《数据科学与大数据技术专业人才培养方案(本科)(工学计算机类080910T).pdf》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)(工学计算机类080910T).pdf（14页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、531 数据科学与大数据技术专业（工学 计算机类 080910T）专业简介：数据科学与大数据技术于 2019 年获得国家批准成立并招生。本专业旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。本专业从大数据管理、大数据分析和领域大数据应用三个主要层面系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，提升学生解决实际问题的能力，使学生掌握计算机理论和大数据处理技术，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用。本专业以“创新型、实用型、工程化”为办学理念，具备良好的育人条件，拥有一支素质过硬、专业能力突出、具有奉献精神的师资队伍
2、，并不断发展壮大，努力向社会输送大批高素质专业人才。培养目标：本专业面向数据科学与大数据技术工程领域，依托石油行业，培养德、智、体、美、劳全面发展，创新型、实用型、工程化的复合型高素质工程技术人才。使学生掌握自然科学和人文社科基础知识，掌握数据科学与大数据技术基本理论、方法和技术，具有良好的综合素质与职业素养，具备自主学习意识和创新精神，毕业后能从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用，以及大数据系统集成与管理维护等方面工作，也可从事大数据研究、咨询、教育培训等工作，毕业 5 年左右能够达到下列目标：1.具备数据科学与大数据技术工程领域从业工程师的技术和素质，能够胜任各行业大数据分析、处理
3、、服务、开发和利用等工作。2.能够跟踪领域的前沿技术，具备创新意识和初步的工程研究能力，能够综合利用新知识、新技术、新理念解决领域复杂工程问题。3.能与同事、专业客户和公众进行有效沟通，具有独立和协作分析解决问题的能力，并能够在实际工作中适应角色转换。4.具有良好的职业素养，并能担当在社会、知识和技术背景下的道德责任，在工程实践中能够综合考虑法律、环境与可持续性发展等因素。5.具有终身学习的意识，能通过学习或行业锻炼，不断更新和安排自身的核心知识和能力，532 适应技术进步和社会发展。毕业要求：本专业学生具有良好的统计学基础和逻辑思维能力，具备较高的信息素养；掌握数据科学与大数据技术专业基础知
4、识及应用技能，并具有大数据分析与决策、大数据系统架构设计、大数据应用系统开发、大数据项目组织管理、大数据系统运维等能力。本专业毕业生应具备：1.具有从事大数据技术及信息技术领域工作所需的数学和自然科学的基本知识和原理，以及工程技术领域基本的经济和管理知识；能够将数学、自然科学、工程基础、专业知识和管理知识用于解决复杂大数据工程问題。1.1 能够恰当地利用数学、自然科学、工程基础和专业知识对复杂大数据工程问题进行描述；1.2 能针对一个复杂系统在相应的约束条件下建立合适的数据处理模型；1.3 能将工程和专业知识、管理知识用于应用系统的设计及改进。2.掌握大数据技术紧密相关的基础理论和方法，具有先
5、进的大数据分析、应用、开发技能。2.1 掌握大数据技术紧密相关的计算机科学、统计学、云计算、人工智能、机器学习、数据挖掘知识发现等基础理论和方法；2.2 具有先进的大数据分析、应用、开发技能，能根据解决方案给出多种系统设计，并进行优选；能够在设计环节中体现创新意识。3.能设计、优化针对复杂大数据工程问题的解决方案，设计、优化满足用户需求的软件系统、单元模块，并考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。3.1 能根据用户需求确定设计目标和解决方案；3.2 能在社会、健康、安全、法律、文化和环境等现实约束条件下，通过技术经济评价手段对解决方案的可行性进行研究；3.3 能根据系统设计进行模块设
