2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛”
方案
一、竞赛相关单位赛项名称：2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛”
面向群体：全国本科院校、高职院校在校生
主办单位：中国大数据技术与应用联盟
承办单位：中国农业大学
北京邮电大学
联通高新大数据人工智能科技（成都）有限公司
浪潮软件集团
中交星宇科技有限公司
慧聪网
技术平台：北京红亚华宇科技有限公司
大数据精英网
二、竞赛背景信息互联网的发展使人类进入了大数据智能时代，大数据技术的应用深刻影响着人们的生活，影响着时代发展的进程。我国政府和社会各界也做出了相应的理论研究和实践研究。2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》中明确指出，要加强专业人才培养、创新人才培养模式、建立健全的多层次多类型的大数据人才培养体系，现各高校相继启动大数据专业建设，大数据人才培养迈进了一个全新时代。
目前，在我国约有800多所本科及高职院校开设了大数据相关专业，大数据技术除了需要掌握较强的理论基础之外，更重要的是需要拥有较强的动手实践能力。全国院校领导专家也在积极探索、研究，并总结出大数据技能竞赛是培养和发现人才最有效的途径之一。2018年12月在中国农业大学举办第一届“全国大学生大数据技能竞赛”报名学校达400所，通过选拔参加决赛的学校达160多所，竞赛的举办受到了广大院校师生代表的认可，为更进一步巩固“以赛促学，以赛促教”的教学成果，举办2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛”是非常有必要的。
三、赛项目的举办赛项的主旨在于有效促进高等院校大数据相关专业教学模式的探索性改良，推进相关专业课程体系、教学内容和教学方法等教学资源的质量提升和丰富完善，推动校企合作，加强校企共建，提升我国大数据专业人才的实践能力。通过大数据技能竞赛，能够激发学生的自主学习热情，树立正确积极的职业价值观和人生观。通过大赛，可以提高实践教学课时量，学生可在“大数据竞赛平台”中以实际大数据项目案例开展训练相关技能并在平台搭建、数据采集、数据分析与挖掘等方面得到有效锻炼，提高学生的专业技能并逐步实践“理实一体化”、“做学教一体化”的教学模式。
以2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛”为纽带，搭建校企合作的平台，提升高等院校大数据技术与应用及其他信息技术类专业学生的技能及职业素养，满足企业用人需求，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高等院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面紧跟行业及社会发展的需求，缩小学生能力与行业需求之间的差距，促进专业教学建设和教学改革。
四、竞赛内容简介中国大数据技术与应用联盟此次举办的2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛”目的在于在提升高校大数据人才技能水平，增强领域知识覆盖范围，完善大数据人才培养机制，为我国大数据战略发展的稳步实施提供坚实可靠的人才基础。
并充分调研企业中大数据岗位的用人要求，分析人才所需知识技能，并据此设计出贴近真实工作环境的赛项内容。此外，赛项设置了大数据环境搭建、数据预处理、数据初步分析、数据分析展示等环节。通过赛项的设置，考核锻炼选手如下能力：
1.大数据环境搭建与运维水平；
2.数据采集与预处理能力；
3.数据分析软件使用水平；
4.数据关联分析、数据挖掘能力；
五、竞赛组委会组委会主任：谭建荣 中国工程院 院士
副 主 任：郭 军 北京邮电大学 副校长
赵平生 中国大数据技术与应用联盟 副理事长
李 辉 中国农业大学农业大数据实验室 主任
武春岭 重庆电子工程职业学院人工智能与大数据学院 院长
秘 书 长：石义涛 中国大数据技术与应用联盟 秘书长
执行秘书长：郑洪宾 北京红亚华宇科技有限公司 董事长兼CEO
组委会成员：何 鹏 联通高新大数据人工智能科技（成都）有限公司
首席运营官
