2018级数据科学与大数据技术专业培养方案.doc

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2018 级数据科学与大数据技术专业培养方案
专业代码： 080910T
一、培养目标
本专业面向金融大数据、 商务大数据、 工业大数据和政府政务大 数据的处理、分析和应用需求， 培养具备扎实的数学与计算机科学基 础、基于统1）实验（上机）模块 主要包括：C语言程序设计基础、数据 结构、面向对象程序设计、算法分析与设计、 Linux 操作基础、并行 与分布式计算、数据库原理与技术、大数据开发技术、数学建模、管 理统计学、时间序列分析、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能、 网络爬虫、数据可视化、金融风险分析、量化投资分析、数据分析软 件应用等课程。
（ 2）实习实训模块 包括：实习环节主要包括军事训练、毕业实 习等环节； 实训环节主要包括程序设计实训、 专业实训 I 和专业实训 II等环节，均安排在二阶段，主要包括 C语言程序设计实训、Java 面向对象程序设计实训、 数学建模实训和大数据教学平台案例分析实 训。
（ 3）论文（设计）模块 包括：学年论文 1 学分，毕业论文 6 学 分。课外科研创新实践活动模块 包括：数学建模、 学科竞赛及创业技 能竞赛、学术论文、科技作品、发明创造、校园文化活动、职业资格 与技能训练、社会实践、社会工作等构成
七、毕业学分要求
本专业学生须按培养方案要求修读各类课程，总学分最低修满
1 68学分，其中课堂教学 142学分，课外实践环节（即实习实训、论
6
文设计、科研创新实践）不少于 26学分，方可毕业。各模块课程学
分要求及分布详见表2所示
表2数据科学与大数据技术专业学分要求
项目
学分
%
毕业总学分
168
100
通识课
必修课
64
76
%
选修课
12
大类平台课
必修课
28
33
%
选修课
5
专业课
必修课
39
59
%
选修课
14
个性化培养
6
其中，实践教学
26
八、学制及授予学位
本专业学制4年，实行弹性学习年限，3~6年修满学分可以毕业
学生修满规定学分，达到毕业要求后，发给毕业证书，符合国家和学
校学士学位授予条件的毕业生，授予理学学士学位。
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九、课程体系流程图
本专业课程体系流程图如图1所示
专业实训II
专业实训I
毕业论文
J L
机器学习
抽样技术与方法
大数据开发技术
数据挖掘与分析
时间序列分析
云计算与云服务
+工业大数据管理
T
代数与几何
程序设计实训
A
外语课
数学分析
外语课
西方经济学
:Linux操作系统 :
物流数据分析与 仿真
并行与分布式计
算
量化投资分析
数据结构 i—
网络爬虫与数据 可视化
数据分析软件应 用
最优化原理与算
法
经济数学模型预
与仿真
数学建模
固定收入证券
算法分析与设计
数据库原理与技 乍术
Java面向对
i 序设计
C语言程序设计
运筹学
微分方程
随机过程
管理统计学
概率统计
金融风险分析
商务与政务智能
决策
计量经济学
表示专业主干课程
表示学科基础课程
a 表示实践课程
表示专业课程
表示通识课程
图1数据科学与大数据技术专业课程体系流程图
8
9
十、与毕业生要求对应的课程矩阵
与毕业生要求对应的课程矩阵如表 3所示
表3与毕业生要求对应的课程矩阵
对应关系
知识要求
能力要求
素质要求
1-1
1-2
1-3
1-4
2-1
2-2
2-3
2-4
2-5
2-6
3-1
3-2
3-3
形势与政策
V
思想道德修养与法律基础
V
V
军事理论
V
军事训练
V
毛泽东思想与中国特色社 会主义理论体系概论
V
中国近现代史纲要
V
马克思主义基本原理
V
英语视听说1
V
V
V
大学英语1
V
V