一、专业概述

（一）专业名称（专业代码）

大数据技术

（二）专业层次

专科

（三）专业所属学科门类/专业大类和专业类

电子信息类计算机类

（四）接续专业

本科专业：数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、软件工程

二、入学要求

普通高中、职业高中、技工学校和中等专业学校毕业生及以上学历者。

三、培养目标

本专业源于市场需求，根植就业需要，重在能力构建，以大数据技术为学习对象，主要培养德、智、体、美、劳全面发展，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，具有良好人文素养、职业道德和创新意识的高素质技能型专门人才。

四、职业面向

五、培养规格

（一）最低修业年限、总学分、总学时

专科（高中起点）最低修业年2.5年，最低毕业总学分78，最低毕业总学时1404。

学生在学籍有效期内取得专业人才培养方案规定的毕业所需学分，思想品德鉴定符合要求，准予毕业并颁发国家开放大学毕业证书。

（二）培养要求

1．素质

（1）思想政治素质：爱党爱国，拥有公序良俗认可的正确世界观、人生观、价值观，能够把爱国情、强国志、报国行自觉融入坚持和发展中国特色社会主义事业、建设社会主义现代化强国、实现中华民族伟大复兴的奋斗之中，争做社会主义合格建设者和可靠接班人。

（2）文化素质：崇尚宪法，遵守法纪，诚信友善，尊重生命，乐观向上，珍视劳动，热爱生活与艺术，具有社会参与意识和关怀社会的责任感，具备良好的公民素质。

（3）信息素养：具备信息搜集、判断、整合和应用能力，能够在工作、学习、生活中熟练使用通用的信息技术手段认识、分析和解决问题。

（4）职业素质：具有爱国主义精神和社会责任感，诚实守信、爱岗敬业、遵纪守法。严格遵守相关职位的行为准则、职业规范与职业道德。具有自我管理能力、职业生涯规划的意识，具有良好的协作意识与团队精神。具有良好的大数据技术系统风险防范、创新精神和安全意识。能够在工作中综合考虑环境、法律等制约因素。具有科学的管理思维意识。

2．知识

（1）通用基础知识：掌握工作、学习、生活需要的通用的计算机、外语、应用写作等知识。掌握必备的思想政治理论、科学文化基础知识和中华优秀传统文化知识。熟悉与本专业相关的法律法规以及环境保护、安全消防、文明生产等知识。了解大数据平台架构及搭建、应用开发、海量数据分析及可视化的基础知识。掌握大数据技术与应用基本知识和基本技能。

（2）专业知识：掌握海量数据分布式处理系统的设计和搭建的基本知识；掌握分布式文件存储和分布式 数据处理的基本知识；掌握计算机软件工程的开发、应用与管理知识；掌握大规模数据存储、实时计算系统的规划设计的应用知识；了解大数据技术与应用科技发展动态；掌握必需的数据仓库与数据挖掘等知识和专业技能；掌握无线网络技术原理和网络拓扑结构基础理论和关键技术；掌握一门面向对象语言开发简单大数据技术与应用软件；掌握信息采集、处理和融合、通讯传输及大数据技术与应用等基本理论和方法。

3．能力

（1）具有探究学习、终身学习、分析问题和解决问题的能力。

（2）具有良好的语言、文字表达能力和沟通能力。

（3）具有阅读并正确理解需求分析报告和项目建设方案的能力。

（4）具有计算机软硬件系统的安装、调试、维护能力。

（5）具有熟练查阅各种资料，并加以整理、分析与处理，进行文档管理的信息技术应用能力。

（6）具有通过系统帮助、网络搜索、专业书籍等途径获取专业技术帮助的终身学习能力。

（7）具有部署Hive并实现分布式数据库的操作能力。

（8）具有大数据技术与应用方案设计能力。

（9）具有运用大数据技术进行开发、管理与维护的能力。

（10）具有对数据进行处理的能力、基本的数据分析与数据挖掘能力。

六、毕业规则

本专业毕业最低学分为78学分。其中思想政治课模块10学分；公共基础课模块8学分；专业基础课模块8学分；专业核心课模块31学分；通识课模块4学分；综合实践模块14学分；公共英语课模块3学分。

