数据科学与大数据技术专业人才培养方案（本科）.docx

《数据科学与大数据技术专业人才培养方案（本科）.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数据科学与大数据技术专业人才培养方案（本科）.docx（10页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、数据科学与大数据技术专业人才培养方案一、专业方向本专业为全日制普通高等学校四年制本科专业，以社会需求与就业为导向，开设两个方向：大 数据系统开发方向和大数据应用分析方向。二、专业培养目标按照“加强基础，拓宽专业，强化应用，提高素质”的人才培养指导思想，面向和适应21世纪 社会经济发展的需要，本专业培养德、智、体等方面全面发展，掌握自然科学和人文社科基础知识, 掌握信息科学、数据科学的基础理论，熟练掌握大数据采集、处理、分析与应用的技术与核心技能, 能够承担企业、事业、政府、社会组织等部门的信息管理、信息、信息研究等工作，具有大数据分 析、处理、挖掘、可视化、大数据系统集成、管理维护等能力的应用

2、型和创新型大数据专门技术人 才。大数据系统开发方向（方向一）：面向企业人才需求，培养具有创新能力、有较强的工程实践 能力和团队协作能力、德智体美全面发展的大数据技术人才。可以胜任分布式系统中间件的开发和 改进、参与大数据平台管控系统的研发工作、包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储 等设计问题、根据客户大数据处理应用和服务要求，编写需求分析报告及技术解决方案。大数据应用分析方向（方向二）：能够承担企业、事业、政府、社会组织等部门的信息管理、信 息、信息研究等工作，运用算法来解决分析问题，并且从事数据挖掘工作。负责业务数据收集整理 分析，对多种数据源进行深度挖掘、深度分析和建模；对各类需

3、求数据进行挖掘、统计建模分析， 并提交有效的分析报告，为公司运营决策提供数据支持。三、培养要求1 .思想政治素质掌握基本原理、理论和“三个代表”重要思想，深入落实科学发展观，树立核心价值观，全面 贯彻，具有良好的政治素质和高尚的社会道德。2 .专业技能素质有扎实的自然科学基础知识和本专业所需的技术基础及专业知识，掌握分析问题、解决问题的 科学方法，以及求实创新意识。了解本专业相关领域的发展动态；掌握文献检索、资料查询、收集 整理的基本方法，具有初步的科研和较强的实际工作能力。能从事本专业至少一个专业方向的技术 工作。3 .文化素质具有比较扎实的应用数学、专业外语基础以及较强的应用能力，较强的语

4、言表达能力和人际沟 通能力；具备创新精神，具有较强的团队协作精神和合作意识；具有一定的人文社会科学和自然科学知识；具有较宽的知识面以及向专业深度、广度以及其他相关专业拓展的能力。4 .身心素质具有健康的体魄，达到国家大学生体质健康标准。具有良好的心理素质，心理健康，沟通和协 调能力较强。四、能力分析能力分析表综合能力专项能力能力要素课程或实践1.基础素质与能力1.1思想品德素质热爱祖国，遵纪守法，掌握 基本原理、理论和“三个代 表”重要思想，深入落实科 学发展观，坚持核心价值观， 具有良好的政治素质和高尚 的社会道德。思想道德修养与法律 基础、基本原理、和体 系概论、中国近现代史 纲要、入学教

5、育和军训 等。1.2人文素质乐观开朗，社会公德意识强， 心理承受好，能正确处理人 际关系。思想品德修养与法律 基础、大学生素质拓展 模块。1.3分析运算能力能够熟练运用计算机和数学 进行分析运算。数学分析、线性代数、 概率论与数理统计。1.4英语应用能力会读、会写、听懂、能说。大学英语、专业英语。1.5利用现代化手段获取信息能力能够运用网络、报刊杂志等 获取信息。科技文献检索。1.6组织管理、语言表达、人 际交往以及在团队中发挥作用 的能力具有必要的社会交往和沟 通、协调能力。大学语文、第二课堂、 专业技能竞赛、暑期社 会实践。1.7身心素质具有健康的体魄，达到国家 大学生体质健康标准。具有

