2018版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今信息时代的核心领域之一，其在各个行业中的应用日益广泛。
为了培养具备扎实的数据科学与大数据技术知识和技能的专业人材，本文将介绍数据科学与大数据技术专业的培养方案。
二、专业目标1. 培养具备数据科学与大数据技术领域的专业知识和技能；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和管理的能力；4. 培养具备团队合作和沟通能力，能够在跨学科的环境中进行工作。
三、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- 数学建模- 计算机网络2. 大数据技术课程- 大数据存储与管理- 大数据处理与分析- 分布式系统- 云计算与虚拟化技术- 数据挖掘与机器学习3. 领域应用课程- 金融数据分析- 医疗大数据应用- 社交媒体分析- 物联网数据处理- 智能交通与城市规划4. 实践课程- 数据科学与大数据技术实验- 数据分析与挖掘实践- 大数据处理与应用实践- 实际项目实训四、专业实践1. 实习在专业实践环节，学生将有机会到企事业单位进行实习，通过实际工作经验，提升自己的实践能力和解决问题的能力。
2. 实际项目实训学生将参预由学校或者企事业单位提供的实际项目实训，通过团队合作解决实际问题，锻炼自己的项目管理和协作能力。
3. 科研与创新学生将有机会参预科研项目，与导师一起进行研究，发表学术论文，并参加学术会议，提升自己的科研能力和创新思维。
五、毕业要求1. 掌握数据科学与大数据技术领域的核心知识和技能；2. 具备大数据处理和管理的能力；3. 具备数据分析、数据挖掘和机器学习等技术的实践能力；4. 具备跨学科的团队合作和沟通能力；5. 具备解决实际问题的能力。
六、就业前景数据科学与大数据技术专业毕业生可以在各个行业中找到就业机会，如互联网公司、金融机构、医疗机构、电子商务等。
毕业生可以从事数据分析师、大数据工程师、数据科学家、数据挖掘工程师等职业，薪资待遇较好，发展空间广阔。
2018版数据科学与大数据技术专业培养方案(修订)
2018版数据科学与大数据技术专业培养方案专业简介：2018年，我校数据科学与大数据专业将首次招生，招生规模预计为60人左右。
该专业依托湖北大学与中科曙光共建的“大数据学院”，借助双方共同投入2000万构建的大数据专业实验室，与中科曙光联合开展人才培养。
旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术、具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。
本专业学生毕业后，能在统计部门、税务海关、公司企业以及金融保险机构等企事业单位从事从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。
专业代码：080907一、培养目标本专业培养具有良好职业道德，具备系统的数学、人文与专业素养，较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术，具有数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力、以及良好外语运用能力，能从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作的应用型创新人才。
二、毕业要求通过本科阶段学习，毕业生应达到如下的毕业要求（能力）：1、知识要求（1）通识知识：具有人文社科、信息交流、法律与环境、社会与公共安全等知识，其中人文社科包括文学、外语、哲学、政治学、社会学、管理学、经济学、心理学等方面的常识或基本知识。
（2）自然科学知识：具有从事专业相关的项目工作所需的数学、物理等基础知识。
（3）学科基础知识：具有扎实的计算机基础知识、信息处理方法，统计分析，软件开发等相关学科的基本理论和基本知识。
（4）专业知识：熟悉大数据技术领域的基本理论和基本知识，熟练掌握分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、机器学习、数据挖掘技术、云计算技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专业知识。
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、背景介绍数据科学与大数据技术是当前信息时代的核心技术之一，它涉及到数据的采集、存储、处理和分析等方面，为企业和组织提供了深入洞察和决策支持。