七、课程设置

（一）专业基础课模块

1．网络实用技术基础（课程代码：1507）

本课程4学分，72学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门专业必修课。

课程内容：本课程主要讲授计算机网络的基本概念、基本原理以及有关的应用，局域网的网络设备与组网技术，网间的接入技术和路由技术，网络服务配置，网络调试与管理，网络安全协议与移动互联技术等相关内容。

2．微机系统与维护（课程代码：2123）

本课程4学分，72学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门专业必修课。

课程内容：本课程主要讲授计算机的工作原理和微机系统的构成，微机各主要硬件部件及其工作原理，微机的硬件组装技术，软件系统安装及优化技术，微机组网技术，微机系统维护维修方法，常见故障分析和处理等相关内容。

（二）专业核心课模块

1．ERP原理与应用（课程代码：20）

本课程4学分，72学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门专业必修课。

课程内容：本课程主要讲授ERP的发展历史，ERP的基本概念、基本原理和主要模块，ERP项目的组织与实施，ERP软件的操作与使用，ERP案例研讨，OA、PDM系统的理论、模块及与ERP的集成等相关内容。

2．MySQL数据库应用（课程代码：3598）

本课程4学分，72学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门专业必修课。

课程内容：本课程主要讲授关系型数据库的基本概念、原理及技术，MySQL数据库的组成，数据库系统的设计方法、数据库创建、表和视图的操作、数据库维护，MySQL函数和事务管理技术开发数据库应用程序的基本方法等相关内容。

3．大数据技术概论（课程代码：5067）

本课程4学分，72学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门专业必修课。

课程内容：本课程主要讲授大数据的基本概念，大数据处理架构Hadoop，分布式文件系统HDFS，分布式数据库HBase，NoSQL数据库，云数据库和分布式并行编程模型MapReduce，流计算和图计算，数据可视化以及大数据在各个领域的应用等相关内容。

4．管理信息系统（课程代码：1692）

本课程4学分，72学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门专业必修课。

课程内容：本课程主要讲授信息时代与信息化、管理信息系统导论、管理信息系统的基本知识和结构，管理信息系统开发方法概述、需求分析、系统设计、系统实施、运行维护系统评价和开发案例等相关内容。

5．信息化管理与运作（课程代码：1683）

本课程4学分，72学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门专业必修课。

课程内容：本课程主要讲授信息化及其发展趋势，信息化管理的基本概念，信息化管理基础，信息化规划，信息化组织，信息化项目管理和实施，信息系统运作，信息化评价，信息化实践案例分析等相关内容。

6．Dreamweaver网页设计（课程代码：4403）

本课程4学分，72学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门专业选修课。

课程内容：本课程主要讲授Dreamweaver软件基础，网页基本元素的添加，商业网站策划，HTML语言，网页布局，表单，CSS样式，网页的行为特效，模板与库，网站的发布与维护等基本知识，综合案例应用等相关内容。

7．office高级应用（课程代码：51393）

本课程4学分，72学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门专业选修课。

课程内容：本课程主要讲授Word文档、图形、表格的编辑，Word高级排版与加密，Excel表格编辑、公式计算、图表、数据排序、筛选与汇总、数据处理与分析，PowerPoint幻灯片编辑与设计、动画制作与放映，Outlook电子邮件收发与管理等相关内容。

8．安卓手机软件拼图式开发App Inventor（课程代码：52443）

本课程3学分，54学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门专业选修课。

课程内容：本课程主要讲授App Inventor2开发环境、控件与屏幕布局、游戏开发、多媒体与社交、数据存储与访问、网络通信与地图应用等相关内容。

（三）综合实践课模块

1．毕业设计（大数据技术)（课程代码：5078）

本课程8学分，144学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门综合实践必修课。

毕业设计是根据专业教学要求，对学生所学知识和理论进行综合运用的训练，旨在培养学生基本的专业研究意识与素养，提高专业理论应用能力，重在提高学生分析问题和解决问题的能力，使学生的创新能力和专业素质得到有效提升。