6、良好的心理素质，心理健康， 沟通和协调能力较强。体育、大学生心理健康 教育、社会调查等。2.专业基础理论及应用能力学习能力、应用能力独立获取知识、提出问题、 分析问题、判断问题和解决 问题的基本能力；具有学习 能力，勤于思考，善于捕捉 有用的新信息，为后续发展 奠定基础；运用专业基本理 论知识分析实际问题的能 力。专业导论、程序设计语 言、离散数学、数学分 析、数据结构与算法、 操作系统、数据库系统 原理。3.专业知识及应用能力专业技能、自学能力、创新能力能够在科研、教育、企业和 行政管理部门从事计算机应 用系统的设计开发、运行维 护工作；学习新的专业知识 能力；运用专业知识解决实 际问题的能

7、力：创造性思维 能力：掌握大数据应用分析 的基本技能，能综合运用专 业知识进行大数据平台的开 发。程序设计语言、计算机 网络、算法分析与设 计、JAVA应用程序设 计、R语言统计分析、 NoSQL数据技术、 Python编程技术。4.专业基本技能基本能力掌握结构化数据、半结构化 数据和非结构化数据的采 集、清洗、处理、分析、可 视化等的基本实验原理和技 能；具有大数据系统集成、 应用软件研发、数据分析、 大数据系统运维技术。大数据分析与应用、数 据可视化技术、数据采 集技术、数据仓库与数 据挖掘、Hadoop核心 技术应用。5.创新创业能力创新能力培养学生自主创新意识；增 强学生实践能力，促进

8、学生 个性发展；提高学生综合素 质。创业基础、大学生职业 发展叮就业指、新创业 训练、数据科学和大数 据技术的理论前沿、应 用前景和最新发展动 态。五、学制、学位与最低学分要求基本学制四年，学完规定课程，修满181学分。完成创新创业、社会责任学分、成绩合格者,颁发全日制普通高校数据科学与大数据技术专业本科毕业证书；符合学士学位授予条件的，授予工 学学士学位。六、实践性教学环节实践性教学环节主要有：入学教育和军训（含军事理论）、形势与政策（安全教育）、课程设计、 社会调查、认知实习、社会实践、综合训练、毕业教育、毕业实习及毕业设计（论文）等。集中性实践教学环节安排表合计序号课程代码实践教学项目学

9、分学时（周数）学期实践方式备注10670001入学教育和军训 （含军事理论）221集中20670002暑期社会调查(4)43分散暑假校外完成30620023C语言程序设计课程 设计112集中40600103Python程序设计课 程设计113集中50722210数据结构与算法课程 设计113集中60620072数据库系统原理课程 设计114集中70600104JAVA应用程序设计 课程设计114集中80620073计算机网络课程设计115集中90620029WEB应用开发技术课 程设计115集中100600073数据采集与网络爬虫 课程设计116集中110600105数据可视化课程设计116集

10、中120620059认知实习112集中130620060生产实习447集中141416204创新创业训练227集中150620061毕业实习888分散160610047毕业论文（设计）888集中170620068毕业教育(1)28集中必修34学分七、课程结构比例课程结构比例表课程类别学分学时课程理论课程实验占学分思想政治理论课161681688. 70%通识课程3349631218417.39%专业基础课4578464114325. 00%专业核心课2336824312513. 04%专业选修方向课方向110188122666. 52%方向21018812266跨学科选修课152408. 15

11、%通识教育扩展课5802. 72%集中实践教学3440周18.48%总计18123241806518100%说明实践教学占学分比例= 32. 56%八、主干学科和主要课程1 .主干学科计算机科学与技术、数据科学与大数据技术。2 .主要课程专业导论、程序设计基础、离散数学、面向对象程序设计（JAVA）、Pylhon程序设计、数据结构 与算法、操作系统、数据库概论、计算机网络、Linux操作系统、算法分析与设计、数学分析、并 行计算与分布式系统、数据采集技术、R语言统计分析、数据仓库与数据挖掘、数据可视化技术、 大数据分析与应用等课程。九、相近专业计算机科学与技术、信息安全、信息管理与信息系统。十