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，制定了以下专业培养方案。
二、培养目标本专业培养旨在培养具备数据科学与大数据技术的基础理论与实践技能，具备数据分析与挖掘、机器学习、数据可视化等方面的专业知识，能够在企业、政府和科研机构等领域从事数据科学与大数据技术相关工作的高级专业人才。
三、培养方案1. 专业课程设置本专业课程设置包括基础理论课程、专业核心课程和实践课程三个部分。
（1）基础理论课程：- 数据结构与算法- 数据库原理与应用- 数学建模与优化- 统计学基础- 线性代数与概率论（2）专业核心课程：- 数据挖掘与分析- 机器学习与模式识别- 大数据处理与存储- 数据可视化与交互设计- 云计算与分布式系统（3）实践课程：- 数据科学实践- 大数据技术实践- 数据分析与决策支持案例分析- 数据科学项目实训2. 实践环节为了提升学生的实践能力和解决实际问题的能力，本专业设置了以下实践环节。
（1）实验课程：通过实验课程，学生将学习到的理论知识应用于实际操作中，包括数据采集、数据清洗、数据分析等方面。
（2）实习实训：学生将在企业或科研机构进行实习实训，通过参与实际项目，了解行业需求和工作流程，并将理论知识应用于实际工作中。
（3）毕业设计：学生需要选择一个与数据科学与大数据技术相关的课题，进行独立的研究和实践，撰写毕业论文并进行答辩。
3. 课外拓展为了培养学生的综合素质和拓宽视野，本专业鼓励学生积极参与以下课外拓展活动。
（1）学术研究：学生可以参与科研项目，与导师一起进行学术研究，提升科研能力和创新意识。
（2）竞赛参与：学生可以参加数据科学和大数据技术相关的竞赛活动，锻炼实际操作能力和团队合作能力。
（3）学术交流：学生可以参加学术会议、研讨会等学术交流活动，与同行学者和专业人士交流经验和学术成果。
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社会中非常热门的专业领域之一。
随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来，对于数据科学与大数据技术专业的需求也越来越大。
因此，制定一套科学合理的专业培养方案对于培养高素质的数据科学与大数据技术人才至关重要。
本文将从四个方面详细阐述数据科学与大数据技术专业培养方案。
一、课程设置1.1 数据科学基础课程：包括数学基础、统计学、概率论等，帮助学生建立起数据科学的基本理论知识。
1.2 数据处理与分析课程：学习数据清洗、数据挖掘、数据可视化等技术，培养学生对数据的处理与分析能力。
1.3 大数据技术课程：学习分布式计算、数据存储与管理、机器学习等技术，使学生能够掌握大数据技术的核心知识。
二、实践环节2.1 实习实训：安排学生到企业或研究机构进行实习实训，让学生接触真实的数据科学与大数据技术项目，提升实践能力。
2.2 实验课程：设置数据科学与大数据技术的实验课程，通过实际操作，让学生掌握数据处理与分析的具体方法和技巧。
2.3 项目实践：组织学生参与数据科学与大数据技术相关的项目，培养学生的团队合作能力和解决实际问题的能力。
三、跨学科交叉3.1 与数学学科的交叉：加强数据科学与数学学科的交叉，培养学生的数学建模和数据分析能力。
3.2 与计算机科学的交叉：结合计算机科学的知识，培养学生的编程和算法设计能力。
3.3 与领域知识的交叉：将数据科学与大数据技术应用于各个领域，如金融、医疗等，培养学生的专业领域知识和实践能力。
四、综合素质培养4.1 语言能力培养：加强英语听说读写能力的培养，提高学生的跨文化交流能力。
4.2 创新能力培养：鼓励学生参与科研项目和创新实践，培养学生的创新思维和解决问题的能力。
4.3 终身学习能力培养：培养学生的自主学习能力和持续学习的意识，使其能够适应技术快速更新的环境。
综上所述，数据科学与大数据技术专业培养方案应该从课程设置、实践环节、跨学科交叉和综合素质培养等方面进行全面规划。
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、专业背景与目标数据科学与大数据技术专业是针对当前大数据时代的需求而设立的，旨在培养具备数据分析和处理能力的专业人材。
该专业的目标是培养学生掌握数据科学的基本理论、方法和技术，具备大数据处理与分析的能力，能够在各个领域中应用数据科学与大数据技术解决实际问题。
二、培养方案结构1. 专业课程该专业的课程设置包括基础课程、专业核心课程和实践课程。
基础课程包括数学、统计学、计算机科学等，旨在为学生打下坚实的理论基础。
专业核心课程包括数据挖掘、机器学习、大数据处理等，重点培养学生的数据科学和大数据技术能力。
