2018级数据科学与大数据技术专业培养方案(修订)
数据科学与大数据技术专业人才培养方案
数据科学与大数据技术专业人才培养方案导语：数据科学与大数据技术专业是当前热门的高科技专业，涵盖了数据分析、机器学习、人工智能、数据工程等多个方面。
为了更好地培养优秀的数据科学与大数据技术专业人才，本文将提供一份培养方案。
1. 专业概况数据科学与大数据技术专业是一个结合了数学、计算机科学、统计学等跨学科知识的专业，旨在培养具备数据分析能力、机器学习和人工智能技术运用能力以及数据处理能力的高级数据分析师和数据工程师等人才。
该专业主要涉及数据分析方法与应用、数据挖掘、机器学习、大数据计算与存储等多个领域。
2. 培养目标（1）具备深厚的理论基础和技术功底：具有扎实的数学、计算机科学和统计学等方面的基础，掌握数学分析、数据挖掘和机器学习等核心理论，以及数据工程领域中的最新技术和工具。
（2）掌握数据分析和处理的能力：熟练掌握常用的数据分析和处理方法，能够对大量数据进行处理和分析，能够制定科学、有效的数据分析策略，同时有一定的数据建模和可视化能力。
（3）具备解决问题和驱动业务的能力：能够从面向业务和问题的角度出发，针对不同的数据问题制定科学的数据分析和处理方案，并有能力在实践中应用数据科学解决实际问题。
（4）具有团队合作和领导力：能够与其他团队成员合作共同完成项目，并在项目中发挥一定的领导作用。
3. 课程设置（1）数据科学基础：包括统计学、线性代数、概率论等数学与统计学知识，为数据科学领域的研究打下坚实的理论基础。
（2）编程与数据结构：培养学生编写程序和数据结构的能力。
（3）数据库技术：包括SQL语言、关系数据库的设计等内容，为后续的数据处理和分析打好基础。
（4）数据挖掘与机器学习：包括数据挖掘算法、聚类、分类、预测等内容，培养学生运用机器学习进行数据处理和分析的能力。
（5）大数据计算与存储：包括分布式计算、Hadoop和Spark框架等内容，让学生了解大规模数据处理的方法，并掌握大数据的存储和管理。
（6）数据可视化：包括R语言和Python的数据可视化库、Tableau和D3.js 等工具，培养学生进行数据可视化的能力。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当今信息时代最热门的专业方向之一，随着信息技术的快速发展，对于数据科学与大数据技术专业人材的需求也越来越大。
因此，如何科学合理地培养数据科学与大数据技术专业人材成为了学校和企业面临的重要问题。
本文将从课程设置、实践教学、教师团队、实习实训和综合能力培养五个方面探讨数据科学与大数据技术专业的培养方案。
一、课程设置1.1 确保基础课程的全面性和深度：包括数据结构、数据库原理、统计学基础等课程，为学生打下坚实的理论基础。
1.2 引入前沿技术课程：如机器学习、深度学习、自然语言处理等，培养学生对最新技术的理解和应用能力。
1.3 设置实践课程：如数据挖掘实践、大数据处理实践等，让学生通过实际操作掌握技能。
二、实践教学2.1 实验室建设：配备先进的大数据处理设备和软件工具，提供学生实践操作的平台。
2.2 项目实践：组织学生参预实际项目，锻炼他们的团队合作和问题解决能力。
2.3 创新实践：鼓励学生参加数据科学竞赛、科研项目等，培养他们的创新思维和实践能力。
三、教师团队3.1 学术背景：教师应具有扎实的数据科学与大数据技术理论基础和丰富的实践经验。
3.2 行业背景：教师中应有从业经验丰富的专家，能够为学生提供最新的行业动态和实践经验。
3.3 团队合作：建立跨学科的教师团队，促进不同专业背景的教师之间的合作，为学生提供全面的教学资源。
四、实习实训4.1 与企业合作：建立与企业的实习基地，为学生提供实习机会，让他们在实践中学习和成长。
4.2 实习指导：为学生提供专业的实习指导老师，指导学生在实习中解决问题，提升实践能力。
4.3 实习评估：建立科学的实习评估机制，对学生的实习表现进行评估，为学生提供改进建议。
五、综合能力培养5.1 综合实践项目：组织学生参预综合实践项目，让他们在实践中综合运用所学知识。
5.2 跨学科交叉：鼓励学生参加跨学科的课程和项目，培养他们的综合能力和跨学科思维。
数据科学与大数据技术专业培养方案(满足工程教育要求)
一、培养目标本专业旨在培养思想品德好、专业素质高、实践能力强，掌握数据科学专业方向所需的基础理论和方法，具有经济、金融等相关行业知识背景，具备较强的数据收集、数据处理和数据分析的技术和能力的国际化应用型数据科学人才。
学生毕业后，能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据分析，能利用数据科学方法开展商务流通大数据应用、金融大数据应用，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动大数据在相关行业的应用创新。
二、培养规格及标准⒈知识结构本专业学生应具备以下几方面的知识：(1)通识教育知识：思想政治理论课、英语、大学语文、体育、哲学与社会、历史与文化、文学与艺术、科学与创新、数学思维与经济分析等；(2)基础知识：数据科学导论、数学分析、线性代数A、概率论A、数理统计、Python程序设计、计算机系统基础、C++程序设计、数据结构、数据库原理与设计等；(3)专业知识：大数据探索性分析、最优化方法、数据挖掘与机器学习、计算统计、应用回归分析、应用时间序列分析、应用多元统计分析、分布式计算、人工智能、自然语言处理、深度学习、文本挖掘等；(4)相关专业知识：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、国际金融、国际贸易、商务大数据案例分析、金融数据风险建模、运筹学、管理学、博弈论等；(5)有关当代知识：数据科学的理论和应用前沿。
