2016软件学院数据科学与数据应用工程硕士的培养方案
北京理工大学-2016版专业学位硕士研究生培养方案(2017年修订)-软件工程
领域：软件工程
领域代码：085212
类别
课程编码 0800052
课程名称 网络空间安全技术
是否 学时 学分 学期
必修 32 2 2 选修
备注
硕士专业学位研究生要求不少于 14 学分的专业课程，其中必修课不少于 8 学分，选修课不少 于 6 学分（可有交叉学科课程 2 学分）。
五、必修环节
1.学术活动（0.5 学分） 硕士专业学位研究生在学期间应至少参加 4 次学术活动。每次学术活动要有 500 字左右的总结 报告，简述内容并阐明自己对相关问题的学术观点或看法。 2.实践环节（6 学分） 专业实践环节是专业学位硕士研究生培养的一个特色和重要环节。通过实践环节应达到：基本 熟悉本行业工作流程和相关职业及技术规范，培养实践研究和技术创新能力。 对于全日制专业学位研究生，可采取集中实践和分段实践相结合的方式进行，实践时间不少于 半年，实践环节可以采用社会实践或课题研究两种形式之一，具体实践形式和内容由校内导师或校 内及企业导师决定，并由学院负责管理和监督。对于非全日制专业学位研究生，原则上在本单位结 合本职工作和培养目标完成软件工程专业实践，深化工程技术或工程管理的研究，提高技术创新能 力。 实践环节相关要求按《北京理工大学硕士专业学位研究生实践工作基本要求及考核工作规定》 执行。
北京理工大学 2016 版硕士专业学位研究生培养方案
领域：软件工程
领域代码：085212
研究生学习期满，修满培养方案规定的课程学分，完成学术活动、专业实践等必修环节以及文 献综述报告、开题报告等学位论文相关工作，通过培养环节审查后，可申请学位论文答辩。
培养环节由学院负责进行审查，完成时间要求见附表。 5.论文撰写与论文答辩 专业学位研究生应在导师指导下独立完成学位论文。学位论文工作应与专业实践内容衔接。专 业学位论文应反映研究生综合运用知识技能解决实际问题的能力和水平， 可将软件工程项目技术 报告或软件工程关键技术的研究报告作为主要内容，以论文形式表现。 硕士专业学位研究生学位论文评阅、答辩工作按照《北京理工大学硕士专业学位授予工作暂行 规定》进行。 6.学位授予 硕士专业学位研究生在申请学位时的学术成果要求见《北京理工大学关于硕士学位申请者发表 学术论文的规定》。 本专业学位领域对符合要求的学位申请人授予软件工程领域工程硕士学位。
专硕-软件工程专业硕士研究生培养方案
软件工程专业硕士研究生培养方案修订单位（公章）：国家数字化学习工程技术研究中心单位负责人（签字）：2018年6月—1—软件工程专业（085212）硕士研究生培养方案一、培养目标培养适应我国社会主义市场经济、符合职业特点的、德才兼备的社会主义建设需要的高层次的复合型、应用型软件专门人才。
基本要求是：1、掌握马克思主义基本理论，坚持四项基本原则，热爱祖国，遵纪守法，有高尚道德情操，具有科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风，身心健康。
2、系统掌握计算机科学与技术学科的基础理论和应用基础理论，具备坚实、系统的专业知识，具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。
3、至少掌握一门外语，具备良好的阅读、理解和撰写外语资料的能力，能熟练地阅读本专业的外文文献。
4、具有创新能力、实践能力和创业精神。
二、研究方向1、智能系统的软件支撑技术该方向主要从事智能系统中关键技术研究、智能辅助学习系统的设计与开发等，主要研究内容包括自动推理技术、动态几何技术、自动出题与解答技术、虚拟仿真技术、交互式软件设计技术，以及与具体学科深度融合的智能辅助学习系统研发，以提高教师的备课效率和教学质量，帮助学生开展自主式和探究式学习。
2、云计算与大数据处理技术该方向主要招收软件工程、计算机科学与技术等方向的研究生，主要研究内容包括云计算实现海量数据处理的方法和实践、安全性和可用性设计的方法与实践、传统数据中心改造成云计算中心的技术和方法以及虚拟化技术的核心技术及应用特征，深入挖掘教育大数据中隐藏的信息，辅助智慧教学的进行。