实践课程包括项目实践、实习和毕业设计等，通过实际操作和实践，提升学生的实际应用能力。
2. 实践教学为了提高学生的实际应用能力，该专业注重实践教学。
学生将参预各类实践项目，如数据分析项目、大数据处理项目等，通过实践操作，学生将学到的理论知识应用到实际问题中，培养解决实际问题的能力。
3. 实习与就业为了匡助学生更好地融入社会，该专业将组织学生进行实习。
学生将有机会在各类企业、科研机构等实习，通过实践锻炼，提高自己的实际应用能力和解决问题的能力。
同时，学校将与各类企业、机构建立合作关系，为学生提供就业机会和实习机会。
三、课程设置示例1. 基础课程- 高等数学- 线性代数- 概率论与数理统计- 计算机科学导论2. 专业核心课程- 数据结构与算法- 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3. 实践课程- 数据分析项目实践- 大数据处理项目实践- 数据科学应用案例研究四、就业方向该专业的毕业生可以在各个领域中从事数据科学和大数据技术相关的工作，包括但不限于以下方向：- 数据分析师- 大数据工程师- 数据科学家- 数据挖掘工程师- 人工智能工程师五、专业特色1. 实践教学该专业注重实践教学，通过各类实践项目和实习，培养学生的实际应用能力。
2. 行业合作学校与各类企业、机构建立合作关系，为学生提供就业机会和实习机会。
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才的需求也越来越大。
因此，如何科学合理地培养数据科学与大数据技术专业人才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：组织学生参与实际项目，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：组织学生参与综合实践项目，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方向，随着社会信息化程度的不断提高，对数据科学与大数据技术专业人才的需求也日益增加。
为了培养具备扎实专业知识和实践能力的人才，各高校纷纷制定了相应的专业培养方案。
本文将从课程设置、实践教学、科研训练、实习实践和综合能力培养五个方面详细介绍数据科学与大数据技术专业的培养方案。
一、课程设置1.1 专业核心课程：包括数据分析、数据挖掘、机器学习、大数据处理等课程，为学生打下扎实的理论基础。
1.2 选修课程：涵盖数据可视化、数据仓库、数据安全等方面的课程，帮助学生拓展知识面。
1.3 实践课程：通过实践课程如数据分析实训、大数据项目实践等，培养学生的实际操作能力。
二、实践教学2.1 实验室建设：学校建设了配备先进设备的数据科学与大数据技术实验室，为学生提供实践环境。
2.2 实践项目：学生参与实际项目，如数据分析竞赛、大数据处理项目等，锻炼学生的实际操作能力。
2.3 实习实践：学校与企业合作，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。
三、科研训练3.1 科研导师制度：学校设立科研导师，指导学生进行科研项目，培养学生的科研能力。
3.2 学术交流：组织学术讲座、研讨会等活动，激发学生的科研兴趣，提高学生的学术水平。
3.3 科研成果：鼓励学生参与科研项目，发表学术论文，培养学生的科研创新能力。
四、实习实践4.1 实习机会：学校与企业合作，为学生提供丰富的实习机会，让学生在实践中学习和成长。
4.2 实践项目：学生参与企业实际项目，锻炼学生的解决问题能力和团队合作能力。
4.3 实习评估：学校对学生实习情况进行评估，及时反馈学生表现，帮助学生提升实习能力。
五、综合能力培养5.1 创新能力：培养学生的创新思维和解决问题的能力，提高学生的综合素质。
5.2 团队合作：通过团队项目、实习等活动，培养学生的团队合作精神和沟通能力。
5.3 职业规划：学校开设职业规划课程，帮助学生了解行业发展趋势，制定个人职业规划，提高就业竞争力。
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、背景介绍数据科学与大数据技术是当前信息时代的核心领域之一，也是未来发展的重点方向。
为了培养具备数据分析、数据挖掘、机器学习等技术能力的专业人材，我们制定了以下的数据科学与大数据技术专业培养方案。
二、培养目标本专业旨在培养掌握数据科学与大数据技术相关知识和技能的高级专门人材，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、数据挖掘、机器学习等数据科学与大数据技术的实践能力；3. 具备大数据平台搭建、数据处理和数据可视化的能力；4. 具备数据安全和隐私保护的意识和技能；5. 具备团队协作和沟通能力，能够在跨学科背景下解决实际问题。