具体课程设置详见本专业指导性教学计划。
⒉能力通过培养，学生应具备以下几方面的能力：(1)具有扎实的数据分析的理论基础和大数据技术，培养比较系统的大数据分析思维；(2)掌握数据科学的基本理论、基本方法和基本技术，具有大数据采集和数据挖掘的技术，具备解决涉及大数据问题的能力；(3)掌握系统的经济、金融等方面的行业知识，具有运用数据科学的理论、方法和技术分析相关领域实际问题的能力；(4)掌握英语，听、说、读、写、译能力均达到较高水平。
具有较强的英语口语和书面交流能力，熟练运用专业英语能力。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当今信息时代最热门的专业方向之一，随着大数据时代的到来，数据科学家和大数据工程师的需求不断增加。
为了满足市场需求，各大高校纷纷开设了数据科学与大数据技术专业，并制定了相应的培养方案，以培养出高素质的数据科学家和大数据工程师。
一、课程设置1.1 数据科学基础课程数据科学专业的基础课程包括统计学、数据结构、数据库原理等，通过这些课程的学习，学生可以建立起对数据科学的基本理论和方法的认识。
1.2 大数据技术课程大数据技术专业的课程包括分布式计算、数据挖掘、机器学习等，学生通过这些课程的学习可以掌握大数据处理和分析的技术。
1.3 实践课程除了理论课程外，学校还会安排实践课程，如数据分析实训、大数据项目实践等，让学生在实际操作中掌握数据科学和大数据技术的应用。
二、实习实训2.1 企业实习为了让学生更好地了解行业需求，学校会安排企业实习，让学生有机会在真实的工作环境中实践所学知识。
2.2 实训项目学校还会组织实训项目，如大数据分析竞赛、数据科学项目实践等，让学生在实践中提升自己的能力。
2.3 导师指导学校会为学生配备导师，帮助学生解决实习实训中遇到的问题，指导他们在实践中不断成长。
三、科研项目3.1 科研基金学校会鼓励学生参与科研项目，申请科研基金，培养学生的科研能力和创新意识。
3.2 学术论文学生可以选择参加学术会议、发表学术论文，提升自己的学术水平和影响力。
3.3 科研团队学校会组建科研团队，邀请学生参与科研项目，培养学生的团队合作能力和创新精神。
四、实用技能4.1 编程能力数据科学与大数据技术专业需要具备扎实的编程能力，学校会安排相关编程课程，培养学生的编程技能。
4.2 数据处理能力学生需要掌握数据处理和分析的技术，学校会安排相关实践课程，让学生熟练运用数据处理工具。
4.3 解决问题能力学校还会培养学生的解决问题能力，通过案例分析、项目实践等方式，让学生学会独立思考和解决实际问题。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案一、专业背景及目标数据科学与大数据技术是一门涉及数据分析、数据挖掘、机器学习和大数据处理等领域的学科。
随着信息技术的飞速发展，数据科学与大数据技术在各行各业中的应用日益广泛。
本专业旨在培养具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，熟悉数据科学与大数据技术的理论和方法，具备数据分析、数据挖掘和大数据处理能力的专业人才。
二、培养目标1.掌握数学、统计学和计算机科学的基本理论和方法，具备扎实的数学和计算机科学基础；2.熟悉数据科学与大数据技术的理论和方法，了解数据挖掘、机器学习、人工智能等相关领域的最新进展；3.具备数据分析、数据挖掘和大数据处理的能力，能够运用相关工具和技术解决实际问题；4.具备团队合作和沟通能力，能够在跨学科和跨领域的团队中开展科研和工程项目；5.具备终身学习和创新精神，能够适应信息技术快速发展的需求。
三、课程设置1.数学基础课程线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。
2.计算机科学基础课程计算机程序设计、数据结构与算法、计算机网络等。
3.数据科学与大数据技术核心课程数据挖掘、机器学习、数据可视化、大数据处理技术等。
4.专业选修课程数据分析、自然语言处理、深度学习、云计算等。
5.实践教学环节包括实验课程、项目实训、实习等，旨在培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。
四、实践教学环节1.实验课程通过开展数据科学与大数据技术相关的实验，培养学生的实际操作能力和数据处理能力。
例如，设计一个数据挖掘算法，应用于某个实际数据集，分析并解释挖掘结果。
2.项目实训组织学生参与大数据项目实训，让学生在实际项目中应用所学知识，培养解决实际问题的能力和团队合作能力。
例如，参与一个金融领域的大数据分析项目，分析用户的消费行为和信用评级。
3.实习安排学生到企事业单位或科研机构进行实习，让学生接触真实的工作环境，了解行业需求和实际工作流程。
例如，到一家电商公司实习，参与大数据平台的建设和数据分析工作。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当今社会中非常热门的专业领域之一。
随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来，对于数据科学与大数据技术专业的需求也越来越大。
因此，制定一套科学合理的专业培养方案对于培养高素质的数据科学与大数据技术人才至关重要。
本文将从四个方面详细阐述数据科学与大数据技术专业培养方案。
一、课程设置1.1 数据科学基础课程：包括数学基础、统计学、概率论等，帮助学生建立起数据科学的基本理论知识。
1.2 数据处理与分析课程：学习数据清洗、数据挖掘、数据可视化等技术，培养学生对数据的处理与分析能力。
