课程体系架构
- 基础模块：涵盖数据结构、操作系统、数据库原理等计算机科学基础课程，并强化离散数学与概率统计等数学基础训练
- 核心模块：设置Hadoop/Spark大数据处理、Python数据分析、数据挖掘等专业课程，同步引入腾讯云TBDS大数据服务平台实战内容
- 前沿模块：包含工业大数据应用、AIoT智能分析、数据可视化等方向选修课，每学期动态更新30%课程内容
校企协同培养模式
该学院实施”双主体”育人机制，具体表现为：
- 腾讯工程师参与制定6个核心课程标准，企业案例覆盖率超过75%
- 实施”2.5+1.5″学制，前五学期完成理论教学，后三学期在腾讯生态企业完成项目实训
- 建立”课程-认证-实习”衔接体系，将腾讯云专业认证（TCP）纳入学分考核
实践教学特色
实践体系构建三大培养路径：
- 建设腾讯云实验室，配备TBDS大数据处理平台等企业级开发环境
- 开展制造业数字化转型项目实战，对接东莞本地产业集群需求
- 实施”1+X”证书制度，将大数据分析师等职业认证融入教学环节
| 项目类型 | 学时占比 |
|---|---|
| 平台部署运维 | 35% |
| 行业数据分析 | 45% |
| 创新应用开发 | 20% |
腾讯云大数据产业学院通过”课程动态更新机制+企业场景化教学+双导师制”的创新模式，构建了产教深度融合的培养体系。其课程设置紧密对接云计算基础设施与行业数字化需求，实践环节突出真实项目驱动，形成了从基础能力构建到产业应用落地的完整培养链条。
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