三、课程设置1. 基础课程- 数据结构与算法- 数据库原理与应用- 统计学基础- 线性代数- 概率论与数理统计2. 专业核心课程- 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- 云计算与大数据平台- 数据安全与隐私保护3. 选修课程- 自然语言处理- 图象与视觉分析- 社交网络分析- 时间序列分析- 智能决策与优化四、实践环节1. 实验课程为了培养学生的实践能力，设置了一系列的实验课程，包括数据处理、数据分析、机器学习等实践项目，让学生能够熟悉并掌握实际应用中的数据科学与大数据技术。
2. 实习实训学生必须参加为期一学期的实习实训，通过与企业合作，将所学的理论知识应用于实际项目中，提升解决实际问题的能力。
3. 毕业设计学生需要完成一项毕业设计项目，可以选择在实验室或者企业进行，通过独立完成一个数据科学与大数据技术相关的项目，展示所学知识和技能的应用能力。
五、实验室与资源支持为了保障学生的学习和研究需求，学校建立了数据科学与大数据技术实验室，并提供了相关的硬件设备和软件工具。
学生可以在实验室中进行实验和研究，同时还可以利用学校图书馆和在线资源进行学习和资料查阅。
六、就业与发展本专业毕业生可以在各类企事业单位、科研机构、金融行业、互联网公司等领域就业，从事数据分析、数据挖掘、机器学习、大数据平台搭建等相关工作。
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、背景介绍随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，大数据时代已经来临。
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、机器学习等相关技能的专业人材，以满足社会对大数据处理和分析的需求。
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、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；2. 培养具备数据处理、数据分析、数据挖掘等技能的专业人材；3. 培养具备跨学科交叉能力、团队协作能力和创新能力的人材；4. 培养具备良好的职业道德和社会责任感的人材。
三、培养方案1. 专业课程设置数据科学与大数据技术专业的课程设置包括基础课程、专业核心课程和选修课程。
（1）基础课程基础课程包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等，为学生打下坚实的数学基础。
（2）专业核心课程专业核心课程包括数据结构与算法、数据库系统、数据挖掘、机器学习、大数据技术等。
这些课程将匡助学生掌握数据处理和分析的基本方法和技术。
（3）选修课程选修课程包括数据可视化、自然语言处理、深度学习、云计算等。
学生可以根据自己的兴趣和发展方向选择相应的选修课程。
2. 实践环节数据科学与大数据技术专业注重实践能力的培养，为学生提供丰富的实践环节。
（1）实验课程实验课程包括数据处理实验、数据分析实验、机器学习实验等，通过实际操作和实验设计，培养学生的实际动手能力和实验研究能力。
（2）实习实训学生在校期间将进行一定时间的实习实训，通过与企业合作，将所学知识应用到实际项目中，提升学生的实际应用能力和团队协作能力。
3. 项目实践为了培养学生的创新能力和解决实际问题的能力，数据科学与大数据技术专业将组织学生参预项目实践。
（1）科研项目学生可以参预科研项目，与教师合作进行科研研究，提升学术研究能力和创新能力。
（2）创新项目学生可以参预创新项目，通过解决实际问题和开展创新性工作，培养学生的创新思维和创业能力。
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1.培养学生熟练掌握数据科学领域的基础理论和方法，了解数据科学的前沿动态和发展趋势；2.培养学生具备数据挖掘、大数据处理、机器学习等技能，能够从海量数据中提取有用信息，并利用数据进行决策和预测；3.培养学生具备数据管理、数据存储和分析的能力，能够构建数据处理的基础设施；4.培养学生具备团队协作和沟通能力，能够应对实际问题，并提供科学的解决方案。
