数据科学与大数据技术专业人才培养方案.doc
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人才培养方案
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是当今信息时代的核心技术之一、随着互联网、物联网等新兴技术的迅速发展，大量的数据被不断产生和积累。
如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了企业、政府等机构迫切需要解决的问题。
数据科学与大数据技术专业人才的培养方案应该关注以下几个方面。
首先，课程设置。
数据科学与大数据技术专业人才培养方案应该涵盖数据科学、统计学、计算机科学等相关学科的基础知识。
课程内容可以包括数据采集和清洗、数据存储和管理、数据分析与挖掘、机器学习、大数据技术等。
除了基础课程外，还应该设置实践课程，通过实践项目来提高学生的实践能力和解决实际问题的能力。
其次，实践平台建设。
数据科学与大数据技术是一个实践性很强的专业，学生需要通过实际的项目来锻炼和提高自己的能力。
因此，学校应该建设完善的实践平台，包括数据采集平台、数据分析平台、机器学习平台等。
学生可以在这些平台上进行实际的数据处理和分析，并在指导老师的帮助下解决实际问题。
再次，教师团队建设。
数据科学与大数据技术专业人才培养需要具备一支高水平的教师团队。
教师应该具备扎实的学科基础知识和丰富的实践经验，能够指导学生进行科学研究和实际项目。
此外，教师还应该具备开拓创新的精神，能够与行业企业进行合作，了解最新的行业需求和技术趋势。
最后，学生实习与就业指导。
数据科学与大数据技术是一个应用性很强的专业，学生在毕业前应该有一定的实习经验。
学校可以与行业企业合作，为学生提供实习机会，并指导学生在实习中学习和应用所学知识。
此外，在学生即将毕业时，学校还应该为学生提供就业指导服务，帮助他们顺利就业。
综上所述，数据科学与大数据技术专业人才的培养方案应该注重基础知识的学习和实践能力的培养，同时也需建设实践平台和教师团队，为学生提供实习和就业指导服务。
只有这样，才能培养出高水平的数据科学与大数据技术专业人才，满足社会对数据科学与大数据技术的需求。
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人才培养方案
数据科学与大数据技术专业人才培养方案1. 引言本文档旨在为数据科学与大数据技术专业提供一个人才培养方案。
随着大数据时代的到来，需要培养具备数据科学与大数据技术能力的专业人才，以应对各行各业的数据挖掘和分析需求。
2. 培养目标本专业培养目标如下：- 培养具备扎实的数学和统计基础的学生，能够理解和运用数据科学和大数据技术的基本理论和方法；- 培养具有良好的编程能力，能够使用各种编程语言进行数据分析、挖掘和可视化；- 培养具备跨学科思维和团队合作能力的学生，能够解决复杂的数据科学和大数据技术问题；- 培养具备创新精神和实践能力的学生，能够应对新兴技术和挑战。
3. 培养内容为了达到上述培养目标，我们将提供以下核心课程：- 数学与统计基础：包括概率论、数理统计等课程，以建立学生的数学和统计基础；- 数据科学基础：包括数据预处理、数据挖掘、机器研究等课程，以培养学生的数据科学能力；- 大数据技术：包括分布式计算、数据存储和管理、大规模数据处理等课程，以培养学生的大数据技术能力；- 数据可视化：包括数据可视化原理和技术、可视化工具的使用等课程，以培养学生的数据可视化能力；- 实践项目：组织学生进行数据科学和大数据技术相关的实践项目，培养学生的实践能力和解决问题的能力。
4. 培养方法为了使学生全面发展和具备实践能力，我们将采取以下培养方法：- 理论与实践相结合：课程设置既注重理论教学，又注重实践操作，使学生能够将所学知识应用于实际问题的解决；- 小班教学和导师制：为了更好地指导和培养学生，我们将采用小班教学方式，并为学生分配导师，进行个性化指导；- 实践项目和实实训：安排学生参与实践项目和实实训，提供实战经验和锻炼机会；- 跨学科合作：促进学生与其他相关专业的学生开展跨学科合作，培养团队合作能力和解决复杂问题的能力。
5. 考核与评价为了对学生的研究情况进行评价，我们将采取以下考核与评价方式：- 课程作业和考试：通过课程作业和考试对学生进行知识掌握和理解的评价；- 实践项目评价：对学生在实践项目中的表现进行评价，包括项目的完成度、解决问题的能力等；- 综合评价：综合考虑学生的课程成绩、实践项目表现以及个人素质等因素，对学生进行综合评价。
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、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(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。
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。
赣南师范大学数据科学与大数据技术人才培养方案
赣南师范大学数据科学与大数据技术人才培养方案一、专业名称（中英文）数据科学与大数据技术（Data Science and Big Data Technology）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。
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才，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分，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语言和数据库开发工具的使用，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：组织学生参与实际项目，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，提升学术素养和创新能力。
四、实习实训：4.1 实习机会：与企业合作，提供实习机会，让学生在真实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，帮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，帮助他们进一步提升自己的能力。
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数据科学与大数据技术专业人才培养方案
一、培养目标
本专业旨在培养德、智、体全面发展，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输和应用技术，能够承担政府、电力、教育、金融、信息产业以及其他国民经济部门的大数据分析、数据库管理与维护、大数据应用、商业智能以及系统研发等工作，具备大数据分析、处理、挖掘、可视化、系统集成等能力的应用创新型大数据专门技术人才，为浙江省及宁波市大数据、云计算、人工智能等前沿信息产业高速发展提供高素质应用型人才。
三、基准学制四年
四、授予学位工学学士
五、主干学科软件工程、计算机科学与技术
六、核心课程
面向对象程序设计、工程数学、数据结构与算法、计算机网络、数据库技术、离散数学、操作系统、云计算基础、多元统计分析、数据仓库与数据挖掘。
七、课程设置结构及学分要求
数据科学与大数据技术专业教学安排表
说明：
1.创新创业教育课程以“▲”表示，集中性实践课程以“★”表示，独立设置实验（含实训）课程以“■”表示，非独立设置实验（含实训）课程以“●”表示，素质拓展课程实践学分以“◆”表示。
2.每学分对应16学时。
附录：
电子与计算机学院模块方向及课程
模块名称：移动互联网软件开发模块开课专业：通信工程
适选专业：数据科学与大数据技术、通信工程、物联网工程、计算机科学与技术、
模块名称：移动通信与网络模块开课专业：通信工程
模块名称：电信运营管理模块开课专业：通信工程
模块名称：网络工程与安全模块开课专业：计算机科学与技术
模块名称：Web应用开发模块开课专业：计算机科学与技术
模块名称：人工智能模块开课专业：计算机科学与技术
模块名称：数字媒体技术模块开课专业：计算机科学与技术
模块名称：阿里云大数据开发模块开课专业：数据科学与大数据技术
适选专业：数据科学与大数据技术、通信工程、物联网工程、计算机科学与技术
模块名称：阿里云计算技术与应用模块开课专业：数据科学与大数据技术适选专业：数据科学与大数据技术、通信工程、物联网工程、计算机科学与技术
模块名称：工业控制模块开课专业：电气工程及其自动化
模块名称：建筑电气模块开课专业：电气工程及其自动化
模块名称：智能控制模块开课专业：电气工程及其自动化
模块名称：多媒体信号处理模块开课专业:电子信息工程适选专业：电子信息工程
模块名称：嵌入式系统设计模块开课专业：电子信息工程
开课专业：电子信息工程
模块名称：电子系统设计模块
模块名称：软件开发模块开课专业：软件工程。