三、基本修业年限与总学分工程类硕士专业学位研究生全日制学习方式的基本修业年限为3年。
课程设置以工程需求为导向，强调专业基础、工程能力和职业发展潜力的综合培养，遵循理论与实践相结合的原则，分为学位公共课程、专业基础课程、选修课程和专业实践四个模块，总学分不少于32学分（16学时/学分），其中课程学习不少于24学分，专业实践环节为8学分。
软件工程硕士生培养方案
软件工程硕士生培养方案（学科代码：081280 授工程硕士学位）华中科技大学软件学院是经教育部批准(教高[2001]6号文)的35所国家示范性软件学院之一。
华中科技大学软件学院充分利用学校综合优势和办学资源，并与国内外知名企业联合办学，坚持以需求为目标，面向软件产业办学；坚持与国际接轨，按照国际软件标准培养人才；坚持质量第一，素质与技术并重、基础与实践统一；坚持办学模式、管理体制、课程体系、教学内容和教学方法的改革和创新，为我国信息技术产业腾飞培养具有国际竞争力的一流软件人才。
一、培养目标软件工程领域工程硕士的培养目标是面向国民经济信息化建设和发展的需要，面向企事业单位对软件工程技术人才的需求，培养高层次实用型、复合型软件工程技术和软件工程管理人才。
要求达到以下培养目标：1. 政治素质热爱祖国，遵纪守法，具有良好职业道德和创业精神等。
2. 业务技能具有扎实的理论基础、宽广的专业知识、很强的动手能力；具备运用先进的方法、技术和工具从事软件设计、开发、维护工作能力；具有工程项目的组织与管理能力，以及团队协作和市场开拓的能力。
3. 外语水平具备良好阅读、理解、撰写外文资料和进行国际交流的能力。
二、研究方向软件工程硕士培养主要有以下八个研究方向：1.软件系统分析与设计；2.软件项目管理；3.软件测试与质量工程；4.嵌入式技术与应用；5.数据库系统及应用；6.网络与信息安全技术；7.数字化技术与领域工程；8.图形图像处理。
研究方向主要根据人才市场和工程实践教学基地需求动态设置；学生可根据自身的专业背景、个人兴趣爱好侧重某一方向或多方向选修课程。
三、学习年限软件工程领域工程硕士采用系统的课程学习和工程实践相结合的培养方式。
课程学习实行学分制；软件工程实践要求学生直接参与软件企业或软件工程项目的实际开发过程，完成必要的技术方案设计、软件开发、项目管理等工作，并在所取得的工程实践成果的基础上完成硕士学位论文的工作。
中国科学技术大学软件学院工程硕士研究生培养方案
高级软件工程（2.5）、高级网络技术（2.5）、高级数据库/分布式数据库/面向对象数据库（2.5）、软件工程实践（1.5）
选修课
（11学分）
专
业
课
Linux操作系统分析（2.5）、高级操作系统（2.5）
编译工程（2.5）、信息安全（2.5）、数据仓库与数据挖掘（2.5）、并行计算（2）、移动计算/WSN（2）
电信软件工程方向
公共课
（6学分）
工程硕士政治（2）、工程硕士基础英语（3）
专业外语（Communication Skill（40，1）/日语（60，1））
专业
必修课
（15学分）
离散数学/组合数学/工程数学（3）
算法设计与分析（3）
高级软件工程（2.5）、现代通信网与下一代网络（2.5）、电信运营支撑与管理（2.5）、软件工程实践（1.5）
工程实践
（8学分）
开题报告（1）、中期检查（1）
毕业论文（6）
补修课程
凡本科为非理工科的工程硕士研究生必须补修如下计算机专业主干课程：数据结构、计算机组成原理、微机原理、操作系统、计算机网络、编译原理、数据库系统（七选四），补修课程只记成绩，不计入研究生阶段的总学分。
说明：领域或综合类课程所选学分必须≥1。
选修课（11学分）
专
业
课
无线通信与网络（2.5）、J2EE企业运营信息化平台（2.5）、通信系统软件开发（2.5）、移动计算/WSN（2）
高级操作系统（2.5）、高级网络技术（2.5）、信息安全（2.5）、数据仓库与数据挖掘（2.5）、软件质量保证与软件测试技术（2.5）、J2EE/.Net（2.5）、中间件技术/构件技术（2.5）
软件工程专业培养方案
软件工程专业培养方案1. 专业背景软件工程是应用计算机科学原理和方法，以科学化、系统化、规范化和自动化的方式开发、运行和维护软件系统的一门学科。