二、课程设计1.数理基础课程：包括高等数学、线性代数、概率统计等课程，为后续的数据科学理论和方法打下扎实的数学基础；2.计算机科学基础课程：包括数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统等课程，为后续的数据科学和大数据技术提供必要的计算机科学支持；3.数据科学核心课程：包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理等课程，培养学生运用数据科学方法进行建模和分析；4.数据处理与存储课程：包括分布式系统、数据库原理与应用、大数据处理技术等课程，培养学生处理和存储大规模数据的能力；5.领域应用课程：包括金融数据分析、社交网络分析、医疗健康数据分析等课程，让学生能够将数据科学技术应用于具体领域的实际问题；6.实践环节：包括数据科学竞赛、实验课程和实习，通过实际操作和项目实践，培养学生解决实际问题和团队合作的能力。
三、培养模式1.教师引导模式：教师作为专业导师，指导学生进行专业学习和科研实践，在选修课程和课题选择上给予指导和建议；2.学生主体模式：培养学生独立思考和解决问题的能力，鼓励学生参加科研项目、实习和竞赛，提升自己的实践能力；3.跨学科合作模式：与经济、统计、计算机等相关领域形成合作，开展共同研究和项目，提升数据科学的综合应用能力；4.校企合作模式：与企业合作开展实习、项目和课程开发，以培养学生解决实际问题的能力和就业竞争力。
四、学术研究方向1.数据挖掘与预测：利用数据挖掘和机器学习方法，从数据中发现规律和知识，进行数据预测和决策分析；2.大数据系统与平台：研究大数据处理和存储的基本框架和技术，构建高效的大数据处理平台；3.数据隐私与安全：研究数据共享和隐私保护的理论和方法，确保数据的安全和隐私；4.数据可视化与交互：研究数据可视化和交互技术，将复杂的数据信息以可视化方式呈现，提高数据分析的效果。
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才，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与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。
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2018版数据科学与大数据技术专业培养方案
专业简介：
2018年，我校数据科学与大数据专业将首次招生，招生规模预计为60人左右。
该专业依托湖北大学与中科曙光共建的“大数据学院”，借助双方共同投入2000万构建的大数据专业实验室，与中科曙光联合开展人才培养。
旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术、具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。
本专业学生毕业后，能在统计部门、税务海关、公司企业以及金融保险机构等企事业单位从事从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。
专业代码：080907
一、培养目标
本专业培养具有良好职业道德，具备系统的数学、人文与专业素养，较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术，具有数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力、以及良好外语运用能力，能从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作的应用型创新人才。
二、毕业要求
通过本科阶段学习，毕业生应达到如下的毕业要求（能力）：
1、知识要求
（1）通识知识：具有人文社科、信息交流、法律与环境、社会与公共安全等知识，其中人文社科包括文学、外语、哲学、政治学、社会学、管理学、经济学、心理学等方面的常识或基本知识。
（2）自然科学知识：具有从事专业相关的项目工作所需的数学、物理等基础知识。
（3）学科基础知识：具有扎实的计算机基础知识、信息处理方法，统计分析，软件开发等相关学科的基本理论和基本知识。
（4）专业知识：熟悉大数据技术领域的基本理论和基本知识，熟练掌握分布式数据库
原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、机器学习、数据挖掘技术、云计算技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专业知识。
（5）项目与管理知识：具有基本的项目实施与管理知识；掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法，了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。
