信息管理與信息系統專業（智能數據工程方向）(青島理工大學2020年校企合作辦學本科專業情況簡介)
信息管理與信息系統專業（智能數據工程方向）
一、專業概況
青島理工大學信息管理與信息系統專業于2004年開始招收本科生，2016年入選山東省高水平應用型本科專業群重點建設專業（建設期：2016年1月——2020年12月）。現在擁有管理科學與工程一級學科碩士學位授權點，擁有校級管理科學與工程實驗中心，云計算與大數據課程平臺，較好地滿足教學和科研的需要，并與浪潮（INSPUR）集團公司、金蝶(KINGDEE)公司等5家著名IT企業建立固定的實踐教學基地和就業基地。管理工程學院自2019年與青島英谷教育科技有限公司合作，開辦了信息管理與信息系統專業智能數據工程方向。青島英谷教育科技股份有限公司（以下簡稱“英谷教育”）是一家現代產教融合型企業，作為青島市高新技術企業和教育部高等教育司第一批“產學合作協同育人項目”合作企業，2019年青島理工大學與英谷教育進行了實質性內涵建設，招收第一屆（40人）智能數據工程方向的本科學生，學制四年。
二、培養目標
信息管理與信息系統專業智能數據工程方向培養適應國家經濟建設、科技進步和社會發展的需要，德、智、體、美等方面全面發展，具有較高的專業綜合素質與較強的實踐能力，具有良好的職業道德、創新精神，具備信息技術知識及應用能力，掌握信息系統的規劃、分析、設計、實施和管理等方面的方法與技術，并具有一定的數據資源開發利用實踐和研究能力，能夠在國家政府部門、企事業單位、科研機構等組織從事智能數據理論與實踐相結合的知識復合的應用型創新人才。
三、師資力量
信息管理與信息系統專業現有專任教師10人，其中教授1人、副教授3人，擁有博士學位教師5人，青島市西海岸新區第三批緊缺人才1人，青島理工大學五A層次人才一人，全體教師具有碩士及以上學位，40歲以下青年教師全部具有博士學位。同時，為配合智能數據工程專業建設、課程體系研發等工作，英谷教育組建了11人的專業教師隊伍，其中教授級高級工程師1人，高級工程師/副教授4人，工程師/講師5人，參與課改課程、實驗設備、教材研發等相關工作，師資都具有較高的理論水平，豐富的實踐經驗。雙方專任教師的專業背景主要來自計算機科學與技術、軟件工程、管理科學與工程、管理信息系統和電子信息工程等專業，是信息管理與信息系統專業所涵蓋的專業領域，從而形成一個較為完整合理的專業教師體系。
四、主干課程
本專業主干課程包括數學專業基礎課、C語言程序設計、數據結構、數據庫系統原理與應用、Java程序設計、Linux程序設計、python程序設計、數據分析與可視化、大數據挖掘與應用、機器學習與應用等。課程分析如表1所示。
主要實踐性教學環節：數據庫原理課程設計、計算機網絡課程設計、JAVA程序設計課程設計、信息系統分析與設計課程設計、ERP綜合設計、數據處理與可視化實訓、電子商務模型與應用實訓、信管專業認識實習、信管專業生產實習、信管專業畢業實習、信管專業畢業設計。
表1 智能數據工程方向主干課程分析
序號 | 主干課程 | 課程目的 |
1 | 數學專業基礎課 | 使學生系統地獲得微積分學(包括向量代數與空間解析幾何)與常微分方程的基本知識、概率論和數理統計理論和其它常用的數學理論基礎知識，并培養學生比較熟練的運算能力，抽象思維能力，邏輯推理能力，幾何直觀與空間想象能力。 |
2 | 數據結構 | 培養能夠針對實際問題建立相應的數據結構（描述問題），設計操作算法（解決問題），并能對算法的復雜度進行分析評估（效率評估）的能力。 |
3 | 數據庫系統原理與應用 | 具備數據庫分析、設計、實現和操作維護，以及數據庫編程、Oracle數據庫管理等方面的知識和能力。 |
4 | Java程序設計 | 掌握面向對象的程序設計思想方法和Java桌面項目開發方法；掌握類、對象、繼承與多態、異常處理、泛型、反射、流等的定義創建處理或使用，掌握線程、網絡、swing圖形、事件、國際化、數據庫等的程序設計與上機調試能力。 |