6、计，并用说明书、报告等形式，呈现设计成果。4.能基于大数据科学原理和方法，对复杂工程问题进行研究，科学、合理地选择研究路线，设计可行的实验方案，对实验数据进行分析与解释、并通过信息综合得到合理有效的结论。4.1 能对复杂大数据工程问题的解决方案进行研究和对比；4.2 能基于专业理论选择研究路线，设计可行的实验方案，并构建出实验系统，进行实验；4.3 能正确采集、处理实验数据，对实验结果进行分析和解释，获取合理有效的结论或进行预 533 测。5.能够针对复杂大数据工程问题，使用恰当的技术、资源、和工具，对复杂工程问题进行预测和模拟，并能够理解选用方法的局限性。5.1 能针对复杂工程问题，分析其所
7、需的相关软件技术、资源和工具；5.2 能用软件技术或工具对结果进行预测与模拟，并理解各种方法和工具的局限性。6.掌握以计算思维为基础、软件工程为指导的系统分析、设计和开发方法，针对具体的应用问题，能够运用恰当的方法、技术和工具，开发出满足需求的有效系统。6.1 能获取、选择、开发相关的软件技术和工具，并用于复杂工程问题的解决；6.2 能够综合运用恰当的方法、技术和工具，开发出满足需求的各类大数据应用系统，并能对系统进行正确评价。7.能理解、分析、评价大数据工程实践和解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。7.1 具有专业工程实践和社会实践的经历；7.2 熟悉领域相关
8、的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规；7.3 能理解和分析领域的新产品、新技术和新标准的应用对社会、健康、安全、法律以及文化的影响。8.热爱祖国、热爱党、热爱社会主义，具有正确的人生观、世界观、价值观，具有较强的人文社会科学素养和社会责任感，以及良好的职业道德和职业诚信，理解软件工程及信息技术领域工作的社会价值及社会责任，能够在实践中遵守职业道德和规范，履行责任。8.1 尊重生命，关爱他人，主张正义，诚信守则，具有人文知识、思辩能力、处事能力和科学精神；8.2 理解社会主义核心价值观，了解国情，维护国家利益，具有推动民族复兴和社会进步的责任感；8.3 理解大数据工程师的职业性质和责任，在工
9、程实践中能自觉遵守职业道德和规范，具有法律意识。9.掌握一定的组织管理知识和技能，具有较好的人际交流能力和团队合作精神，能够在多学科背录下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。9.1 能主动与其他学科的成员合作开展工作，并掌握一定的组织管理能力；534 9.2 能理解团队工作的责任，独立完成团队分配的工作，能胜任团队成员、负责人的角色。10.能够就复杂大数据工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通、交流和撰写文档，具有较强的语言文字表达能力。10.1 能针对大数据及相关领域的复杂工程问题，通过撰写报告、陈述发言等形式与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流；10.2 具有较强的语言文字表达
10、能力，可以撰写报告、设计文稿、陈述发言等。11.掌握一门外语，能够阅读本专业外文书刊、论文和技术文档，具备一定的国际视野，能够使用外语进行基本的书面和口语交流。11.1 能熟练运用一门外语，具有大数据工程及相关领域的国际视野，了解不同的文化背景；11.2 能够使用外语进行基本的书面和口语交流，可以熟练阅读本专业外文文档。12.了解专业前沿发展现状，能够持续关注业界最新技术趋势。具备追踪和获取新知识以及终生学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。12.1 能认识自主学习的必要性，具有自主学习的意识和能力，了解拓展知识和能力的途径；12.2 具备终身学习的意识和理念，能针对个人和职业的发展需求，采
11、用合适的方法，自主学习，适应社会和技术发展；12.3 了解大数据相关新技术发展现状，能够持续关注最新发展趋势。毕业要求和培养目标的对应关系表 培养目标 毕业要求 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 注：相关 535 主干学科：计算机科学与技术主干课程：1数据结构 2分布式操作系统 3机器学习 4计算机组成原理 5Python 数据处理与分析 6数据采集与处理 7数据科学与大数据技术导论 8.数据可视化技术 基本修业年限：四年 授予学位：工学学士 536 课程能力矩阵：序号 课程名称 毕业生能力要求 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1.