随着信息技术的迅速发展，软件工程专业的培养已经成为高校的重点之一。
软件工程专业培养方案旨在培养学生具备软件开发、项目管理以及创新能力的综合型人才。
2. 培养目标软件工程专业培养目标主要包括以下几个方面：2.1 工程能力培养学生具备扎实的软件开发技术和工程能力，能够独立完成软件系统的设计、开发、测试和维护工作。
2.2 创新能力培养学生具备创新思维和创新意识，能够在软件开发过程中提出创新的解决方案，并能够将创新应用到实际项目中。
2.3 团队合作能力培养学生具备良好的团队合作能力，能够与不同背景的人进行有效沟通与协作，完成团队项目。
2.4 职业素养培养学生具备良好的职业道德和职业素养，能够适应软件工程行业的发展需求，具备自我学习和自我发展的能力。
3. 培养课程软件工程专业的培养课程主要包括以下几个方面：3.1 基础课程•计算机组成原理•数据结构与算法•操作系统•数据库原理与应用•离散数学3.2 专业课程•软件工程导论•软件需求工程•软件设计与架构•软件测试与质量保证•软件项目管理•软件工程实践3.3 选修课程•Web开发技术•移动应用开发•人工智能与机器学习•大数据技术与应用•云计算与分布式系统4. 培养实践软件工程专业的培养除了课堂学习外，还强调实践能力的培养。
培养实践主要包括以下几个方面：4.1 实验课程实验课程是培养学生实践能力的重要环节，通过实验课程，学生可以将理论知识应用到实际项目中，提升解决实际问题的能力。
4.2 实习实训实习实训是培养学生与企业合作的重要环节，学生将在实习单位进行为期数月的实习，接触实际项目并学习实践经验。
4.3 项目实践项目实践是培养学生团队合作和创新能力的关键环节，学生将组成小组，完成一个完整的软件开发项目，并进行项目展示和评估。
软件学院软件工程专业培养方案-中国科学技术大学教务处
课 号：SW02003 课程名称（中文）：面向对象的程序设计 课程名称（英文）：Object-Oriented Programming 学 时：60/40 学 分：4 开课学期：春 预修课程：CS01002C 语言程序设计 适用对象和学科方向：信息科学 主要内容：本课程将介绍 C++的语法和面向对象的程序设计的基本概念，并讨论了利用 C++语言提供的
计
春
课程名称
软件工程 人工智能原理 Internet 程序设计（Java、XML、 JSP、ASP） *信息安全 *嵌入式系统及应用 *商务智能 软件建模原理 计算机图形学 人机界面设计 *CMM 讲座 文化素质类课程
（ 2+9* ）门课
学 学时
分 40/40 3 60/20 3.5
80/40 5
40/40 3
489
学 分：4.5 开课学期：春 预修课程：CS01002C 语言程序设计/SW02003 面向对象程序设计（含 C++） 适用对象和学科方向：信息科学 主要内容：数据结构和算法是计算机软件的灵魂，这两者的学习乃是计算机科学与工程的基础，数据结
构与算法课程系统地讨论各种常用的数据结构、基本算法，并介绍了几种常用算法设计方法， 以便培养学生数据抽象，算法时、空复杂性的分析能力以及通过设计计算机程序来解决实际 问题的能力。
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四、主要课程关系结构图
计算机 组成原理
Ｃ语言程序 设计
计算机科学与技术专业硕士研究生培养方案
计算机科学与技术专业硕士研究生培养方案计算机科学与技术专业硕士研究生培养方案主要包括以下几个方面：一、培养目标本方案旨在培养具有扎实的计算机科学与技术基础理论、系统掌握计算机软件与硬件、计算机网络、信息系统设计与应用等方面的基本技能与方法，具有较强的创新意识和实践能力的高素质专门人才。
二、培养方式1. 严格执行培养方案，采用导师负责与导师组集体培养相结合的方式，因材施教，注重培养学生的创新能力和实践能力。
2. 发挥导师和研究生两方面的积极性，鼓励研究生自主学习与导师指导相结合，注重培养学生的独立思考和解决问题的能力。
3. 坚持课程学习和学位论文工作并重，采用启发式、讨论式教学方法，注重培养学生的创新思维和批判性思维能力。
4. 理论学习与实践研究相结合，加强实践能力的训练，培养计算机技术与行业技术相结合的能力。