（6）工具性知识：掌握相关大数据文献检索、行业资料查询及运用现代信息技术获取相关知识的基本方法。
2、能力要求
（1）学习能力：能够熟练阅读英文的专业科技文献，具备运用英语进行沟通和交流的能力，而且具备运用计算机及信息网络辅助获取大数据行业相关技术的能力。
（2）分析和解决问题的能力：具有大数据行业领域一定的科学研究能力、大数据相关软件产品的应用、开发能力、大数据系统分析、设计、部署以及维护和管理能力。
（3）创新能力：具备较强的创新意识和从事大数据领域科学研究的基本能力，具有应用大数据相关理论、方法和关键技术，将大数据技术与行业专业系统相结合，完成创新型的大数据应用运用并提供整体解决方案的能力。
（4）程序设计与实现能力：掌握结构化程序设计和面向对象程序设计的基本思想、方法和技巧，具备高级语言编程解决行业应用实际问题的能力。
（5）数据预处理、分析与应用能力：掌握数据预处理、数据清洗、融合、数据分析等关键技术。
具备利用各种大数据行业工具，对行业海量数据和信息进行分析并处理，实现智能化的决策和控制的能力；具备运用运筹学、机器学习、数据挖掘、专家系统等技术，为大数据行业应用提供智能支撑平台的能力。
（6）项目管理能力：了解相关的技术标准，具有数据处理、分析和应用、呈现等技术应用技能，具备大数据项目的组织与管理能力。
（7）合作与沟通能力：具有一定的表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。
3、素质要求
（1）思想品德素质：具有法律意识和职业道德修养；具有责任心和社会责任感；具有合作精神和团队精神，在项目实践中具有良好的质量、安全、服务和环保意识。
（2）文化素质：具备较好的人文素养与情怀。
（3）专业素质：具有从事本专业工作所需的数学知识；具有计算机科学与技术学科的基础理论和专业知识；能从事计算机应用系统和大数据系统的产品设计开发、建设和应用维
护等实际工作
（4）身心素质：具有良好的心理素质和身体素质。
热爱祖国，拥护中国共产党的领导，树立科学的世界观、人生观和价值观；具有责任心和社会责任感；具有法律意识，自觉遵纪守法；热爱本专业、注重职业道德修养；具有诚信意识和团队精神；具有一定的工程意识和效益意识。
4、达到《工程教育认证标准》要求。
三、核心课程
面向对象程序设计、操作系统、数据结构、数据库原理及应用、Java应用开发、算法分析与设计、Python程序设计、大数据分析与内存计算、Hadoop 大数据技术、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、数据可视化技术、数据采集与网络爬虫、大数据处理与编程实践、金融大数据分析、互联网金融信息挖掘等。
四、学制与学分要求
（一）学制：弹性学制，4年
（二）最低学分：毕业最低学分164学分。
其中必修128学分，选修32学分，课外创新实践4学分。
五、授予学位及要求
平均学分绩点不低于2.0，具体要求符合《湖北大学普通高等教育本科毕业生学士学位授予工作细则》，授予工学学士学位。
六、课程平台及实践教学体系学分分配表
（一）课程平台学分分配汇总表
（二）实践教学体系学分分配表
七、课程设置明细
（一）通识教育课程平台（应修40学分，必修36学分，选修4学分）1.通识教育课程平台必修课程（36学分）
（二）学科大类课程平台（应修31学分：必修27学分，选修4学分）
2.
（三）专业核心课程平台（必修47学分）
（四）专业方向课程平台
（五）课外创新实践活动（4学分）
参照《湖北大学“第二课堂成绩单”制度实施方案》、《湖北大学“第二课堂成绩单”学分认定管理办法》文件中规定，每个专业须设置课外创新实践活动学分4学分。
八、集中性实践教学环节课程设置一览（18学分）
九、辅修专业、双学位培养计划
数据科学与大数据技术专业辅修专业课程设置一览（47学分）
双学位课程设置：辅修专业课程+毕业设计(论文)，共55学分。
十、其他说明
本培养方案针对数据科学与大数据专业本科生制定，方案的修订参考了《中国大数据人才培养体系（第一版）》。
课程体系包括通识教育课程平台、学科大类课程平台、专业核心课程平台、专业方向课程平台和课外创新实践活动5个部分。
其中通识教育平台应修40学分，必修学分36分，选修学分4分；学科大类课程平台应修31学分，必修27学分，选修4学分；专业核心课程平台必修47学分；专业方向课程平
台分为大数据应用开发方向和金融大数据分析与利用方向（方向的划分是本专业师资和科研实际情况而设立，符合大数据人才的整体分类标准），专业方向课程平台无必修课程，设置选修课程24学分。
专业培养方案责任人：
学院教学责任人：。