数据科学与大数据技术--专业建设规划方案
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
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社会发展中非常重要的领域，对于培养优秀的数据科学与大数据技术专业人才具有重要意义。
本文将从五个大点出发，详细阐述数据科学与大数据技术专业的培养方案。
正文内容：1. 理论基础培养1.1 理论知识体系构建：数据科学与大数据技术专业培养方案应重点建立起完整的理论知识体系，包括数学、统计学、计算机科学等基础学科，为学生提供坚实的理论基础。
1.2 专业核心课程设置：培养方案应包含专业核心课程，如数据挖掘、机器学习、大数据分析等，帮助学生系统学习相关领域的核心知识和技能。
2. 实践能力培养2.1 实验室实践：培养方案应安排学生参与实验室实践，通过实际操作和实验项目，锻炼学生的实践能力和解决问题的能力。
2.2 实习实训：为了提高学生的实际应用能力，培养方案可以安排学生进行实习实训，让他们在真实的工作环境中应用所学知识，培养解决实际问题的能力。
3. 项目驱动培养3.1 项目学习：培养方案可以引入项目学习，让学生通过参与真实项目，了解项目管理和团队合作等实践技能。
3.2 项目实践：通过组织学生参与实际项目的开发和实施，培养学生的项目实践能力，提高其在实际工作中的竞争力。
4. 综合素质培养4.1 语言表达能力：培养方案应注重培养学生的语言表达能力，包括口头表达和书面表达，使其能够清晰、准确地表达自己的观点和想法。
4.2 团队合作能力：数据科学与大数据技术通常需要多人合作完成，培养方案应注重培养学生的团队合作能力，包括沟通、协作和领导等方面的能力。
5. 学科交叉培养5.1 跨学科课程设置：培养方案可以设置一些跨学科的课程，如数据可视化、人工智能等，帮助学生拓宽视野，提高综合能力。
5.2 学科交流与合作：为了促进学科交叉与合作，培养方案可以组织学生参加学术交流会议、合作研究项目等，增强学生的学科交流与合作能力。
总结：通过以上五个大点的详细阐述，我们可以看出，数据科学与大数据技术专业的培养方案应该注重理论基础培养、实践能力培养、项目驱动培养、综合素质培养和学科交叉培养。
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的热门领域之一，它涉及数据的采集、存储、处理和分析等多个方面。
为了培养具备数据科学与大数据技术专业背景的人材，我们制定了以下的培养方案。
二、培养目标1. 培养具备扎实的数学、统计学和计算机基础知识的学生；2. 培养具备数据科学与大数据技术的理论和实践能力的学生；3. 培养具备数据分析、数据挖掘和机器学习等技能的学生；4. 培养具备解决实际问题和应用数据科学与大数据技术的能力的学生。
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- 计算机基础- 数据结构与算法- 数据库原理与应用2. 专业课程- 数据科学导论- 数据挖掘与机器学习- 大数据技术与应用- 数据可视化与交互设计- 数据仓库与商业智能- 分布式计算与云计算- 自然语言处理与文本挖掘- 数据安全与隐私保护3. 实践课程- 数据科学与大数据技术实验- 数据科学与大数据技术项目实践- 数据科学与大数据技术实习四、实践环节1. 实验课程学生将通过实验课程掌握数据科学与大数据技术的基本操作和应用，包括数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面的实践技能。
2. 项目实践学生将通过项目实践课程参预实际的数据科学与大数据技术项目，锻炼解决实际问题的能力，并学习与团队合作和项目管理相关的技能。
3. 实习学生将在相关企业或者机构进行为期一定时间的实习，通过实践来加深对数据科学与大数据技术的理解和应用，同时积累实际工作经验。
五、评估与考核1. 课程考核每门课程将通过考试和实验报告等方式进行评估，以确保学生掌握了相应的知识和技能。
2. 项目评估项目实践课程将通过项目报告和答辩等方式进行评估，以评价学生在实际项目中的表现和能力。