1.3 大数据技术课程：学习分布式计算、数据存储与管理、机器学习等技术，使学生能够掌握大数据技术的核心知识。
二、实践环节2.1 实习实训：安排学生到企业或研究机构进行实习实训，让学生接触真实的数据科学与大数据技术项目，提升实践能力。
2.2 实验课程：设置数据科学与大数据技术的实验课程，通过实际操作，让学生掌握数据处理与分析的具体方法和技巧。
2.3 项目实践：组织学生参与数据科学与大数据技术相关的项目，培养学生的团队合作能力和解决实际问题的能力。
三、跨学科交叉3.1 与数学学科的交叉：加强数据科学与数学学科的交叉，培养学生的数学建模和数据分析能力。
3.2 与计算机科学的交叉：结合计算机科学的知识，培养学生的编程和算法设计能力。
3.3 与领域知识的交叉：将数据科学与大数据技术应用于各个领域，如金融、医疗等，培养学生的专业领域知识和实践能力。
四、综合素质培养4.1 语言能力培养：加强英语听说读写能力的培养，提高学生的跨文化交流能力。
4.2 创新能力培养：鼓励学生参与科研项目和创新实践，培养学生的创新思维和解决问题的能力。
4.3 终身学习能力培养：培养学生的自主学习能力和持续学习的意识，使其能够适应技术快速更新的环境。
综上所述，数据科学与大数据技术专业培养方案应该从课程设置、实践环节、跨学科交叉和综合素质培养等方面进行全面规划。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：随着信息技术的不断发展，数据科学与大数据技术成为了当今社会中备受关注的热门领域。
为了培养更多具备数据科学与大数据技术专业知识和技能的人材，各大学纷纷推出相应的专业培养方案。
本文将探讨数据科学与大数据技术专业的培养方案。
一、课程设置1.1 基础课程：包括数据结构、数据库原理、统计学基础等，为学生打下坚实的理论基础。
1.2 专业课程：涵盖数据挖掘、机器学习、大数据处理技术等，培养学生具备实际操作能力。
1.3 实践课程：包括实习、项目实践等，让学生在实际项目中应用所学知识，提升实际操作能力。
二、教学方法2.1 理论与实践相结合：注重理论知识的传授同时，也要注重实践操作的训练。
2.2 项目驱动教学：通过项目驱动教学，让学生在实际项目中学习和应用知识。
2.3 导师制度：为学生配备导师，指导学生的学习和研究，提供个性化的学术指导。
三、实习与实训3.1 实习机会：为学生提供实习机会，让学生在真实工作环境中学习和实践。
3.2 实训项目：组织学生参预实际项目，锻炼学生的团队合作能力和解决问题的能力。
3.3 实践能力培养：通过实习和实训，培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。
四、实验室建设4.1 大数据实验室：建设配备先进设备和软件的大数据实验室，为学生提供实验平台。
4.2 数据分析实验室：建设数据分析实验室，提供数据处理和分析的实验环境。
4.3 软件开辟实验室：建设软件开辟实验室，让学生学习和实践软件开辟技术。
五、学术交流与合作5.1 学术交流会议：组织学生参加学术交流会议，拓展学术视野，与同行学者交流。
5.2 产学合作项目：与企业合作开展产学合作项目，让学生参预实际项目，提升实践能力。
5.3 国际合作交流：开展国际合作交流，与国外院校合作开展项目，促进国际学术交流。
结语：通过以上内容的探讨，数据科学与大数据技术专业的培养方案应该是全面的，包括课程设置、教学方法、实习与实训、实验室建设和学术交流与合作等方面。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案一、专业背景和目标数据科学与大数据技术专业是为了满足当前社会对数据分析和处理的需求而设立的。
随着互联网和信息技术的迅猛发展，大量的数据被产生和存储，如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
数据科学与大数据技术专业旨在培养具备数据分析、数据挖掘、机器学习等技能的专业人才，以应对数据时代的挑战。
二、专业课程设置1. 数据科学基础课程- 数据结构与算法- 数据库原理与应用- 统计学基础- 数据可视化- 数据挖掘与机器学习2. 大数据技术课程- 大数据存储与管理- 大数据计算与分析- 分布式系统与并行计算- 数据安全与隐私保护- 云计算与大数据平台3. 专业选修课程- 自然语言处理- 图像与视频分析- 社交网络分析- 数据科学实践- 数据科学伦理与法律三、实践教学环节1. 实习实训为了提高学生的实际操作能力和解决实际问题的能力，专业设置了实习实训环节。
学生将有机会在企业或科研机构中参与数据科学与大数据技术相关的项目，锻炼自己的实际操作能力。
2. 毕业设计毕业设计是专业培养方案的重要组成部分。
学生需要选择一个与数据科学与大数据技术相关的课题，进行研究和实践，并撰写毕业论文。
毕业设计旨在培养学生的科研能力和创新能力。
四、专业实验室建设为了支持专业的教学和科研工作，学校将建设一流的数据科学与大数据技术实验室。
实验室将配备先进的计算设备和大数据处理平台，为学生提供良好的学习和实践环境。
五、就业前景数据科学与大数据技术专业毕业生将具备丰富的数据分析和处理经验，可以在各个行业中从事数据科学家、大数据工程师、数据分析师等相关职业。
随着大数据技术的广泛应用，数据科学与大数据技术专业的就业前景广阔。
六、专业特色1. 实践导向专业注重学生的实践能力培养，通过实习实训和毕业设计等环节，使学生能够将所学知识应用于实际问题的解决。
2. 多学科交叉专业涉及计算机科学、数学、统计学等多个学科的知识，培养学生的综合能力和跨学科的思维能力。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案一、背景介绍数据科学与大数据技术是当前信息时代最热门的领域之一。