12、、教学时间安排表教学时间安排总表项期第一学年第二学年第三学年第四学年合计（周数）12345678入学教育和军训（含军事理论）22课堂教学16161616161610106机动（可安排集中实训、实习）22222212复习考试222222214C语言程序设计课程设计11Python程序设计课程设计11数据结构与算法课程设计11数据库系统原理课程设计11JAVA程序设计课程设计11计算机网络课程设计11WEB应用开发技术课程设计11数据采集与网络爬虫课程设计11数据可视化技术课程设计11社会调查（假期）(4)认知实习11生产实习41创新创业训练22毕业实习88毕业论文（含答辩）88毕业教育22总周数

13、2020202020202018158说明：社会调查在假期进行，不占用正常教学时间。十一、教学进程表教学进程表课程类别课程代码课程名称开 设 学 期学分周课 时授课时间分配实习实训合计其中课程理 论教学课程实验 教学思想* .111210016思想道德修养与法律基 础13342426考查1210013基本原理23342426考试1210015中国近现代史纲要32224248考查1210017和体系概论464606036考查1401089形势与政策（讲座）1-82考查小计161681680510041大学英语I144645014考试0510012大学英语II244645014考试0510043大

14、学英语小344645014考试0510044大学英语IV （选修）444645014考试1300001体育（I、n、HI、IV）1-442128128考试通 识 课0702304线性代数3334848考试0711901大学语文2223232考查程0660001大数据专业导论1223232考查1401626大学生创业基础42创新创 业课程1500008大学生职业发展与就业 指导1、72创新创 业课程0713501大学生心理健康教育122828小计334963121840600088数学分析1-3166288288考试0722102概率论与数理统计3446,164考试0610004C程序设计语言2

15、34643232考试业 基 础0610009数据结构与算法334644024考试0610005离散数学444645410考试0600031数据库系统原理444644024考试0600008操作系统544645014考试0600010计算机网络544644024考试0610008算法分析与设计633483315考试小计457846411430600089Python程序设计344643232考试0650015JAVA程序设计444644024考试专0610025WEB应用开发技术533483315考查业0610035Linux原理与应用633483315考试核0600076模式识别与机器学习73

16、3483315考查心0600077并行计算与分布式系统52232248考查课0600074数据采集与网络爬虫62232248考行0600075数据可视化技术62232248考查小计23368243125专方Hadoop项目开发技术523483315考查业向Spark项目开发技术623483315考查选一MapReduce编程技术622321616考查修 方 向 课Hive编程技术722302010考查Hbase开发实践723302010考查方向0600083数据仓库与数据挖掘523483315考行0600084大数据分析技术623483315考查0600085NoSQL数据库技术6223216

17、16考查0600086spark大数据处理723302010考查0600087信息检索技术723302010考查小计1018812266跨学 科选 修课教务处统 一搭建（课程由各学院申报，教务处统一搭建）学生至少选修15学分（按本科专业类标准执行，无标准至少要求学生选修15学分），学生不得选修 与本专业相同或相近的课程。小计15240240通识扩 展课教务处统 一搭建（课程由各学院申报和网络视频课共同组成，教务处统一搭建）学生至少选修5学分，分为人文社会科学模块、自然科学模块、身心素质模块、创新创业模块，同一 模块不能超过3学分。小计58080理论教学总计12723241806518集中性实践教学总 计34合计18123241806518创新创业模块学生在校期间至少取得8个创新创业学分。本专业列入6学分的创新创业课程和2学分的创新创也 训练。创新创业学分由创新创业学院负责认定。社会责任模块学生在校期间至少取得28个社会责任学分，部分课程学分已列入本专业培养方案。学分认定按大 学生社会责任教育培养方案及学分认定办法（试行）的学分认定管理办法执行。社会责任学分 由团委负责认定。注：表示有课程设计的课程。本方案适用于2019级及以后班级。