一、专业名称(中英文);专业代码
专业名称:数据科学与大数据技术(Data Science and Big Data Technology);
专业代码:080910T
二、培养目标
培养德、智、体全面发展的,掌握自然科学基础知识,在数据科学与大数据技术相关的数据采集、存储、分析与应用领域掌握扎实的专业知识,具备大数据分析的工程技术能力及良好的综合素质,具备抽象思维、逻辑思维能力和系统观,具有创新精神和实践能力的数据科学与大数据技术复合型人才。
三、培养规格(即在知识、能力、素质三个方面的具体要求)
(1)知识目标
掌握数据科学与大数据技术相关的基础知识,并具备相关的基本技能。主要包括:
①掌握计算机科学的基本理论和基本知识,数据科学的基础原理与知识,大数据技术原理,云计算与大数据相关技术平台,以及计算机软件与应用系统的设计与开发基础知识。了解本专业的前沿发展现状和趋势,以及本行业相关的政策、法律和法规。
②具备基本实验方法与技能,具备将数据科学与大数据技术的基础知识、基本方法、工具等应用于数据采集、存储、分析与应用等方面的能力,具备大数据分析的工程项目集成的基本技能。掌握大数据处理语言与相关工具如Python,Hadoop,Spark 等,掌握完整的大数据处理流程,并具备将大数据处理技术转化为商业价值的能力。
(2)能力目标
熟练运用数据科学与大数据技术专业的相关知识,分析和解决专业问题。主要包括:
①具备清晰思考和用语言文字准确表达的能力。能够使用技术语言进行沟通与表达,以及能够进行工程文件的编纂,并可进行说明、阐释。
②具备分析和解决专业问题的能力。能够运用专业知识对相关专业问题进行分析并提出解决方案,以及主导实施解决方案,并对实施结果进行评估,以及提出改善方案。
③具备批判性思考和创造性工作的能力。能够创造性地发现、评估和选择完成工程任务所需的方法和技术,确定解决方案,具有创新思维和系统思维的能力,以及较强的创新意识和进行产品开发和设计、技术改造与创新的初步能力。
④具备至少一种外语的应用能力。主要包括:熟练阅读英语科技文献的能力,以及可与不同国家的人进行交流以及合作共事的能力。
(3)素质目标
具有良好的心理素质、职业道德和高度的社会责任感,主要包括:
①具有良好的心理素质。具有很强的自制力,能够控制自我;具有较强的适应能力,能自信、灵活地处理新的和不断变化的人际环境和工作环境;具有积极乐观与理性思维的人生态度,不墨守成规,勤于思考,对新事物具备敏感性。
②具有高度的社会责任感。具有良好的质量、安全、服务和环保意识;刻苦务实、精勤进取,不断保持和增强职业能力,具有脚踏实地的工作精神。
③具有良好的职业道德和学术道德。熟悉并遵守本行业的职业道德规范和相关法律知识。
四、主干学科(培养目标所决定并为获得能力结构所必须具备的专业理论与技能体系。)
计算机科学与技术
五、专业核心课程(本专业区别于其他专业的最为重要、最为核心的课程5-8门。
数据结构、大数据技术原理、分布式计算系统、操作系统、数据库系统、数据分析与数据挖掘
六、修业年限及授予学位
学制为4年,授予工学学士学位。
七、课程结构及毕业要求
本专业教学计划中,课内总学时为2228学时,学生毕业应取得总学分为160学分,其中必修课程114学分,选修课程46学分,实践课程39学分。
学时分配与毕业学分要求 | 课程性质 | 课程类别 | 学分 | 学时 | 实践 周数 | ||
总数 | 理论 | 实验 | |||||
必修 | 通识必修课 | 27 | 468 | 468 |
|
| |
专业必修课 | 48 | 824 | 712 | 112 |
| ||
选修 | 通识选修课 | 16 | 288 | 288 |
|
| |
拓展选修课 | 30 | 584 | 392 | 192 |
| ||
实践 | 实验教学 | 2 | 64 |
| 64 |
| |
其它实践 | 37 |
|
|
| 37 | ||
数据科学与大数据技术专业毕业要求 | 160 | 2228 | 1860 | 368 | 37 | ||
选修与实践统计 | 选修课比例 | 33.1% | 实践环节比例 | 30.6% |
注:1、课内总学时=必修课总学时+选修课总学时+实验教学学时;
2、选修课比例=(拓展选修学分小计30+通识选修课16+体育4+学科训练1+创新创业实践2+独立实验课选修0)/总学分160*100%=53/160=33.1% ;
3、实践环节比例=(实践教育学分小计39+理论课附带的实验学时小计320/32)/总学分160*100%=49/160=30.6%。
八、人才培养目标实现矩阵
培养标准(知识、能力与素质要求) | 实现途径 | ||
课程设置 | 其他(如教学方式、技能竞赛) | ||
标准1:具有良好的职业道德、坚定的追求卓越的态度、强烈的爱国敬业精神、社会责任感和丰富的人文科学素养 | 1.1 遵守职业道德的能力 | 思想道德修养与法律基础、形势与政策 | 贯穿于专业课程教学 |
1.2 良好的人文和社会科学素养 | 学术道德规范教育、思政课、通识教育课程 | 课外阅读人文典籍等 | |
标准2:具备并能应用与本专业相关的数学与逻辑思维、自然科学、工程技术等方面的基础理论知识 | 2.1数学与逻辑思维基础知识 | 高等数学、线性代数、概率论、算法分析与设计、高等统计学 | 课程教学与实验 |