随着互联网和智能设备的快速发展，海量数据的产生和存储已经成为一种常态。
数据科学与大数据技术专业旨在培养具备数据分析和处理能力的专业人才，满足社会对于数据科学和大数据技术的需求。
二、培养目标1. 培养具备扎实的数学、统计学和计算机基础知识的学生；2. 培养具备数据分析、数据挖掘、机器学习等技能的学生；3. 培养具备大数据处理和管理能力的学生；4. 培养具备数据可视化和数据沟通能力的学生；5. 培养具备创新思维和解决实际问题能力的学生。
三、课程设置1. 基础课程- 数学分析- 线性代数- 概率论与数理统计- 数据结构与算法- 数据库原理与应用- 编程语言基础（Python、R、Java等）2. 专业课程- 数据挖掘与机器学习- 大数据处理与分析- 数据可视化与交互设计- 云计算与分布式系统- 自然语言处理与文本挖掘- 数据隐私与安全3. 实践环节- 数据科学项目实训：学生通过实际项目的开展，熟悉数据科学的整个流程，包括数据获取、数据清洗、特征工程、模型建立和评估等环节。
- 实习：学生在企业或科研机构进行实习，接触真实的数据科学和大数据技术应用场景，提升实践能力和解决问题的能力。
四、教学方法1. 理论与实践相结合：课堂教学注重理论知识的讲解和实践技能的培养，通过案例分析和实际项目实训，让学生能够将所学知识应用于实际问题解决中。
2. 小班教学：为了提高学生的互动性和参与度，课程设置小班教学，让每位学生都能够获得充分的教学资源和指导。
3. 实习指导：为学生提供实习指导，帮助他们在实际场景中运用所学知识，提升实践能力和解决问题的能力。
五、实验室建设为了提供良好的学习和实践环境，学校将建设数据科学与大数据技术实验室。
实验室将配备先进的计算机设备和大数据处理平台，为学生提供数据科学和大数据技术的实验和项目开展所需的硬件和软件环境。
数据科学与大数据技术专业人才培养方案
数据科学与大数据技术专业人才培养方案一、专业名称、代码专业名称：数据科学与大数据技术专业代码：080910T二、培养目标本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好的人文素质和科学素养，具备数据科学与大数据技术专业基本理论、基本知识、基本技能，熟练掌握大数据应用平台的搭建与部署、大数据存储设计、大数据分析与挖掘、大数据可视化工具的使用，具有从事大数据处理、分析及预测等工作能力，能在政府、银行、医院、金融、互联网等部门从事大数据技术应用开发等工作，具有一定创新能力的高素质应用型人才。
三、基本规格本专业学生主要学习大数据分析与应用的基础理论与专业知识，掌握大数据平台架构搭建、应用开发与分析处理的专业知识，受到大数据技术的专业训练，具有对大数据进行分析、处理、预测及可视化的能力。
毕业生应具备以下综合素质、基本能力与专业知识：1.具备当代大学生的良好品质，热爱祖国，树立正确的世界观、人生观和价值观，具有良好的思想道德修养、强烈的民族自豪感和社会责任感。
2.系统掌握数据科学与大数据技术专业基本理论、基本知识和基本技能；具有一定的数理基础，掌握计算机软、硬件系统知识，具备一定逻辑思维能力、程序设计能力和算法分析能力；掌握大数据平台架构搭建与部署、大数据分析与挖掘、大数据可视化等专业知识，具有从事大数据处理、分析及系统开发能力，具备从事大数据行业应用开发的实践技能；具有一定的创新创业能力和科学性思维能力。
3.掌握体育基础知识和科学锻炼的基本方法，达到国家规定的体质健康标准；具有一定的外语应用能和语言表达交流能力；具有健全的人格、良好的生活习惯和心理素质。
4.掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有较强的大数据信息获取能力；掌握科技论文写作的一般知识和方法；了解本学科前沿和发展趋势，具有学习新知识和新技术的能力。
四、学制与修业年限1.标准学制：4年。
2.修业年限：可根据学生具体情况适当缩短或延长，修业年限最短为3年，最长不得超过7年。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言：数据科学与大数据技术是当今信息时代最重要的领域之一，它在各个行业中发挥着重要的作用。
为了培养具备数据分析和大数据处理能力的专业人才，我们设计了以下的数据科学与大数据技术专业培养方案。
一、专业背景：数据科学与大数据技术专业旨在培养具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础的学生，能够运用数据分析和大数据技术解决实际问题的专业人才。
二、培养目标：1. 掌握数学和统计学的基本理论和方法，具备数学建模和统计分析的能力；2. 熟悉计算机科学的基础知识和编程技术，能够运用计算机进行数据处理和分析；3. 熟悉大数据技术的原理和应用，能够处理和分析海量数据；4. 具备良好的问题分析和解决能力，能够运用数据科学和大数据技术解决实际问题；5. 具备良好的沟通和团队合作能力，能够与不同领域的专业人士合作开展数据科学项目。
三、专业课程设置：1. 数学基础课程：- 高等数学- 线性代数- 概率论与数理统计- 数值计算方法2. 统计学基础课程：- 统计推断- 实验设计与数据分析- 多元统计分析3. 计算机科学基础课程：- 计算机程序设计- 数据结构与算法- 操作系统- 数据库原理与应用4. 数据科学与大数据技术核心课程： - 数据挖掘与机器学习- 大数据处理与分析- 数据可视化与交互- 云计算与分布式系统5. 专业选修课程：- 自然语言处理- 图像与视频处理- 时间序列分析- 社交网络分析四、实践教学环节：1. 实习：在校期间，学生需要完成一定的实习要求，通过实践锻炼自己的数据科学和大数据技术能力。
