2022级软件技术专业人才培养方案.doc

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2022级软件技术专业人才培养方案

编码

ZY-510203-2022

制定时间

2022年4月24日

主持人

谭超

团队成员

黄晓清叶勇健曾申舟郑超郑蕊田美艳林勇升慧科集团—张俊陈松涛

一、专业名称

软件技术

二、专业代码

510203

三、招生对象

普通高中毕业生/“三校生”（职高、中专、技校毕业生）

四、学制与学历

三年制，专科

五、职业岗位与岗位能力要求

(一)职业岗位

就业面向的行业：人工智能、制造业、电商、银行证券、交通、互联网等行业

主要就业单位类型：软件开发类、系统集成类、运维支持类、事业单位

主要就业部门：开发部、产品部、测试部、售前部、运维部等

可从事的工作岗位：

岗位能力分析表

序号

岗位名称

岗位类别

岗位描述

岗位能力要求

初始岗位

发展岗位

1

数据分析专员

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根据业务需求进行数据收集与存储，在此基础上进行数据处理与清洗（包括多个存储文件的合并与连接），最后制作数据分析报告

掌握爬虫获取数据（如request技术、scrapy框架等）技术应用；掌握非结构化数据存储策略；熟练使用Pandas、NumPy、Matplotlib进行字段预处理、数据清洗、数据可视化等。

2

人工智能训练师

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负责对应模型的训练数据预处理；进行人工智能产品使用过程中的数据管理；负责人工智能模型训练时的算法参数设置和优化；负责对人工智能产品进行性能调优。

熟练使用NumPy、OpenCV库进行图像数据运算；

熟练使用Nltk、Jieba库辅助处理文字数据；熟悉人工智能常见算法如决策树、K紧邻、神经网络等；熟悉人工智能算法训练流程。

3

智能应用开发工程师

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负责智能产品系统开发，参与产品的需求调研和需求分析，配合其他开发人员、测试人员，完成产品开发和发布上线。

熟悉XML、HTML、DOM、XPATH、HTTP/HTTPS协议；熟练掌握数据库设计的步骤和方法；掌握调研和需求分析流程；熟练掌握Python编程与开发工具；熟悉人工智能产品的应用原理。

4

数据挖掘工程师

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针对预处理后的数据进行分析和建模，深入挖掘数据的业务价值；利用机器学习领域的前沿技术和工具建立和创建可行解决方案；建立通用化解决方案和工具，并能应用到项目中

熟悉一门编程语言，如Python/Java；掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等；熟悉常用机器学习框架，例如Sklearn、SparkMLlib等；能根据业务场景设计适合的可视化展现形式。

5

视觉应用工程师

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参与项目需求分析，负责计算机视觉相关算法模型（如目标识别、目标检测、实例分割等）的应用、开发、训练等工作；负责计算机视觉模型的优化，并能应用到项目中；负责或参与深度学习平台和框架的搭建工作，包括算法实现及系统研发。

熟练掌握Python编程语言；熟练使用OpenCV等任一种视觉软件库进行视觉系统开发；熟悉图像处理各种算法的基本原理，并能够灵活运用算子进行图像、视频的内容提取、分类、检测、跟踪、分割等；熟悉DNN、CNN、RNN、LSTM等深度神经网络模型，熟悉SSD,FasterR-CNN、MaskR-CNN、YOLO等目标检测网络，并掌握其相关的优化方法。

（二）典型工作任务及其工作过程

序号

典型工作任务

工作过程

1

数据爬取

爬取微博、论坛、社交网站等的帖子、消费者点评、新闻、电商销售信息、图片和视频等，获取各种结构化和非结构化数据，进行链接分析和转码。

2

数据预处理

对爬取到的非结构化数据，包括图片、视频、文本等进行初步清洗、预处理，即使用Pandas、Numpy进行字段预处理、数据清洗（如缺失值处理、异常值检测等），使用OpenCV进行图像处理、图像增强等。

3

数据分析

参考行业标准，定义问题，结合业务，构建行业数据指标分析体系；根据需求进行数据多维度分析，实现多个结果指标，从多个角度挖掘数据价值；明确决策需求，理解业务各个阶段的产出结果，选择恰当合理的可视化技术、工具进行可视化表达；根据分析结果的方差或偏差进行合理的改进，最后制作数据分析报告。

4

AI训练

标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据；监控、分析、管理人工智能产品应用数据；训练和评测人工智能产品相关算法、功能和性能；调整、优化人工智能产品参数和配置。

5

数据挖掘

根据业务需求，对多种数据源进行数据预处理和探索性分析；进行特征工程、特征选择和数据建模，然后跑模型、调参数、对模型进行评估；将模型应用到大数据平台，通过监控平台，检测模型的运行效果，不断迭代模型。

六、培养目标与规格

（一）培养目标

本专业培养具有良好的综合素质，具有扎实的理论知识，具有坚实的专业知识，具有分析问题和解决问题的