一、专业信息
专业名称：人工智能数据工程技术
专业代码：510217
二、入学要求
高中阶段教育毕业生、中等职业学校毕业生或具有同等学历者
三、修业年限
全日制三年
四、职业面向
备注：所属专业大类及所属专业类应依据现行专业目录；对应行业参照现行的《国民经济行业分类》；主要职业类别参照现行的《国家职业分类大典》；根据行业企业调研，明确主要岗位类别（或技术领域）；根据实际情况举例职业资格证书或技能等级证书。
五、培养目标
培养能够践行社会主义核心价值观、理想信念坚定、德智体美劳全面发展，立足地方、面向基层，适应山西经济社会发展和产业结构调整需要，具有良好的职业道德和人文素养，掌握大数据与人工智能领域必备的数据采集、处理、管理、分析及平台运维等知识，具备数据工程全链路核心技能和解决实际业务问题的能力，能够从事数据采集与清洗、数据标注、数据治理、大数据平台运维、数据分析与可视化及人工智能数据服务等工作的高素质技能人才。
六、培养规格
（一）素质
要求1：坚定正确的政治方向和崇高的道德品质。践行社会主义核心价值观，具备良好的社会公德、职业道德和家庭美德，具有法治意识和社会责任感。
要求2：严谨务实的职业精神和行业素养。具备精益求精、一丝不苟的工匠精神，在数据处理的各个环节中，能始终保持高度的专注与耐心，对数据质量负责，追求结果的准确性与可靠性。
要求3：积极的团队协作和持续的创新意识。具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够理解并融入团队；具有跟踪新知识、新技术的意识，具备一定的创新思维和解决问题的能力。
要求4：健康的身心素质和深厚的人文素养。具备健康的体魄、健全的心理和积极的人生态度，具备一定的审美和人文情怀。
（二）知识
要求1：掌握必备的思想政治理论、科学文化基础和人文社科知识。掌握马克思列宁主义、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论等基础政治理论；熟练掌握支撑数据科学与人工智能领域的数学基础；具备必要的大学英语和科技文档阅读写作能力。
要求2：系统掌握信息技术领域的专业基础理论知识。掌握面向对象程序设计的原理与方法；深入理解数据结构与算法、操作系统、计算机组成原理及计算机网络等计算机核心基础理论；熟练掌握数据库系统原理及SQL语言。
要求3：精通人工智能数据工程领域的核心专业知识。掌握网络爬虫、日志采集、传感器数据接入等多源数据采集技术；精通数据清洗、数据转换、数据集成与数据标注的原理、方法及常用工具；深入理解Hadoop、Spark等主流分布式计算平台的架构、核心组件与工作原理；掌握数据分析、商业智能与数据可视化的基本方法；熟悉经典的数据挖掘与机器学习算法的原理与应用场景；了解深度学习基础，并重点掌握为AI模型提供服务所需的数据工程知识。
（三）能力
要求1：具备大数据平台部署运维与数据管理的能力。能够完成分布式集群的部署、监控、调优与日常运维；能够进行数据库的管理、优化与SQL高效编程。
要求2：具备数据全流程工程化处理与开发的能力。能够使用爬虫、日志采集等工具进行多源数据采集；能够编写程序对海量数据进行清洗、转换、集成与质量校验。
要求3：具备数据分析、挖掘与可视化呈现的能力。能够运用统计分析、机器学习算法对数据进行探索性分析与模型构建；能够使用可视化工具或编程库制作数据报告与可视化大屏。
要求4：具备综合运用知识解决复杂工程问题的能力。能够理解具体业务需求，设计并实施端到端的数据解决方案；具备良好的文档撰写、技术沟通和团队协作能力，以及终身学习和适应行业发展的能力。
七、毕业要求
1.通过规定年限的学习，达到本专业人才培养目标和培养规格的要求，修满专业人才培养方案中要求的所有课程，完成规定的学分，成绩全部合格；
2.达到《国家学生体质健康标准》的要求。
八、课程设置及要求
（一）公共基础课程
（1）思想道德与法治
课程目标：以马克思主义为指导，以习近平新时代中国特色社会主义思想为价值取向，以思想教育、道德教育、法治教育为主要内容，将社会主义核心价值观贯穿学习全过程，通过理论学习和实践体验，提升思想道德素质和法治素养，成为自觉担当民族复兴大任的时代新人。
