1. 培养目标
本专业培养拥护党的基本路线，熟悉国家安全政策法规，德、智、体、美全面发展,具有本专业高级技术水平所必需的基础理论、基本知识和基本技能，具有较强的实践能力，培养具有强烈事业心和社会责任感，具备本专业必需的基础理论知识、基本技能，能适应大数据分析行业发展需要，能熟练使用excel,sql数据库进行数据获取，数据预处理，数据分析，数据可视化的常用操作，掌握python、powerbi数据分析与可视化基础操作，具备数据搜集与存储、大数据分析、数据可视化、数据分析报告撰写的知识与技能，为企业商务活动提供决策支持的数据分析、数据运营的技术应用型人才。
2. 就业岗位群
大数据分析与应用专业主要面向数据分析类、运营类、营销类、客户服务类四大类岗位群。具体岗位是数据分析师，可以延伸到运营主管、销售经理、营销主管、客服主管等具体岗位 。在中职重点关注零售领域数据分析员岗位。
3. 主干课程说明
1).excel数据获取与处理
课程能力目标：掌握excel在数据获取与处理中的应用。
课程主要内容：熟悉excel工作簿、工作表、单元格；各种类型的数据的输入；美化工作表；使用excel获取文本数据；使用excel获取网站数据；使用excel获取mysql数据库中的数据；对数据进行排序；筛选数据中的关键信息；对数据进行分类汇总；制作透视表；日期和时间函数、数学函数、统计函数的应用；宏的应用。
2)．excel数据分析与可视化
课程能力目标：掌握excel在数据分析与可视化的应用。
课程主要内容：商品销售情况的分析；区域销售情况分析；商品库存分析；用户行为分析；商品销售量预测；分析报告撰写，excel在数据分析与可视化的应用。
3).power bi数据分析与可视化
课程培养目标：掌握数据分析的流程和power bi数据分析的应用，熟悉使用power bi解决企业实际问题的方法。
课程主要内容：power bi的安装过程、界面、视图和窗格；使用power bi获取数据，如excel、web、mysql等数据；通过m语言对数据进行预处理的方法，如数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约；使用dax语言进行数据建模，建模操作包括新建表和计算列、整理表间关系、新建度量值、上下文操作和钻取操作等；使用power bi进行分析与可视化，按照对比分析、结构分析、相关分析、描述性分析、kpi分析等方法进行分类以及介绍对应适用的可视化图表；数据分析报告的基本概念，以及展示一份数据分析报告的实例；使用power bi对数据进行部署，包括发布数据和仪表板的创建与使用方法；实现一个完整的大数据分析综合应用。
4)．mysql数据库技术与应用
课程能力目标：掌握mysql/oracle等数据库管理和维护的各种技术，从而达到数据库工程师专业水平。
课程主要内容：mysql/oracle等的基础知识、体系结构、数据库日常维护和操作的相关内容；存储引擎的相关内容，系统优化。
5)．python编程实务
课程能力目标：掌握python语言编程及数据可视化。
课程主要内容：python开发环境的搭建、python基础入门、函数、面向对象编程、实用模块和图表绘制，python面向对象编程。
6)．python数据分析实务（参考教材《python数据分析与应用》）
课程能力目标：掌握用python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模。
课程主要内容：数据分析的基本概念和流程； python数据分析的常用库，涵盖numpy数值运算基础，matplotlib绘图基本知识，pandas统计分析，pandas数据预处理，以及使用scikit-learn库构建模型；企业综合案例数据分析。
7)．数据整合与预处理
课程能力目标：掌握kettle实现数据迁移与数据预处理。
课程主要内容：了解kettle产品的整体架构、 能使用kettle进行etl，展现和表达数据、 熟练掌握kettle控件的使用。