数据科学与工程专业人才培养方案与核心课程体系

数据科学与工程专业人才培养方案与核心课程体系
数据科学与工程专业是当今社会发展的关键学科之一，它培养了一批掌握数据分析、挖掘和决策支持技能的高素质人才。

本文将为您详细介绍数据科学与工程专业人才培养方案及核心课程体系。

一、人才培养目标
数据科学与工程专业旨在培养具备扎实的数学、统计学、计算机科学基础，掌握数据分析、挖掘和决策支持方法，能在政府、企业、科研机构等领域从事数据分析、处理和管理工作的高级专门人才。

二、人才培养方案
1.基础课程
（1）数学类：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等；
（2）计算机类：计算机组成原理、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库系统等；
（3）统计学类：描述统计学、推断统计学、多元统计分析、时间序列分析等。

2.专业核心课程
（1）数据挖掘：介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘等；
（2）机器学习：探讨机器学习的基本理论、算法和应用，如监督学习、无监督学习、强化学习等；
（3）大数据技术：研究大数据的存储、处理、分析和可视化方法，涉及
Hadoop、Spark等分布式计算框架；
（4）数据仓库与OLAP：学习数据仓库的设计、实现和应用，以及在线分析处理技术；
（5）数据分析与决策：结合实际案例，教授数据分析方法及其在企业管理、金融、医疗等领域的应用。

3.实践教学
（1）实验课程：数据挖掘、机器学习、大数据技术等课程的实验；
（2）实习实践：安排学生到企业、科研机构进行为期半年至一年的实习；
（3）毕业设计：结合专业知识和实际需求，完成一项具有实际应用价值的数据科学项目。

三、核心课程体系
数据科学与工程专业的核心课程体系包括以下四个方面：
1.数据分析基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等；
2.计算机技术：计算机组成原理、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库系统等；
3.数据挖掘与机器学习：数据挖掘、机器学习、模式识别等；
4.大数据与决策支持：大数据技术、数据仓库与OLAP、数据分析与决策等。

通过以上核心课程的学习，学生将具备较强的数据分析、挖掘和决策支持能力，为未来的职业发展打下坚实基础。