3. 实习评估实习期结束后，学生将提交实习报告，并由导师或者企业进行评估，以评价学生在实习过程中的表现和能力。
六、就业方向数据科学与大数据技术专业毕业生可以在以下领域就业：- 互联网企业：如阿里巴巴、腾讯等；- 金融行业：如银行、保险、证券等；- 医疗健康领域：如医院、医疗器械企业等；- 零售与电商行业：如京东、苏宁等；- 媒体与广告行业：如新闻机构、广告公司等；- 政府与公共事业部门：如统计局、环保局等。
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一、引言数据科学与大数据技术是当今信息时代的核心领域之一，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用。
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的人才，能够理解和应用相关的数学和统计学原理。
2. 培养具备数据采集、数据清洗、数据存储和数据管理等技能的人才，能够有效地处理和管理大规模数据。
3. 培养具备数据分析和数据挖掘技术的人才，能够从大数据中发现有价值的信息和知识。
4. 培养具备机器学习和人工智能技术的人才，能够利用大数据进行模型训练和预测分析。
5. 培养具备数据可视化和数据应用开发技术的人才，能够有效地展示和应用数据分析结果。
三、课程设置1. 基础课程(1) 数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程，为学生打下坚实的数学基础。
(2) 计算机基础：包括计算机导论、数据结构与算法、操作系统等课程，为学生提供计算机科学的基础知识。
(3) 数据科学基础：包括数据采集与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘等课程，为学生提供数据科学的基础理论和技术。
2. 专业课程(1) 大数据技术：包括大数据存储与管理、分布式计算、云计算等课程，为学生提供大数据技术的理论和实践能力。
(2) 数据挖掘与机器学习：包括数据挖掘算法、机器学习原理与方法、深度学习等课程，为学生提供数据挖掘和机器学习的理论和实践能力。
(3) 数据可视化与应用开发：包括数据可视化技术、数据应用开发、人机交互等课程，为学生提供数据可视化和应用开发的理论和实践能力。
四、实践环节1. 实验课程：设计一系列与课程内容相关的实验，让学生通过实践掌握数据科学与大数据技术的基本方法和工具。
2. 实习实训：安排学生参与实际的数据科学与大数据技术项目，锻炼学生的实际操作和解决问题的能力。
3. 毕业设计：要求学生选择一个数据科学或大数据技术相关的课题进行研究和实践，撰写毕业论文并进行答辩。
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之一，其在各行各业中的应用日益广泛。
为了培养具有扎实的数据科学与大数据技术背景的专业人材，本专业培养方案旨在为学生提供全面的理论知识和实践技能，使他们能够在数据科学与大数据技术领域中具备竞争力。
二、培养目标本专业培养方案旨在培养具备以下能力和素质的高级专业人材：1. 掌握数据科学与大数据技术的基本理论和方法，具备深入理解和解决实际问题的能力；2. 具备大数据处理与分析的技术能力，能够运用各种工具和算法进行数据挖掘、机器学习和人工智能等相关任务；3. 具备数据科学与大数据技术的实践能力，能够独立完成数据科学项目的设计、实施和评估；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有效地协作；5. 具备良好的职业道德和社会责任感，能够适应信息时代的快速变化和不断更新的技术需求。
三、课程设置1. 基础课程- 数据结构与算法分析- 数据库原理与应用- 统计学基础- 数学建模与优化- 计算机网络- 离散数学2. 专业核心课程- 大数据技术与应用- 数据挖掘与机器学习- 自然语言处理与信息检索- 数据可视化与交互- 云计算与分布式系统- 高性能计算与并行程序设计3. 选修课程学生可以根据自身兴趣和发展方向选择以下课程中的若干门进行学习：- 深度学习与神经网络- 社交网络分析- 数据隐私与安全- 人工智能与智能系统- 金融数据分析- 医疗大数据分析四、实践环节为了培养学生的实践能力，本专业培养方案设置了以下实践环节：1. 实验课程：通过开设相关的实验课程，让学生学以致用，掌握数据科学与大数据技术的实际操作和应用。