2. 实验：设计并完成一系列与数据科学和大数据技术相关的实验项目，培养学生的实际操作能力。
3. 毕业设计：学生需要选择一个与数据科学和大数据技术相关的课题进行研究和实践，撰写毕业论文。
五、就业前景：数据科学与大数据技术专业毕业生具备较高的就业竞争力。
他们可以在以下领域就业：1. 互联网公司：如阿里巴巴、腾讯等，从事大数据分析和处理工作；2. 金融行业：如银行、保险公司等，从事风险评估和数据分析工作；3. 咨询公司：如普华永道、德勤等，为客户提供数据分析和决策支持服务；4. 制造业：如汽车、电子等，从事生产数据分析和优化工作；5. 政府部门：如统计局、发展改革委等，从事数据分析和政策制定工作。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述数据科学与大数据技术是当今信息时代最炙手可热的专业之一，其培养方案的设计对于培养具备数据分析和处理能力的专业人才至关重要。
本文将探讨数据科学与大数据技术专业的培养方案，包括课程设置、实践环节、师资队伍、学生实习以及毕业要求等方面。
一、课程设置1.1 理论课程：包括数据结构、数据库原理、数据挖掘、机器学习等，为学生提供扎实的理论基础。
1.2 实践课程：包括数据处理、数据分析、数据可视化等，培养学生实际操作能力。
1.3 综合课程：包括数据科学导论、大数据技术应用、数据伦理等，让学生了解行业发展趋势和伦理规范。
二、实践环节2.1 实习实训：安排学生到企业或科研机构进行实习，锻炼学生实际应用能力。
2.2 项目实践：组织学生参与数据科学与大数据技术项目，提升学生团队协作和解决问题的能力。
2.3 实验课程：设置实验课程，让学生动手实践，掌握数据处理和分析技能。
三、师资队伍3.1 学术导师：拥有丰富的科研经验和教学经验，指导学生进行科研项目。
3.2 实践导师：具有实际工作经验的专业人士，指导学生进行实习和项目实践。
3.3 行业导师：邀请行业专家参与教学，分享行业最新动态和实践经验。
四、学生实习4.1 实习机会：与企业建立合作关系，为学生提供丰富的实习机会。
4.2 实习指导：为学生提供实习指导老师，帮助学生顺利完成实习任务。
4.3 实习成果：要求学生完成实习报告和实习总结，总结实习经验和成果。
五、毕业要求5.1 学位要求：完成学分要求，通过毕业论文答辩，取得数据科学与大数据技术相关专业学位。
5.2 就业指导：为毕业生提供就业指导和职业规划，帮助毕业生顺利就业。
5.3 继续深造：鼓励毕业生继续深造，攻读硕士或博士学位，提升专业水平。
结语通过以上探讨，我们可以看到，数据科学与大数据技术专业的培养方案需要全面考虑课程设置、实践环节、师资队伍、学生实习以及毕业要求等方面，以培养具备数据分析和处理能力的专业人才为目标，为行业发展提供人才支撑。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案一、引言数据科学与大数据技术是当今社会中非常热门和前沿的领域，它涉及到数据的收集、存储、处理和分析等方面。
为了培养具备数据科学与大数据技术专业知识和技能的人才，我们制定了以下的专业培养方案。
二、培养目标1. 培养具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础知识的学生；2. 培养具备数据分析、数据挖掘和机器学习等技术的实践能力；3. 培养具备大数据处理、存储和管理等技术的实践能力；4. 培养具备解决实际问题和进行创新研究的能力；5. 培养具备团队合作和沟通能力，能够在跨学科和跨领域的环境中工作。
三、课程设置1. 基础课程- 数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等；- 计算机基础：包括计算机组成原理、数据结构与算法、操作系统等；- 数据科学基础：包括数据分析方法、数据挖掘技术、机器学习基础等。
2. 专业课程- 大数据处理技术：包括分布式系统、数据存储与管理、数据处理与分析等；- 数据可视化：包括可视化原理、可视化工具与技术、交互式可视化等；- 数据安全与隐私保护：包括数据安全基础、隐私保护技术、数据伦理等；- 深度学习与人工智能：包括深度神经网络、卷积神经网络、自然语言处理等。
3. 实践环节- 实习：学生需要参加为期一定时间的实习，以提升实际应用能力；- 实验：学生需要完成一定数量的实验，加深对理论知识的理解和实践操作能力；- 毕业设计/论文：学生需要完成一项独立的数据科学或大数据技术相关的项目或研究。
四、专业实践1. 实习为了提高学生的实际应用能力，学生需要参加为期至少3个月的实习。
实习期间，学生将在企业或科研机构中进行相关的工作，实践所学的数据科学与大数据技术知识和技能。
2. 实验学生需要完成一定数量的实验，通过实践操作来加深对理论知识的理解和掌握。
实验内容包括数据处理、数据分析、机器学习模型的构建等方面。
3. 毕业设计/论文在毕业阶段，学生需要选择一个数据科学或大数据技术相关的课题，并完成一项独立的项目或研究。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案一、培养目标本专业旨在培养思想品德好、专业素质高、实践能力强，掌握数据科学专业方向所需的基础理论和方法，具有经济、金融等相关行业知识背景，具备较强的数据收集、数据处理和数据分析的技术和能力的国际化应用型数据科学人才。
学生毕业后，能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据分析，能利用数据科学方法开展商务流通大数据应用、金融大数据应用，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动大数据在相关行业的应用创新。