主要内容：领悟人生真谛、把握人生方向，追求远大理想、坚定崇高信念，继承优良传统、弘扬中国精神，培育践行社会主义核心价值观；遵守道德规范、锤炼道德品质，把正确的道德认知、自觉的道德养成和积极的道德实践紧密结合起来，引领良好的社会风尚；学习法治思想、养成法治思维，自觉尊法学法守法用法。
教学要求：在理论与实践相结合的教学方针下，借助线上线下教学资源，通过理论学习、案例感悟、视频阅览、社会实践、交流讨论，养成训练多种方式，积极运用问题驱动式教学、情境探究式教学、议题式教学、辨析式教学、案例教学等教学方法，提高教学的针对性与实效性，帮助学生形成崇高的理想信念，弘扬伟大的爱国精神，确立正确的人生观和价值观，提升思想道德素质和法治素养。
（2）毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论
课程目标：了解马克思主义中国化的理论成果，正确认识国情，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”。掌握党领导人民进行的革命、建设、改革的历史进程，了解国家建设的伟大成就和困难挑战，拥护中国共产党的领导和中国特色社会主义制度，增强家国情怀和责任意识，能够运用马克思主义基本原理分析和解决实际问题，坚定理想信念，增强投身到我国社会主义现代化建设中的自觉性、主动性和创造性。
主要内容：马克思主义中国化时代化的历史进程和理论成果，毛泽东思想产生的历史背景、过程、内容及其历史地位；中国特色社会主义理论体系的形成发展的背景、过程、内容及其历史地位。
教学要求：运用省级精品在线课程资源以及其他信息化教学资源进行线上线下混合式教学，开展理论学习、案例剖析、视频感悟、参与体验和社会实践活动。灵活采用情境教学法、讲授法、问题导向法、自主学习法、案例教学法、辩论辨析法等教学方法，提高教学的针对性与实效性。
（3）习近平新时代中国特色社会主义思想概论
课程目标：了解习近平新时代中国特色社会主义思想的重大意义、丰富内涵、核心要义、精神实质和实践要求；深刻把握习近平新时代中国特色社会主义思想贯穿的马克思主义立场观点方法；紧密联系新时代中国特色社会主义生动实践，在知行合一、学以致用上下功夫；增强为实现中华民族伟大复兴的中国梦而奋斗的责任意识与使命担当。
主要内容：习近平新时代中国特色社会主义思想的“十个明确”“十四个坚持”。
教学要求：坚持以学生为中心，注重知行合一，坚持问题导向，根据教学目标和学情，采用问题链教学法、情景教学法、案例教学法、探究式教学法、任务驱动法、角色扮演法等教学方法，运用多种网络课程资源、学习强国APP等信息化教学平台，开展线上线下有机融合的教学；整合实践教学资源，积极创新实践教学模式，拓展课堂实践、校园实践、社会实践等实践教学模式，不断提升学生获得感。
（4）形势与政策
课程目标：第一时间推动党的理论创新成果进教材进课堂进学生头脑，引导大学生准确理解党的基本理论、基本路线、基本方略的重要渠道。加深学生对国内外形势的认识和理解，掌握基本国情、国家大政方针和国际形势，培养学生分析问题、解决问题的能力，提高政治素养和思维能力，拓宽国际视野和全球意识，增强社会责任感和使命感。
主要内容：主要讲授党的理论创新最新成果，新时代坚持和发展中国特色社会主义的生动实践，马克思主义形势观、政策观、党的路线方针政策、基本国情、国内外形势及其热点难点问题，聚焦大学生关注的国内外形势和社会热点问题，更有针对性地宣讲党的大政方针政策，主动回应学生关切，解疑释惑，引导广大学生紧跟时代步伐，顺应实践发展，坚定不移听党话、跟党走。
教学要求：及时、准确、深入地推动习近平新时代中国特色社会主义思想进教材进课堂进学生头脑，宣传党中央大政方针，牢固树立“四个意识”，坚定“四个自信”，做到“两个维护”，培养担当民族复兴大任的时代新人。
（5）信息技术基础
课程目标：认识信息技术对人类生产、生活的重要作用；了解新一代信息技术基本概念、发展及趋势；理解信息社会特征并遵循信息社会规范；掌握计算机系统组成和硬件设备等知识，正确掌握计算机的安装与调试方法。掌握常用的工具软件和相关的信息化办公技术；理解信息检索的相关理论和方法；具有利用网络搜索基本信息的能力；增强信息意识、提升计算思维、促进数字化创新与发展能力、树立正确的信息社会价值观和责任感，为其职业发展、终身学习和服务社会奠定基础。
主要内容：计算机的使用；常用的工具软件；信息化办公技术；大数据、人工智能、区块链等新兴信息技术；网络资源获取。
