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数据科学与大数据技术专业本科人才培养方案

时间:2022-06-30   作者   点击:[]

一、培养目标

本专业根据我国新发展格局对人才的新要求,遵照习近平新时代中国特色社会主义思想,围绕办学定位和市场需求,适应国家和地方经济社会发展需要,培养具有良好的政治素质与道德修养,具有扎实的数学、统计学与计算机等学科基础知识,掌握数据科学的基本思想、基本理论与方法及大数据技术,具备大数据采集、处理、分析与应用所需的关键技术,运用数据科学方法解决实际问题的能力,适应大数据时代要求的,能在信息产业、金融行业、政府机构、数据分析企业等从事处理和分析特定行业领域大数据问题的高素质研究型、应用型和创新型人才。

二、培养规格

(一)知识要求

1.基础性知识。掌握数据科学的基础知识、基本理论和系统的统计思想,熟练掌握数学、统计学、计算机等基础学科的理论和方法。

2.专业性知识。了解数据科学理论与方法的前沿及发展动态,掌握搜集大数据的科学方法,能够根据数据的特点选用恰当的数据分析方法进行分析、推断和预测。

3.通识性知识。具备一定的哲学、法学、文学、历史、管理、艺术等方面的知识,了解人类文明发展和世界优秀思想文化,掌握科学常识和现代科技发展新趋势。

(二)能力要求

本专业培养的学生应具备较为系统的能力结构,包括知识获取能力、知识应用能力、创新思维能力、跨文化交流能力和自我发展能力。

1.获取知识的能力。养成良好的自学习惯,学会利用现代科技与信息等高效的渠道和途径获取新知识,具备自我学习知识、自我消化知识、自我更新知识的能力,初步具备获取所关心问题的解决方案及对这些方案评断的能力。

2.应用知识的能力。具备洞察问题、提炼问题、综合应用本专业的基础理论和专业知识研究与解决问题的能力,初步具备应用大数据技术解决行业数据中各类问题的能力并具有应用创新意识。

3.创新思维的能力。养成独立思考、创新思维的习惯,具备进取意识和探索精神,拥有良好的创新能力、创业能力和科学研究能力,具有数据科学创新意识和初步的科学研究能力。

4.跨文化交流的能力。培养跨文化交流的兴趣,养成尊重世界不同国家和地区文化及风俗等的良好素养,在读、说、听、写、译等方面熟练掌握一门外语。

5.自我发展的能力。培养自我规划、自我管理、自主学习和终身学习能力,能够通过不断学习,适应社会和个人高层次、可持续发展的需要。具有较强的交流沟通、环境适应、团队合作的能力和进一步职业发展的能力。

(三)素质要求

本专业的学生应具备较为全面的素质结构,包括思想政治道德素质、专业素质、文化素质和身心素质四个方面。

1.思想政治道德素质

努力学习和掌握毛泽东思想、邓小平理论、三个代表重要思想以及习近平系列重要讲话论述,树立辩证唯物主义和历史唯物主义世界观,拥护党的领导和我国基本政治制度。具有良好的道德修养和社会责任感、积极向上的人生理想、符合社会进步要求的价值观念和崇高的爱国主义情感。

2.专业素质

具有宽阔的视野,系统掌握数据科学的基础知识和基本理论,具备应用大数据技术解决行业数据中各类问题的能力,掌握创新创业技能,并能够运用数据科学、大数据技术理论和方法系统分析、解决实际问题。

3.文化素质

具有较高的审美情趣,文化品位,人文素养;具有时代精神和较强的人际交往能力;积极乐观的生活,充满责任感的工作。

4.身心素质

具有健康的体魄和心理素质,具备稳定、向上、坚强、恒久的情感力、意志力和人格魄力。

三、课程设置及学分要求

本专业的人才培养体系包括思想政治理论课平台、通识教育课平台、学科基础课平台、专业教育课平台和实践教学平台,共149学分。学生在校期间,要求完成149学分,达到毕业要求。

(一)思想政治理论课平台

包括思想道德与法治、中国近现代史纲要、马克思主义基本原理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策等5门课程,共计16学分。

(二)通识教育课平台

1.通识教育基础课

包括外语类课程、数学课程、体育课程、计算机类课程、文化素质类课程、劳动教育、美育教育和国家安全教育类课程,共计43学分。

2.通识教育拓展课

根据学生的个性发展要求和综合素质教育需要而设置,采用混合式教学模式,主要培养学生的人文素养、科学精神、创新精神、审美情趣和身心健康。共分为人文社会科学、自然科学、方法论、艺术素养、生理与心理健康五大类,本专业学生应至少选修9学分的课程。

(三)学科基础课平台

包括数学分析、高等代数、Linux程序设计、最优化方法4门课程,共计30学分。

(四)专业教育课平台

包括专业核心课、专业实验课和专业方向课,共34学分,其中专业核心课包括大数据概论、Python语言程序设计、机器学习算法、数据科学的统计方法(内容涉及随机过程、时间序列分析和多元统计分析)、Spark、深度学习基础6门课,共计18学分;专业实验课包括统计模拟实验、加速计算实验、数据可视化实验、统计建模实验4门课,共计8学分;专业方向课8学分。

(五)实践教学平台

本专业实践教学学分分布为:创新创业4学分,素质拓展7学分,毕业环节6学分,共计17学分。

1.创新创业

包括创新创业基础与实践2学分,大学生就业指导1学分,学科专业竞赛1学分,由本学院根据专业特色自行安排。

2.素质拓展

包括大学生心理健康教育1学分,第二课堂3学分,学年论文1学分,国防教育与军事理论2学分。

3.毕业环节

包括毕业(专业)实习2学分,毕业论文(设计)4学分。

四、修业年限

本专业标准学制为4年,学校实行弹性学制,学生可在3-6年内完成学业。

五、授予学位

理学学士。

六、成绩考核

所有教学环节都要进行考核。考核方式符合课程教学目标的要求,结合课程学习内容、特点灵活开展,以促进学生学习知识与技能为目标,加强考试管理、严格过程考核。健全能力与知识考核并重的多元化学业考核评价体系,完善学生学习过程检测、评估和反馈机制。综合应用笔试、口试、非标准答案考试等多种形式,全面考核学生对知识的掌握和运用,以考促教、以考促学、以考促用,激励学生主动学习。

七、第二课堂教学安排及要求

根据本专业特点,为学生提供更多更好的学习资源与条件,设计创业实践项目,激发学生参与创新创业活动的热情和潜力,为将来学生创业奠定基础;做好课外教学安排,创造学生进行实验、培养动手能力的条件;积极开设本专业经典著作选读、学术讲座、案例分析与讨论、读书会及其他的各种学术活动等,开辟第二课堂,鼓励学生积极参加社会实践,参加各种形式的学术活动;提倡学生在教师指导下进行科学研究、社会工作等,引导学生在课内与课外、校内与校外增长知识,以锻炼才干,培养能力,提高素质,全面发展。

八、教学计划进度表(附表)

 

  • 附件【数据科学与大数据技术本科专业本科教学计划进度表.xls】已下载次

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