一、专业概况
大数据技术专业成立于2019年，是安徽省高职院校最早成立大数据专业之一。本专业系“三全育人”特色培养专业，培养德智体美劳全面发展，践行社会主义核心价值观，具有一定的文化水平，良好的职业道德和人文素养，强烈的社会责任感和一定的创新创业能力，掌握本专业的大数据技术、计算机网络通信、数据分析处理等知识和大数据分析、应用、技术支持、开发等技术技能，面向各类企事业单位、大数据集成商与服务提供商、大数据运维外包服务商，能够从事大数据平台搭建与运维、大数据管理、大数据服务与开发等工作的高素质技术技能人才。本专业已建立完善的校企合作体制机制,专业现为全省1+X大数据平台运维牵头单位、安徽省大数据产教融合实训基地，与全国多家知名大数据企业建有校企合作关系。
二、办学成果
1.2022年全国职业院校技能大赛“大数据技术与应用”赛项国赛一等奖；
2.1+X大数据平台运维全国优秀考核站点、安徽省牵头校；
3.2020、2021、2022、2023年连续多年在安徽省“大数据与人工智能比赛取得一、二、三等奖。
三、主干课程
专业建设重视学生职业能力的培养，课程教学均采用项目式教学。开设的主干专业课程有《Java程序设计》、《数据库技术》、《Linux操作系统》、《大数据平台搭建》、《Python程序设计与应用》、《大数据分析技术》、《数据采集与ETL技术》、《Spark编程技术》、《大数据可视化技术》等。
四、师资队伍
专业现有专任教师12人，实训教师2人，企业讲师6人；高级以上职称6人，硕士及以上14人。教师全部具有“双师素质”。拥有省级教学名师1人，省级产业教授1人。
五、实训条件（校企合作）
本专业与国内著名大数据企业，如新华三科技有限公司、安徽兰智大数据科技有限公司、安徽数安桥数据科技有限公司等建立校企合作关系，积极推进实训实验室的建设工作。现今，已建成大数据运维、大数据开发、大数据可视化等实训室，致力打造成为省内首屈一指、国内声名卓著的大数据实训基地。
大数据运维实训室
大数据运维实训室以岗课赛证为基础，能够满足大数据技术、云计算技术与应用、人工智能技术应用等相关专业的专业教学、认证培训、社会培训和职业技能竞赛需求。本实训室主要软硬件设备包括高端服务器，核心交换机，大数据教学与实践管理平台，《大数据平台安装与部署》、《大数据平台部署与管理》课程资源包，实训题库资源包等。
ü 适用专业：大数据技术、云计算技术与应用、人工智能技术应用
ü 适用课程：Linux操作系统、大数据平台构建、1+X大数据平台运维
ü 设备配置：61台电脑、超融合一体机、交换机
ü 软件配置：大数据教学与实践管理系统、实训课程资源
大数据开发实训室
大数据开发实训室以大数据实训管理系统为实训基础平台，以云原生技术为核心，基于容器管理引擎，打破传统实训教学环境限制和资源受限等约束条件，大幅度节约实训教学成本，解决传统实训中设备资源需要量过大等问题。以电商、能源、工业行业业务背景为基础，从认知体验到实训案例多维度提高学生对大数据技术的兴趣和理解，更好调动学生参与教学实训的积极性和主动性，并能有效解决传统实训案例匮乏、实训内容与产业需求对接不到位等问题。
ü 适用专业：大数据技术、人工智能技术应用
ü 适用课程：大数据分析技术、Spark编程技术、数据采集与ETL技术
ü 设备配置：65台电脑、超融合一体机、交换机
ü 软件配置：大数据实训平台、数据仓库建设实训系统、大数据离线分析系统
大数据可视化实训室
大数据可视化实训室针对大数据技术、人工智能技术应用和其他相关专业学生的发展需求，系统培养学生数据认知能力、数据调用能力、数据综合处理能力和数据呈现能力。主要实训项目：程序设计、数据库技术、网络数据抓取、数据可视化设计、数据可视化框架。
ü 适用专业：大数据技术、人工智能技术应用
ü 适用课程：大数据可视化技术、Java程序设计、应用统计学、数据库技术
ü 设备配置：65台电脑
ü 软件配置：Python、Pycharm、MySQL、JDK、Tomcat、Eclipse、Vmware、Hadoop、Hbase、Hive、Flume、Sqoop
六、就业岗位
毕业生主要在供应链融资公司、P2P 信贷征信平台、商业银行、互联网广告、O2O 营销公司、大型网络媒体、电子商务公司、现代物流公司、第三方支付公司以及政府机关、科研单位等大中型企事业单位的 IT、业务部门和互联网企业，从事业务咨询、大数据分析，决策支持和信息管理，大数据应用开发、大数据系统开发、应用、维护工作，及大数据研究、咨询、教育培训工作等。还可以继续攻读本专业或相关专业的本科或硕士学位，或参加学院国际合作项目，赴国外深造。随着大数据、云计算、人工智能等产业的全面发展，根据猎聘网、智联招聘提供的数据，每天全国大数据相关岗位缺口达10000+，在大城市就业的大数据岗位平均薪资达20000+，就业前景非常广阔。