教学要求：课程采用理论讲授与实操训练相结合的形式，授课过程采用讲授法、演示法、讨论法、小组合作等教学方法。
（6）人工智能导论
课程目标：引导学生了解人工智能的基本概念、发展历程与应用现状，掌握人工智能的基本理论和核心技术，理解人工智能与现代社会、经济、行业的深度融合关系。培养学生具备初步的AI素养，能够正确认识人工智能的优势与挑战，提升信息素养、创新思维和解决实际问题的能力。为学生后续学习与职业发展中与人工智能相关的技能打下基础，促进学生成为具有现代信息意识和技术应用能力的高素质技能型人才。
主要内容：包括人工智能基础知识、人工智能的发展简史与未来趋势、智能感知技术、机器学习基础、自然语言处理、计算机视觉、智能决策、人工智能伦理与社会责任、人工智能在行业中的典型应用（如智能制造、智慧物流、智能服务、智慧医疗等）。通过案例分析和项目实践，帮助学生了解人工智能技术在实际工作中的应用场景。
教学要求：采用“理论教学+案例分析+项目实践”相结合的方式，注重启发式、互动式教学，强调学以致用。教学过程中应合理运用多媒体、人工智能演示平台、AI开发工具等现代化教学手段，帮助学生直观理解人工智能的概念和应用。鼓励教师根据专业特点和职业需求，设计跨学科的项目任务，促进学生自主学习和团队协作能力，提升学生综合职业能力和技术应用能力。
（7）体育与健康
课程目标：通过体育与健康知识的学习，帮助学生树立正确的健康观念，养成良好的健康行为和生活方式，保持身体、心理、社会适应能力的和谐统一。通过体育技术的训练，使学生掌握体育的基本技术、基本技能，发展学生的体能，提高健康水平，形成乐观开朗的生活态度。培养学生坚韧不拔、拼搏进取、团结协作、甘于奉献的优秀品质。
主要内容：进行体育理论、健身体育、卫生与健康、广播体操、健美操、太极拳、篮球、足球、羽毛球、广场舞、毽球、乒乓球、排球、柔力球、八段锦等各项教学。让学生了解各项目的体育文化，维护身心健康，解决学生体育锻炼方面的困惑，激励学生主动参与体育运动，掌握科学的锻炼方法，初步掌握基础的急救技能。
教学要求：通过形式多样的教学手段、丰富多彩的活动内容，激励学生主动参与体育活动，培养学生兴趣，形成坚持锻炼的习惯和终身体育的意识。在学生积极参与体育活动的基础上，指引学生掌握科学锻炼身体的方法。
（8）大学生心理健康教育
课程目标：普及心理健康知识，增强大学生心理健康意识，预防和缓解心理健康问题，优化心理品质，增强心理调适能力和社会生活的适应能力，挖掘心理潜能，渐臻自我实现。通过心理健康课程的学习帮助新生适应新的学习和生活环境；帮助他们在了解心理科学基础知识、掌握心理调适技能的基础上，形成恰当的成就动机，具备人际交往的技能，自觉加强自身心理素质的训练与优化，形成健全的人格，促进自身的完善与发展，实现与环境、社会的积极适应。
主要内容：引导大学生树立心理保健意识、认识心理活动的规律与自身个性特点、掌握心理健康知识和心理调适方法、学会化解心理困扰。主要内容包括变化与适应、自我意识的培养、人际认知与交往、情绪觉察与压力调适、爱与性、生与死、学习规划与潜能开发、网络生活与时间管理、人格发展、心理健康与日常保健。
教学要求：本课程倡导活动型的教学模式，教师应根据具体目标、内容、条件、资源的不同，结合教学实际，选用并创设丰富多彩的活动形式，以活动为载体，使学生在教师的引领下，通过参与、合作、感知、体验、分享等方式，在同伴之间相互反馈和分享的过程中获得成长。
（9）劳动教育
课程目标：突出强调劳动教育的思想性，强调理解和形成马克思主义劳动观，牢固树立劳动最光荣、劳动最崇高、劳动最伟大、劳动最美丽的观念；体会劳动创造美好生活，体会劳动不分贵贱，热爱劳动，尊重普通劳动者，培养勤俭、奋斗、创新、奉献的劳动精神；具备满足生存发展需要的基本劳动能力，形成良好的劳动习惯。
主要内容：以“劳动精神、劳模精神、工匠精神、创新精神”为课程思政框架，包括日常生活劳动、生产劳动和服务性劳动、劳动习惯、劳动情感和态度、劳动价值观等，通过交互式、沉浸式、场景化的技能学习和体验，使学生掌握劳动技能，提升核心素养，达到劳动育人的目标。
教学要求：采用任务驱动式教学。理论部分采用演讲、辩论赛等形式强化劳动观念、体悟劳动精神；实践部分合理运用微课、动画等手段让学生在课前了解相应劳动技能文化背景和知识，课中可采用双师教学，实现交互式、沉浸式、场景化学习，使学生掌握劳动技能的同时提升劳动素养，树立劳动最光荣、劳动最崇高、劳动最伟大、劳动最美丽的观念。