实训方式：通过选择符合本专业培养目标和教学要求、对实际工作有一定指导意义的毕业设计选题，完成毕业设计过程及毕业论文的撰写。论文要求详细参见《大数据技术专业综合实践教学实施细则》。

考核标准：毕业设计评审成绩结果分为5级层次：优秀、良好、中等、及格、不及格。指导教师根据以下标准进行评审后，给出论文成绩：

1. 优秀(90～100分）

（1）符合论文写作要求，选题具有较强的实用性、创新性、科学性、可行性和专业性；

（2）分析研究方法正确，方案设计合理，能正确、灵活地综合运用专业基础理论、基础知识分析和解决问题；

（3）论文的观点鲜明、正确，有独到见解和创新，材料详实、充分，数据完整、可靠，论证有力、充足，层次分明、逻辑清楚、结构完整、语句通顺、格式规范，文字材料所必须的附件齐全；

（4）满足专业要求的文字材料写作篇幅，无明显文字错误，论文形式完全符合要求。

2．良好（80～89分）

（1）符合论文写作要求，选题适当，有一定的实用性、科学性、专业性和可行性；

（2）分析研究方法正确，能综合运用专业基础理论、基础知识分析和解决问题；

（3）论文的观点正确，材料充分，数据可靠，论证比较有力，逻辑性比较强，结构完整，语句通顺，条理清楚，格式规范，文字材料所必需的附件齐全；

（4）满足专业要求的文字材料写作篇幅，无明显文字错误，论文形式符合要求。

3．中等（70～79分）

（1）基本符合论文写作要求，选题的应用性和实用性不强；

（2）分析研究方法基本正确，能运用部分专业基础理论和基础知识分析和解决问题，无原则性的错误；

（3）论文观点基本正确，材料基本齐全，基本规范，论证有一定说服力，结构比较完整，语句通顺，条理清楚，格式比较规范，文字材料所必需的附件不齐全；

（4）满足专业要求的文字材料写作篇幅，有部分明显文字错误，论文形式大部分符合要求，个别地方不符合要求。

4．及格（60～69分）

（1）总体符合论文写作要求，选题的应用性和实用性较差；

（2）分析研究方法基本正确，运用部分专业基础理论和基础知识分析和解决问题时有个别错误；

（3）论文观点结论基本正确，材料不够齐全规范，论证说服力较差，结构不完整，语句不够通顺，条理不够清楚，格式不够规范，缺少文字材料所必需的附件；

（4）满足专业要求的文字材料写作篇幅，明显的文字错误较多，论文形式大部分符合要求，个别地方不符合要求。

5．不及格（59分及以下）

（1）不能按基本要求完成论文，选题陈旧，无实用性和研究价值、无可行性或偏离专业；

（2）研究方法不正确，存在较明显的观点错误或观点不明，基本理论、知识运用错误；

（3）材料不齐或虚假、数据不正确或伪造，论证无力或片面，漏洞明显，逻辑混乱，结构不完整，文字材料未能达到写作基本要求；

（4）写作篇幅不达标，文字错误较多，论文形式不符合要求，排版格式不统一，不规范；

（5）抄袭他人成果，论文查重率超过30%。

2．大数据技术综合实训（课程代码：5066）

本课程6学分，108学时，开设一学期。

课程性质：本课程是大数据技术专业开设的一门综合实践必修课。

课程内容：本课程主要讲授大数据基本知识、原理和方法，大数据分析、建模、可视化相关技术，以及大数据应用开发等相关内容。

实训方式方法：

①大数据技术综合实训以模块化方式进行，例如大数据技术、数据采集与预处理、数据存储与管理、大数据计算框架、数据挖掘、数据可视化等。

②学生按要求完成实训项目后，需要撰写实训项目报告，内容包括需求分析、设计方案、实施步骤、实训结论等。

③综合实训结束后，由指导教师根据学生完成实训项目的具体情况、实训报告的质量和综合实训过程中的日常表现等给出成绩，由学习中心负责组织审核，辽宁开放大学负责验收。未达到该实训环节要求或抄袭作假者，按不及格处理。