张传刚 浪潮软件集团数据运营产品中心 总经理
陈 亮 中诚信股份有限公司信用评价中心 副总经理
弭 琳 大数据精英网 创始人
饶 泓 南昌大学信息工程学院 副院长
叶海建 中国农业大学 大数据研究中心 主任
方志军 上海工程技术大学电子电气工程学院 院长
陈红松 北京科技大学计算机 系主任
宋 威 北方工业大学计算机学院 副院长
董付国 山东工商大学计算机学院 副教授
杨治辉 安徽财经大学统计与应用数学学院 副院长
李凤莲 太原理工大学信息与计算机学院 教授
周国民 基于大数据架构的公安部重点实验室 副主任
朱立群 北京炎培教育科技研究院 院长
贾民政 北京工业职业技术学院电气与信息工程学院 副院长
孙津平 西安铁路职业技术学院电子信息学院 院长
向春枝 郑州信息科技职业学院信息工程学院 院长
六、竞赛方式(一) 竞赛采取团队比赛形式，竞赛分为本科组和高职组。
(二) 每个参赛队由3名选手和1名指导教师组成。参赛选手须为全日制在校学生；指导教师须为本校专职教师。
(三) 不得跨校组队，同一所学校（院）同一个学院（系）报名参赛队伍不超过1队。
(四) 参赛选手在竞赛现场按照竞赛要求，完成比赛任务。
(五) 竞赛有培训、选拔比赛、总决赛三个阶段。
阶段一：2019年3月-5月为培训阶段，培训分为线下与线上两种方式，线下培训是在协办院校进行的培训讲师现场授课，线上培训是通过网络直播、提供视频、学习资料等方式由学生自行学习。
阶段二：2019年9月-10月为竞赛选拔赛，由大数据技能竞赛组委会统一组织，将所有参赛选手按学籍省份分到竞赛组委会已设置的6个赛区，每个分赛区本科组报名队伍数，不超过30支本科队伍，不超过15支高职队伍数量。每个赛区本科组前20%入围总决赛，高职组前20%入围总决赛。（四舍五入，取整数）。
阶段三：2019年11月进行总决赛。
(六) 本次竞赛所有参赛院校的食宿、交通、差旅费用请自理。
（七） 本科以二级学院为单位，每个学院可报名一支队伍；职业院校以系部为单位，每个系部可报名一支队伍。
（八） 本赛项暂不邀请境外代表队参赛。
七、竞赛时间安排与流程(一) 时间安排
1、竞赛报名：2019年2月15日-2019年5月31日
2、线下培训时间：2019年3月-2019年5月
场次
举办地
举办时间
参赛省份
第一场
长春
3月31日
黑龙江、吉林、辽宁
第二场
北京
4月14日
内蒙、北京、天津、河北、山西、山东、河南
第三场
无锡
4月21日
江苏、上海、浙江、安徽
第四场
南昌
4月28日
江西、福建、台湾
第五场
武汉
5月5日
湖北、湖南、广东、广西、海南、香港、澳门
第六场
西安
5月11日
四川、重庆、陕西、甘肃、贵州、青海、西藏、新疆、云南
（注：培训地点另行通知）
3、选拔赛时间：2019年9月中-2019年11月初
场次
举办地
举办时间
参赛省份
第一场
长春
9月21日
黑龙江、吉林、辽宁
第二场
北京
9月28日
内蒙、北京、天津、河北、山西、山东、河南
第三场
合肥
10月12日
江苏、上海、浙江、安徽
第四场
南昌
10月19日
江西、福建、台湾
第五场
武汉
10月26日
湖北、湖南、广东、广西、海南、香港、澳门
第六场
西安
11月2日
四川、重庆、陕西、甘肃、贵州、青海、西藏、新疆、云南
（注：竞赛地点另行通知）
4、总决赛时间
时间：2019年11月
地点：地点另行通知
总决赛日程安排：
日期
时间
内容
第一天
全天
各参赛队报到
领队会（赛场纪律和赛场要求）
场地参观，领队参观场地
第二天
8:00-8:30
参赛队赛场检录
8:45-9:00
开放竞赛系统
9:00-12:00
参赛队竞赛
13:15-13:30
评分核分
14:00-14:30
赛项闭幕式及颁奖
八、报名截止报名截止条件，以下两项条件，已优先满足顺序为准：
(一) 截止时间：2019年5月31日17：00
(二) 每个分赛区，最多30支本科队伍，15支高职组参赛队伍。到达数量后截止报名。本科以二级学院为单位，每个学院可报名一支队伍；职业院校以系部为单位，每个系部可报名一支队伍。
九、奖项设置按照2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛”的有关规定，并遵循公平、公正、公开的原则，大赛奖项设置团体奖，根据进入决赛现场评审参赛代表队总得分进行排序(总分相同，以系统排名为名次顺序)，评选出一等奖、二等奖、三等奖、优胜奖。