（10）美育教育
课程目标：从美学基本理论出发，帮助学生掌握美的基本内容和审美特征，了解美育的意义和途径；从应用美学出发，引导学生掌握艺术审美方法，发现美、感受美、表现美、鉴赏美、创造美。树立学生正确的审美观，培养学生高尚、健康的审美理想和审美情趣，弘扬中华美育精神，坚定文化自信，激发创新活力，塑造完美人格，以美育人、以美化人、以美培元。
主要内容：理解美学基本原理及美的概念，了解实用艺术、造型艺术、表情艺术、综合艺术、语言艺术、非遗艺术的基础知识、审美特征和审美方法，通过主题式、沉浸式、趣味性、实践化的艺术欣赏和艺术体验，树立学生审美意识，增强学生艺术修养
教学要求：充分运用多媒体手段，利用图片、音频和视频资料，直观、形象、全面呈现作品之美；灵活使用过程性指导，突出学生主体地位；课后实践环节可适当安排观赏演出、参观展览、分析文学影视作品等活动，使理论知识通过审美实践得到进一步理解和掌握。
（11）中华优秀传统文化导学
课程目标：以学习和研究中华民族数千年所创造的传统文化为目标，传授和弘扬中华传统文化，传承优秀民族精神，将中华优秀传统文化与爱国精神、文化自信、工匠精神、创新意识、社会责任等有机结合，帮助学生拓宽人文视野、陶冶人文情怀、提高人文素养，培养具备一定文化视野、文化自觉、文化自信的高素质劳动者和技能人才。
主要内容：中国传统文化的基本精神，中国古代哲学、语言、文学、技艺、节日、音乐、医学等知识。采取“理论讲解+文化感知+在线欣赏”的方式，在实践中提升学生的综合素养。
教学要求：主要培养学生运用辩证唯物主义的观点，历史的、科学的分析中国传统文化的特点，以务实精神继承传统、创造新的先进文化，将文化传承与理性思维以及品质养成有机结合，充分使用信息化教学手段，力求在传递人文知识的同时，融入职业教育特色。
（二）专业课程
包含专业基础课程模块和专业核心课程模块、应用拓展课程模块。
1.专业基础课
(1)Python编程设计基础
课程目标：培养学生掌握Python编程基础，具备独立编写、调试程序的能力，理解结构化编程思想，为后续数据分析和人工智能课程提供编程基础支撑。
主要内容：课程系统讲解Python语法基础、数据类型、流程控制、函数定义、模块使用等内容。具体包括：变量与数据类型、条件判断与循环结构、字符串操作、列表、元组、字典等数据结构、函数定义与调用、文件读写操作、异常处理机制、面向对象编程基础、常用标准库使用等。通过大量编程练习，培养学生解决实际问题的能力。
教学要求：要求学生熟练掌握Python基本语法，能够独立编写100行左右的程序；完成8-10个编程作业；具备调试和优化代码的基本能力。
(2)Linux操作系统基础
课程目标：使学生掌握Linux系统的基本操作和管理技能，熟悉命令行环境，能够胜任大数据环境下的系统操作和维护工作。
主要内容：课程涵盖Linux系统架构、文件系统管理、用户权限控制、进程管理等内容。具体包括：Linux发行版介绍、Shell基础命令、文件与目录操作、vi编辑器使用、用户与组管理、文件权限设置、进程监控与管理、软件包管理、Shell脚本编程基础、网络配置等。通过实验操作，强化学生的动手能力。
教学要求：要求学生熟练使用常用Linux命令；能够编写简单的Shell脚本；具备在Linux环境下部署和运行应用程序的能力。
(3)Python数据采集、预处理与分析
课程目标：深化Python编程技能，重点掌握NumPy、Pandas等数据分析库的使用，培养学生处理结构化数据和分析数据的能力。
主要内容：课程重点讲解Python在数据分析领域的核心库。包括：NumPy数组操作、Pandas数据结构、数据清洗与预处理、数据聚合与分组操作、时间序列处理、Matplotlib和Seaborn数据可视化、Scikit-learn机器学习库基础等。通过真实数据集的项目实践，让学生掌握完整的数据分析流程。
教学要求：要求学生熟练使用Pandas进行数据操作；能够使用可视化库展示数据分析结果；完成2-3个完整的数据分析项目。
(4)Web前端设计
课程目标：使学生掌握Web前端开发的基本技术，能够设计并实现响应式网页，了解前后端交互原理，为大数据可视化展示奠定基础。