考核标准：

综合实训成绩结果分为5级层次：优秀、良好、中等、及格、不及格。指导教师根据以下标准进行评审后，给出成绩。

（1）优秀(90～100分）

符合综合实训要求，实训项目内容具有较强的实用性、创新性、科学性、可行性和专业性；学生在参加综合实训过程中表现优秀，取得预期的实训效果；项目报告观点鲜明、正确，有独到见解和创新，材料详实、充分，数据完整、可靠，格式规范；实训单位反馈意见优秀。

（2）良好（80～89分）

符合综合实训要求，实训项目内容有一定的实用性、科学性、专业性和可行性；学生在参加综合实训过程中表现良好，取得预期的实训效果；项目报告观点正确，材料充分，数据可靠，格式规范；实训单位反馈意见良好。

（3）中等（70～79分）

基本符合综合实训要求，实训项目内容的应用性和实用性不强；学生在参加综合实训过程中表现和实训效果一般；项目报告观点基本正确，材料基本齐全，基本规范，数据比较完整，格式比较规范；实训单位反馈意见一般。

（4）及格（60～69分）

总体符合综合实训要求，实训项目内容的应用性和实用性较差；学生在参加综合实训过程中表现和实训效果基本合格；项目报告结论基本正确，材料不够齐全规范，格式不够规范；实训单位反馈意见基本合格。

（5）不及格（59分及以下）

不能按基本要求完成综合实训，实训项目内容陈旧，无实用性和研究价值、无可行性或偏离专业；学生在参加综合实训过程中表现差，未达到实训效果；项目报告材料不齐或虚假、数据不正确或伪造，抄袭他人成果；实训单位反馈意见不合格。

八、教学基本条件

（一）师资队伍

1．省校师资队伍介绍

本专业以辽宁开放大学体系教师为主体组成专兼职教师队伍，共有10名课程责任教师。其中专职教师7人、兼职教师3人。其中副高级职称6人，占教师人数60%；硕士学位以上8人，占教师人数80%。双师型教师5人，占教师人数50%，师资明细如下表：

序号	姓名	所学专业	学历/学位	技术职称	讲授课程	专/兼职
1	李岩	计算机技术	本科/ 硕士	副教授	大数据技术概论	专职
2	陈欣	计算机	研究生/硕士	高级工程师	微机系统与维护	专职
3	朱云娜	计算机应用技术	研究生/硕士	副教授	信息化管理与运作	专职
4	王璐	计算机应用技术	研究生/硕士	副教授	安卓手机软件拼图式开发AppInventor	专职
5	宋巍	计算机技术	研究生/硕士	副教授	网络实用技术基础	专职
6	陈冬雪	信息管理信息系统	本科/学士	讲师	office高级应用	专职
7	赵鑫鹏	软件工程	本科/硕士	讲师	ERP原理与应用	专职
8	崔丽红	计算机科学与技术	本科/学士	高级 讲师	MySQL数据库应用	兼职
9	张春生	计算机科学与技术	研究生/学士	副教授	管理信息系统	兼职
10	张蕴	计算机科学与技术	研究生/学士	副教授	Dreamweaver网页设计	兼职

2．各学习中心师资要求

各学习中心需配备３名及以上本专业大学本科及以上学历，具有认真的工作态度、丰富的大数据技术类专业知识和较高的业务水平，熟悉开放教育教学情况的专职教师。主要承担本专业远程教育课程研究、教学媒体建设及教学辅导等工作。

外聘的兼职教师为具有本专业讲师及以上职称和所教授课程的教学经验。外聘教师需要由各学习中心进行考核上岗。

（二）学习资源

1．纸质教材：也称文字教材。纸质教材所承载的课程教学内容主要包括教学基本内容、实验内容、导学内容及学习参考内容等。

2．视频学习资源：视频教材按照所讲授的教学内容和要求的不同，总体上可分为系统讲授型和专题型两大类。系统讲授型视频教材是指按照课程教学内容的知识体系，较全面、较系统地讲授知识和技能的录像教材。专题型视频教材是指通过对知识点或相对独立的教学内容，如课程学习方法和要求、重点或难点教学内容、案例、实验、学科拓展内容等进行专门的讲授、演示、分析或介绍，帮助学生加深理解所学的内容，掌握思路和方法，开阔学科应用与发展方面的眼界等的录像教材。专题型视频教材内容长短不拘，可单独成片，也可插入系统讲授型视频教材中使用。音频教材主要有直录型和编辑型两大类。直录型音频教材是在录音室或现场直接录音而成；编辑型音频教材是录音素材经配乐、合成等编辑而成。

