【职业】国家职业技术技能标准意见征集：大数据工程技术人员
大数据工程技术人员，是2020年人力资源和社会保障部会同市场监管总局、国家统计局发布的38个新职业之一。日前，《大数据工程技术人员国家职业技术技能标准》也已进入到向社会公众征求意见阶段。鉴于标准是职业教育培训、职业技能等级评价和就业服务等工作的基本依据，希望大家积极反馈！
意见反馈方法：
1.点击左下角“阅读原文”，可快速链接至人社部官网“发表意见”界面，大家可按格式要求填写意见
2.页面底部“留言”，绝技谷整理后统一提交
意见征求截止时间：2020年12月18日。
标准全文
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大数据工程技术人员
国家职业技术技能标准
（征求意见稿）
1 职业概况
1.1 职业名称
大数据工程技术人员
1.2 职业编码
2-02-10-11
1.3 职业定义
从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。
1.4 专业技术等级
本职业共设三个等级，分别为初级、中级和高级。
初级、中级分为三个职业方向：大数据处理、大数据分析、大数据管理。
高级不分职业方向。
1.5 职业环境条件
室内，常温。
1.6 职业能力特征
具有较强的学习能力、计算能力、表达能力、空间感及分析、推理和判断能力。
1.7 普通受教育程度
大学专科学历（或高等职业学校毕业）。
1.8 职业培训要求
1.8.1 培训期限
大数据工程技术人员需按照本标准的职业要求参加有关课程培训，完成规定学时，取得学时证明。初级 128 标准学时；中级 128 标准学时；高级 160 标准学时。
1.8.2 培训教师
承担初级理论知识或专业能力培训任务人员，应具有相关职业中级及以上专业技术等级或相关专业中级及以上职称。
承担高级理论知识或专业能力培训任务人员，应具有相关职业高级专业技术等级或相关专业高级职称。
1.8.3 培训场所设备
理论知识培训在标准教室或线上平台进行；专业能力培训在具有相应软、硬件条件的培训场所进行。
1.9 专业技术考核要求
1.9.1 考核申报条件
——取得初级培训学时证明，并具备以下条件之一者，可申报初级专业技术等级：
（1）取得技术员职称。
（2）具备相关专业大学本科及以上学历（含在读的应届毕业生）。
（3）具备相关专业大学专科学历，从事本职业技术工作满 1 年。
（4）技工院校毕业生按国家有关规定申报。
——取得中级培训学时证明，并具备以下条件之一者，可申报中级专业技术等级：
（1）取得助理工程师职称后，从事本职业技术工作满 2 年。
（2）具备大学本科学历，或学士学位，或大学专科学历，取得初级专业技术等级后，从事本职业技术工作满 3 年。
（3）具备硕士学位或第二学士学位，取得初级专业技术等级后，从事本职业技术工作满 1 年。
（4）具备相关专业博士学位。
（5）技工院校毕业生按国家有关规定申报。
——取得高级培训学时证明，并具备以下条件之一者，可申报高级专业技术等级：
（1）取得工程师职称后，从事本职业技术工作满 3 年。
（2）具备硕士学位，或第二学士学位，或大学本科学历，或学士学位，取得中级专业技术等级后，从事本职业技术工作满 4 年。
（3）具备博士学位，取得中级专业技术等级后，从事本职业技术工作满 1年。
（4）技工院校毕业生按国家有关规定申报。
1.9.2 考核方式
分为理论知识考试以及专业能力考核。理论知识考试、专业能力考核均实行百分制，成绩皆达 60 分（含）以上者为合格，考核合格者获得相应专业技术等级证书。
理论知识考试以闭卷笔试、机考等方式为主，主要考核从业人员从事本职业应掌握的基本要求和相关知识要求；专业能力考核以开卷实操考试、上机实践等方式为主，主要考核从业人员从事本职业应具备的技术水平。