二、培养规格及标准⒈知识结构本专业学生应具备以下几方面的知识：(1)通识教育知识：思想政治理论课、大学英语、大学语文、体育、哲学与社会、文学与艺术、科学与创新、数学思维与经济分析、文化历史与国际视野等；(2)基础知识：数据科学导论、数学分析、线性代数A、概率论A、数理统计、Python程序设计、计算机系统基础、C++程序设计、数据结构、数据库原理与设计、离散数学等；(3)专业知识：大数据探索性分析、最优化方法、数据挖掘与机器学习、计算统计、应用回归分析、应用时间序列分析、应用多元统计分析、分布式计算、人工智能、自然语言处理、深度学习、文本挖掘等；(4)相关专业知识：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、国际金融、国际贸易、商务大数据案例分析、金融数据风险建模、运筹学、管理学、博弈论等；(5)有关当代知识：数据科学理论与应用前沿讲座。
具体课程设置详见本专业指导性教学计划。
⒉能力通过培养，学生应具备以下几方面的能力：(1)具有扎实的数据分析的理论基础和大数据技术，培养比较系统的大数据分析思维；(2)掌握数据科学的基本理论、基本方法和基本技术，具有大数据采集和数据挖掘的技术，具备解决涉及大数据问题的能力；(3)掌握系统的经济、金融等方面的行业知识，具有运用数据科学的理论、方法和技术分析相关领域实际问题的能力；(4)掌握英语，听、说、读、写、译能力均达到较高水平。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当今信息时代的热门专业领域之一。
为了培养具备扎实的理论基础和实践能力的专业人材，我们制定了以下数据科学与大数据技术专业培养方案。
本文将详细介绍该方案的五个部份，分别是学科基础课程、专业核心课程、实践环节、实习实训和科研创新。
一、学科基础课程：1.1 数据结构与算法：学习数据结构和算法的基本概念、原理和常用算法，培养学生分析和解决实际问题的能力。
1.2 数据库原理与应用：掌握数据库的设计与管理技术，学习SQL语言和数据库开辟工具的使用，了解数据库的优化和性能调优。
1.3 统计学基础：学习统计学的基本概念和方法，包括概率论、数理统计和假设检验等，为后续的数据分析和建模打下基础。
二、专业核心课程：2.1 大数据技术与应用：学习大数据的存储、处理和分析技术，包括分布式存储系统、分布式计算框架和数据挖掘算法等，培养学生处理大规模数据的能力。
2.2 机器学习与数据挖掘：学习机器学习的基本原理和常用算法，了解数据挖掘的方法和技术，培养学生从数据中发现规律和进行预测的能力。
2.3 数据可视化与交互设计：学习数据可视化的原理和技术，包括图表设计、交互设计和可视化工具的使用，培养学生将数据转化为可视化图形的能力。
三、实践环节：3.1 实验课程：设置一系列与专业相关的实验课程，让学生通过实际操作掌握数据科学与大数据技术的基本方法和工具。
3.2 项目实践：组织学生参预实际项目，通过解决实际问题来提升学生的实践能力和团队协作能力。
3.3 学术交流：鼓励学生积极参加学术会议和竞赛，与同行交流、展示研究成果，提升学术素质和创新能力。
四、实习实训：4.1 实习机会：与企业合作，提供实习机会，让学生在真正的工作环境中锻炼专业能力和实践技巧。
4.2 实习指导：为学生提供专业的实习指导，匡助他们理解实际工作中的问题和挑战，培养解决问题的能力。
4.3 实习成果评估：对学生的实习成果进行评估，及时反馈并提供改进建议，匡助他们进一步提升自己的能力。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当前信息时代的热门专业，培养出的专业人才在各行各业都有着广泛的应用。
本文将从培养方案的角度，详细阐述数据科学与大数据技术专业的培养内容和方法。
一、理论基础培养1.1 数学基础数据科学与大数据技术专业的学生需要具备扎实的数学基础，包括概率论、数理统计、线性代数等。
这些基础知识是进行数据分析和建模的基础，对于学生后续的学习和实践具有重要作用。
1.2 计算机基础作为数据科学与大数据技术专业的学生，掌握计算机基础知识是必不可少的。
学生需要学习计算机的基本原理、操作系统、数据结构和算法等知识，以便能够熟练运用计算机进行数据处理和分析。
1.3 数据科学基础学生还需要学习数据科学的基本概念和方法。
这包括数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等内容。
学生需要学会使用各种数据分析工具和编程语言，如Python、R等，以便能够进行数据分析和挖掘。
二、专业技能培养2.1 数据挖掘与分析学生需要学习数据挖掘和分析的方法和技术。
这包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等内容。
学生需要通过实际案例的分析和实践，掌握数据挖掘和分析的实际应用。
2.2 大数据处理与存储学生需要学习大数据处理和存储的技术。
这包括分布式计算、分布式存储、Hadoop、Spark等相关技术。
学生需要通过实际的项目实践，了解大数据处理和存储的具体应用场景和方法。
2.3 机器学习与人工智能学生需要学习机器学习和人工智能的基本原理和方法。
这包括监督学习、无监督学习、深度学习等内容。
学生需要通过实际的项目实践，掌握机器学习和人工智能的应用技巧。
三、实践能力培养3.1 实习实训学生需要参加相关企业或机构的实习实训，通过实际项目的参与和实践，提升自己的实际操作能力和解决问题的能力。