12、1 1.2 1.3 2.1 2.2 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 4.3 5.1 5.2 6.1 6.2 7.1 7.2 7.3 8.1 8.2 8.3 9.1 9.2 10.1 10.2 11.1 11.2 12.1 12.2 12.3 1 思想道德修养与法律基础 H M M M 2 基本原理 M M M 3 形式与政策 M H 4 思想和体系概论 M M M 5 中国近现代史纲要 M M 6 信息检索与利用 M 7 大学生职业生涯发展与规划 M 8 大学生就业指导 M 9 大学生心理健康 M M L 10 创业基础 M M 11 大学英语 M H 12 高等数学 M L 13 大
13、学物理 M 14 概率论与数理统计 M L 15 线性代数 M M 16 高级语言程序设计 M L 17 离散数学 L M M L 537 序号 课程名称 毕业生能力要求 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 4.3 5.1 5.2 6.1 6.2 7.1 7.2 7.3 8.1 8.2 8.3 9.1 9.2 10.1 10.2 11.1 11.2 12.1 12.2 12.3 18 数据科学与大数据技术导论 L M M M L M 19 计算机组成原理 M L 20 软件工程 M L L L M
14、 M 21 数据结构 M L M 22 分布式操作系统 L L L 23 计算机网络与通信 L L L L 24 机器学习 L M L L 25 多元统计 L M M 26 最优化方法 L M M 27 专业英语 M M 28 算法分析与设计 L L M 29 知识工程 L L L L 30 数学建模 L M M 31 数据可视化技术 M L L 32 Web 应用技术（双语）L L M M L 33 数据库原理与应用 M M L 34 大数据存储与应用 M L L 35 R 语言与统计分析 L L M M 36 Hadoop 应用开发 L L M 538 序号 课程名称 毕业生能力要求 1
15、2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 4.3 5.1 5.2 6.1 6.2 7.1 7.2 7.3 8.1 8.2 8.3 9.1 9.2 10.1 10.2 11.1 11.2 12.1 12.2 12.3 37 Python 数据处理与分析 L L M M L 38 数据采集与处理 L L L 39 大数据分析技术 M L L M M 40 新技术专题 L L M L L M 41 人工智能 M M L 42 石油大数据 M L L M M 43 石油数据组织与分析 L L M L L M 44
16、Spark 系统开发 L L M 45 云计算原理与实践 L L L 46 时空大数据分析 L L M M L 47 自然语言处理 M M L 48 程序设计综合实践 L L L L L L L 49 数据库课程设计 M L L L M M M L 50 大数据分析与应用实践 M L L L M L M M L M 51 毕业设计 H M L L M M M M M L 539 数据科学与大数据技术专业学分分配 课程类型 必修课 选修课 实践环节 最低毕业学分 学分要求 92 38 40 170 540 数据科学与大数据技术专业必修课程设置 课程类别 课程编号 课程名称 总学时 理论学时 实践
17、学时 学分 修读学期 1-2 3-4 5-6 7-8 9-10 11-12 13-14 15-16 通识教育 思政课 17031002 思想道德修养与法律基础 48 48 0 3 17041002 中国近现代史纲要 32 32 0 2 17011002 基本原理 48 48 0 3 17021003 思想和中国特色 社会主义理论体系概论 72 72 0 4 17051006 形势与政策 1 4 4 0 0.25 17051007 形势与政策 2 4 4 0 0.25 17051008 形势与政策 3 4 4 0 0.25 17051009 形势与政策 4 4 4 0 0.25 17051010
18、 形势与政策 5 4 4 0 0.25 17051011 形势与政策 6 4 4 0 0.25 17051012 形势与政策 7 4 4 0 0.25 17051013 形势与政策 8 4 4 0 0.25 17071002“四进四信”专题 16 16 0 1 32011004 大学生职业生涯发展与规划 12 12 0 0.5 33011006 大学生心理健康 28 24 4 1 34011002 军事理论 36 36 0 2 12091027 创业基础 32 32 0 2 32011003 大学生就业指导 12 12 0 0.5 外语 11021061 大学英语 224 224 0 14 体
19、育 13011001 体育基础 32 32 0 1 13011002 体育基础 32 32 0 1 13011003 体育选项 32 32 0 1 13011004 体育选项 32 32 0 1 学科专业基础 学科基础 10011005 高等数学（上）80 80 0 5 10011006 高等数学（下）80 80 0 5 09031054 大学物理 D（上）48 48 0 3 09031055 大学物理 D（下）48 48 0 3 专业基础 10021001 线性代数 48 48 0 3 10021005 概率论与数理统计 48 48 0 3 07021307 高级语言程序设计 64 40 2