2.2相关自然科学基础知识 | 高等数学、线性代数 | 课程教学与实验 | |
2.3工程技术知识 | 分布式计算系统、大数据技术原理、实时计算框架、大数据可视化技术、大数据处理技术 | 课程教学与实验 | |
标准3:具备并能应用与本专业相关的技术理论知识及基本实践技能 | 3.1计算机科学的基本理论和基本知识 | 高级语言程序设计、数据结构、离散结构、计算机系统基础、操作系统 | 课堂、实验与实践教学、技能竞赛 |
3.2数据科学的基础原理与知识,大数据技术原理 | 大数据技术原理、数据库系统、分布式计算系统、实时计算框架 | 课堂、实验与实践教学 | |
3.3计算机软件与应用系统的设计与开发基础知识 | 面向对象程序设计、软件开发基础、Python语言程序设计、Linux系统与程序设计 | 课堂、实验与实践教学 | |
3.4至少一个领域应用的基础知识 | 数据分析与数据挖掘、云计算技术、大数据及其安全与隐私、机器学习、农业大数据分析 | 课堂、实验与实践教学、技能竞赛 | |
标准4:具备与本专业相关的基本技能 | 4.1基本实验方法与技能 | 程序设计与算法综合实习、大数据技术实习、数据库分析与设计实习、大数据应用综合实习、大数据分析案例 | 课堂、实验与实践教学、参观实习 |
4.2将数据科学与大数据技术的基础知识、基本方法、工具等应用于数据采集、存储、管理、分析与应用等方面的能力 | 分布式计算系统、大数据技术原理、数据分析与数据挖掘、云计算技术、大数据及其安全与隐私、机器学习、人工智能、大数据处理技术、大数据可视化技术 | ||
4.3 具备开放设计与解决问题技能,在约束条件下,制定实施计划的技能,以及工程项目集成的基本技能 | 高级语言程序设计、面向对象程序设计、Python语言程序设计、算法分析与设计、数据库系统 | ||
标准5:具备并能应用与本专业相关的学科前言与发展专业知识 | 5.1 学科前沿与发展专业知识 | 机器学习、云计算技术、大数据及其安全与隐私、大数据可视化技术、文本挖掘与分析、信息获取及搜索引擎、时间序列分析、农业大数据分析 | 课堂与实践教学、学术交流活动 |
标准6:具备与本专业相关的信息获取、阅读外文资料的能力 | 6.1 获取信息能力 | 有关课程的综合实习,毕业设计开题报告、社会实践 | 大学生课外科技创新活动,课程报告 |
6.2 阅读外文资料能力 | 大学英语、英语选修、毕业设计外文翻译 | 课堂与实践教学 | |
标准7:具备工程实践能力 | 7.1 工程实践能力 | 相关课程综合实习及实践、毕业实习、毕业设计 | 实践教学 |
九、培养计划进程表
数据科学与大数据技术专业人才培养计划进程表Ⅰ
课程类别 | 课程代码 | 课程名称 | 学分 | 学时 | 修读学期 | 开课学院 | 备注 | ||||
总数 | 理论 | 实验 | 实习 | ||||||||
通识教育 |
通识通修课程
| 610004 | 思想道德修养与法律基础(含廉洁修身) Ideological and Moral Cultivation and Basic Knowledge of Law | 2 | 32 | 32 |
|
| 1 | 马克思主义学院 |
|
600651 | 马克思主义中国化进程与青年学生使命担当 The process of Sinicization of Marxism and the responsibility of young students | 1 | 20 | 20 |
|
| 1 | 马克思主义学院 |
| ||
600796 | 中国近现代史纲要 Summary of Modern and Contemporary Chinese History (1840-1949) | 2 | 32 | 32 |
|
| 2 | 马克思主义学院 |
| ||
6000795 | 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 Mao Zedong Thought and Introduction to Socialist Theory with Chinese Characteristics | 4 | 64 | 64 |
|
| 3 | 马克思主义学院 |
| ||
610001 | 马克思主义基本原理 Basic Principles of Marxism | 2 | 32 | 32 |
|
| 4 | 马克思主义学院 |
| ||
610005 | 形势与政策Ⅰ Situation and Policy Education Ⅰ | 0.5 | 16 | 16 |
|
| 1、2 | 马克思主义学院 |
| ||
610006 | 形势与政策Ⅱ Situation and Policy Education Ⅱ | 0.5 | 16 | 16 |
|
| 3、4 | 马克思主义学院 |
| ||
610007 | 形势与政策Ⅲ Situation and Policy Education Ⅲ | 0.5 | 16 | 16 |
|
| 5、6 | 数学与信息学院 |
| ||
610008 | 形势与政策Ⅳ Situation and Policy Education Ⅳ | 0.5 | 16 | 16 |