5. 发挥导师组的作用，会同有关教学系、学生管理部门对研究生的思想教育、学业与生活、科研工作等进行全面管理，保证培养质量。
三、学分要求实行学分制，以课内18学时为1学分，研究生在答辩之前须修完不少于36学分（包括必修环节学分），具体学分分配如下：1. 必修环节（12学分）：学术报告会、文献阅读与综述、科研训练等。
2. 公共基础课程（6学分）：数学类课程、外语类课程等。
3. 专业基础课程（6学分）：计算机系统结构、计算机组成原理、数据结构与算法等。
4. 专业方向课程（6学分）：根据研究方向选择相关课程。
5. 选修课程（6学分）：根据个人兴趣选择相关课程。
四、研究方向与课程设置1. 智能信息系统及复杂网络：开设人工智能、机器学习、数据挖掘、计算机网络等相关课程，培养学生掌握智能信息系统及复杂网络的设计与开发能力。
2. 计算机视觉：开设数字图像处理、计算机视觉、模式识别等相关课程，培养学生掌握计算机视觉的基本原理和应用能力。
3. 网络及信息安全：开设网络安全、密码学、信息隐藏与检测等相关课程，培养学生掌握网络及信息安全的基本原理和应用能力。
云南大学软件学院软件工程领域工程硕士研究生培养方案
云南大学软件学院软件工程领域工程硕士硕士培养方案（试行）根据国务院学位办[2023]9号文《有关软件工程领域工程硕士培养及学位授予工作有关事宜旳告知》及全国工程硕士教育指导委员会提出旳《有关制定软件工程硕士培养方案旳指导意见》制定本培养方案。
一、培养目旳软件工程领域工程硕士旳培养目旳是面向国民经济与社会信息化以及信息产业发展旳需要，根据企事业单位对软件人才旳需求，培养高层次实用型、复合型旳软件技术人才和软件工程管理人才。
培养规定如下：1、软件工程领域工程硕士专业学位获得者应很好地理解马克思主义、毛泽东思想和邓小平理论；拥护党旳基本路线和方针、政策；热爱祖国，遵纪遵法，具有良好旳职业道德和创业精神，积极为我国经济建设和社会发展服务。
2、软件工程领域工程硕士专业学位获得者应掌握软件工程领域坚实旳基础理论和广阔旳专业知识，具有运用先进旳工程化措施、技术和工具从事软件分析、设计、开发、维护等工作旳能力，以及工程项目旳组织与管理能力、团体协作能力、技术创新能力和市场开拓能力，成为适合软件产业发展规定旳高级技术人才或管理人才。
3、掌握一门外语，具有良好旳阅读、理解和撰写外语资料旳能力和进行国际化交流旳能力。
二、培养方向通过专业理论基础、最新技术工具、系统分析设计措施论、先进项目管理经验旳讲授，针对市场需求，采用加强基础、需求驱动、案例牵引、技术领先、工业合作旳教学原则和培养模式，以先进旳教学设备、良好装备旳试验环境、企业企业试验基地，企业与学校双导师制实行一体化培养方案。
软件工程硕士在现阶段按如下两个方向培养：软件开发技术：在系统化旳软件工程理论学习旳同步，着重培养学生开发软件项目及软件产品所需要旳多种实际应用技能，尤其是软件项目研发旳系统分析措施、开发技术和过程管理。
本专业所涵盖旳知识领域覆盖了开发软件项目所必须旳从项目需求分析到项目旳提交旳软件技术基础，重视理论与实践旳结合，从设计旳角度着力培养学生旳软件系统旳分析能力、设计能力和软件构架能力，从管理旳角度着力培养学生旳软件项目统筹规划能力、软件项目管理控制能力及软件企业项目群管理能力。
软件工程大数据方向专业培养方案
软件工程(大数据方向)专业培养方案Software Engineering (Big Data)专业名称：软件工程专业代码： 080902一、专业培养目标本方向面向新时代中国特色社会主义经济建设中的战略性主导产业和战略性新兴产业，特别是大数据处理、数据挖掘及其工程应用领域的人材需求，结合软件工程的专业特点，培养具有良好的职业道德和职业精神，掌握自然科学和人文社科基础知识、软件工程专业基础理论和大数据处理技术专业技能，能够从事计算机软件产品开辟，特别是大数据处理与应用方面的工程应用开辟，具备“大数据处理技术特长+综合素质”的有社会责任、有创新精神、有专门知识、有实践能力、有健康身心的应用型高级专门人材。
学生在毕业后5年摆布预期能够实现以下目标：( 1 ) 具备社会责任感，健康的身心和良好的人文素质，理解并坚守职业道德规范，综合考虑法律、环境与可持续性发展等因素影响，在工程实践中能坚持公众利益优先。