20、4 4 07021308 离散数学 64 64 0 4 07021309 数据科学与大数据技术导论 48 40 8 3 07021310 计算机组成原理 64 54 10 4 541 专业教育 专业课 07021311 软件工程 48 40 8 3 07021312 数据结构 64 48 16 4 07021313 分布式操作系统 48 40 8 3 07021314 计算机网络与通信 48 40 8 3 07021315 机器学习 48 40 8 3 学时小计 1568 1474 94 420 368 428 116 148 80 4 4 学分小计 92 24.75 21.25 23.25
21、8.25 9.25 4.75 0.25 0.25 542 数据科学与大数据技术专业选修课程设置 课程类别 最低学分 课程编号 课程名称 总学时 理论学时 实践学时 学分 建议修读学期 1-2 3-4 5-6 7-8 9-10 11-12 13-14 15-16 学科专业基础 学科基础 9 07021316 多元统计 48 40 8 3 07021317 最优化方法 32 32 0 2 07021318 专业英语 48 48 0 3 07021319 算法分析与设计 32 24 8 2 07021320 知识工程 32 32 0 2 07021321 数学建模 48 32 16 3 专业技术基础
22、 9 07021322 数据可视化技术 32 24 8 2 07021323 Web 应用技术（双语）48 32 16 3 07021324 数据库原理与应用 48 32 16 3 07021325 大数据存储与应用 32 24 8 2 07021326 R 语言与统计分析 32 24 8 2 专业教育 大 数据 理论 与方法 12 07021327 Hadoop 应用开发 32 24 8 2 07021328 Python 数据处理与分析 48 32 16 3 07021329 数据采集与处理 32 24 8 2 07021330 大数据分析技术 48 32 16 3 07021331 新技
23、术专题 32 32 0 2 07021333 人工智能 32 24 8 2 石油大数据应用 12 07021336 石油大数据 32 24 8 2 07021337 石油数据组织与分析 32 24 8 2 07021332 Spark 系统开发 32 24 8 2 07021334 云计算原理与实践 48 32 16 3 07021340 时空大数据分析 32 24 8 2 07021335 自然语言处理 32 24 8 2 合计 30 说明：学科专业基础模块必选，专业教育中两个模块任选其一。543 数据科学与大数据技术专业通识教育选修课程指导计划 课程类别 最低学分 课程编号 课程名称 总学
24、时 理论学时 实践学时 学分 备注 人文类 1 14051300 音乐鉴赏 32 16 16 1 公共艺术类课程（至少选修 1 学分）为各专业必选课程。14101301 美术鉴赏 32 16 16 1 30 xo1494 影视鉴赏（尔雅网络）26 26 0 1 12081069 国学与人生 32 32 0 2 30 xo1349 大学生生理健康（尔雅网络）12 12 0 1 30 xo1253 伦理与礼仪（网络）28 28 0 2 30 xo1182 沟通心理学（网络）16 16 0 1 社会科学类 2 30 xo1351 当代中国政府与政治（尔雅网络）26 26 0 2 30 xo1054
25、个人理财（网络）28 28 0 2 30 xo1359 法律基础（尔雅网络）30 30 0 2 08xo1003 现代企业管理 32 32 0 2 08xo1286 技术经济学概论 32 32 0 2 信息技术类 2 31011003 信息检索与利用 24 16 8 1 信息检索类课程（至少选修 1 学分）为各专业必选课程。30 xj1272 Office 高效办公（网络）28 28 0 2 30 xo1138 3D 打印技术与应用（网络）28 28 0 2 30 xj1044 C 君带你玩编程（网络）28 28 0 2 创新创业类 2 30 xc1015 创新创业学（网络）32 32 0 2
26、 创新创业类课程（至少选修 2 学分）为各专业必选课程。30 xc1241 大学生创新基础（尔雅网络）33 33 0 2 30 xo1329 创新、发明与专利实务（尔雅网络）26 26 0 2 国家安全教育类 1 30 xo1146 解码国家安全（网络）28 28 0 2 国家安全教育类课程（至少选修 1 学分）为各专业必选课程。30 xo1145 大学生爱国教育十讲（网络）32 32 0 2 合计 8 注：建议学生文理互选，在不同类别的通识选修课中完成修读。所有学生在修业年限内应至少取得 8 个通识教育选修课程学分。各专业根据需要自行设定本专业通识教育选修课程。544 数据科学与大数据技术专业实践教学环节设置 课程编号 课程名称 学时 学分 修读学期 34012001 军事技能训练 14 天 1 1 17062001 思政课实践 32 2 5-8 09042024 大学物理实验 33 2 5-6 07022089 程序设计综合实践 4 周 4 4 07022090 数据库课程设计 4 周 4 8 07022091 大数据分析与应用实践 4 周 4 12 07022092 企业实习实训（选）8 周 8 13-14 07022093 毕业设计 15 周 15 15-16 合计 40