|
| 7、8 | 数学与信息学院 |
| ||
610013 | 大学英语Ⅰ College English I | 2 | 32 | 32 |
|
| 1 | 外国语学院 |
| ||
610014 | 大学英语Ⅱ College English Ⅱ | 2 | 32 | 32 |
|
| 2 | 外国语学院 |
| ||
610015 | 大学英语Ⅲ College English III | 2 | 32 | 32 |
|
| 3 | 外国语学院 |
| ||
610016 | 大学英语Ⅳ College English Ⅳ | 2 | 32 | 32 |
|
| 4 | 外国语学院 |
| ||
610021 | 体育Ⅰ Physical Education Ⅰ | 0.5 | 16 | 16 |
|
| 1 | 体育教学研究部 |
| ||
610022 | 体育Ⅱ Physical EducationⅡ | 0.5 | 16 | 16 |
|
| 2 | 体育教学研究部 |
| ||
610023 | 体育Ⅲ Physical Education Ⅲ | 0.5 | 16 | 16 |
|
| 3 | 体育教学研究部 |
| ||
610024 | 体育Ⅳ Physical Education Ⅳ | 0.5 | 16 | 16 |
|
| 4 | 体育教学研究部 |
| ||
610027 | 军事理论 Military Technology | 2 | 32 | 32 |
|
| 1 | 保卫处 |
| ||
创新创业课程 | 600804 | 大学生职业生涯发展与就业力提升 College Student Career Development and Employability Improvement | 1 | 16 | 16 | 0 |
| 3 | 招生与就业处 |
| |
600805 | 大学生创新创业基础 Foundation for Students’ Innovation &Entrepreneurship | 1 | 16 | 16 | 0 |
| 4 | 创新创业学院 |
| ||
通识特色课程 | 614424 | 英语系列选修课 Elective Courses of English | 2 | 32 | 32 |
|
| 3 | 外国语学院 |
| |
612080 | 汉语系列选修课 Elective Courses of Chinese | 2 | 32 | 32 |
|
| 1 | 人文与法学学院 |
| ||
| A系列选修课程 Elective Courses for A Series | 6 | 96 | 96 |
|
|
| 全校 | 至少6学分 | ||
| 全校公共选修课 University Elective Courses | 6 | 96 | 96 |
|
|
| 全校 |
| ||
| 通识教育课程小计 | 43 | 756 | 756 |
|
|
|
|
|
数据科学与大数据技术专业人才培养计划进程表Ⅱ
课程类别 | 课程代码 | 课程名称 | 学分 | 学时 | 修读学期 | 开课学院 | 备注 | ||||
总数 | 理论 | 实验 | 实习 | ||||||||
专业教育 | 专业基础课程 | 610031 | 高等数学AI Advanced Mathematics AI | 5 | 80 | 80 |
|
| 1 | 数学与信息学院 |
|
611811 | 高级语言程序设计 Advanced Programming | 3 | 48 | 48 |
|
| 1 | 数学与信息学院 | 双、辅 | ||
615229 | 高等数学AII Advanced Mathematics AII | 5 | 80 | 80 |
|
| 2 | 数学与信息学院 |
| ||
612637 | 离散结构 | 4 | 64 | 64 |
|
| 3 | 电子工程学院 |
| ||
610035 | 概率论 Probability Theory | 2 | 32 | 32 |
|
| 3 | 数学与信息学院 |
| ||
602071 | 计算机系统基础 Fundamentals of Computer System | 4.5 | 80 | 64 | 16 |
| 3 | 数学与信息学院 | 双、辅 | ||
610037 | 线性代数 Linear Algebra | 2 | 32 | 32 |
|
| 4 | 数学与信息学院 |
| ||
600831 | 高等统计学 Advanced Statistics | 2.5 | 48 | 32 | 16 |
| 4 | 数学与信息学院 |
| ||
专业核心课程 | 610607 | 数据结构 | 3.5 | 56 | 56 |
|
| 2 | 数学与信息学院 | 双、辅 | |
613641 | 数据库系统 Database System | 3.5 | 64 | 48 | 16 |
| 3 | 数学与信息学院 | 双 | ||
600832 | 大数据技术原理 Principle of Big Data Technology | 3.5 | 64 | 48 | 16 |
