一、產業背景

?人工智能數據工程技術是中國高等職業教育專科專業，于2024年12月列入《職業教育專業目錄》，專業代碼為510217，屬于電子與信息大類和計算機類。

隨著信息技術的飛速發展，人工智能（AI）已經從理論研究走向了廣泛的產業應用。根據國際數據公司（IDC）和其他市場分析機構的報告，AI市場規模預計將在未來幾年內持續快速增長，到2025年有望達到數千億美元。在政策支持和技術積累的雙重推動下，中國AI產業的發展尤為迅猛。中國政府出臺了一系列促進AI發展的政策措施，包括《新一代人工智能發展規劃》等，旨在加速AI技術的研發和產業化進程。

在當今數字化時代，數據被視為新的生產要素，是推動經濟社會發展的關鍵資源。各行各業都在經歷著由數據驅動的深刻變革，從制造業的智能制造到服務業的個性化服務，無不依賴于對海量數據的有效處理和智能分析。人工智能數據工程技術正是應運而生，它通過結合計算機科學、統計學、機器學習等多個學科的知識。

近年來，深度學習算法的進步、硬件計算能力的提升以及云計算平臺的普及，使得AI模型訓練變得更加高效和便捷。這不僅降低了企業采用AI技術的門檻，也為創業者提供了更多創新的機會。例如，邊緣計算的發展讓AI可以在更靠近數據源的地方進行實時決策；聯邦學習則保護了用戶隱私的同時實現了跨組織的數據協作。這些新興技術的應用將進一步擴大AI的影響范圍，并催生出更多的商業模式和服務形態。

面對如此快速變化的技術環境和社會需求，培養既懂AI又熟悉具體應用場景的專業人才顯得尤為重要。人工智能數據工程技術專業正是為了滿足這一市場需求而設立，它專注于培養學生掌握AI數據處理的核心技能，如數據采集、清洗、轉換、建模和部署等方面的能力，同時注重法律倫理意識的培養，確保畢業生能夠成為符合行業發展要求的高素質勞動者和技術型人才。

二、人工智能數據工程技術的核心組件與技術棧

人工智能數據工程技術的核心組件主要包括數據采集、數據預處理、數據存儲與管理、數據分析與挖掘、以及數據可視化等關鍵環節。這些組件相互關聯，共同構成了數據工程的技術體系。

• 數據采集：通過各種傳感器、網絡爬蟲等技術，從各種數據源中收集原始數據。

• 數據預處理：對收集到的數據進行清洗、去噪、歸一化等處理，以提高數據質量。

• 數據存儲與管理：利用數據庫、數據倉庫等技術，實現數據的高效存儲和便捷管理。

• 數據分析與挖掘：運用機器學習、深度學習等算法，從數據中提取有價值的信息和模式。

• 數據可視化：通過圖表、報表等形式，將數據分析結果以直觀的方式呈現出來。

技術棧方面，人工智能數據工程技術涉及Python、R等數據分析語言，Hadoop、Spark等大數據處理框架，以及TensorFlow、PyTorch等深度學習框架。掌握這些技術和工具，是成為人工智能數據工程師的關鍵。

三、高職人工智能數據工程技術人才需求

本專業致力于培養理想信念堅定，德、智、體、美、勞全面發展的高素質技術技能人才。學生需具備一定的科學文化素養，擁有良好的職業道德、精益求精的工匠精神和勇于探索的創新精神。同時，本專業強調增強學生的就業競爭力、初步的創業能力以及支撐其終身發展的各項能力。通過系統學習，學生將熟練掌握人工智能數據工程領域的專業知識和技術技能，主要面向人工智能、大數據分析、信息技術服務等行業的數據工程技術人才職業群。畢業生將能夠勝任人工智能數據處理與分析、算法研發與優化、數據模型構建與部署、數據平臺運維管理、人工智能應用開發及運維等工作，成為推動行業發展的高素質技術技能人才。

四、高職人工智能數據工程技術專業知識體系

高職人工智能數據工程技術專業旨在培養具備扎實理論基礎和實踐能力的技術技能人才，以滿足當前及未來社會對AI領域專業人員的需求。該專業的知識體系涵蓋了廣泛的學科內容，既包括計算機科學與技術的核心課程，也涉及特定于人工智能（AI）和數據工程的高級主題。

五、以專業課程體系為核心進行實訓基地建設

人才培養方案是專業教學的綱領性文件，也是日常教學活動的行動指南。它不僅定義了教育目標和課程設置，還指導著教師的教學方法和學生的學習路徑。對于高職人工智能數據工程技術專業而言，構建一個科學合理的人才培養方案至關重要，因為它直接關系到能否培養出符合市場需求的高素質技術技能人才。

5.1優化人工智能數據工程技術專業課程體系結構

課程體系是人才培養方案的重要組成部分，其結構設計直接影響教學質量及學生能力的培養效果。一個優化的課程體系能夠確保對學生的能力培養更加合理化、系統化和有序化，并且保障教學內容與教學方法的有效性。因此，建立一套以綜合職業能力為導向的專業課程結構，配合實訓基地建設，成為當前職業院校提高畢業生就業競爭力的關鍵策略。

