数据科学与大数据技术专业培养方案(满足工程教育要求)
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、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一、专业简介（一）历史沿革数据科学与大数据技术专业由学校“数据科学与大数据技术”教学工作小组负责，依托计算机学院、理学院、经济管理学院、信息管理学院和通信学院共同建设，师资从全校范围内选拔组建，该专业2017年通过教育部审核批准，我校是全国第二批设立该全日制本科专业的高校。
（二）学生招生本专业2017年计划招生1个班，约30名学生。
该专业招生采用入校后二次选拔方式，面向所有被录取到我校的全日制本科生，综合高考成绩、英语分级考试成绩、数学分级考试成绩、专业面试成绩择优录取。
二、培养目标本专业根据“厚基础、宽专业、重能力、高素质”的人才培养要求，培养具有良好的科学与人文素养、扎实的专业知识与技能、较强的工程实践与创新能力，具备计算机、数学、统计学等多学科知识和技能，具有分析问题、解决问题、自主学习以及国际视野的高素质应用型人才。
本专业毕业生应熟悉计算机专业基本知识、方法和技能，掌握大数据系统与平台技术（数据采集、清洗、存储、计算等大数据系统与平台相关技术）、大数据分析与可视化技术（数据分析、人工智能、数据挖掘等大数据分析相关技术和数据可视化技术）、特定场景下大数据开发与应用等方面的基本工程能力，具备工程师所必需的学习与创新、沟通与表达、合作与交流等基本能力与素养，具有良好的职业发展力和适应力的工程师与专业管理人才。
毕业生适合在信息技术企业和企事业单位信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、高性能计算、智能分析与挖掘、展现与应用等生命周期相关技术或应用为主要内容，从事现场或一线的平台规划、设计、部署、管理、运维，或系统开发、测试、支撑、服务与管理等工作，并在五年内成长为能够独立胜任相关岗位工作的技术或管理工程师，或进入相关领域研究生阶段继续深造。
三、毕业要求：1.工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂大数据技术和大数据应用的复杂工程问题。
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：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数据科学与大数据技术专业培养方案专业概述•专业名称：数据科学与大数据技术•学制：4年•学位：学士•主要培养目标：培养专业技术能力强、熟练掌握数据科学与大数据技术的应用、开发和管理能力的优秀人才。
专业课程设置基础核心课程1.数学分析2.线性代数3.概率论与数理统计4.计算机基础5.数据结构与算法6.数据库系统原理7.高级编程语言（如Python、R）专业核心课程1.数据挖掘与分析2.机器学习与深度学习3.大数据存储与管理4.分布式计算与处理5.数据可视化与交互6.数据科学应用案例分析7.大数据伦理与法律选修课程1.自然语言处理2.图像与视频处理3.社交网络分析4.云计算与大数据技术5.数据安全与隐私保护6.数据质量与清洗7.金融风险预测与分析实践教学环节1.实验课程：通过实验课程，学生能够掌握数据科学与大数据技术的具体操作方法，并在真实数据集上进行实践。
2.项目实训：学生将参与跨学科的项目实训，通过团队合作解决实际问题，在实际场景中应用数据科学与大数据技术。
3.实习实训：学生将参与实习实训，通过在企事业单位的实习，将所学的理论知识应用到实际工作中，提升实际操作能力。
就业前景•毕业生可以从事大数据分析师、数据科学家、数据工程师等相关职业。
•就业领域包括互联网公司、金融机构、医疗健康、人工智能等各个行业。
总结数据科学与大数据技术专业培养方案旨在为学生提供扎实的理论基础和实践技能，培养具有创新精神和实际应用能力的优秀人才。
通过全方位的课程设置和实践教学环节，学生将能够在数据科学与大数据技术领域获得自己的发展机会，并为社会的发展做出贡献。
数据科学与大数据技术培养方案
数据科学与大数据技术培养方案第一章：引言数据科学与大数据技术是当今信息时代的核心驱动力之一，它们的兴起和迅猛发展，正在改变着我们的生活、工作和社会。
数据科学与大数据技术的培养方案旨在培养具备深厚的理论基础和实践能力的专业人才，以应对日益增长的数据量和复杂性。
第二章：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的学生，能够熟练运用相关的理论和方法进行数据分析和数据挖掘。
2. 培养具备综合素质和创新能力的学生，能够在实际问题中灵活运用数据科学与大数据技术进行解决。
3. 培养具备良好的团队合作和沟通能力的学生，能够与不同领域的专业人员进行有效的合作。
第三章：课程设置1. 基础课程-数据结构与算法-高等数学-概率论与数理统计-数据库原理与应用-编程语言基础（如Python、R等）-计算机网络与操作系统2. 专业课程-数据挖掘与机器学习-数据可视化与交互设计-大数据处理与分析-数据科学工具与平台-云计算与分布式系统-数据隐私与安全第四章：实践环节1. 实习实训-学生通过参与实际项目的实习实训，学习数据科学与大数据技术在实际问题中的应用。
-学生在实习过程中，将所学知识与实践相结合，提升自己的实际操作能力。
2. 毕业设计-学生通过独立完成毕业设计，综合运用所学知识解决实际问题。
-学生通过毕业设计，展示自己的综合素质和创新能力。
