一、计算机程序设计员国家职业技能标准

1.1 职业名称

计算机程序设计员

1.2 职业编码

4-04-05-01

1.3 职业定义

从事计算机和移动终端应用程序设计、编制工作的人员。

1.4 职业技能等级

本职业共设四个等级，分别为：四级/中级工、三级/高级工、二级/技师、一级/高级技师。

1.5 职业能力特征

具有较强的学习、分析、逻辑、推理和判断能力，具有较强的表达能力和计算能力，具有一定的空间感、形体知觉，色觉正常，动作协调，能正常操作计算机设备。

1.6 相关职业

计算机软件工程技术人员、计算机软件测试员、计算机硬件工程技术人员、嵌入式系统设计工程技术人员、网络与信息安全管理员、计算机网络工程技术人员、信息系统分析工程技术人员等。

1.7 相关专业

软件工程、软件与信息服务、计算机科学与技术、计算机网络技术、计算机网络应用、网络工程、计算机系统与维护、计算机信息管理、计算机应用与维修、计算机与数码产品维修、空间信息与数字技术、区块链工程、人工智能技术服务与应用、数据科学与大数据技术、数字媒体技术应用、电子科学与技术、电子信息工程、电子商务、应用电子技术、通信技术、通信工程、通信网络应用、通信系统工程安装与维护、通信运营服务、网络安全、网站建设与管理、物联网技术应用、新媒体技术、虚拟现实技术应用、移动应用技术与服务、云计算技术与应用、智能科学与技术等专业。

1.8 技能要求权重表

二、计算机程序设计员职业人才需求分析

2.1 行业背景与发展趋势

大数据技术革新驱动需求，随着云计算、物联网、人工智能技术的深度应用，全球数据规模呈爆发式增长，据IDC预测，2025年全球数据量将突破180ZB，企业对数据实时分析、智能决策的需求持续攀升。金融风控、智能推荐、智慧城市等场景中，高并发数据处理、分布式计算框架（如Spark、Flink）及机器学习模型开发成为核心竞争力，推动大数据开发岗位需求年均增长超25%。

‌ 政策与产业升级催生专业化发展‌，我国《“十四五”大数据产业发展规划》《数据安全法》等政策明确提出加强数据要素市场化建设，企业需通过高效数据治理、隐私计算技术确保合规性，政府“东数西算”工程加速算力网络布局，对分布式存储等技术的落地能力提出更高要求。

2.2 人才需求现状与特征

‌ 据工信部统计，2023年我国大数据产业规模超1.3万亿元，年复合增长率达25%，直接催生大数据技术人才缺口超150万，其中程序设计员（大数据方向）占比超40%，成为企业数字化转型的核心紧缺岗位。企业普遍面临「基础数据处理人员过剩，高端技术人才稀缺」的困境，具备分布式计算、实时流处理、AI模型开发能力的复合型人才供需比达1:8。

