一、培养目标
数据科学与大数据技术专业培养德、智、体、美全面发展,适应社会与经济发展需求的数据科学与大数据技术及相关领域的应用型工程专业技术人才,掌握数据科学的基础知识、理论及技术,能够运用大数据技术解决行业实际应用问题,具有较强的创新精神、创业意识和创新创业能力,能在国家政府部门、企事业单位从事数据工程项目建设、大数据分析等方面工作。
二、培养要求
(一)知识结构
1.具有良好的专业基础,较强的数学推理和逻辑思维,掌握数据科学和计算机科学基本知识和技能。
2.能熟练使用计算机常用开发语言、分析工具以及专用系统软件,掌握大数据工程项目的规划、设计、实施和管理的基本过程。
3.掌握大数据技术框架、数据分析方法工具、分布式数据库、数据挖掘技术、并行计算、数据可视化技术等专业知识。
(二)能力结构
1.具有较好的算法分析、设计能力和编程能力。
2.具有综合运用所学知识分析和解决问题的基本能力。
3.具备自主学习的能力,能够把握本专业相关领域的发展动态,不断获取新知识。
4.熟练掌握一门外语,具有一定的听、说、读、写、译的能力,能较熟练地阅读本专业的外文书刊。
5.掌握文献检索、资料查询、收集的基本方法,具有一定的科研和实际工作能力。
6.具有一定的应用系统开发实践能力。
7.具备较强的创新精神、创业意识和创新创业能力。
(三)素质结构
1.有坚定的政治方向,热爱祖国,拥护中国共产党的领导,基本掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观、习近平新时代中国特色社会主义思想的基本原理。
2.树立正确的世界观、人生观、价值观,具有良好的思想品德、社会公德和职业道德。
3.愿为社会主义现代化建设服务,为人民服务,有为国家富强、民族复兴而奋斗的志向和责任感。
4.掌握锻炼身体的科学方法和军事基本素养,达到国家规定的大学生体育和军师训练合格标准,具备健全的心理和健康的体魄。
三、学制与学位
1.本专业基本修业年限为4年。根据学校学分制管理规定,实行3-8年弹性学制,学生可提前1年或延长4年毕业。
2.学位:在规定学制内,学生达到毕业要求,授予工学学士学位。
四、主干学科与交叉学科
主干学科:计算机科学与技术、统计学
交叉学科:信息管理与信息系统、电子商务
五、主要课程
数据结构、程序设计、操作系统、数据库原理与应用、统计学、大数据应用开发语言、算法分析与设计、大数据存储与处理技术(Hadoop)、NoSQL数据库技术及应用、大数据分析与内存计算、数据挖掘、数据可视化技术等。
六、主要实践性教学环节
创新创业类课程、Hadoop部署实践、数据预处理实践、数据可视化实践、综合实验实训、专业实习、毕业实习、毕业设计等。
七、课程设置与教学计划表
课程体系框架及比例分配
课程类别 | 学时 | 学分 | 占总学分的比例 | |
通识课程 | 必修课 | 608 | 31 | 31.4% |
选修课 | 384 | 20 | ||
学科基础课程 | 必修课 | 656 | 39 | 23.9% |
专业课程 | 专业必修课 | 224 | 12 | 28.8% |
专业选修课 | 624 | 31 | ||
跨学科大类选修课 | 64 | 4 | ||
实践课程 | 实践必修课 | 484 | 21 | 15.9% |
实践选修课 | 128 | 5 | ||
必修课(合计) | 1972 | 103 | 63.2% | |
选修课(合计) | 1200 | 60 | 36.8% | |
毕业最低总学时 | 2786 | |||
毕业最低总学分 | 160 |
实践教学学分分配及比例
通识课程 实践教学学分 | 学科基础课和专业课程中实践教学学分 | 独立设置的 实践教学学分 | 实践学 分合计 | 占总学分的 比例 |
9 | 14 | 26 | 49 | 30.1% |
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