主要内容：课程系统讲解Web前端三大核心技术。包括：HTML5语义化标签、CSS3样式设计与布局、JavaScript基础语法、DOM操作、事件处理、Ajax异步请求、响应式设计原理、Bootstrap框架使用、前端性能优化等。通过项目实践，培养学生开发现代化Web界面的能力。
教学要求：要求学生能够独立开发响应式网页；掌握JavaScript交互编程；完成一个完整的个人网站项目。
(5)MySQL数据库与应用
课程目标：培养学生掌握数据库系统的基本原理和SQL语言，具备数据库设计、管理和优化的能力，为大数据存储和处理提供技术基础。
主要内容：课程涵盖关系数据库理论基础和实际应用。包括：数据库系统架构、关系模型、ER图设计、规范化理论、SQL语言详解（DDL、DML、DQL）、事务处理、索引优化、存储过程与触发器、数据库安全管理等。以MySQL为重点，通过实验掌握数据库开发全流程。
教学要求：要求学生熟练掌握SQL语言；能够设计符合第三范式的数据库；具备数据库性能调优的基本意识。
(6)计算机网络基础
课程目标：使学生掌握计算机网络体系结构和协议原理，理解网络通信机制，具备网络配置和故障排查的基本能力。
主要内容：课程按照TCP/IP协议栈分层讲解。包括：网络体系结构、物理层基础、数据链路层协议、IP协议与路由、传输层TCP/UDP、应用层HTTP/DNS等协议、网络安全基础、无线网络技术等。通过Wireshark抓包分析，加深对协议的理解。
教学要求：要求学生掌握网络各层协议原理；能够配置基本网络环境；具备初步的网络故障诊断能力。
(7)Java语言程序设计
课程目标：培养学生掌握面向对象编程思想，熟练使用Java语言进行程序开发，了解企业级应用开发规范，为大数据平台开发提供技术支撑。
主要内容：课程系统讲解Java编程语言和面向对象思想。包括：Java语法基础、面向对象特性（封装、继承、多态）、异常处理、集合框架、IO流操作、多线程编程、网络编程、JDBC数据库连接、设计模式基础等。通过项目实践，培养学生工程化开发能力。
教学要求：要求学生掌握Java面向对象编程；能够使用Java完成中小型应用程序开发；了解企业级开发规范。
2.专业核心课
(1)大数据技术基础
课程目标：使学生理解大数据技术体系架构，掌握分布式计算原理，了解主流大数据平台的工作机制和应用场景。
主要内容：课程系统讲解大数据技术生态。包括：大数据概述与特征、Hadoop生态系统、HDFS分布式文件系统、MapReduce编程模型、YARN资源管理、数据仓库Hive、数据导出的Sqoop、流处理的Flume、Spark核心概念等。通过实验了解各组件协同工作流程。
教学要求：要求学生理解大数据系统架构原理；掌握Hadoop基本操作；了解不同大数据技术的适用场景。
(2)大数据挖掘及应用
课程目标：使学生掌握机器学习基本算法原理和实现方法，具备运用机器学习技术解决实际问题的能力，构建智能数据分析系统。
主要内容：课程系统讲解机器学习核心算法。包括：机器学习概述、线性回归与逻辑回归、决策树与随机森林、支持向量机、聚类算法、降维技术、模型评估与选择、特征工程、集成学习等。通过Scikit-learn实现算法应用，注重理论与实践结合。
教学要求：要求学生理解主要机器学习算法原理；能够完成从数据准备到模型部署的全流程；具备模型调优和评估的能力。
(3)大数据可视化技术
课程目标：培养学生掌握数据可视化原理和技术，能够使用可视化工具展示复杂数据，有效传达数据洞见，支持决策分析。
主要内容：课程涵盖可视化理论基础和工具实践。包括：可视化设计原则、视觉编码理论、Tableau工具使用、Echarts图表库、D3.js基础、地理信息可视化、网络关系可视化、交互式可视化设计、可视化叙事技巧等。通过项目实践，提升学生的视觉表达能力。
教学要求：要求学生掌握至少两种可视化工具；能够设计有效的数据可视化方案；具备通过可视化讲述数据故事的能力。
(4)软件工程与UML建模
课程目标：培养学生掌握软件开发生命周期和工程化方法，具备团队协作开发能力和项目管理意识，提升软件开发质量。
主要内容：课程系统讲解软件工程方法论。包括：软件过程模型、需求分析与规格说明、系统设计与架构、UML建模、设计模式、软件测试方法、软件质量保证、配置管理、敏捷开发方法、项目管理基础等。通过团队项目实践软件工程全过程。
教学要求：要求学生掌握软件工程基本流程；能够参与团队项目开发；具备文档编写和代码规范意识。