​ 技能垂直化与跨界融合

硬技能：熟练掌握Hadoop/Spark/Flink生态链，具备Python/Scala编程能力，熟悉云原生（AWS/Azure/阿里云）大数据组件部署。

​ 软技能：需理解业务场景（如金融风控、供应链优化），能将数据模型与业务需求结合，具备跨部门协作能力。

2.3 行业分布与岗位细分

‌主要需求行业‌：

‌  ​ 金融科技​ ‌：信贷风控建模、用户画像、反欺诈系统开发。

电子商务​ ‌：实时推荐系统、库存预测、用户行为分析。

‌ 智能制造​ ‌：工业物联网数据分析、设备故障预测维护。

‌岗位层级与薪资水平‌：

‌初级岗位‌（1-3年经验）：年薪约12-20万元，侧重工具使用与基础分析。

‌ 中级岗位‌（3-5年经验）：年薪20-35万元，搭建数据仓库、ETL流程开发、实时计算引擎维护。

‌ 高级岗位‌（5年以上）：年薪超40万元，侧重高并发场景技术深度，部分企业提供股权激励‌。

三、可支持赛项介绍

3.1 赛项名称

安徽省职业技能竞赛—2024年全省数字金融行业职业技能竞赛计算机程序设计员赛项

3.2 赛事类型

安徽省行业职业技能竞赛二类赛事（人社口赛项）

3.3 主办单位

安徽省数字金融科技协会

3.4 竞赛内容

通过对企业数据采集、清洗、存储与分析流程的深度解析，结合Hadoop、Spark等分布式计算框架，设计高并发、低延时的数据处理系统，识别数据冗余、计算性能瓶颈及数据质量风险，优化数据管道架构与实时分析模型，助力业务决策智能化。

3.5 参赛对象

职工组：每队1人，省内运营商、新科科技、网络安全、金融科技、互联网等企业、学校相关专业（含本科、高职、中职、技师技工院校）在职教职工，每单位报名限额2支队伍。

学生组：每队1人，学校（本科、高职、中职、技师技工院校）相关专业在校学生。每学校报名限额2支队伍，可设置2名指导教师。

四、计算机程序设计员竞赛实训平台介绍

4.2 平台技术特点

1. 分布式计算环境构建

通过虚拟化技术快速部署Hadoop、Spark等集群环境，支持金融风控、工业物联网、实时分析等多样化场景的实战训练。提供预置操作系统镜像（如CentOS、Ubuntu）及大数据组件模板（Hive、HBase），支持拖拽式拓扑搭建与一键环境重置，降低实验配置复杂度。

2. 实时资源监控与自动修复

动态显示系统运行状态（如CPU、内存使用率），自动发现资源不足或设备故障，10秒内恢复实验环境，保障训练不中断。

3. 全流程学习与竞赛支持

从课程学习、实验练习到竞赛考核全覆盖，提供完整技能提升路径。支持多种比赛形式（如团队对抗、限时任务），满足企业培训、高校教学等不同需求。

4. 简单易用的赛事管理工具

提供比赛模板快速创建竞赛（如数据建模赛、实时分析赛），自动生成队伍账号和密码，简化赛前准备。支持设置扣分规则（如超时扣分、名次扣分），实时更新排行榜，赛后自动汇总成绩。

5. 灵活任务设计与实战场景覆盖

支持按步骤完成复杂任务（如先搭建数据库再分析数据），或同时进行多个任务（如数据整理与实时计算并行），贴近真实工作场景。内置金融、工业、电商等领域实战案例，覆盖从数据采集到分析的全流程训练。

4.1 平台介绍

计算机程序设计员竞赛实训平台是专注于大数据全流程技能训练的竞赛实训系统，集成实验管理、理论考核、实践测评及AI智能分析功能，内置多维数据可视化引擎与灵活赛题编排工具，覆盖数据清洗、分布式计算、实时分析、算法优化等核心场景。支持金融风控、智慧城市、工业物联网等领域的大数据应用实战，提供从环境搭建到竞赛评分的闭环训练体系，助力学员快速掌握大数据开发与算法调优能力。

4.3 平台差异化优势

1.多维教学融合体系

理论实践一体化教学系统："知识模块+实验验证"教学模式，支持文本/视频/实操三类课件融合，保留传统教学优势的同时实现100%实验环境在线化，教学效率较传统模式有明显提升。