第五章：人才培养模式1. 学科交叉-学生在培养过程中，可以选择跨学科的课程，拓宽自己的知识面。
-学生通过学科交叉，培养综合素质和跨领域的创新能力。
2. 实践导向-学生在培养过程中，注重实践环节的设置，提升学生的实际操作能力。
-学生通过实践导向，掌握数据科学与大数据技术的实际应用。
第六章：就业前景数据科学与大数据技术在各个领域都有广阔的应用前景，培养方案旨在培养适应当前和未来社会需求的高级人才。
毕业生可以从事数据分析师、数据科学家、大数据工程师等职业，也可以在互联网、金融、医疗等行业中找到广泛的就业机会。
数据科学与大数据技术专业培养方案
2.数据科学与大数据技术专业培养方案一、专业简介〔一〕历史沿革数据科学与大数据技术专业由学校“数据科学与大数据技术〞教学工作小组负责，依托计算机学院、理学院、经济管理学院、信息管理学院和通信学院共同建设，师资从全校范围内选拔组建，该专业2021年通过教育部审核批准，我校是全国第二批设立该全日制本科专业的高校。
〔二〕学生招生本专业2021年方案招生1个班，约30名学生。
该专业招生采用入校后二次选拔方式，面向所有被录取到我校的全日制本科生，综合高考成绩、英语分级考试成绩、数学分级考试成绩、专业面试成绩择优录取。
二、培养目标本专业根据“厚根底、宽专业、重能力、高素质〞的人才培养要求，培养具有良好的科学与人文素养、扎实的专业知识与技能、较强的工程实践与创新能力，具备计算机、数学、统计学等多学科知识和技能，具有分析问题、解决问题、自主学习以及国际视野的高素质应用型人才。
本专业毕业生应熟悉计算机专业根本知识、方法和技能，掌握大数据系统与平台技术〔数据采集、清洗、存储、计算等大数据系统与平台相关技术〕、大数据分析与可视化技术〔数据分析、人工智能、数据挖掘等大数据分析相关技术和数据可视化技术〕、特定场景下大数据开发与应用等方面的根本工程能力，具备工程师所必需的学习与创新、沟通与表达、合作与交流等根本能力与素养，具有良好的职业开展力和适应力的工程师与专业管理人才。
毕业生适合在信息技术企业和企事业单位信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、高性能计算、智能分析与挖掘、展现与应用等生命周期相关技术或应用为主要内容，从事现场或一线的平台规划、设计、部署、管理、运维，或系统开发、测试、支撑、效劳与管理等工作，并在五年内成长为能够独立胜任相关岗位工作的技术或管理工程师，或进入相关领域研究生阶段继续深造。
三、毕业要求：工程知识：能够将数学、自然科学、工程根底和专业知识用于解决复杂大数据技术和大数据应用的复杂工程问题。
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、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。
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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。
能阅读数据科学和大数据方面的专业外文文献，掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有较强的自学能力和初步科研能力；
(5)具有较好的团队合作精神、人际交往能力和组织管理能力；
(6)具有终身学习的意识，了解本学科的理论前沿及发展动态，具有获取新知识的能力。
⒊素质
通过培养，学生应具备以下几方面的基本素质：
(1)具有强烈的社会责任感，热爱祖国、热爱人民；
(2)具有创新意识、创业意识和团队合作意识；
(3)具有较高的职业道德和敬业精神；
(4)具有强烈的事业心和进取心，具有良好的专业素养，较高的专业能力；
(5)具有健康的体魄和良好的心理素质。
⒋实践及创新能力
通过培养，学生应具备从事大数据处理、数据分析和数据挖掘等工作所需的创新精神与创新能力。
三、培养方式
根据国内外数据科学与大数据技术专业的发展动态，并结合我校财经特色采取科学合理的培养方式，具体包括：
⒈形式多样的课堂教学：理论讲授、模拟实验、案例分析、课堂讨论、小组报告等；
⒉课外讲座：专业学术报告、政府官员讲座、相关企业或行业的讲座等；
⒊课外实践：通过学科竞赛、社会实践和毕业实习等形式提高学生的专业素质，加强学生的解决问题能力，并有计划地让学生进入社会企业实习；
⒋产、学、研有机结合：重视数据科学与大数据技术专业的基础知识和专业知识的教学；强调大数据分析方法在经济、金融、贸易、商务等相关行业的中的运用，结合实际问题的背景进行有针对性的教学和实践；
⒌部分教材和课程设置与国际接轨，采用英文原版教材并通过双语或全英文形式授课。
四、成绩考核
课程考核合格，给予相应的成绩、绩点和学分。
成绩考核严格按照《上海对外经贸大学本科学分制培养方案总则》、《上海对外经贸大学全日制本科生学分制学籍管理规定》和《上海对外经贸大学课程考核管理办法》的有关规定执行。
五、教学质量保证
本专业教学质量保证工作严格按照学校有关规定执行。
六、学制
本科学制为四年，详见《上海对外经贸大学全日制本科生学分制学籍管理规定》。
七、学分
八、毕业与学位
⒈学生在规定的时间内完成培养方案规定的全部课程和学习任务，获得相应的学分，并符合各项要求者，准予毕业并发给毕业证书。
⒉毕业生符合《中华人民共和国学位条例》、《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》和学校《学士学位授予工作实施细则》，经学校学位委员会审查通过，授予理学学士学位。
九、专业指导性教学计划
本专业指导性教学计划见附表。
知识、能力和素质矩阵图。