2. 实习实训：学生将参预相关企业或者科研机构的实习实训，通过实践项目的参预，提升自己的实际能力和解决问题的能力。
3. 毕业设计：学生将完成一项数据科学与大数据技术相关的毕业设计项目，通过独立完成项目，展示自己的综合能力和创新能力。
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。
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：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建设规划方案
数据科学与大数据技术专业建设规划方案一、背景随着数字化时代的到来，数据已经成为各行各业的核心资源。
数据科学与大数据技术作为新兴学科，旨在培养掌握数据处理、数据分析和数据应用技术的专业人才，满足社会对于数据科学和大数据技术人才的需求。
二、目标1.培养具备扎实的计算机科学和数据科学知识，掌握大数据技术和数据分析方法的专业人才；2.培养具备数据处理、数据分析和数据应用能力的数据科学与大数据技术人才；3.培养具有创新意识和团队合作精神的数据科学与大数据技术人才。
三、专业设置与课程设置1.专业设置（1）数据科学与大数据技术专业（本科）（2）数据科学与大数据技术专业（硕士）（3）数据科学与大数据技术专业（博士）2.课程设置（1）基础课程：数据结构与算法、计算机网络、操作系统、数据库原理、大数据原理等。
（2）专业课程：数据挖掘、机器学习、统计学、自然语言处理、数据可视化等。
（3）选修课程：云计算、分布式系统、深度学习、大数据安全等。
四、教学团队建设1.招聘高水平教师，具备较强的学术背景和研究实力；2.进行定期培训，提高教师的教学水平和科研能力；3.建立与企业的合作，邀请业界专家参与教学和实践指导。
五、实践教学环节1.开设实验课程，提供相关软件使用和数据处理实践；2.组织学生进行项目实训，与企业合作，了解实际应用需求；3.举办学术研讨会和讲座，邀请业界专家分享经验和最新技术发展。
六、实习与就业1.与企业建立合作关系，提供实习机会；2.提供就业指导和招聘服务，帮助学生就业；3.组织校企对接活动，促进学生就业。
七、硬件设施建设1.建立实验室，配备先进的大数据处理平台和软件工具；2.提供高性能计算机设备，满足学生的实验和项目需求；3.完善图书馆资源，收集相关领域的学术期刊和书籍。
八、国际交流与合作1.建立与国内外高校的合作关系，开展学生交流和合作研究项目；2.鼓励学生参加国际会议和学术竞赛，提升专业素养和国际视野；3.邀请国际知名学者来校讲学和指导研究工作。
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。
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数据科学与大数据技术----专业建设规划
方案
一、总体目标
本专业旨在培养具有良好的数学基础和逻辑思维能力，具备较高的信息素养，掌握计算机学科、大数据科学和信息技术的基本理论、方法与技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力及数据工程师岗位的基本能力与素质，掌握大数据工程项目的规划、应用和科学管理决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的高级复合、应用型卓越人才。
毕业生能在国家各级财经政务部门、信息产业、工商企业、金融机构、科研院所等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统集成、设计开发、管理维护等各方面的工作，也适合去高等院校和科研院所的相关交叉学科继续深造，攻读硕士学位。
（一）人才培养目标
