑问。竞赛组织评判工作严格遵守全国职业院校技能大赛制度汇编各项要求，整个竞赛过程公开透明，及时发布竞赛进程和成绩。（二）赛项关联专业人才需求量大、职业院校开设专业点多，服务 “一带一路” 、“大数据”等国家重点战略大数据技术是近几年来应用范围不断扩大的朝阳产业技术，信
8、息管理、数据处理、智能制造、电子商务、金融财务、物联网、电子政务等专业领域都大量融入与渗透有关大数据技术及应用内涵，引发复合型技术技能型人才培养的新需求。国务院中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（简称“十三五 ”规划（20162020 ）中提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。“未来五年信息化建设将重点实施网络强国战略，实施国家大数据战略”。习近平总书记在“一带一路 ”国际合作高峰论坛开幕式上提到我们要坚持创新驱动发展，加强前沿领域合作，推动大数据、云计算、智慧第 6 页城市建设，连接成21世纪的数字丝绸之路。根据中国信息通信院（原工信部电信研究院）发布的中国大
9、数据发展调查报告（2017）中指出，超过三分之一的受访企业认为数据人才短缺是企业发展大数据所面临的主要问题之一。图 2-1 制约企业大数据发展的主要因素国家信息中心和南海大数据应用研究院联合发布的2017中国大数据发展报告显示，数据分析、系统研发等技术类岗位大多供不应求，数据分析类岗位工作机会最丰富，虽然求职人数占比第一，但人才供给仍然相对不足。目前全国范围内的高职院校普遍开设“大数据技术与应用”专业或方向。除大数据技术与应用专业学生外，计算机应用技术、计算机网络技术、软件技术、软件与信息服务、云计算技术与应用、电子商务技术等相关专业的学生，经过短期培训和备赛也可以参加大数据技术与应用赛项竞赛
10、。大数据技术与应用赛项以国家大数据战略规划为依据进行竞赛内容的设计，服务国家大数据战略，推进大数据相关的技术资源开放共享；通过赛项检验高职院校大数据技术与应用及相关专业的教学水平、人才培养模式，协助高职院校大数据技术与应用等专业及方向的人才培养，缩小大数据人才与行业需第 7 页求的差距，是响应国家大数据战略实施的具体措施。（三）竞赛内容对应相关职业岗位或岗位群、体现专业核心能力与核心知识、涵盖丰富的专业知识与专业技能点大数据技术与应用赛项对应的职业岗位或岗位群包括ETL研发工程师，数据爬虫工程师、Hadoop 开发工程师、数据可视化工程师、数据仓库管理员、企业数据管理员、数据分析师、售前售后工
11、程师、大数据平台技术支持等应用型工程师岗位。重点突出对大数据技术应用能力的考察，涵盖大数据技术与应用专业的主要知识点和核心技能点。大数据技术与应用赛项的竞赛内容涵盖大数据技术与应用专业、软件与信息服务专业、电子商务专业等专业面向的职业岗位或岗位群技能要求，涵盖Hadoop、 HDFS、MapReduce、Hive、 Flume、Spark 等常见大数据平台组件的安装与维护；网络爬虫的编写与管理；数据清洗、数据整理等计算模型及数据处理过程的设计与实现；机器学习算法与数据分析技术的综合应用；数据可视化方案的设计与实现；现场问题处理；团队协作等多方面的专业知识技能及职业素养。（四）竞赛平台成熟。根据
12、行业特点，赛项选择相对先进、通用性强、社会保有量高的设备与软件硬件方面，采用的个人计算机、服务器、网络设备均符合电信级标准且参赛校都有，保障设备可靠、安全、通用。比赛软件方面，拟采用的大数据实训管理系统，在以下竞第 8 页赛和实训中得到检验。12017年全国职业院校技能大赛（高职组）大数据技术与应用赛项（国赛）采用大数据实训管理系统作为竞赛平台，成功地支撑了比赛，比赛过程顺利，竞赛平台稳定、成熟，圆满完成了比赛任务。22017年全国17个省、市、自治区的大数据技术与应用赛项（省赛）采用大数据实训管理系统作为竞赛平台，成功支撑了17个省赛，竞赛平台稳定、成熟，为各省参加国赛前的选拔保驾护航。32
13、016年由中国职业技术教育学会教学工作委员会主办的全国高等职院校大数据技术与应用行业技能大赛采用大数据实训管理系统作为竞赛平台，圆满完成了比赛任务。4在全国高等职业院校中，超过120余家职业院校采购大数据实训管理系统用于大数据技术与应用赛项赛前训练和大数据技术与应用专业实训室建设。经过2017年全国职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项（国赛）、2017年17个省、市、自治区的大数据技术与应用赛项（省赛）及2016年全国高等职院校大数据技术与应用行业技能大赛以及两年各职业院校的实训过程检验，大数据实训管理系统运行稳定可靠，平台成熟度较高。在2018年各省省赛及国赛中，进一步对竞赛中使用的硬件设备
14、和软件进行测试与优化，保证比赛平台的稳定性，提高比赛流畅度。采用大数据实训管理系统搭建竞赛平台，除了可以支撑竞第 9 页赛所需的技术和场景，还可在赛后直接转化为实训平台，满足计算机应用技术、大数据技术与应用、云计算及网络技术、软件技术应用等相关专业实训教学需要。五、赛项方案的特色与创新点赛项设计重点突出以下几个方面的特征：（一） 体现先进技术本方案设计从整体架构、系统平台、应用发布，技能培养目标等方面经过充分论证，赛项充分体现以Hadoop架构为核心的大数据技术应用，采用国际主流先进技术，符合大数据行业相关技术标准和工作规范，直接与市场同步，实现教学应用和产业前沿技术水平的对接。（二）竞赛内容覆盖行业主流大数据技术竞赛内容选用大数据行业企业的真实工作过程，从需求到具体实施都体现行业实际业务及大数据应用场景。大数据技术与应用赛项涵盖大数据平台安装部署、数据采集、数据清洗、整理、计算、分析、展示等标准过程，综合考察大数据技术与应用知识技能；覆盖大数据行业企业主要工作岗位，竞赛过程中所使用的工具和方法符合当前大数据行业企业的相关岗位技能要求。通过赛前准备及竞赛，让参赛选手及教师在Linux 操作系统、Hadoop、 Spark、Flume等大数据领域主流框架及工具的使用方式和配置方法、大数据采集与清洗的基本方法、大数据分析