(5)数据标注技术
课程目标：本课程依托校企合作产教融合模式，贴合企业数据标注岗位就业需求，专注培养实操型专业人才。通过理论结合企业实景实训的教学模式，让学生掌握数据标注行业规范、岗位标准及主流工具操作，熟练掌握图像、文本、语音、视频等各类数据标注核心技能，具备独立完成企业批量项目作业、自查纠错与成果交付的能力。
主要内容：本课程主要涵盖四大核心内容，包括数据标注行业现状、岗位职责及数据保密规范等岗位认知内容；图像、文本、语音、视频等核心标注技术实操；依托企业脱敏项目开展工具实训与全流程作业交付演练；同步讲解企业质检标准、误差处理方式，融入团队协作、岗位适配等职场素养内容，全方位贴合企业上岗工作标准与用人需求。
教学要求：本课程坚守岗课对接、产教融合原则，全程对标企业用人与作业标准。教学以企业真实项目为核心载体，采用实操为主、理论为辅的教学模式。参照企业绩效考核标准建立量化评价体系，从作业准确率、效率、合规性等维度考核学生能力，针对薄弱学生开展专项补训。
（6）应用统计学
课程目标：本课程旨在培养学生掌握应用统计学的基础理论与核心方法，系统理解数据收集、整理、分析与推断的基本原理。重点培养学生运用统计方法解决实际问题的能力，掌握常用分析技能，构建科学的统计思维，为专业学习、数据分析和实务应用提供理论与方法支撑。
主要内容：课程主要内容包括统计基本概念、数据搜集与整理、频数分析与统计指标等基础内容，系统讲授概率分布、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析等核心知识。结合各类实际案例开展统计应用实训，讲解统计问题的分析思路与解决方法，强化理论与实际场景的结合运用。
教学要求：本课程要求学生掌握统计学基本原理与分析方法，注重理论知识与实践应用相结合。学生需熟练掌握统计数据处理与分析流程，能够独立开展数据整理、统计计算与结果分析解读。
（7）R语言与应用
课程目标：本课程旨在帮助学生掌握R语言基础语法与核心编程逻辑，熟悉数据导入、清洗、整理及统计分析的基本流程。培养学生运用R语言处理各类数据、绘制专业统计图表、完成基础建模分析的实操能力，树立严谨的数据分析思维，为后续专业科研、数据处理及岗位应用奠定扎实的技术与思维基础。
主要内容：课程主要涵盖R语言开发环境配置、基础语法、变量与数据结构等基础知识，重点讲解数据读取、清洗、转换、缺失值处理等数据预处理核心操作。同时讲授描述性统计、相关性分析、回归分析等常用统计方法，结合案例实操实现数据可视化，搭配综合实训，强化学生R语言数据分析落地应用能力。
教学要求：课程以实操应用为核心，坚持理论与上机实训相结合，要求学生熟练掌握R语言常用函数与工具包。学生需按时完成上机练习与案例实训，具备独立处理数据、完成统计分析与图表绘制的能力。教学侧重学以致用，结合专业场景开展实操训练，培养学生自主解决数据分析问题的实践与创新能力。
九、实施保障
主要包括师资队伍、教学设施、教学资源、教学方法、学习评价、质量管理等方面。
（一）师资队伍
本专业拥有一支人工智能数据工程技术专业教师队伍。现有专任教师25人，其中高级职称13人，中级职称7人，硕士研究生以上学历22人，多人具有中级软件设计工程师、高级计算机等职业资格，均为“双师双能”教师。
（二）教学设施
1.教室
本专业建有多媒体教室39间，教室内配备黑（白）板、多媒体计算机、投影设备、音响设备，具有互联网接入或无线网络环境及网络安全防护措施。另外还配备智慧教室4个。安装应急照明装置并保持良好状态，符合紧急疏散要求，安防标志明显，保持逃生通道畅通无阻。教室具备利用信息化手段开展混合式教学的条件。
2.校内外实训基地
现已有计算机网络实训室、大数据实训室、信息化实训室等；现已与山西精智点大数据有限责任公司、山西栋览数据处理有限公司、达内时代科技集团有限公司北京第六分公司等企业建立长期合作关系，能够满足学生发展专业技术能力的需求。
（三）教学资源
1.教材选用
本专业严格执行国家关于教材选用要求，选用具有良好的职业道德和内容健康的国家级、省级获奖教材、规划教材。依托专业师资优势，校企合作，共同开发突出高等职业教育特色、体现成果导向教学理念的教材。
2.图书、数字资源