实习实训可以帮助学生更好地了解行业需求，为将来的就业做好准备。
3.2 项目实践学生需要参与各类数据科学和大数据技术相关的项目实践，通过实际项目的设计和实施，提升自己的项目管理和团队合作能力。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案一、引言数据科学与大数据技术是当前信息时代的重要领域，随着互联网、物联网和人工智能等技术的快速发展，大数据的应用已经渗透到各个行业和领域。
为了满足社会对数据科学与大数据技术专业人才的需求，本文将详细介绍数据科学与大数据技术专业的培养方案。
二、专业目标数据科学与大数据技术专业旨在培养具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，具备数据分析和处理能力，具备大数据技术应用和开发能力的高级专业人才。
毕业生应具备以下能力：1. 掌握数据科学与大数据技术的基本理论和方法；2. 具备数据分析和处理的能力，能够从大量数据中提取有价值的信息；3. 具备大数据技术的应用和开发能力，能够构建大规模数据处理和分析系统；4. 具备团队合作和沟通能力，能够在跨学科和跨领域的项目中协作工作；5. 具备终身学习的能力，能够持续跟进数据科学与大数据技术领域的最新发展。
三、课程设置1. 基础课程- 数学分析- 线性代数- 概率论与数理统计- 数据结构与算法- 数据库原理与应用- 计算机网络- 编程语言基础2. 专业课程- 数据挖掘与机器学习- 大数据处理与分析- 数据可视化与交互设计- 云计算与分布式系统- 自然语言处理与文本分析- 高性能计算与并行计算- 数据安全与隐私保护3. 实践课程- 数据科学实践项目- 大数据技术应用案例分析- 数据科学与大数据技术实训四、实践教学1. 实验室建设为了提供良好的实践环境，学校将建设先进的数据科学与大数据技术实验室，配备高性能计算设备、大数据存储和处理设备以及相关软件工具。
2. 实践项目学生将参与数据科学与大数据技术的实践项目，通过与企业合作或者校内实验室的研究项目，将所学理论知识应用于实际问题的解决中。
3. 实训课程学生将参与数据科学与大数据技术的实训课程，通过实际操作和案例分析，掌握数据科学与大数据技术的应用和开发技能。
五、实习与就业学生将在大数据相关企业或科研机构进行实习，通过实习经验积累实际工作经验。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当前信息时代发展的重要领域，对于培养专业人才具有重要意义。
本文将从五个方面详细阐述数据科学与大数据技术专业培养方案，包括学科基础课程、实践能力培养、跨学科交叉培养、创新创业能力培养和实际应用能力培养。
一、学科基础课程：1.1 数据科学基础：介绍数据科学的基本概念、原理和方法，包括数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等。
1.2 大数据技术基础：学习大数据处理的相关技术，如分布式计算、分布式存储、数据挖掘和机器学习等。
1.3 统计学基础：掌握统计学的基本理论和方法，为数据科学和大数据技术的应用提供统计分析的支持。
二、实践能力培养：2.1 实验实践：通过设计和完成实验项目，培养学生的数据处理和分析能力，提高他们的实际操作能力。
2.2 项目实训：参与实际项目的开发和实施过程，锻炼学生的团队协作能力和解决问题的能力。
2.3 数据挖掘竞赛：参加数据挖掘竞赛，提升学生的数据挖掘和机器学习算法应用能力。
三、跨学科交叉培养：3.1 数学学科交叉：学生需要学习数学学科的相关知识，如概率论、线性代数等，为数据科学和大数据技术的应用提供数学基础。
3.2 计算机科学交叉：学生需要学习计算机科学的相关知识，如数据结构、算法设计等，为数据处理和分析提供计算机支持。
3.3 领域知识交叉：学生需要学习相关领域的知识，如金融、医疗等，为数据科学和大数据技术的应用提供领域专业支持。
四、创新创业能力培养：4.1 创新思维培养：通过培养学生的创新思维，激发他们的创新潜能，提高解决问题的能力。
4.2 创业实践：提供创业实践的机会，让学生了解创业过程，培养他们的创业意识和创业能力。
4.3 创新项目：鼓励学生参与创新项目的研究和开发，培养他们的创新能力和团队合作能力。
五、实际应用能力培养：5.1 实际案例分析：通过分析实际案例，让学生了解数据科学和大数据技术在实际应用中的价值和挑战。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当今信息时代的热门专业方向，随着社会信息化程度的不断提高，对数据科学与大数据技术专业人才的需求也日益增加。
为了培养具备扎实专业知识和实践能力的人才，各高校纷纷制定了相应的专业培养方案。
本文将从课程设置、实践教学、科研训练、实习实践和综合能力培养五个方面详细介绍数据科学与大数据技术专业的培养方案。
一、课程设置1.1 专业核心课程：包括数据分析、数据挖掘、机器学习、大数据处理等课程，为学生打下扎实的理论基础。
1.2 选修课程：涵盖数据可视化、数据仓库、数据安全等方面的课程，帮助学生拓展知识面。
1.3 实践课程：通过实践课程如数据分析实训、大数据项目实践等，培养学生的实际操作能力。
二、实践教学2.1 实验室建设：学校建设了配备先进设备的数据科学与大数据技术实验室，为学生提供实践环境。
2.2 实践项目：学生参与实际项目，如数据分析竞赛、大数据处理项目等，锻炼学生的实际操作能力。
2.3 实习实践：学校与企业合作，为学生提供实习机会，让学生在真实工作环境中学习和实践。
三、科研训练3.1 科研导师制度：学校设立科研导师，指导学生进行科研项目，培养学生的科研能力。