1.9.3 监考人员、考评人员与考生配比
理论知识考试中的监考人员与考生配比不低于 1:15，且每个考场不少于 2名监考人员；专业能力考核中的考评人员与考生配比不低于 1:5，且考评人员为3 人（含）以上单数。
1.9.4 考核时间
理论知识考试时间不少于 90min；专业能力考核时间不少于 150min。
1.9.5 考核场所设备
理论知识考试在标准教室进行；专业能力考核在具有相应软、硬件条件的考核场所进行。
2 基本要求
2.1 职业道德
2.1.1 职业道德基本知识
2.1.2 职业守则
（1）遵纪守法，爱岗敬业。
（2）精益求精，勇于创新。
（3）爱护设备，安全操作。
（4）遵守规程，执行工艺。
（5）认真严谨，忠于职守。
2.2 基础知识
2.2.1 基础理论知识
（1）操作系统知识
（2）计算机网络知识
（3）编程基础知识
（4）数据结构与算法知识
（5）数据库知识
（6）软件工程知识
（7）云计算知识
（8）大数据知识
2.2.2 技术基础知识
（1）大数据系统环境安装、配置和调试知识
（2）大数据平台架构知识
（3）软件应用开发知识
（4）接口开发与功能模块设计知识
（5）数据采集与数据预处理知识
（6）数据计算与数据指标知识
（7）常用数据分析与挖掘方法
（8）常用数据报表与可视化技术方法
（9）数据管理知识
（10）数据运营及技术指导知识
2.2.3 安全知识
（1）大数据应用、设备与外部服务组件安全管理知识
（2）大数据服务用户身份鉴别与访问控制相关知识
（3）大数据服务数据活动安全管理知识
（4）大数据服务基础设施安全管理知识
（5）大数据系统应急响应管理知识
2.2.4 其他相关知识
（1）环境保护知识
（2）文明生产知识
（3）劳动保护知识
（4）资料保管保密知识
2.2.5 相关法律、法规知识
（1）《中华人民共和国民法总则》相关知识
（2）《中华人民共和国劳动法》相关知识
（3）《中华人民共和国安全生产法》相关知识
（4）《中华人民共和国网络安全法》相关知识
（5）《关于加强网络信息保护的决定》相关知识
（6）《关键信息基础设施安全保护条例》相关知识
（7）《网络安全等级保护条例》相关知识
（8）《数据安全管理办法》相关知识
（9）《电信和互联网用户个人信息保护规定》相关知识
2.2.6 相关标准
（1）GB/T 35589-2017《信息技术 大数据 技术参考模型》相关知识
（2）GB/T 35295-2017 《信息技术 大数据 术语》相关知识
（3）GB/T 38673-2020《信息技术 大数据 大数据系统基本要求》相关知识
（4）GB/T 37721-2019《信息技术 大数据分析系统功能要求》相关知识
（5）GB/T 37722-2019 《信息技术 大数据存储于处理系统功能要求》相关知识
（6）GB/T 36073-2018 《数据管理能力成熟度评估模型》相关知识
3 工作要求
本标准对初级、中级、高级三个等级的专业能力要求和相关知识要求依次递进，高级别涵盖低级别的要求。
3.1 初级
大数据处理方向的职业功能包括大数据系统搭建、大数据平台管理与运维、大数据技术服务和大数据处理与应用；大数据分析方向的职业功能包括大数据系统搭建、大数据平台管理与运维、大数据技术服务和大数据分析与挖掘；大数据管理方向的职业功能包括大数据平台管理与运维、大数据技术服务、大数据管理。
3.2 中级
大数据处理方向的职业功能包括大数据应用开发、大数据系统搭建、大数据平台管理与运维、大数据技术服务和大数据处理与应用；大数据分析方向的职业功能包括大数据应用开发、大数据系统搭建、大数据平台管理与运维、大数据技术服务和大数据分析与挖掘；大数据管理方向的职业功能包括大数据平台管理与运维、大数据技术服务、大数据管理。
3.3 高级
4 权重表