数据科学与大数据技术专业

培养方案

一、培养目标

    本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，具有大数据思维，掌握数据科学与大数据技术完整理论知识体系，具备大数据系统设计和开发能力，能够综合运用计算机理论和大数据分析处理技术实现大数据分析与挖掘和大数据系统开发，服务于IT行业、金融机构、教育科研等行业的技术型人才。

二、培养要求

    本专业毕业生应具有以下各方面的知识、能力和素质：

1. 有坚定的理想信念，拥护中国特色社会主义，贯彻社会主义核心价值观、和谐社会理论和“四个全面”思想。

2. 熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输等技术，具备大数据工程项目的设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力与素质。

3. 能够熟练恰当使用多种数据分析软件、计算机软件，采用大数据技术，对经济、金融、管理等领域数据信息进行收集和分析处理，完成相关领域的实际工作。

4. 具有较强的中英文写作能力和语言表达能力，具有宽广的国际视野。

5．具有发现、分析、解决问题的基本能力，具有自主学习和终身学习意识，有创业创新能力及不断学习与适应发展的能力。

6．具有良好的职业道德，良好的体育锻炼习惯，较强的环境适应能力、人际交往和沟通能力以及较高的人文素质、心理素质、团队协作和奉献精神。

三、培养途径

1.课程设置

合理设置课程，强化课程思政和专业思政融合，体现高素质应用型人才培养目标。课程体系不仅涵盖了数据科学与大数据专业的核心课程，同时按照社会需求岗位在专业限选课程部分分模块进行课程设置。

2.实践能力

强化实践教学环节，构建完备的实践教学体系。通过设置课内实验、课程设计、实习实训、毕业实习、毕业设计（论文）等一系列实践教学环节，将实践教学与理论课程相结合，构成有机整体。

3.社会实践

鼓励课外素质教育，积极参加社会实践、各种学科竞赛、等级水平考试和科研活动等，加强学生社会实践能力和创新素质的培养，推动创新创业教育与专业教育、思想政治教育紧密结合。

4.导师制

学生入校即分配专业指导教师，由导师负责指导学生在校期间的专业学习、答疑解惑直至撰写毕业论文。

5.校企协同培养

与企业建立多家校企合作人才培养基地，构建多层次实习选拔机制，强化学生实践能力培养，与社会需求无缝对接。

四、课程体系

1．学生毕业最低学分要求：理论教学130学分，实践教学39学分，合计169学分。其中，各模块的具体学分要求见表1。

表1：数据科学与大数据技术专业课程模块学分配置表

2．授予学位：理学学士学位

五、主要课程

    本专业主要课程包括：数据科学与大数据技术导论、大数据编程语言（Python）、离散数学、大数据的算法基础、分布式文件系统（Hadoop+Hbase+Hive)、WEB开发技术、大数据分析技术（机器学习）、分布式计算框架（Storm+Spark）、操作系统与Linux应用、数据库原理与应用、C语言程序设计、面向对象程序设计、计算机网络、数据结构。