( 2 ) 具有扎实的数理基础和系统的软件工程专业知识，并能使二者融会贯通，能够对复杂工程问题进行研究，对复杂工程项目提供系统性的解决方案，并得到合理有效的结论。
( 3 ) 能够跟踪并适应软件工程(大数据)技术发展，具备较强的实践和创新能力，能够运用现代工具从事本专业领域相关软件的设计和开辟，负责完成一个以上软件关键技术的方案设计和研发工作，成长为研发工程师、系统分析员等。
(4)了解工程管理的基本原理与经济决策方法，具备一定的协调、管理、沟通、竞争与合作能力，胜任研发、测试、技术支持、营销等部门的管理工作，成为企业管理骨干。
( 5 ) 具有全球化意识和国际视野，拥有自主的、平生的学习习惯和能力，能够通过自主学习持续提升自己的综合素质和专业能力，不断适应社会发展。
二、毕业要求通过4年的系统学习，本专业的学生要求掌握软件工程 (大数据方向) 领域的基础理论与知识，熟悉相关工程技术及规范，了解新兴技术；具备软件工程领域相关的软件研发、规划和设计、系统运行和维护、调试和项目管理等工作的基本能力；具备现代科技观念、较强的创新精神和实践能力；具有良好的工程素质、人文修养和沟通能力；具备国际视野和平生学习、适应社会的能力。
计算机科学与技术学术学位硕士研究生培养方案
计算机科学与技术学术学位硕士研究生培养方案（学科代码：0812,申请工学硕士学位适用）一、培养目标培养德、智、体全面发展的计算机科学与技术领域的高级专门人才，具体要求为：1.掌握马克思主义基本理论、树立科学的世界观，坚持党的基本路线，热爱祖国，遵纪守法，品行端正，诚实守信，学风严谨，团结协作，具有良好的科研道德和敬业精神。
2.掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识，对计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术等方面的专业知识应有深刻了解。
3,可胜任本学科领域较高层次的教学、科研、工程技术工作与科技管理工作。
4.掌握一门外国语，能熟练地进行专业阅读和写作。
5.具有健康的体质与良好的心理素质。
二、研究方向1.计算机系统结构2.计算机软件与理论3.计算机应用技术三、学制及学习年限计算机科学与技术学术学位硕士研究生学制为3年，学习年限一般为3-4年，最长不超过5年。
非全日制学术学位硕士研究生学习年限可适当延长，一般为3-4年，最长不超过6年。
休学创业的研究生，最长学习年限为io年。
四、课程设置及学分要求1.学分要求总学分数为≥30学分，其中课程学习学分为N25学分，必修环节学分为5学分。
所修课程由公共学位课、专业学位课和选修课三部分组成,其中公共学位课≥11学分,专业学位课N8学分，专业选修课”学分，跨学科选修课多学分。
必修环节包括：实践环节3学分、学术活动1学分、选题报告及中期考核1学分。
2.课程设置:1.实践环节的基本类型（1）社会实践研究生可以通过组织和参与社会调查、支教、扶贫及其他志愿者服务等方式进行实践活动，提倡以小组或团队形式开展，累计不少于15个工作日。
研究生完成“社会实践”活动后，需撰写不少于2000字的社会实践总结报告，内容包括实践过程概述及体会、感想等，并附必要的佐证材料。
社会实践服务对象（单位或个人）应在报告上填写评语。
研究生提交由实践单位和指导教师签署意见的书面实践报告，学院审核通过后记1学分。
软件工程专业工程硕士研究生培养方案
软件工程专业工程硕士研究生培养方案一、培养目标培养在计算机软件系统理论体系支撑下的“实用型”、“应用型”高层次软件工程技术和管理人才。
使学生能够掌握软件工程领域坚实的基础理论和宽广的专业知识、管理知识，能够按照软件系统工程思想进行大型软件设计、开发、研制、产品化、实施、组织、管理和关键技术研究；在毕业时能够从事软件工程独立设计和实现行大型软件系统、软件产品的研制及关键技术的研究，并能够对软件开发过程进行全面管理。
具体要求是：1、软件工程硕士专业学位获得者应较好地掌握马克思主义、毛泽东思想和邓小平理论；拥护党的基本路线和方针、政策；热爱祖国，遵纪守法，具有良好的职业道德和创业精神，具有科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风，身心健康。
