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中职大数据实验室解决方案分享

news 来源：原创 2025/7/21 10:25:12

第1部分概述

1.1政策背景

2021年3月，教育部印发《职业教育专业目录(2021年)》，共设置19个专业大类、97个专业类、1349个专业。新版《目录》聚焦推进数字化升级改造，构建未来技术技能，优化和加强了5G、人工智能、大数据、云计算、物联网等领域相关专业设置。其中“大数据技术应用”也首次亮相于中职院校的专业目录。

1大数据区域发展水平总体指数.png

1.2产业现状

当前，东南沿海地区在环境建设、产业发展、融合应用方面全面发力，形成大数据发展整体优势，综合实力领跑全国。第二梯队地区加强政策引导和应用牵引，打造特色化发展路径。

2中国大数据区域发展数据地图.png

1.3岗位人才需求

大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。

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1.4专业建设现状

目前，大数据领域不断取得重要突破，呈现良好发展态势。但随着大数据应用持续深入业务，人才紧缺已成为制约数据应用效能提升的最主要因素，大数据应用急需兼具业务理解和技术应用能力的数字化复合型人才。

1.5人才培养设计思想

校企联合制定人才培养方案是进一步推动开放办学，深化应用型人才培养模式改革的重要举措。泰迪科技依靠多年服务大数据行业与高校经验，具有政策、行业、产业、人才分析等能力。围绕学校专业特色，当地产业定位与人才需求。以科学合理地方式与学校联合制定人才培养方案，提前融入三二分段高职人才培养思路，畅通学生升学途径，优化完善人才培养方案，进一步提高我校应用型技能人才培养质量和水平，利于学生的升学与择业，更好对接经济社会发展需求，强化与地方发展同频共振、同向同行。

5人才培养体系.png

第2部分总体设计

2.1设计思路

建设一个以大数据为主题的先进大数据教学实训中心，为学校大数据人才培养提供载体，支持系（部）内学生专业的不同，提供不同的大数据教学实训学习资源，实现系（部）内大数据知识的培养的普遍提升。

2.2整体架构

大数据教学实训室规划占地150平米，最多满足60人上课。其中，基础教学实训室、岗位技能训练实训室主要组成如下图所示。

7大数据实验室整体架构.png

2.3预期成果

1)建成一个支撑大数据技术应用专业基础教学的实训室

2)建成一个对接行业企业岗位需求的岗位技能实训室

3)培养一支”双师型“师资队伍

第3部分实验室先进性及特色

3.1线上、线下融合

通过本项目的建设，推进线上线下融合教学模式，实现了线上、线下教学优势互补，高度融合，满足学生差异化学习诉求。

通过本项目，学校在教学及实训硬件及软件方面的支持，为教师提供开展线上线下融合教学的平台。（1）软件平台的建设。在校园网络覆盖范围内，任何地点都可通过平台开展“线上线下”融合教学。（2）一体化账号的设置。一体化账号使得用户使用一个账号即可访问所有大数据教学实训平台。学校可根据需求自由分配班级和账号，开展“线上线下”融合教学。

3.2岗课赛证融合

通过本项目的建设，对接新一代信息技术产业专业群岗位能力需求，引进”1+X“职业技能标准和技能竞赛、创新创业大赛要求，构建满足大数据技术专业群教学、竞赛和技能认证的”岗课赛证“融合课程体系、实战案例及题库资源，完善专业群教学资源，为培养一批满足广东省区域发展、产业急需、技艺高超的高素质复合型技术技能人才提供资源支撑。

3.31+X职业等级认证

《大数据应用开发（Python）职业技能等级标准》由广东泰迪科智能技股份有限公司（简称“泰迪科技”）牵头发起，得到华为技术有限公司、蓝盾信息安全技术股份有限公司、广州智能装备研究院有限公司、中国联合网络通信股份有限公司、人民邮电出版社有限公司、网宿科技股份有限公司、广州思迈特软件有限公司、广州粤嵌通信科技股份有限公司、广州佰聆数据股份有限公司、深圳市怡亚通供应链股份有限公司、电子工业出版社有限公司、广东省人才研究会、中山大学、深圳职业技术学院、广州番禺职业技术学院等数十家大数据技术企业、行业协会、院校单位及专家学者的广泛参与支持。

3.3.1证书定位及特色

《大数据应用开发（Python）》证书是以Python技术为主线，结合企业大数据应用开发场景制定的人才培养等级评价标准。证书主要面向中等职业院校、高等职业院校和应用型本科院校的数据分析、大数据、软件和计算机相关专业。通过学习，一方面可以掌握大数据平台与系统的搭建、配置、操作、监控、优化；另一方面可以掌握数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化、文本挖掘、深度学习；同时还能够具备一定的项目管理能力。