本科组奖项
奖项数量（队伍）
奖金（人民币）
一等奖
2
5000
二等奖
5
3000
三等奖
10
2000
优胜奖
其它
纪念奖品
高职组奖项
奖项数量（队伍）
奖金（人民币）
一等奖
1
5000
二等奖
3
3000
三等奖
5
2000
优胜奖
其它
纪念奖品
（二）证书颁发
本次大赛将按照比赛成绩名次颁发证书，证书由中国大数据技术与应用联盟颁发。
指导教师奖：一、二、三等奖团队指导教师将获得优秀指导教师奖。
证书样本：
十、竞赛考核内容评分标准以技能考核为主，突出创新能力考核，兼顾团队协作精神和职业道德素养综合评定。选拔赛和总决赛考核比例和标准见下表：（总分100分）
序号
名称
分值占比
考核技能
一、选拔赛
1
大数据环境搭建
10%
基础环境配置
2
25%
Hadoop集群环境搭建
3
25%
Spark环境搭建
4
40%
数据采集与存储
二、总决赛
1
数据分析与挖掘
10%
构建数据仓库
2
15%
数据预处理
3
30%
数据分析与挖掘
4
30%
分析算法实现
5
15％
分析结果展示
十一、竞赛方案的特色与创新点竞赛设计重点突出以下几个方面的特征：
（一）竞赛内容覆盖行业主流大数据技术
竞赛内容选用大数据岗位的真实工作过程，从需求到具体实施都体现单位实际业务及大数据应用场景。
大数据集群搭建与运维赛项涵盖大数据平台安装部署、数据处理、数据分析以及平台的调优和维护等环节，综合考察大数据集群搭建与运维的相关知识技能；竞赛过程中所使用的工具和方法符合当前大数据相关岗位技能要求。
通过赛前准备及竞赛，可以使参赛选手及教师掌握Linux操作系统、Hadoop、Spark、Mysql等大数据领域主流框架及工具的使用方式和配置方法以及在大数据处理技术、大数据分析技术、大数据相关算法的应用、大数据平台的运行和维护等知识技能方面得到的充分锻炼和认知。
（二）竞赛过程是大数据技术应用的实战过程
赛项方案的设计采用项目实战的模式，从项目背景、项目需求、项目任务、项目目标等多方面进行设计和实施。
参赛选手的竞赛过程就是一次完整的大数据应用项目实战过程。竞赛任务按照平台搭建、数据处理、数据分析及平台的运维等标准按照项目流程逐步进行，参赛选手基于项目管理相关要求进行分工合作，按照竞赛任务规范操作，完成每个阶段任务，从而完成竞赛。使学生提高大数据处理方面的职业技能。
（三）竞赛过程公开透明
大数据技术与应用赛项的竞赛方式、所考察知识技能的范围、样题、赛项规程、赛项平台环境等内容按照组织规划通过大赛官方网站进行公开、公示，按时召开赛项说明会，让参赛选手、教师对竞赛组织过程有充分的了解，安排赛场参观及竞赛现场观摩等组织过程，对赛场现场参观环节、赛场实况进行实时转播、网络直播或其它媒体等多渠道宣传报道，充分体现了竞赛的公平、公正、公开的原则。
（四）竞赛评分公平、公开、公正
在赛题设计方面，按照客观赛题评判唯一性的设计原则，进行赛题和评分标准的设计，考察参赛选手对关键知识技能掌握程度，保证了竞赛的公平、公正性。
本次竞赛任务采用自动化评分方式，避免了人为因素对竞赛结果的影响，同时设定详细的考核步骤与评分环节，使最终的竞赛结果更具公平与权威性。
（五）竞赛资源转化
本次赛项为专业建设服务、为教学服务的原则，积极贯彻“以赛促教、以赛促改、以赛促学”的精神，努力探索竞赛内容向教学资源的转化。结合本赛项的教学资源转化工作，协调相关专业院校及其工作单位，建立大数据技术方向核心技能标准、教学资源及其相关资源库，将竞赛内容转化为综合人才培养解决方案，实现对各院校相关专业现有基础资源的提升，达到赛项资源转化目标。
竞赛任务均可转化为实际教学当中的课程建设资源或项目教学实验实训案例，通过生成数字资源、强化教学中的实战化演练贴近实际需求，提高学生综合技术能力。
十二、培训方式3月底开始对各省的参赛队伍统一进行培训。培训内容以此次大赛的所用到的技能点为主。培训列表为以下内容：基础环境配置与Hadoop集群搭建、集群组件安装、数据预处理、数据采集。
安排专业指导教师为参赛选手进行知识点培训，培训方式为理论+实际操作，培训周期为1天。
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