2、软件工程硕士专业学位获得者应掌握计算机领域扎实的基础理论和宽广的专业知识；具有很强的工程实践能力，具备运用先进的工程化方法、技术和工具从事软件分析、设计、开发、维护等工作的能力，以及工程项目的组织和管理能力、团队协作能力、技术创新能力和市场开拓能力。
3、软件工程硕士专业学位获得者应达到基本的数学和语言要求；熟练掌握英语，具备良好的阅读和撰写外语资料的能力和进行国际化交流的能力；拥有较好的沟通技巧和团队工作能力，通晓和遵守相关法律和职业道德。
二、学习方式及年限采用全日制学习方式，学习年限一般为2年。
三、培养方式采用课程学习、实践教学和学位论文相结合的培养方式。
课程设置厚基础理论、重实际应用、博前沿知识，着重突出专业实践类课程和工程实践类课程，实行学分制；软件工程实践教学要求学生直接参和软件工程项目实践，完成必要的技术方案设计、软件开发、项目管理等工作，并在所取得的工程实践成果基础上完成学位论文的撰写。
学位论文可以是研究论文或技术报告，以及相关的工作成果。
软件工程硕士研究生在学期间，必须保证不少于半年的实践教学，应届本科毕业生的实践教学时间原则上不少于1年。
学位论文选题应来源于工程实际或具有明确的工程技术背景。
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1.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。
2.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。
北京理工大学-2016版学术型研究生培养方案(2017年修订)-软件工程
北京理工大学2016版学术型研究生培养方案 学科专业：软件工程 学科代码：083500软件工程（083500）一、学科简介与研究方向北京理工大学软件工程一级学科设立于2011年，2012年开始招生，是国内首批设立的软件工程一级博士学科授权点。
软件工程是软件产业和信息产业的支撑学科，也是国家文化科技发展的重要支撑技术，科学研究、工程实践和交叉应用是其学科特性；物联网、云计算、海量数据、智能科学、数字媒体等领域的快速发展为软件工程学科发展提供了广阔空间。
培养单位主要依托软件学院、计算机学院，相关学科是计算机科学与技术和网络空间安全。
软件学院是2001年12月经国家教育部和国家发展计划委员会批准的35所国家示范性软件学院之一，于2003年10月通过教育部组织的中期评估，2006年6月通过教育部组织的验收。
软件学院经过15年的建设，在教学科研等方面取得了显著的成绩，形成了较为鲜明的特色，进入了国内一流软件学院前列。
软件学院设有1个系和4个研究所（软件工程系、软件理论研究所、软件安全研究所、数据科学研究所和数字媒体研究所），2个中心（北京市数字媒体技术实验教学示范中心、北京理工大学软件评测中心）、6个学科平台（软件工程教育部特色专业实验室、数字媒体教育部特色专业实验室、信息安全教育部特色专业实验室、数字表演与仿真技术北京市重点实验室、软件安全工程技术北京市重点实验室、网络信息安全国防科技工程中心）。
软件学院拥有一支学术造诣高、教学和软件开发经验丰富的专兼职相结合的教师队伍，现有专兼职教师100余人，校内专职、校内兼职及企业兼职教师的比例约为4:3:3。
专职教师以青年教师为主，具有博士学位的教师达到3/4，具有国外进修、攻读学位等经历的教师超过50%，具有微软、IBM、CISCO、SAP等公司技术培训教师资格的超过50%。
近年来，软件学院以特色专业和交叉学科为依托，先后承担了北京奥运会、残奥会开闭幕式全景式智能编排与仿真系统、国庆60周年群众游行辅助训练和行进指挥系统、国庆60周年焰火晚会（光立方）智能编排系统、以及北京奥运会、残奥会和国庆60周年、上海世博会、广州亚运会安保系统等多项国家级重大项目，科研经费位居全国示范性软件学院前列。
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。
硕士研究生计算机科学与技术培养方案