本校现有图书 132.45 万册，生均84.65册，图书资料是教学科研学科建设不可或缺的重要条件之一。学校图书馆需提供足够人工智能、大数据技术及相关专业图书、期刊、文献和数字资源，能满足人才培养、专业建设、教科研等工作的需要，方便师生查询、借阅。每年设专项资金，用于全面采购专业必需的相关图书资料、音像资料、教学软件等，为教学科研提供服务，以保证师生的教学、科研和学习用书。
（四）教学方法
指导教师依据专业培养目标、课程教学要求、学生能力与教学资源，以学生为中心，采用适当的教学方法，以达成预期教学目标。倡导因材施教、因需施教，鼓励创新教学方法和策略，采用理实一体化教学、案例教学、情境教学、工作过程导向教学、项目教学等方法，坚持学中做、做中学，努力探索实现远程协作、实时交互、翻转课堂等信息化教学新模式。
依托已有的平台、团队、基地、企业等基础进行深入的调查研究和教育教学创新，使人工智能数据工程技术专业的人才培养，在满足基本技能抽查和毕业设计抽查合格的基础上，结构更加合理、质量持续提高，服务行业的能力显著提升。
以产业需求为育人导向，深入分析人工智能行业人才的知识和素质要求努力完善课程体系。根据社会发展及用人单位需求开设相应方向性专业课程。根据专业基础课程和专业课构建课程群，建设教学团队，发挥群体智慧，注重课程衔接，优化课程内容。
针对不同课程模块通常采用以下几种方法:
1.公共基础课程与专业基础课程
(1)“引导启发”式教学方法
教学过程中，对于教学内容涉及的新概念和新技术，主要采用“引导启发”式教学方法进行概念的引入和讲解。引导启发式教学法可以让学生学习从传统的被动接受转变为主动认知。主要通过创设情景、比较分析、发现并提出问题、思考交流、查阅资料以及尝试解决问题等手段相互结合的方式来激发学生认知初期的学习积极性和主动性，从一开始就调动学生的思维，让学生主动参与到各个教学环节中，切实做到“以学生为主体”。学生在主动思考、分析、解决问题的过程之中可以不断提高自己分析和解决问题的能力。
(2)“任务驱动”式教学方法
“任务驱动”教学法在具体教学实施中灵活运用项目教学、演示教学案例分析、分组讨论、角色扮演、翻转课堂等多种教学方法，通过这些方法逐渐培养学生的“职业素养”，提高和完善学生的“职业能力”。教学过程中，根据当代教育理念，运用现代教育技术，综合运用多媒体教学、虚拟仿真教学、视频教学、实物教学、现场教学、网络教学等多种先进的信息化教学技术手段优化教学过程，提高教学质量和效率。教学方法和手段的立体化，在教学过程中把“粉笔+黑板+ppt”的平面教学手段和单向“注入式”的教学方法，拓展为立体的、多层面的教学方法手段,项目任务采用选择性任务、自主性任务等灵活性方式，尤其是利用网络课程与网络新媒体来充分调动学生的积极性与自主性，营造立体化、交互式的教学情境。
(3)“小组讨论”式教学方法
在教学过程的各个环节和其他教学方法中，都可以穿插采取“小组讨论”式教学方法，例如，在布置课内实践任务的时候，教师可以对学生进行分组，并确定每个小组的组长，在学生独立完成课内实践任务之后，让学生之间以组为单位互相检查任务的完成情况，通过分析同组成员的完成情况并与自己的进行对比，来拓展自己的思路，最后小组学生共同讨论并总结完成此任务的不同实现方法，从中选取最优解决思路和方案以协作的方式设计程序进而完成教师布置的任务。通过“小组讨论”式教学法不但可以增强学生的创新能力，拓展学生的程序设计思想，而且还可以通过小组内评比、小组间评比在一定程度上激发学生的竞争意识，培养学生的个人组织管理能力和协同工作能力。
2.专业核心课程与应用拓展课程
(1)“引入案例”式教学方法
根据人工智能与数据工程领域的实际应用，选择或设计具有代表性、教育性强且贴近行业的真实案例。这些案例涵盖数据采集、系统架构、机器学习建模、可视化展示、软件开发流程、实时数据处理等多个方面，确保案例的真实性、典型性与教育价值，帮助学生构建从理论到实践的知识体系。
在教学过程中，结合各课程的核心知识点，通过案例引导学生掌握数据工程的完整工作流程与技术要点，培养其分析问题、解决问题的能力。例如：
《大数据技术基础》：以分布式 Hadoop/Spark 集群搭建与调优为例，解析大数据系统的架构设计与性能优化。
《大数据挖掘及应用》：引入房价预测或用户分群建模案例，贯穿特征工程、模型训练与评估全流程。
《大数据可视化技术》：基于疫情数据或销售看板的可视化项目，训练学生使用Tableau、ECharts等工具进行数据叙事。
