编辑: 雷昨昀 | 2018-06-29 |
一、赛项名称 大数据技术与应用
二、赛项编码 LNGZ2019-2-16
三、竞赛目的 为适应大数据产业对高素质技术技能型人才的职业需求,赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础,重点考查参赛选手对数据采集、数据清洗、数据分析技能的掌握情况,综合软件开发相关技术,解决实际问题的能力,激发学生对大数据相关知识和技术的学习兴趣,提升学生职业素养和职业技能,努力为中国大数据产业的发展储备及输送新鲜血液.
通过举办本赛项,可以搭建校企合作的平台,提升大数据技术与应用专业及其他相关专业毕业生能力素质,满足企业用人需求,促进校企合作协同育人,对接产业发展,实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合,使高职院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面,跟踪社会发展的最新需要,缩小人才培养与行业需求差距,引领职业院校专业建设与课程改革.
四、竞赛方式
1、比赛以团队方式进行,不得跨校组队,同一学校的报名参赛队伍不超过2支.
2、每个参赛队由1名领队(可由指导教师兼任)、2名指导教师、3名选手(其中1队长1名)组成,指导教师须为本校专兼职教师,参赛选手和指导教师报名获得确认后不得随意更换.
3、竞赛时间4小时.
五、竞赛时间和地点 时间:2019年04月02-03日 地点:沈阳职业技术学院(辽宁省沈阳市大东区劳动路32号)
六、竞赛内容 赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础,重点考查参赛选手对数据采集、数据清洗、数据分析技能的掌握情况,综合软件开发相关技术,解决实际问题的能力,具体包括: 掌握基于Web页面的数据采集相关技术,完成指定数据的采集及处理能力;
综合使用Java、Python等开发语言,完成数据清洗操作;
综合运用HTML、CSS、JavaScript等开发语言,结合Echarts数据可视化组件,对数据进行可视化呈现;
根据数据可视化结果,完成数据分析报告的编写;
竞赛时间4小时,竞赛连续进行. 竞赛内容构成如下: 考核环节 考核知识点和技能点 数据采集 (Python) 使用工具(Chrome开发者工具)查看网页源码,分析网页结构,明确数据采集对象 数据采集网络请求构建 采集数据解析及关键数据提取 本地目录操作、文件创建、读写 数据清洗 (Java、Linux Shell) 编写MapReduce程序 本地运行MapReduce程序,实现本地数据清洗 MapReduce程序的编译、打包、发布 数据可视化 (HTML、CSS、JavaScript) 网页后台代码编写 基于Echarts的数据可视化渲染编码 综合分析 文档能力、数据分析能力 竞赛各阶段分值权重和时间分布如下: 阶段 竞赛时间 分值权重 数据采集 4小时 权重25 数据清洗 权重20% 数据可视化 权重40% 数据分析报告 权重10% 团队分工明确合理、操作规范、文明竞赛 权重5%
七、竞赛流程 根据竞赛任务要求,参赛队伍在4小时竞赛时间内须完成竞赛任务,每项任务用时可自行掌握. 注:根据正式报名参赛队的数量,实际竞赛时间可能会调整,请及时关注组委会通知.
(一)竞赛时间安排 日期 时间 内容 04月02日14:00-18:00 各参赛队报到 15:00-16:00 领队会、赛前说明、赛位抽签 04月03日7:30-8:00 赛场检录,第一批竞赛选手进入赛位 8:00-12:00 第一批竞赛选手完成竞赛任务 12:00-12:30 赛场检录,第二批竞赛选手进入赛位 12:30-16:30 第二批竞赛选手完成竞赛任务 16:30-17:30 对选手提交的结果文件进行评分