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2017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2017年计划招生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“厚基础、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基本知识、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基本工程能力，具备工程师所必需的学习与创新、沟通与表达、合作与交流等基本能力与素养，具有良好的职业发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、服务与管理等工作，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、工程基础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。能够将数学与物理知识、方法与思想，用于大数据应用复杂工程过程中所需要的抽象思维和逻辑分析；能够将离散数学、程序设计、面向对象技术、数据结构、软件工程等计算机软件基础知识与方法，用于复杂大数据应用技术工程问题的算法分析与设计、软件开发与实现；能够将计算机电路基础、计算机系统基础、计算机网络等计算机系统基础知识与方法，用于复杂大数据应用技术问题的系统认知、设计、开发与应用；能够将数据建模与表示、大数据系统与平台技术、大数据分析与可视化技术、大数据应用开发技术等数据科学与大数据技术专业知识，用于各种场景下的大数据应用问题的规划和解决。问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基础原理，识别、表达、并通过文献研究分析大数据应用复杂工程问题，以获得有效结论。能够将数学、自然科学的基础原理，运用于大数据应用复杂工程问题的识别与表达，以获得有效结论；能够将离散数学、程序设计、面向对象技术、数据结构、软件工程等计算机软件基础原理，用于大数据应用复杂工程问题的识别与表达，以获得有效结论；能够将计算机电路基础、计算机系统基础、计算机网络等计算机系统基础知识与方法，用于复杂大数据应用复杂工程问题的识别与表达，以获得有效结论；能够运用大数据系统与平台技术、大数据分析与可视化技术的基本原理，进行大数据应用复杂工程问题的识别与表达；能够通过文献与信息资源的收集、研究与分析，以获得解决大数据应用复杂工程问题的有效结论。设计解决方案：能够设计针对大数据应用复杂工程问题的解决方案，包括满足特定需求的系统设计、部件选择、工程实施流程或方案设计，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。能够运用数据科学与大数据技术专业思想与方法、知识与技术，依据大数据复杂工程应用的相关标准与规范，针对特定的用户或系统需求，给出对应大数据应用系统的规划与设计方案；能够根据大数据应用系统的规划与设计规范，运用数据科学与大数据技术的专业知识、方法与技术，给出对应大数据应用系统的开发与部署方案；能够根据大数据应用系统的规划与设计规范，运用数据科学与大数据技术专业知识、方法与技术，给出对应大数据应用系统的管理与安全保障方案；能够运用数据科学与大数据技术的专业思想与方法、知识与技术，就大数据应用复杂工程实践中的问题或需求提出独到的、具有一定创新性的解决方案；能够在特定行业大数据应用系统的规划与设计、部署与开发、管理与安全保障过程中，关注到信息与公共安全、经济与社会、文化与伦理、环境保护等因素的可能影响，并在相关的法律与规范框架下，在设计或实施方案中予以必要的考虑。问题研究：能够基于科学原理并采用科学方法对复杂大数据应用复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。能够基于大数据应用的需求和对应场景的工作原理，就复杂大数据应用复杂工程系统中涉及的局部性功能或性能问题进行研究，并设计相关的实验方案，对实验结果与数据进行分析，并对实验数据进行合理的解释；能够大数据应用的需求和对应场景的工作原理，就大数据应用复杂工程系统中涉及的领域性功能或性能问题进行研究，设计相关的实验方案，并对结果和数据进行分析和总结；能够基于大数据应用的需求和对应场景的工作原理，进行大数据应用复杂工程问题的整体研究，就全局的功能或性能问题设计相关的实验方案，对实验结果和数据进行分析，并通过信息综合得到合理有效的结论。使用现代工具：能够针对大数据应用复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，用于解决大数据应用复杂工程问题，并能够理解其局限性；开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，对网络工程问题进行预测与模拟，并能够理解其局限性。工程与社会：能够依据数据科学与大数据技术相关背景知识进行合理分析，评价大数据应用复杂工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。能够基于数据科学与大数据技术专业知识，结合大数据应用场景相关背景知识，针对大数据应用复杂工程问题的解决方案或大数据应用复杂工程实践对于社会、健康、安全、法律以及文化的可能影响，进行合理的分析与评价，并理解应承担的责任。环境和可持续发展：能够理解和评价针对大数据应用复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。具有环境保护的基本自觉和可持续发展意识；能够理解和评价针对大数据应用复杂工程问题的大数据应用系统解决方案或大数据应用复杂工程实践对环境、社会可持续发展的影响。职业规范：具备人文社会科学素养、社会责任感，能够在大数据应用复杂工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。具备基本的人文社会科学素养；能够运用历史、哲学的知识与方法认识、分析社会现象，具有思辨能力与批判精神；具有良好的社会公德与社会责任感；能够理解并遵守大数据应用复杂工程的相关职业道德和规范，能够在大数据应用复杂工程实践中承担质量、安全、服务和环保等方面的社会责任。个人和团队：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色；能够在专业背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。沟通：能够就大数据应用复杂工程问题与业界同行及社会公众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。具备沟通交流的基本技巧与能力，良好的口头与书面表达能力，有效表达自己思想与意愿的能力、倾听与理解他人需求和意愿的能力，适应工作与人际环境变化的能力；能够依照相关的工程标准或行业规范，进行各种场景下大数据应用系统需求分析报告、技术解决方案、工程设计或实施方案、工程实施报告等相关工程技术文档的撰写与交流表达；具备一门外语的基本听、说、读、写、译的能力，能够阅读大数据应用复杂工程专业领域的外文资料，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。项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。能够理解和掌握项目管理和成本分析的知识、原理与方法，并应用于多学科背景下进行沟通和交流。终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。具备了解和紧跟数据科学与大数据技术发展，更新和提高自我知识能力与素质，保持和增强自我竞争力，适应个人全面发展的自主学习与终身学习能力。四、学制与学位1.每学年分为两个学期，每个学期教学周为20周。基本学制四年，实行弹性学制，即修业年限为3〜6年。2．符合《学位条例》规定的毕业生，授予工学学士学位。五、毕业合格标准1.完成本培养方案规定的全部教学环节，成绩合格，修满规定的学分；2．完成第二课堂（素质教育专项）全部教育环节，成绩合格。六、专业主干学科、核心课程按照工程教育专业认证要求，培养方案中课程分为培养学生科学与人文素质的通识教育，培养学生计算机、数学、统计学等大数据所必须的学科基础教育，培养学生大数据系统与平台技术、大数据分析与可视化技术、特定场景下大数据应用与开发实践的专业教育。七、对培养方案的必要说明（一）关于“大学生科技创新训练项目”课程的说明：大学生科技创新训练项目是指本科生个人或团队，在导师指导下，自主完成创新性研究项目设计、研究条件准备和项目实施、软件或系统开发、研究报告撰写、成果（学术）交流等工作。该课程由学院统一安排，每学年开课一次，结课一次，学生通过开题、中期和结题审查才能获得学分，每位学生累计获得的学分不超过4学分。（二）关于“科研项目开发类实践（1）（2）（3）”课程的说明:科研项目开发类实践（1）（2）（3）是在第4、5、6学期设置的三门实践选修课，选课