《软件工程与UML建模》：以一个小型大数据平台开发为例，实践敏捷开发、版本控制与测试部署流程。
《数据标注技术》：覆盖企业主流业务标注场景，开展专项实操训练。包含图像框选、语义分割、关键点及3D标注等机器视觉类标注，文本实体识别、情感分类、意图标注等NLP文本标注，语音转写、静音裁剪、分句标注等语音处理，以及视频目标跟踪、行为帧标注等动态数据标注，全面匹配企业日常作业需求。
通过案例教学，学生不仅能理解抽象的理论知识，更能掌握其在真实场景中的具体应用，提升工程思维与团队协作能力。
（2）“沉浸式情景”式教学方法
创建高度仿真的数据工作环境，通过虚拟现实（VR）、增强现实（AR）及混合现实（MR）技术，构建一个模拟的大型数据中枢或云计算中心。学生可以“进入”一个虚拟的企业数据平台，在没有真实硬件成本和数据风险的情况下，亲身经历从数据接入、处理到分析与应用的全链路工作场景。在沉浸式情景中，学生可以分组扮演数据工程师、算法工程师等不同角色，协同完成一个完整的数据项目任务，例如构建一个实时的电商推荐系统或城市交通智慧大脑，从而深刻理解团队协作与流程衔接的重要性。
（3）“项目”式教学方法
项目主要通过与领先的互联网、金融或科技企业合作来确定，确保教学内容与行业前沿技术和实际业务需求同步，有效提升学生的职业素养与就业竞争力。在项目实施过程中，学生不仅需要完成代码编写、系统部署与模型优化等实际操作，还必须深入学习并应用相关的理论知识，如分布式系统架构、机器学习算法原理、数据可视化设计规范与软件工程管理流程。这种“做中学”的模式使学生能够在解决真实问题的过程中深化对理论的理解，提高学习的实效性。同时，“项目”式教学方法鼓励学生在面对复杂数据挑战时，突破传统思维，探索并实践创新的解决方案。
（五）学习评价
科学的教学质量评价体系是检验人才培养方案实施效果和修订人才培养方案的有效途径。对于不同的课程类型，分别实施对应的考核办法。本专业基于“成果导向”教学改革目标，执行全过程、多元化的学习评价模式。评价工作与教学活动协同规划，由学生、校内教师及企业导师协同评价贯穿理论与实践的全部教学过程。执行多元化的评价标准、评价主体评价方式及评价过程，涉及口试、笔试、顶岗操作、职业技能比赛、职业资格鉴定等评价方式。基本能力课程由学院教师考核;毕业设计和岗位实习课程由校内外指导教师共同实施考核。
1.评价机制建立
(1)建立由学院和合作企业共同参与的教学质量评价运行机制:
(2)建立学生综合素质的评价制度，并建立学生自评、互评和教师评价、企业评价、社会评价相结合的综合评价体系;
(3)建立毕业生跟踪调查制度，完善企业对毕业生满意度调查、学生和家长对学校的满意度调查运行机制;
(4)专业指导委员会负责对来自企业、家长、毕业生的质量评价结果进行分析，对人才培养方案进行论证、审核和完善并用于新一轮人才培养过程。
2.不同类型课程考核办法:
(1)公共基础课程和专业课程:采用过程考核与期终考试相结合的方式进行考核。过程考核主要考察学生的知识积累和素质养成，依据作业课堂表现、考勤记录等。期终考试以笔试、机试等形式进行，重点在于考核学生的知识运用能力。
(2)毕业设计:由校内指导教师和企业指导教师共同评定，以校内评价为主，根据论文完成效果按“优、良、中、及格、不及格”五个等级给出考核成绩。
(3)岗位实习:由企业指导教师和学院指导教师共同考核学生成绩按“优、良、及格、不及格”四个等级给出考核成绩。
①学院指导教师对学生的考核:根据学生在实习管理平台上签到、提交实习周记及实习总结等的完成情况以及在企业的表现对学生进行考核，考核成绩占岗位实习总成绩的80%;
②企业指导教师对学生的考核:学生的岗位实习工作可以在不同单位或同一单位的不同岗位进行，企业根据学生在岗位实习期间的表现，如专业技能、工作态度、创新意识、团队协作、遵守企业管理制度等方面对学生进行考核。实习单位指导教师评价占岗位实习总成绩的 20%。
（六）质量管理
本专业依据学校及二级学院专业人才培养质量保障机制，建立健全了校院两级质量保障体系，以保障和提高教学质量为目标。运用系统方法，依靠必要的组织结构，统筹考虑影响教学质量的各主要因素，结合教学诊断与改进、质量年报等职业院校自主保证人才培养质量的工作，统筹管理学校各部门、各环节的教学质量管理活动，形成任务、职责、权限明确，相互协调、相互促进的质量管理有机整体。通过预警等办法，督促学生达成课程教学目标。