硕士研究生计算机科学与技术培养方案一、培养目标1.本专业旨在培养掌握计算机科学与技术理论与方法，具有创新意识、较强科研能力和工程实践能力的高级专门人才。
毕业生应具备以下素质和能力：（1）深厚的计算机科学与技术基础知识和系统掌握计算机系统结构、操作系统、数据库系统等核心专业课程的能力；（2）掌握计算机科学与技术领域的前沿知识，具备较强的科研创新意识和科研能力；（3）具备利用计算机技术进行问题分析、系统设计、软件开发和工程管理的能力；（4）具备良好的专业道德素养和团队合作精神，具有良好的职业操守和社会责任感。
二、培养要求1.课程学习（1）掌握计算机科学与技术领域的基本理论知识，包括数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库系统等核心课程；（2）学习课外专业相关的前沿知识和技术，包括人工智能、大数据、云计算等领域的新兴技术；（3）强化对软件工程、系统集成、项目管理等实践技能的学习，培养实际工程应用能力。
2.科研训练（1）积极参与科研项目，掌握科学研究方法和论文撰写技能；（2）参加学术交流，培养科学研究和学术论文阅读能力；（3）完成科研论文，掌握科学研究成果的整理和表达能力。
3.实习实训（1）参与校内外企业或科研院所的实习实训项目，掌握企业需求分析、系统设计、软件开发等实际应用能力；（2）参与科研团队或工程项目，积累工程实践经验和解决实际问题的能力。
4.综合素质（1）参加各类社会实践活动，培养团队合作和交流能力；（2）注重专业道德修养，培养责任心和职业操守。
5.毕业要求（1）完成所有培养计划和课程学习，取得《硕士研究生学位证书》；（2）完成科研训练，发表至少一篇学术论文或完成科研项目，并通过学位论文答辩；（3）通过实习实训，取得实习单位给出的实习鉴定报告；（4）综合素质评价合格，没有违纪违规记录。
三、培养模式1.学术学位研究生采用导师制培养模式，导师负责学术指导和管理学生的学术生活。
2.专业学位研究生实行导师制和校企合作培养模式，校内导师和校外企业导师共同指导学生，学校和企业共同负责学生的实习实训安排。
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。
软件工程专业培养方案
软件工程专业培养方案软件工程是一门涉及计算机科学与工程学的交叉学科，旨在培养学生掌握软件工程的理论、方法和实践技能，以应对日益复杂的软件开发需求。
为了合理规划软件工程专业的培养方案，我们应该从以下几个方面进行考虑。
一、课程设置软件工程专业的培养方案应该设计一系列的课程，既能够传授学生基本的计算机科学知识，又能够培养学生实际操作和项目开发的技能。
具体而言，培养方案应该包括以下几个方面的课程。
1. 计算机基础课程：如计算机组成原理、数据结构、操作系统等，这些课程能够帮助学生建立起扎实的计算机基础知识。
2. 软件开发技术课程：如面向对象程序设计、数据库原理与应用、软件测试与质量保证等，这些课程能够帮助学生掌握软件开发的基本技术和方法。
3. 软件工程理论课程：如软件工程导论、软件需求工程、软件项目管理等，这些课程能够帮助学生学习软件工程的基本理论和方法论。
4. 实践项目课程：如软件工程实训、软件项目开发实践等，这些课程能够帮助学生将所学知识应用到实际项目中，培养其实际操作和项目管理的能力。
二、实习实训软件工程专业培养方案应该注重学生的实践能力培养，因此应该设置实习实训环节。
通过参与实际软件开发项目，学生能够更好地了解软件开发过程中的挑战和难点，提升自己的解决问题和团队合作能力。
同时，实习实训还能够使学生更好地适应软件工程行业的工作环境和要求。
三、学术研究软件工程是一个快速发展的领域，培养学生的学术研究能力是软件工程专业培养方案的重要组成部分。
学生应该有机会参与学术研究项目，并通过撰写论文或参与学术会议等方式，与国内外专家学者进行交流和合作。
这样不仅能够提高学生的专业素养，还能够为学生今后从事学术研究或进一步深造打下坚实的基础。
四、学科交叉随着软件工程的发展，越来越多的领域需要软件工程专业的人才。
因此，软件工程专业培养方案应该鼓励学生学习其他相关学科的知识，如人工智能、大数据、云计算等。