3.3.2书证融通

泰迪智能科技1+X课程大纲内容与教学课程教材无缝对接，实现真正意义上的课证融通及书证融通，1+x职业能力等级试点考点的建设不再只是为了考证，而是借助考证把师资队伍培养成为贴合实际企业应用的双师人才，学生的学习也与产业实际需求对接，极大提升未来就业竞争力。教材内容注重项目应用的实战，证书培训不讲空洞理论，用实际案例应用提升学生应用技能水平，强调“用以致学”证书应用理念。

3.3.3课证融通

课证融通指的是将1+X标准与专业课相结合，通过专业课的学习即可参加并通过1+X的考试。以高职院校的大数据技术与应用专业为例，其专业课程体系大体结构如图。

11课程体系结构.png

3.3.4赛证融通

赛证融通指的“泰迪杯”大数据竞赛与证书知识点相结合，通过参与比赛模拟大数据应用开发（Python）职业技能的考核。

第4部分建设内容

4.1大数据基础教学实训室

4.1.1架构设计

13 基础大数据教学实训室.png

4.1.2教学课程实训资源包

基础大数据教学的教学课程实训资源包主要包含Python编程基础课程实训资源包、Excel数据分析课程实训资源包、PowerBI数据分析课程实训资源包。这些课程实训旨在帮助学生理解大数据的概念、原理和基本技术，并培养他们大数据工具应用、处理和分析方面的能力。通过这些课程的学习及案例的实操，让学生掌握大数据处理和分析的技能，锻炼学生技术应用实践能力，为进一步深入

学习和应用大数据技术打下坚实的基础。

4.1.31+X证书考试题库资源

1+X试题库是基于大数据应用开发(Python)职业技能等级证书初级、中级2 个级别的知识点精心整理与编辑的试题库。通过1+X试题库练习，能够加深与巩固 1+X 相关的知识点，为 1+X证书考试夯实基础。当前试题库基本情况如表所示。

4.1.4教学实训平台

1.大数据教学实训管理平台

大数据教学实训管理平台是面向大数据相关专业课程教学与实训的管理系统。平台以实训为核心，提供在线学习+实训的教学模式。平台课程资源包含课件、视频、实训指导书、数据和代码等资源，由浅至深引导学生学习并掌握大数据知识体系。通过该平台，还可以无需登录快速链接到其他实训环境，如Python编程环境等，为教学和实训环境提供全方位的支持。

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2.Python编程实训平台

Python编程实训平台是面向我校大数据专业的编程实训平台，支持全系列Python相关课程及项目实训。平台集成丰富的数据分析挖掘工具库，服务Python数据处理、Python数据分析、Python数据可视化等程实训场景，安全稳定、自由拓展。支持实训指导书、实训报告与实训界面同屏展示，方便用户边学边练。平台底层基于Docker技术，采用容器云部署方案，并与实训管理平台集成，支持从实训管理平台直接访问Python编程实训平台。

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3.1+X考试平台

1+X考试平台是一款面向高校考试业务的在线考试系统，覆盖多种常见的试题类型，如：单选题、多选题、填空题、判断题和简答题等。系统还可以通过搭配Python实训环境创建编程题目，降低考生之间考试环境的不一致性，降低考场的维护成本，便捷高效，为考生营造统一且稳定的考试环境，支撑学校1+X技能等级证书考试培训、日常学科考试等教学活动开展。

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4.2大数据岗位技能实训室

4.2.1架构设计

4.2.2岗位技能课程资源

大数据岗位技能核心课程主要包括大数据平台搭建与运维、数据标注工程。在学生打好大数据运维、数据标注技术知识技能基础下，通过大数据岗位技能课程学习，进一步提升大数据技术应用能力，掌握大数据运维、数据标注相关岗位知识，培养学生在大数据运维工程师、数据标注员等岗位所需的技能。

4.2.4岗位技能实训平台

1.大数据运维工程师岗位技能实训平台

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2.数据标注员岗位技能实训平台

4.3基础设施建设

4.3.1云计算资源管理平台

云计算资源管理平台是对实验室服务器硬件资源进行虚拟化处理的平台。通过该平台，能够提高硬件资源的复用率，提高实训环境管理效率，降低教师维护环境成本。能够帮助院校解决硬件资源分配、实验环境资源管理的问题。

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