‌ 智能教学进度跟踪‌：通过实验完成度分析、步骤通过率热力图等多项教学数据看板，精准定位班级知识薄弱点，教师备课效率、针对性大大提升。

2. 智能化考核生态

理论加实践评估体系‌：理论考核支持5类题型自动判分（含简答题关键词识别），实践测评实现操作过程分步计分，考核维度较传统模式增加200%。

AI辅助阅卷‌：自主研发智能检测脚本引擎，支持操作结果自动验证，判分准确率达98%，节省教师70%评阅时间。

3. 创新竞赛机制

动态展示系统‌：采用金字塔/星球等5种可视化赛程展示，支持串行/并行双模式赛题设计，结合实时语音播报与动画反馈，竞赛参与度大大提升。

‌弹性计分规则‌：首创时间梯度扣分与名次梯度扣分双机制，设置最低分值保护阈值，确保竞赛公平公正。

4.全局资源智能管控

智能监控中枢‌：实现对平台虚拟机CPU/内存/实例三维度实时监控，异常服务自动告警与一键重置，平台稳定性达90%。

‌ 分级管理体系‌：组织架构呈树形管理（学院-专业-班级），角色管理显示平台现有角色，用户可编辑新的角色并赋予角色权限，管理端可以也可根据层级分步添加组织、学院、系别、专业、班级。

4.4 应用价值

职业技能认证‌：贴合计算机程序设计员国家标准，助力学生备考职业技能等级证书‌。

‌ 校企联合培养‌：通过“岗课赛证训创”模式，构建实习实训基地，提升人才就业竞争力‌。

‌ 教学研究与成果转化：教师通过指导竞赛积累经验，开发精品课程和教学模型，形成可推广的教学成果，提升教学能力大赛等竞赛成绩。

4.5 平台功能介绍

4.5.1竞赛平台

参赛选手在此进行计算机程序设计员竞赛。当开启比赛模式后，参赛选手统一在此页面下进行登录，登录后，竞赛平台页面包含以下主要信息：虚拟机信息、通知栏、当前成绩、比赛题目、排行榜、比赛信息等。

虚拟机信息：该功能为选手提供操作机连接服务，为保证比赛的公平性与安全性，每一支参赛队伍的账号密码都随机生成。因此，选手需要根据虚拟机的信息进行登录访问。与此同时为方便选手直观的看到操作及状态，根据颜色来区分服务是否正常，当虚拟机出现异常情况，可以快速重置恢复到正常状态继续比赛。

比赛题目：该模块包含了整个比赛的考核内容，考核题按照技术层次进行划分，以步骤的的形式展示。选手完成每一步时点击“立即验证”功能按钮，系统自动监测出完成用时与完成情况。当子考题全部验证通过后，即可进行下一步考题。选手可以按照题目进行操作，当遇到串行题目时，选手必须按照赛题设计顺序进行操作，当遇到并行题目时，选手可以自行选择答题顺序，答题顺序不限。

当前成绩：实时统计当前选手的比赛排名、比赛得分及当前步骤用时。让选手了解自己在整场比赛中的信息。

排行榜：系统自动统计每一支队伍的总体得分情况，以名次从高到低的顺序展示。

4.5.2实训平台

1.实验平台

该平台以知识体系为核心，将大数据内容按照不同类型的知识模块进行分类。该模式围绕一个内容展开了多方面知识的学习，与现在教育方式一致，保留了师生们传统的学习授课方法。不仅如此，为满足学校的已有的课程教学资源，老师可以自定义实验内容及实验镜像，将文本类、实操类、视频类课件上传到教学平台上满足教学需求。

2.在线考试系统

理论考核采用在线考核模式，将单选题、多选题、判断题、填空题、简答题添加在试卷上，每一道题的题目、正选、分值等内容可由管理员自行设置，简答题题采用关键词进行自动判分，同时也可以由教师手动判分。

实践测评考核模式是以实验操作过程为考核点，也称之为实操题考核模式，由教师在管理端设置考核步骤、分值权重，平台提供配套的实验考试环境。学生在实际操作过程中遇到的考核点，需要根据实际结果去填写，到最后统一汇总分数。该模式突破了传统的考核模式，通过实操的方式来加深印象，巩固知识。