3.2 学术交流：组织学术讲座、研讨会等活动，激发学生的科研兴趣，提高学生的学术水平。
3.3 科研成果：鼓励学生参与科研项目，发表学术论文，培养学生的科研创新能力。
四、实习实践4.1 实习机会：学校与企业合作，为学生提供丰富的实习机会，让学生在实践中学习和成长。
4.2 实践项目：学生参与企业实际项目，锻炼学生的解决问题能力和团队合作能力。
4.3 实习评估：学校对学生实习情况进行评估，及时反馈学生表现，帮助学生提升实习能力。
五、综合能力培养5.1 创新能力：培养学生的创新思维和解决问题的能力，提高学生的综合素质。
5.2 团队合作：通过团队项目、实习等活动，培养学生的团队合作精神和沟通能力。
5.3 职业规划：学校开设职业规划课程，帮助学生了解行业发展趋势，制定个人职业规划，提高就业竞争力。
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2018级数据科学与大数据技术专业培养方案
专业代码：080910T
一、培养目标
本专业面向金融大数据、商务大数据、工业大数据和政府政务大数据的处理、分析和应用需求，培养具备扎实的数学与计算机科学基础、基于统计与优化的数据分析与建模能力、基于专业化行业知识的数据应用解决方案设计能力，未来能够立足金融机构、工商企业、政府部门等不同行业，从事数据分析与管理决策工作，具备“信、敏、廉、毅”素质的创新创业型人才。
二、毕业生要求
本专业毕业生需达到相应的知识、能力、素质要求，具体要求及分解指标如表1所示。
三、培养特色
（1）深化培养学生的数学与计算机编程基础（厚基础）：为使学生未来具备较强可塑性，大一大二学年拓展学生数学知识学习的深度和广度，并要求学生熟练运用C语言和Java面向对象编程，为学生学习数据分析相关专业课程和应用软件奠定坚实基础。
（2）加强培养学生基于统计与优化的数据分析能力（强能力）：开设多元统计分析、随机过程、时间序列分析、数学建模、运筹学、最优化理论与算法、数据挖掘与分析、机器学习等统计、优化和数据分析核心课程，并要求学生能够基于Python语言或者SAS、SPSS、
表1 数据科学与大数据技术专业毕业要求分解指标
Matlab和R等数据分析软件进行数据分析实战。
（3）突出数学、计算机科学与工商、财经管理等不同学科的交叉融合（宽口径）：开设现代金融工程、金融风险分析、量化投资分析、商务与政务智能决策、工业大数据管理等课程，为学生提供不同的专业化行业知识和教学案例，培养学生面向不同行业背景的综合数
据分析与管理决策能力。
（4）重视学生面向不同行业和数据现状的数据解决方案设计的应用实践（重实践）：在课程体系中设置多种形式的实践环节，通过大数据分析实训平台进行多样化案例教学，辅导学生参加数学建模、数据分析和计算机作品等不同形式的实践竞赛，并充分利用校外实习基地，加强校企合作，促进产学研结合。
四、主干学科
主干学科：数学、统计学、计算机科学。
五、核心课程
专业核心课程：程序设计语言、数据库原理与技术、数据结构、并行与分布式计算、Hadoop/Spark大数据开发技术、算法分析与设计、管理统计学、计量经济学、随机过程、时间序列分析（双语）、数学建模、运筹学、最优化原理与算法、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能、网络爬虫、数据可视化、数据分析软件应用；
特色方向课程：西方经济学、现代金融工程、资产定价：理论及应用、金融风险分析（双语）、量化投资分析、智能决策方法、工业大数据管理。
六、实践教学环节
实践性教学环节由实验（上机）模块、实习实训模块、论文（设计）模块、以及课外科研创新创业实践活动模块四个环节构成。
（1）实验（上机）模块主要包括：C语言程序设计基础、数据结构、面向对象程序设计、算法分析与设计、Linux操作基础、并行与分布式计算、数据库原理与技术、大数据开发技术、数学建模、管理统计学、时间序列分析、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能、网络爬虫、数据可视化、金融风险分析、量化投资分析、数据分析软件应用等课程。
（2）实习实训模块包括：实习环节主要包括军事训练、毕业实习等环节；实训环节主要包括程序设计实训、专业实训I和专业实训II等环节，均安排在二阶段，主要包括C语言程序设计实训、Java 面向对象程序设计实训、数学建模实训和大数据教学平台案例分析实训。
（3）论文（设计）模块包括：学年论文1学分，毕业论文6学分。
课外科研创新实践活动模块包括：数学建模、学科竞赛及创业技能竞赛、学术论文、科技作品、发明创造、校园文化活动、职业资格与技能训练、社会实践、社会工作等构成
七、毕业学分要求
本专业学生须按培养方案要求修读各类课程，总学分最低修满168学分，其中课堂教学142学分，课外实践环节（即实习实训、论
文设计、科研创新实践）不少于26学分，方可毕业。
各模块课程学分要求及分布详见表2所示。
表2 数据科学与大数据技术专业学分要求
八、学制及授予学位
本专业学制4年，实行弹性学习年限，3~6年修满学分可以毕业。
学生修满规定学分，达到毕业要求后，发给毕业证书，符合国家和学校学士学位授予条件的毕业生，授予理学学士学位。
九、课程体系流程图
本专业课程体系流程图如图1所示。
表示专业主干课程表示学科基础课程
表示实践课程表示通识课程图1 数据科学与大数据技术专业课程体系流程图
十、与毕业生要求对应的课程矩阵
与毕业生要求对应的课程矩阵如表3所示。
表3 与毕业生要求对应的课程矩阵
7
8
9
10
十一、说明
本专业与信息与计算科学（经济计量）专业实施大类培养；各学期课程教学计划见《2018级数据科学与大数据技术专业指导性教学计划》。
院领导签名：方案修订人签名：
单位盖章
11。