3．网络课程：是指通过网络表现的某门课程的教学内容及实施的教学活动的总和。网络课程包括两个组成部分：按照一定的教学目标、教学策略组织起来的教学内容和网络教学支撑环境。其中，网络教学支撑环境特指支持网络教学的软件工具、教学资源以及在网络教学平台上实施的教学活动。

4．全媒体数字教材：是指利用泛在计算以及媒体融合等技术理念，以课程核心知识点为基本单位，融合图、文、声、像、画等数字媒体进行结构化呈现课程基本教学内容、主要学习活动以及练习和测评的，尤其适合学生采用移动终端在各种环境下（在线和离线环境）都能进行学习和阅读的数字教科书。全媒体是对媒体形态、媒体生产和媒体传播的一种整合性应用，也就是实现教学内容的多媒体化、发布载体的多元化以及学习资源的复用和共享。

5．学习资源包：学习资源包是为适应移动学习而推出的全新学习资源形式。学习资源包内含丰富的助学、助考资源，其中核心资源包括纸质教材、形成性考核手册、期末复习指导、全媒体数字教材；拓展资源包括试题库和PPT等。学习资源包中所有的数字化学习资源，由“开放云书院”提供技术支撑服务。

6．5分钟课程：指运用“积木化、产品化”的理念，成系列、成规模地开发的融图、文、声、像、画为一体的5分钟课程。以碎片化、易使用、可选择为特色的5分钟课程，可以实现在任何时间、任何地点，为学习者提供最方便的学习资源。

（三）教学设施

教学设施主要包括与培养规模和培养形式相适应的本专业日常教学所需的专业教室、校内实训条件、校外实习实训基地等。

1．专业教室基本条件

专业教室一般配备黑（白）板、多媒体计算机、投影设备、音响设备、互联网，并实施网络安全防护措施；安装应急照明装置并保持良好状态，符合紧急疏散要求，标志明显，保持逃生通道无阻。

2．校内实训条件基本要求

包括但不限于网上虚拟实训平台、软件实训室、网络实训室等，用于程序设计类课程、计算机网络等课程教学与实训。

3．校外实习实训基地基本要求

与学生规模相适应的稳定校外实训基地，能够提供相关实习岗位并定期接纳学生实习，配备有相应数量的指导教师对学生进行指导等。

九、教学组织实施

（一）入学教育

新生入学，应认真组织好入学教育，切实上好“国家开放大学学习指南”课，使学习者对远程教育的教学特点和学习要求与方式、本专业的课程设置和课程的实施与组织、综合实践教学的要求、学习支持服务等有基本的了解；应培养学习者应用计算机的能力，利用网络获得信息和学习支持服务的能力；对新生进行思想品德和公德教育。

（二）平台学习

1．国家开放大学学习平台

在国家开放大学正式注册学习的学生均会获得自己的学习网账户和密码，用来在读期间登陆国家开放大学学习平台http：//www.ouchn.cn/，进行课程的学习、测试练习及一些课程的考试等任务。

同学们应在进入学习后，经常浏览关注学习网个人页面当中，本学期所选修的每门课程老师的学习建议与任务提醒。及时按照统一要求完成网络课程当中的学习任务，认真收看辅导教师的视频辅导，并鼓励积极在课程论坛当中发言讨论。

2．国开在线APP

同学们可以随时随地在手机上访问国开在线APP，查询课程信息动态，进行资料阅读、视频播放，甚至完成考试。在这个平台上，同学们还能够收看到内容丰富的网络讲座、公开课等，助力大家实现“不脱产、不离岗、轻松上大学”的梦想。

