2019版数据科学与大数据技术专业本科培养方案
一、培养目标
本专业旨在培养适应区域经济和社会发展需求，具备扎实的计算理论基础和大数据处理分析理论、方法和技能，具有综合运用大数据理论和技术解决复杂工程问题的能力，能够在科研、教育和企事业单位从事数据采集与获取、数据存储与管理、数据分析与处理、数据呈现以及数据与应用融合等工作，具有良好的人文社会科学素养、社会责任感、职业道德、国际视野和创新精神的高级大数据专业人才。
本专业员工在毕业5年左右，能够达到以下目标：
1、具备解决大数据相关领域复杂工程问题所需的数学、自然科学、计算机科学、工程基础及数据科学与大数据技术专业知识以及综合运用的能力。
2、能够紧跟数据科学与大数据技术的发展趋势，合理选取并熟练使用现代工具、主流软硬件平台，掌握大数据采集、存储、管理、分析与应用等核心专业技能，能够综合运用大数据理论和技术解决大数据相关领域复杂工程问题。
3、具备良好的团队合作能力，有效沟通能力和大数据相关工程项目管理能力，能够在数据科学与大数据技术相关的科学研究及工程应用中综合考虑社会、经济、环境、法律及伦理等方面的因素。
4、具备一定的国际视野和良好的人文社会科学素养，具有较强的自主学习、终身学习能力和创新意识，保持在大数据相关领域持续的职业竞争力。
二、毕业要求
1、工程知识：能够将数学、自然科学、计算机科学和数据科学与大数据技术专业知识用于解决数据获取、数据特征描述、数据统计分析以及数据呈现等大数据相关复杂工程问题。
2、问题分析：能够应用数学、自然科学、计算机科学和数据科学与大数据技术的基本原理，识别、表达并通过文献研究分析复杂大数据相关工程问题，以获得有效结论。
3、设计/开发解决方案：能够针对大数据相关复杂工程问题的解决，设计满足特定需求的大数据分析应用方案，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
4、研究：能够基于大数据科学原理，采用科学方法和先进技术，紧跟国内外学科发展前沿及社会发展需求，解决大数据相关领域复杂工程问题过程中出现的各种科学问题，开展科学研究，并通过实验、分析和原型系统验证等获得科学结论。
5、使用现代工具：能够针对数据科学与大数据技术领域内的特定复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源和现代工具，完成复杂工程问题的预测和模拟，并能够理解其局限性。
6、工程与社会：能够基于计算机科学、数据科学与大数据技术相关的背景知识进行合理分析，评价专业实践和相关科学与工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律及文化的影响，并理解应承担的责任。
7、环境与可持续发展：能够理解和评价针对大数据相关领域复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
8、职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在专业实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。
9、个人与团队：能够在多学科背景下的研究、开发团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。
10、沟通：能够针对大数据相关领域的复杂工程问题与社会公众及国内外同行进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
11、项目管理：掌握大数据相关应用领域中的工程管理原理和经济决策方法，具有工程意识和系统观，具备在多学科工程实践中的应用能力。
12、终生学习：能够适应社会发展和个人进步的需要，具有自主学习、终生学习能力和跟踪学科发展前沿的意识和习惯。
三、主干学科
计算科学、数据科学与大数据技术
四、专业核心课程
离散数学、数值计算方法、多元统计分析与R语言建模、运筹学与最优化方法、数学建模、Python数据处理、Java技术、算法与数据结构、数据库原理、软件工程、计算机网络、计算机组成原理、操作系统原理、并行计算与分布式处理、ETL技术、数据挖掘、大数据技术原理与应用、机器学习、人工神经网络与深度学习、数据可视化技术。
五、主要实践性教学环节和主要专业实验
主要实践性教学环节包括专业认知实习、课程设计、综合训练、毕业实习、毕业设计等。
主要的专业实验包括：大学物理实验、计算机网络实验、计算机组成原理实验等。
其他实践环节主要包括程序设计语言类课程及其它课程的课内上机等。
六、基本学制：四年
七、毕业合格标准
具有学籍的员工，德育、智育、体育成绩合格，在规定的学习年限内修满培养计划规定的必修课、选修课及各种实践教学环节，获得的总学分不少于180学分，准予毕业，发给毕业证书。
八、学位授予条件
符合《4688美高梅登录中心关于授予学士学位的有关规定》条件的毕业生，可授予工学学士学位。
九、课程学分与学时分配
课程类别 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
理论教学 |
实践教学 |
实践教学占学分比例（%） |
实践教学占学时比例（%） |
学分 |
学时 |
学分 |
学时 |
学周 |
通识与公共基础课程 |
必修课 |
64 |
1136+5周 |
52.8 |
936 |
11.2 |
180 |
5.0 |
17.5 |
27.9 |
公共选修课 |
8.0 |
160 |
8.0 |
160 |
|
|
|
|
|
学科基础 |
必修课 |
41 |
544+7周 |
31.0 |
496 |
10.0 |
48 |
7.0 |
24.4 |
39.8 |
课程 |
专业课程 |
专业必修课 |
57 |
576+21周 |
31.5 |
504 |
25.5 |
72 |
21.0 |
44.7 |
64.4 |
专业选修课 |
6.0 |
96 |
4.5 |
72 |
1.5 |
18 |
|
25.0 |
25.0 |
创新与创业教育课程 |
创新创业必修课 |
1.0 |
32 |
0.6 |
20.0 |
0.4 |
12.0 |
|
37.5 |
37.5 |
选修课 |
3.0 |
60 |
1.0 |
20.0 |
2.0 |
40.0 |
|
66.7 |
66.7 |
合 计 |
180.0 |
3226.0 |
121.4 |
2152.0 |
58.6 |
384.0 |
31.0 |
32.5 |
32.4 |
十、课程体系配置流程图