| 4 | 数学与信息学院 | 双、辅 | ||
611252 | 操作系统 Operating System | 3.5 | 64 | 48 | 16 |
| 4 | 数学与信息学院 |
| ||
600830 | 分布式计算系统 Distributed Computing Systems | 3.5 | 64 | 48 | 16 |
| 4 | 数学与信息学院 | 双、辅 | ||
600824 | 数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining | 2.5 | 48 | 32 | 16 |
| 5 | 数学与信息学院 |
| ||
| 专业教育课程小计 | 48 | 824 | 712 | 112 |
|
|
|
| ||
拓展教育 | 基础选修模块
| 600601 | 数据科学导论 Introduction to Data Science | 2 | 32 | 32 |
|
| 1 | 数学与信息学院 | 至少选修12学分;
双学位任选12学分;
辅修任选 5学分 |
612350 | 计算智能 | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 2 | 数学与信息学院 | |||
600657 | Python语言程序设计 Python Programming | 2.5 | 48 | 32 | 16 |
| 2 | 数学与信息学院 | |||
2501960 | 面向对象程序设计 | 3.5 | 64 | 48 | 16 |
| 3 | 数学与信息学院 | |||
611054 | Linux系统及程序设计 | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 4 | 数学与信息学院 | |||
613777 | 算法分析与设计 | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 5 | 数学与信息学院 | |||
专业选修模块 | 602137 | 机器学习 Machine Learning | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 4 | 数学与信息学院 | 至少选修12学分;
双学位选修10学分;
| |
600735 | 实时计算框架 Real Time Computing Framework | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 5 | 数学与信息学院 | |||
614560 | 运筹学 Operational Research | 2.5 | 40 | 40 |
|
| 5 | 数学与信息学院 | |||
602026 | 区块链原理与技术 Principle and Technology of Blockchain | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 5 | 数学与信息学院 | |||
600732 | 信息获取及搜索引擎 Information Retrieval and Search Engine | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 5 | 数学与信息学院 | |||
600733 | 文本挖掘与分析 Text Mining and Analytics | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 6 | 数学与信息学院 | |||
614550 | 云计算技术 | 2.5 | 48 | 32 | 16 |
| 6 | 数学与信息学院 | |||
613068 | 人工智能 | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 6 | 数学与信息学院 | |||
600730 | 时间序列分析 Time Series Analysis | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 6 | 数学与信息学院 | |||
611441 | 大数据及其安全与隐私 | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 7 | 数学与信息学院 |
数据科学与大数据技术专业人才培养计划进程表Ⅲ
课程类别 | 课程代码 | 课程名称 | 学分 | 学时 | 修读学期 | 开课学院 | 备注 | ||||
总数 | 理论 | 实验 | 实习 | ||||||||
| 产业学院模块 | 600734 | 大数据可视化技术 Big Data Visualization | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 7 | 数学与信息学院 | 至少选修4学分 |
600729 | 农业大数据分析 Agricultural Big Data Analysis | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 7 | 数学与信息学院 | |||