（三）面授辅导

各单位的专职或兼职辅导教师，应选择学生方便的时间安排到校集中讲解、答疑。集中面授辅导除针对课程的重点、难点进行适量讲解和答疑以外，更应为学生提供实际操作技能训练的机会和指导。提倡辅导教师采用案例、任务驱动教学方式进行辅导以及实训，引导学生发现问题，培养学生分析和解决问题的能力，面授辅导不提倡系统讲授，应指导学生使用音视频教材，共享优质教育资源。

（四）作业与考核

1．形成性考核

国家开放大学负责设计统设课程形成性考核。辽宁开放大学负责设计省开课程形成性考核。教学点负责形成性考核的组织实施，地市级开放大学负责成性考核成绩初审，辽宁开放大学负责形成性考核成绩复审，并对形成性考核的组织实施质量进行监控和检查。形成性考核的辅导教师由教学点按照有关规定聘请，其成绩由辅导教师按形成性考核的有关标准评定。

统设课形成性考核占课程综合成绩的50%或100%，成绩统一采用百分制，考核方式由国家开放大学确定；省开课形成性考核占课程综合成绩的50%，成绩统一采用百分制，考核方式由辽宁开放大学确定。

2．终结性考核

国家开放大学和辽宁开放大学分别负责统设课程和省开课程终结性考试的试题、答案及评分标准的命制。严格按照课程教学大纲、教材和考核说明，结合现代远程开放教育的教学特点和学习者特点，设计考试内容以及试卷的题量、题型、覆盖面和难易程度等。

专业统设课终结性考核占课程综合成绩的50%，成绩统一采用百分制，考核方式由国家开放大学确定；省开课终结性考核占课程综合成绩的50%，成绩统一采用百分制，考核方式由辽宁开放大学确定。

（五）实践环节

鉴于本专业实践性较强的特点，本专业的大部分专业课程都安排了课程实验，各学习中心须按照要求组织完成。凡没做实验或者实验不及格者，不能取得课程学分。各分部将对实验进行必要的抽查，以确保教学质量。

毕业设计作为教学计划中综合性最强的实践教学环节，对于培养学生的思想、工作作风及实际能力，提高毕业生全面素质具有很重要的意义，因此包括毕业设计在内的综合实践环节不得免修。

各学习中心应按照辽宁开放大学《2022年春季开放教育大数据技术专业（专）“综合实践”模块课程教学要求》，从选题、内容、字数、写作体例、诚信度等方面保证毕业论文的质量，指导教师指导学生选题、制订写作计划，给出有针对性的分阶段指导评语，组织好毕业论文答辩和成绩判定，切实落实好这项工作。

十、质量保障

（一）教研活动

本专业每门课程教学团队组织的教研活动，原则上每学期不少于一次。各学习中心根据教学工作需要，适时组织专业或课程的教研活动。

教研活动应有计划地进行。教研活动安排原则上于每学期开学前在Moodle平台上发布。开展教研活动的前两周，教研活动组织者在Moodle平台上公布教研活动的内容及要求，以便参加活动的教师提前做好准备。

教研活动可采取多种形式，提倡开展网上教研活动。

（二）教学评价

教学评价包括学校的教师队伍、教学条件、教学活动、教学过程管理及教学工作绩效等评价。

国家开放大学负责全国电大开放教育的教学评价，各分部负责所在地区开放教育的教学评价。

（三）教学检查

教学检查包括教师、教学管理人员和技术人员的配置、培训和职责履行情况；计算机网络及远程教学设施和实验实训设施的建设和使用情况；多种媒体教学资源的开发、配置和使用情况；教学模式改革和教学管理模式改革的研究及实施情况；课程实践环节的设计及实施情况，综合实践环节的设计、组织实施和考核验收等情况；教学支持服务的内容、方式及开展情况；教学全过程和主要教学环节的管理制度建设及执行情况；考点设置、考试组织实施及考风考纪情况等。

教学检查要坚持综合检查与专项检查相结合，书面材料检查与实地考察、网上检查相结合的原则。各分部制定教学检查制度，负责教学检查的组织实施。国家开放大学和各分部安排的教学检查由国家开放大学和各分部分别组织实施。

附件：

大数据技术专业2022年春季执行性教学计划进程表