数据科学与大数据技术专业

发布者:计算机学院发布时间:2021-04-15浏览次数:1548

 专 业 代 码:080910T

一、专业简介

学校新建设特色专业。培养德、智、体、美、劳全面发展,遵守法律法规,践行社会主义核心价值观的合格人才;学生在校期间的主要学习内容包括基本的自然科学知识、马克思主义哲学基本原理、外语、计算机学科相关的数学知识、数据结构与算法设计、数据库与大数据、云计算、机器学习与人工智能等知识;毕业生需掌握大数据采集、存储、处理与分析、挖掘与应用等技术,具备扎实的大数据应用理论和知识,具备计算思维建模能力,能够从事具体行业的大数据分析、建模、设计、开发和维护工作,亦可从事大数据系统研究与管理工作,是具备良好的创新意识和创新能力、扎实的实践开发能力、全面的团队沟通与协作能力的高素质应用型专门人才。

二、培养目标

本专业培养德、智、体、美全面发展,具有较强的实践能力和创新精神,具有竞争和团队精神,掌握自然科学和人文社会科学基础知识,掌握大数据采集、存储、处理与分析、挖掘与应用等技术,具备扎实的大数据应用理论和知识,能够从事各行业大数据分析、建模、设计、开发和维护工作,亦可从事大数据系统研究与管理工作的高素质应用型人才。

预期本专业学生毕业5年左右初步达到以下目标:

OB1、具有良好的思想道德修养、社会责任感和职业道德,身心健康、认真负责。

OB2、具备优秀的团队协作能力和沟通交流能力,能有效的组织、推进任务的执行。

OB3、具有较强的文档编写能力,具备英文文献、资料、书籍的阅读和理解能力。

OB4、具备扎实的数学知识与统计学知识,掌握所在专业领域的业务知识,能用数学等自然科学,分析并解决所在专业领域面临的问题。

OB5、具备扎实的数据科学与大数据技术的理论知识和技术知识。能利用掌握的专业知识进行的数据分析、问题建模、软件开发、系统维护等工作。

OB6、具备较强的自学能力与研究能力,能迅速吸收并掌握最新的数据科学与大数据专业知识,持续提升自身专业素质和文化水平。 

三、毕业要求

学生毕业时应具备以下几个方面的知识、能力和素质:

(一) 知识要求

KN1、人文与社会科学知识  了解社会经济文化概况,掌握相关的人文社科知识,具备一定的人文底蕴。

KN2、数学与自然科学知识  掌握高等数学、线性代数、概率论、离散数学、统计分析等相关数学知识,并能使用数学及自然科学知识对问题进行分析、建模和求解。

KN3、经济与管理知识  具备一定的经济与管理知识,了解项目管理、质量控制、经济规划等相关知识。

KN4、语言技能  具备英文文献、资料、书籍的阅读能力,具备独立阅读英文技术文档的能力,具备简单的英文文档编写能力。

KN5、专业知识  具备扎实的数据科学与大数据理论知识与技术知识,能利用专业知识完成数据分析、问题建模、软件开发、系统维护等工作。

(二)能力要求

AB1、掌握数据科学与大数据采集、存储、处理与分析、传输及应用等技术,具有能够为企事业单位进行大数据系统搭建、运维和开发的能力;具有数据管理、大数据分析与挖掘、大数据项目开发、管理的能力。。

AB2、掌握大数据应用中的常用典型问题的解决办法,具有解决实际问题的能力,具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力,毕业后能成为从事大数据研究和开发应用的大数据人才;具有一定的大数据科学研究和实际工作能力,具有一定的批判性思维能力。

AB3、研究 学生在参加科技活动、科技竞赛、学科竞赛、学生科研项目、教师研究项目的过程中,能够研究与开发复杂工程问题的解决方案。

AB4、个人和团队 能够在多学科背景下的团队中理解与承担个体、团队成员以及负责人的角色,并发挥相应的作用。

AB5、表达与沟通 初步具有能阅读或翻译有关英文大数据专业的书籍、资料和文献的能力。

AB6、终身学习 学生应能够理解自主学习和终身学习的重要性与必要性,掌握一定的自主学习和终身学习的方法。

(三)素质要求

QU1、工程与社会 能够根据大数据领域的相关背景知识进行合理分析,评价工程项目对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。

QU2:环境和可持续发展 能够理解和评价大数据领域工程对环境、社会可持续发展的影响。

QU3:职业规范 具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行社会责任。

QU4:项目管理 理解并掌握工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用。

四、修业年限、课时、学分

修 业 年 限:本科专业基本学制为 4 年,弹性学制为 3-6 

课     时:2340标准课时

学     分:161学分

五、专业类别及授予学位

专 业 类 别:计算类

学     位:工学学士学位

六、专业核心课程

    数据结构、Python语言程序设计、数据挖掘、Hadoop大数据技术、机器学习