602136 | 大数据处理技术 Technology of Big Data Processing | 2 | 40 | 24 | 16 |
| 7 | 数学与信息学院 | |||
跨门类选修模块 | 611187 | 博弈论 Game Theory | 2 | 32 | 32 |
|
| 6 | 经济管理学院 | 至少选修2学分 | |
611439 | 大数据管理与分析 Big Data Management and Analysis | 2 | 32 | 32 |
|
| 6 | 数学与信息学院 | |||
612486 | 金融数据分析 Financial Data Analysis | 2 | 32 | 32 |
|
| 7 | 数学与信息学院 | |||
| 拓展教育课程小计 | 30 | 584 | 392 | 192 |
|
|
|
| ||
实践教育 | 通用技能训练 |
| 社会实践 Social Practice | 4 | +4 |
|
| 4 | 1-4 | 马克思主义学院 |
|
| 阳光体育 Sunshine Sports | 2 | +2 |
|
| 2 | 1-4 | 体育教学研究部 |
| ||
600799 | 军事训练 Military Training | 2 | +2 |
|
| 2 | 1 | 数学与信息学院 |
| ||
劳动教育 | 602315 | 劳动教育Ⅰ Labor Education I | 1 | +1 |
|
| 1 | 3 | 数学与信息学院 |
| |
602316 | 劳动教育Ⅱ Labor Education Ⅱ | 1 | +1 |
|
| 1 | 7 | 数学与信息学院 |
| ||
专业技能训练 | 601330 | 高级语言程序设计实验 Experiments of Advanced Programming | 1 | 32 |
| 32 |
| 1 | 数学与信息学院 | 双、辅 | |
622018 | 数据结构实验 | 1 | 32 |
| 32 |
| 3 | 数学与信息学院 | 双、辅 | ||
600336 | 程序设计与算法综合实习Ⅰ Comprehensive Practice of Program Design & Algorithms I | 2 |
|
|
| 2 | 2 | 数学与信息学院 | 双 | ||
600337 | 程序设计与算法综合实习Ⅱ Comprehensive Practice of Program Design & Algorithms II | 2 |
|
|
| 2 | 3 | 数学与信息学院 | 双 | ||
600821 | 大数据技术实习 Comprehensive Practice of Big Data Technology | 2 |
|
|
| 2 | 5 | 数学与信息学院 | 双 | ||
600820 | 大数据分析案例 Case Study of Big Data Analysis | 2 |
|
|
| 2 | 5 | 数学与信息学院 |
|
数据科学与大数据技术专业人才培养计划进程表Ⅳ
课程类别 | 课程代码 | 课程名称 | 学分 | 学时 | 修读学期 | 开课学院 | 备注 | ||||
总数 | 理论 | 实验 | 实习 | ||||||||
|
| 613640 | 数据库分析与设计实习 Comprehensive Practice of Database Analysis & Design | 2 |
|
|
| 2 | 6 | 数学与信息学院 | 双 |
602174 | 大数据应用综合实习 I Comprehensive Practice of Big Data Processing | 2 |
|
|
| 2 | 6 | 数学与信息学院 |
| ||
602173 | 大数据应用综合实习 II Comprehensive Practice of Big Data Processing | 2 |
|
|
| 2 | 7 | 数学与信息学院 | 产业学院 | ||
617022 | 毕业实习 Graduation Practice | 4 | +4 |
|
| 4 | 7 | 数学与信息学院 |
| ||
617017 | 毕业论文/设计 Graduation Thesis / Design | 6 | +6 |
|
| 6 | 8 | 数学与信息学院 | 双 | ||
创新创业训练 | 611839 | 工程技能通识训练 Basic Training of Engineering Skills | 1 | +1 |
|
| 1 | 5 | 工程训练中心 |
| |
610208 | 创新创业实践 Practice of Innovation and Entrepreneurship | 2 | +2 |
|
| 2 | 7 | 软件学院 |
| ||
| 实践教育课程小计 | 39 | 64 |
| 64 | 37 |
|
|
| ||
总计 | 160 | 2228 | 1860 | 368 | 37 |
|
|
|
双学位总学分:59.5学分;辅修总学分:25学分。