3.用户管理系统

为满足教师方便的管理班级学院，平台提供用户组织管理功能。其中用户管理显示平台用户的信息列表，管理端可对平台用户信息进行编辑与删除，根据信息进行用户模糊筛选，便于管理平台用户；角色管理显示平台现有角色，用户可编辑新的角色并赋予角色权限；组织结构管理显示平台现有的组织机构，管理端可以也可根据层级分步添加组织、学院、系别、专业、班级，对同级别下的机构进行排序。

4. 控制台系统

用户可以在此查看版本信息、用户数量、实验数量，资源监控及用户虚拟机监控。同时后台资源监控中心可查看平台的用户数量、实验数量、职业路径数量、项目路径数量、算法集数量、数据集数量、用户分布、活跃用户等数据；实时的CPU、内存、硬盘、实例的使用情况和该时刻学生实验进行的状态；可对虚拟机进行监控所处状态。该功能的实现可便捷精准的反应出学生的问题所在，可对实验平台进行实时状态的查看，又同时提高了老师的教学质量和效率。

5. 智能教务系统

教学进度分析：教学进度分析功能可通过智能化的手段，有效帮助教师分析并掌握整个班级的学习情况，根据学生完成实验的进度过程进行授课，选择重点难点部分进行针对性讲解，有效降低教师授课压力，高效完成授课任务。

教学计划管理：管理员在后台可以一次性布置全部的教学计划，规定上课时间与学习课程，随后学生通过在前端查看，即可了解到每一天的课程安排。

实验报告管理：教师通过此功能查看学生的实验报告，支持预览和批阅等功能，后台自动统计学生学习数据，展示出每个步骤的学习通过时间、成绩正确率、班级排名等信息，并将实验数据与学生的实验报告有机结合，形成完成的实验报告。此功能相较于传统的实验报告，增加了学生的学习数据统计功能，可大大的减轻教师的负担，同时为教师了解班级整体的学习状况提供的有力的支持。

4.6 实训资源配置

4.6.1 配套课程资源

课程资源共计500多个，涵盖操作系统、编程语言、数据库技术、数学基础、Hadoop数据处理、Spark数据处理、Python语言等10门以上的专业基础、专业必修、专业选修课的教学需求。

1.Linux操作系统实训课程

Linux是开源的Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。并且能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。共32个教学实训资源。

2.JAVA基础实训课

Java是一门面向对象编程语言，不仅有C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。共16个教学实训资源。

3.PHP编程基础实训课程

PHP中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。共24个教学实训资源。

4.Python编程基础与应用

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。共89个教学实训资源。

5.C语言基础实训课程

C语言是一门通用计算机编程语言，广泛应用于底层开发。C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。共24个教学实训资源。

6.MySQL数据库实训课程

MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。共16个教学实训资源。

7.MySQL数据库实训课程

MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。共16个教学实训资源。

8.Scala基础实训课程

Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。共16个教学实训资源。

9.Spark技术与大数据应用实训课程

Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。共78个教学实训资源。

10.数据采集实训课程

本课程主要讲解数据采集，使用python、R进行数据采集技能训练。共24个教学实训资源。

11.Python数据分析与可视化实训课程

Python数据分析与可视化实训课程主要是使用python语言进行大数据分析使用，课程内容包括了使用pandas进行数据处理、可视化与Matplotlib及python数据分析项目实战等内容。共32个教学实训资源。

4.6.2 配套竞赛资源

1.2020年第三届全国大学生大数据技能竞赛（职教组）

竞赛核心：房屋租赁价格分析

竞赛说明：本数据为某中介网站某段时间某地区的防区出租价格，通过对户型、商圈、小区、地址、周围设施、交通配套等信息，对网站上的房源情况进行探索分析，进而了解地区性房租的相关情况。

2. 2020年第三届全国大学生大数据技能竞赛（本科教组）

竞赛核心：交通事故因素分析

竞赛说明：基于大数据的交通事故因素分析，从影响交通安全的主要因素出发，分析挖掘道路交通事故的规律和特征，实现交通风险评估，为城市肃清道路交通安全隐患提供一定参考和应用价值。