5.2 將實踐課程體系轉化為實踐教學體系

根據學生的實際情況和教學需求，結合人工智能數據工程技術專業的邏輯結構，對現有課程體系進行優化調整，確保教師教學更加高效，學生學習更加順暢。通過這一過程，我們將實踐課程體系成功轉化為一個更為系統化、針對性更強的實踐教學體系，以更好地服務于本專業的人才培養目標。

構建分層遞進的實踐教學體系

在人工智能數據工程技術專業中，實踐教學被劃分為基礎實訓、專業技能實訓和綜合項目實訓三個層次，每個層次都設計了相應的核心課程和選修課程，以滿足不同階段的學習需求和發展方向。

（1）基礎實訓教學

核心課程：為學生提供必要的技術基礎，包括但不限于：

l Linux操作系統：掌握Linux環境下的命令行操作、文件系統管理及基本腳本編寫。

l 編程語言（Python）：深入理解Python語法及其在數據分析和AI開發中的應用。

l 數據庫技術：學習關系型數據庫（如MySQL）與NoSQL數據庫的基本概念及使用方法。

輔助課程：補充基礎知識，增強學生的綜合能力，例如：

l 計算機網絡基礎：了解網絡架構、協議棧以及網絡安全的基本原理。

l 數據可視化工具：利用Matplotlib、Seaborn等庫進行數據展示。

（2）專業技能實訓

深化技能：在此基礎上，進一步強化學生的專業技能，開設以下課程：

l 機器學習算法與應用：研究監督學習、非監督學習等多種類型的機器學習算法，并應用于實際問題解決。

l 深度學習框架：熟悉TensorFlow或PyTorch等主流框架，構建和訓練神經網絡模型。

l 大數據處理平臺：掌握Hadoop、Spark等大數據處理工具，能夠處理大規模數據集。

行業應用：針對特定領域的應用場景，設置相關課程，如：

l 自然語言處理：探索文本分析、情感識別等NLP任務。

l 計算機視覺：學習圖像分類、目標檢測等CV技術。

（3）綜合項目實訓

實戰演練：通過參與真實的項目案例，讓學生在實踐中鞏固所學知識，提升解決復雜問題的能力。這些項目可以來自校企合作單位的實際業務需求，或是由教師指導的學生自主選題。

創新創業訓練：鼓勵和支持學生參加各類競賽、創業活動，培養創新意識和社會責任感。

通過上述分層遞進的實踐教學體系設計，我們不僅為學生提供了扎實的技術基礎，還幫助他們積累了寶貴的實踐經驗，使其在未來的職業生涯中更具競爭力。這種從理論到實踐的多方位培養模式，旨在打造一批既懂技術又擅應用的人工智能數據工程技術專業人才。

六、理實一體全流程教學

唯眾以“微服務架構、數據處理與分析、AI算法應用”等核心技術為支柱，精心打造了助力學校高水平人工智能數據工程技術專業建設的唯眾云課堂平臺。該平臺采用微服務架構，將服務精準細分為公共基礎服務、公共應用服務及專業應用服務三大板塊。

公共基礎服務涵蓋了字典管理、banner展示、用戶權限控制、文件管理、認證服務、網關管理、訂單處理、視頻轉碼、平臺運營、學校運營、日志記錄、登錄驗證及搜索功能等，為平臺運行提供堅實支撐。專業應用服務則聚焦于KVM虛擬化、容器虛擬化、代碼評測、工具集成、資源管理及開發環境配置等，滿足專業教學的深度需求。公共應用服務則包括課程管理、考試服務、云盤存儲、云資源優選、題庫建設、活動組織、工具集成等，為師生提供豐富的教學與學習資源。

唯眾云課堂平臺通過微服務架構實現了因材施教和按需施教，教師可根據教學需求輕松實施個性化教學模式、具體教學內容及針對性教學流程，為Web前端框架、數據處理與分析、AI算法應用等教學提供精細賦能。教師利用平臺可便捷地構建多層次、立體化的教學資源，拓寬學習渠道，激發學生參與學習的積極性，提升教學效率。同時，平臺支持教師在家中、辦公室或教室等不同環境下進行無差異備課，實現與學生的課前、課中、課后及校內校外有機結合的網絡在線學習與在線實踐操作，逐步形成課堂教學與云教學相結合的混合式教學模式。

在教學應用方面，唯眾云課堂平臺打破了校園時空與教學環境的限制，支持學生的遠程學習與彈性自主學習，以及遠程實訓與彈性自主學訓。平臺充分利用KVM、容器等多種虛擬化技術進行精準化教學，根據教學內容選用不同的虛擬化技術、硬件資源（如GPU、CPU、算力等）及實驗環境，針對C、Java、Python、HTML等軟件開發語言及同一課程的不同階段開展精細化教學。

此外，唯眾云課堂平臺可根據教學需求進行公有云、私有云、混合云等不同方式的部署，適應學校各種復雜的網絡環境和資產入庫需求，且性價比高、穩定性強。平臺還將科研、技能大賽、1+X認證等全流程無縫銜接至計算機網絡、智能化安防、物聯網、人工智能等前端應用場景，高效開展具有多種功能的開放式、全流程、理實一體化的教學平臺。基于唯眾云課堂的“6+6”互動教學流程，為人工智能數據工程技術專業的教學提供了全新的視角與高效的解決方案。