本专业围绕以培养面向大数据工程与信息技术行业的工程应用型人才为中心，突出“校企合作”的办学特色，强化工程应用实践，兼顾交叉学科专业基础知识，注重培养创新意识和创新实践能力，培养从事大数据项目设计开发、数据挖掘与分析、大数据综合应用的高级复合、创新型卓越人才。
（二）课程体系与学科建设
作为一个新专业，首先，需要考虑是否符合市场需求，要进行深入调研，了解地区对于大数据技术人才是否有一定的需求；其次，需要了解大数据技术岗位需要何种技能，把大数据技术人才需要掌握的技能弄清楚，列出岗位技能清单，将技能清单转化为课程清单，明确了大数据技术专业的人才培养定位和目标，细化了人才培养课程体系。
在教学过程中，不断凝练专业特色和发展方向，本专业在数据科学与大数据研究的基础上，通过数据分析与数据挖掘，逐步开展人工智能与数据推荐等领域的研究。
（三）学科队伍建设
由于大数据涵盖内容广泛，因此需要如下三类关键人才队伍建设：
（1）实现大数据的技术支持人才，他们具有很强的编程能力，尤其表现在搭建数据存储、管理以及处理的平台方面；
（2）精通处理大数据分析的人才；
（3）大数据技术的应用类人才，以适应高校培养高素质人才的需要。
大数据技术需要复合型人才，不仅要具备扎实的基础知识，更需要有充足的实践经验。
唯有如此，我们通过典型的算法展示、算法实现结合数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学由理论到应用、涵盖原理验证、综合应用及全方位实验的体系。
因此，学校应根据不同类型的人才特点，结合现代企业对大数据人才的需求，以就业为导向，开展全方位立体式（专业拓展模块——技能考证模块——集中实践模块）大数据专业实践教学体系，培养理论与技能并重的大数据高素质人才。
与此同时，还要开展职业技能考证培训，如数据挖掘工程师、数据分析工程师、大数据系统运维工程师等。
为了适应专业建设的需要，必须实行内培外引的人才培养策略，将青年教师派驻企业学习是一种增强师资队伍实力比较快捷的方式，4年内你派出20余人次国内外高校、大数据企业进行短期进修培训和挂职锻炼，引进大数据相关专业教师4人（硕士研究生及以上，计算机、大数据等相关专业）。
另外，还可以通过引进企业工程师作为学校兼职教师，充实教师队伍，4年内拟引进企业大数据工程师4人。
（四）实践平台与科学研究建设
数据科学实践性极强，其工程素养需要在适当的实践平台上强化。
相关院校应根据其人才培养目标，结合自身软硬件条件，建设适当的数据科学与大数据技术实践平台。
通过企业引进实验实训平台，用以保障正常教学环节和教师的科学研究。
（五）服务地方建设
根据鸡西地方的特色产业，结合黑龙江省对大数据人才的需求，凝练具有鸡西地方特色的大数据人才培养体系，初步定为大数据+绿色农业服务，从而实现鸡西地区对大数据人才的需求，助力鸡西地方经济的发展。
二、分年度目标
1.2018 年
（1）初步确定人才培养目标，完成人才培养方案的设计；
（2）拟派6人次到国内外高校、企业、行业进行短期的学习培训，充实和完善师资队伍；
（3）引进大数据专业教师1人；
（4）规划设计大数据实验室需求；
2.2019 年
（1）修订、完善课程体系建设；
（2）拟派4人次到国内外高校、企业、行业进行短期的学习培训、挂职锻炼，充实和完善师资队伍，拟派1人次参加大数据相关的国际学术会议；
（3）引进大数据专业教师1人；
（4）完成大数据实验室的总体建设，调试实验室内的各项设备，保障专业课程与实训课程的开出，为教师搭建实验平台；
3.2020 年
（1）根据教学运行，进一步修订与完善课程体系建设；
（2）拟派4人次到国内外高校、企业、行业进行短期的学习培训、挂职锻炼，充实和完善师资队伍，逐步开展学术交流活动，拟派2人次参加大数据相关的国际会议；
（3）引进大数据专业教师1人；
（4）逐步开展校企合作建设，外出考察能够开展合作的大数据企业，寻求为学生提供实习、实训的大数据相关企业；
（5）确定教师的科学研究方向；
4.2021 年
（1）进一步完善和搭建学生实习实训平台，开展分布式并行大数据计算平台、Hadoop 的大数据分析与挖掘平台建设；
（2）引进大数据专业教师1人；
（3）拟派4人次到国内外高校、企业、行业进行短期的学习培训、挂职锻炼，充实和完善师资队伍，逐步开展学术交流活动，拟派2人次参加大数据相关的国际会议；
（4）逐步开展科学研究；。