通过学科交叉，学生能够拓宽自己的知识面，提高自己的综合应用能力，更好地适应未来的发展趋势。
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2016年软件学院
攻读全日制工程硕士专业学位研究生培养方案
（数据科学与工程方向）
一、适用领域
数据科学与工程硕士专业学位是应大数据时代产业经济、商务管理、政府决策、社会运行等模式变革而诞生的新的专业学位。
它以信息科学与技术为基础，以计算机技术、软件工程、控制工程、电子与通信工程、工业工程、物流工程、交通运输工程、安全工程、机械工程等为主要适用领域，也可用于公共管理（MPA）、工商管理（MBA）、教育（MEA）、金融、应用统计、税务、国际商务、保险、资产评估、警务、应用心理、新闻与传播、出版、文物与博物馆、城市规划、林业、旅游管理、图书情报专业硕士学位新型交叉人才培养。
二、培养目标
数据科学与工程硕士专业学位是与工程领域任职资格相联系的专业性学位。
全日制工程硕士研究生主要是培养掌握大数据获取、存储、计算、管理、分析、应用方面坚实的基础理论和宽广的专业知识，具有较强的解决实际问题的能力、良好的职业素养和发展潜力的高层次应用型专门人才。
毕业生能够在制造企业、金融机构、互联网、电子商务、现代服务、医疗健康、政府部门、新媒体、智慧城市等相关领域经济实体、研究院所、政府机构、社会事业部门与团体中承担数据管理、运行监控、商务智能分析以及战略决策等依赖于大数据资源和平台的技术分析、应用开发或业务管理工作，成为数据分析师、数据分析架构师乃至数据科学家、首席数据官（CDO，Chief Data Officer）、商务分析师、战略管理者等工作岗位。
三、毕业要求
数据科学与工程硕士专业学位毕业生应具备概率和数理统计知识，了解数据分析建模中的常用算法和工具，了解分布式系统和计算机系统结构的基本知识，能够使用分布式工具如Hadoop进行大数据处理，并具有定制、改进和重新开发相关大数据分析和处理工具的能力，了解数据可视化的基本方法和工具，了解制造企业、金融机构、互联网、电子商务、现代服务、医疗健康、政府部门、新媒体、智慧城市等领域的基本知识，并至少在其中一个领域完成了完整的数据分析项目实践。
四、培养方式及学习年限
全日制工程硕士研究生采取全脱产的培养方式，课程学习主要在校内完成，论文答辩须在校内完成。
学习年限一般为2-3年。
在学期间，研究生必须保证不少于半年的专业实践。
专业实践一般应在现场、实习单位或校内跨学科科研教学平台上完成，可采用集中实践与分段实践相结合的方式。
论文研究工作一般应与专业实践相结合。
鼓励校内外双导师共同指导。
以校内导师指导
为主，校外导师参与实践过程、项目研究、课程与论文等多个环节的指导工作。
在修完学位要求学分的一半后，可申请论文选题，论文研究工作时间一般不少于1年。
五、学分要求
攻读全日制工程硕士专业学位的研究生，需获得学位要求学分不少于31学分。
具体如下：1．全校公共必修课程3学分
2．大数据方向公共课程10学分
3．学科专业要求课程≥14学分
4．必修环节≥4学分
六、课程设置
（一）全校公共必修课程（3学分，考试≥3学分）
自然辩证法概论（60680021）1学分（考试）
英语（第一外国语）（60640012）2学分（考试）
（二）大数据方向公共课程1（10学分，必修4门、8学分，选修1门、2学分）
（三）学科专业要求课程（≥14学分）
2. 大数据方向专业选修课程（≥8学分）
其中下表中所列课程学分至少选修4学分，鼓励选修导师认定的其它学科、交叉学院、社科学院、经管学院、公管学院、五道口金融学院等开设的研究生课程。
（四）必修环节（不少于4学分）
1．“大数据专业综合实践”专题（≥3学分，必修一个专题）
专业实践
2．文献综述与选题报告（69990021）1学分
3. 编程能力综合测试（84108001）
七、学位论文及答辩工作要求
由信息学院或委托培养学系统一组织本学院/学系大数据方向工程硕士生统一开题、中期、答辩等环节。
其标准另定，需符合我校关于攻读工程硕士专业学位研究生培养工作规定。
八、学位证书
对完成本培养方案、通过论文答辩、达到毕业条件的工程硕士生，按照学籍所在学系对应的工程硕士领域，授予本领域工程硕士。