5 | Linux操作系統 | 了解Linux系統工作原理，熟練使用Linux操作系統，能夠用shell進行常規操作。 |
6 | 數據分析與可視化 大數據挖掘與應用 | 掌握主流的大數據分析工具，包括hadoop、SPSS、Pandas、MapReduce、Spark、ggplot2、Matplotlib、Echarts等；了解主流的分析系統，例如推薦系統、圖像識別系統等。 |
7 | 機器學習與應用 | 掌握常用的大數據開發語言、開發環境和程序設計思路，包括java、R、Python、Scala、JavaScript等。熟悉主流的大數據分析算法有，包括統計分析（相關關系、因果關系等）、數據挖掘（聚類、分類等）、機器學習（樸素貝葉斯、支持向量機、神經網絡等）。 |
五、專業特色
適應新經濟、新模式和新業態的發展形勢。對準市場拓專業，對準崗位設課程，對準實踐抓教學，對準行業促就業。本合作辦學專業學生采取“3+1”培養模式。入學前三學年在管理工程學院學習，大一以公共基礎課為主，大二和大三學習專業基礎課、專業技術課，大四進行實踐項目學習和企業實習。課改方案在保留專業基礎課的基礎上，嵌入當前企業主流應用技術的系列課程，培養的學生既具備扎實的理論知識，同時具備較高的實踐能力，適用企業技能和素質要求。
通過“3+1”校企合作模式，校企優勢互補、資源共享，專業課程由高校聯合多家知名企業共同設計，所用教材由高校、企業共同編著。學校、企業共同擔當培養任務，學生前三年在學校完成相關理論課程、技術課程及實驗課程學習，第四年到相關企業接受一線工程師指導，在企業場景中通過頂崗實訓和畢業實習加強實踐能力的培養，實踐周期是一般本科專業的三倍以上。
六、學術科研
近五年，教研室專業教師圍繞現代企業信息化管理、數字化運營、電子商務與電子政務和決策與優化等領域開展教學與科學研究，近五年發表國內外核心及以上期刊學術論文60篇，其中SCI、EI和ISTP收錄41篇。主持或參與國家級、省部級項目10余項，出版專著與教材8部。教學研究方面主持在研山東省教學改革重點項目1項，教育部產學合作協同育人項目3項。
七、人才就業分析及行業崗位需求
大數據、人工智能產業方興未艾，市場空間急劇擴大，伴隨政策的大力支持，行業已出現人才炙手可熱、待遇水漲船高的狀況。但是，現有的人才供需呈現較大缺口，學校對于大數據人才的培養未成體系。智能數據工程專業人才就業方向分為如下幾個方面：
1.理論研究：服務于各類科研院所、高等院校、大型企業中的相關研究機構，從事計算機、信息技術相關理論研究；可以考取軟件工程、計算機科學與技術相關專業的研究生。
2.技術開發：服務于提供智能數據分析服務的各種企事業單位，從事相關產品開發。
3.管理服務：服務于企事業單位和政府部門，這些企業和部門需要建立大數據管理部門。
4.教育培訓：服務于高等院校和各種培訓機構。
八、實踐實訓情況
實訓體系中的案例選自企業內部真實項目，融合目前主流云計算和大數據技術，配有全方位的案例教學文檔和視頻錄像，讓學員在再現的真實場景中掌握大數據分析技術，適應企業的工作環境和作業流程。實訓方案如表2。
表2實訓方案簡介
實訓項目 | 實訓項目內容 | 實訓授課形式 |
數據處理與可視化實訓 | 熟悉Java、Python等開發語言和開發環境，熟悉數據模型和常用模塊，能夠自己開發應用程序，部署Hadoop基礎架構，MapReduce和Storm對樣例數據進行數據計算和分析，使用ECharts等軟件完成數據可視化演練。 | 上機操作 |
電子商務模型與應用實訓 | 部署Hadoop基礎架構、Hbase分布式數據庫，利用MapReduce和Storm對樣例數據進行數據計算和分析，使學生了解分布式文件系統與大數據計算的方法，完成客戶畫像分析模型與應用、營銷分析模型與應用、大數據智能供應鏈優化。 | 上機操作 |
投資收益和風險分析實訓 | 完整的大數據分析項目實踐，從數據獲取、清洗到具體算法的應用，最終根據實際項目要求進行web端的可視化展示或者形成數據分析報告。使用機器學習、深度學習算法進行投資收益和風險分析。 | 上機操作 |
