2018级数据科学与大数据技术专业培养方案.pdf

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大数据管理。
3六、实践教学环节
实践性教学环节由实验（上机）模块、实习实训模块、论文（设
计）模块、以及课外科研创新创业实践活动模块四个环节构成。
（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、学科竞及创业技赛
能竞、学术论文、科技作赛 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
168 学分，其中课堂教学 142 学分，课外实践环节（即实习实训、论
4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
必修课 64
通识课 76 %
选修课 12
必修课 28
大类平台课 33 %
选修课 5
必修课 39
专业课 选修课 14 59 %
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。

5九、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I 专业实训II