8. 职业规范 : 具有人文社会科学素养 社会责任感, 能够在大数据工程实践中理解并遵守行业职业道德和规范, 履行责任 9. 个人和团队 : 能够适应多学科背景下的团队合作方式, 并具备在团队中胜任大数据分析与挖掘算法设计 大数据系统设计 开发与应用等多种角色工作的能力 10. 沟通 : 能够在复杂

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1 2017 级计算机科学与技术 ( 大数据特色班 ) 主修培养方案 一 培养目标 专业代码 : 大数据特色班 培养德 智 体 美全面发展, 掌握数学与自然科学基础知识, 系统地掌握数据科学理论知识和大数据计算 处理相关技术及应用知识, 具有一定的工程实践能力, 能够针对大数据领域复杂工程问题进行分析 开发和实现, 具备良好的人文素养 职业道德和团队合作精神, 能够胜任大数据分析与挖掘算法研究 大数据系统开发 设计和应用等工作的工程技术人才, 使之成为具有终身学习和自我工程技术持续改善能力 适应社会发展和行业发展 具有创新创业意识的企事业单位骨干 二 培养要求 本专业学生主要学习大数据领域的基本理论和基本知识, 接受大数据领域的基本方法及其解决复杂工程问题等方面的基本训练, 具有大数据系统分析 设计开发与研究方面的基本能力 毕业生应获得以下几方面的知识和能力 : 1. 工程知识 : 具备数学 自然科学 大数据领域工程基础和专业知识, 用于描述 分析和解决大数据分析与挖掘算法设计 大数据系统设计开发与应用等相关复杂问题 2. 问题分析 : 能够应用数学 自然科学和工程科学的基本原理, 识别 表达 并通过文献研究分析大数据系统设计开发与应用 大数据分析与挖掘算法设计等复杂问题, 以获得有效结论 3. 设计 / 开发解决方案 : 能够设计针对大数据系统 大数据分析与挖掘等相关复杂问题的解决方案, 设计满足特定需求的算法 模块 开发流程或软硬件系统, 并能够在设计环节中体现创新意识, 综合考虑社会 健康 安全 法律 文化以及环境等因素 4. 研究 : 能够基于数据科学原理并采用专业科学方法对复杂工程问题进行研究, 包括前期求证 设计实验 分析与解释数据, 并通过信息综合得到合理有效的结论 5. 使用现代工具 : 针对复杂大数据问题, 在大数据分析与挖掘算法设计 大数据系统分析设计与应用等过程中, 能够选择 使用恰当的软硬件开发环境与工具 信息检索与分析工具, 完成对复杂大数据工程问题进行预测与模拟仿真, 并能够理解其局限性 6. 工程与社会 : 能够基于大数据工程相关背景知识进行合理分析, 评价大数据分析与挖掘算法设计开发 大数据系统设计开发与应用实践过程和复杂大数据工程问题解决方案对法律 安全 健康 伦理和文化等影响, 并理解应承担的责任 7. 环境和可持续发展 : 能够理解和评价大数据工程实践对环境 社会可持续发展的影响 72

2 8. 职业规范 : 具有人文社会科学素养 社会责任感, 能够在大数据工程实践中理解并遵守行业职业道德和规范, 履行责任 9. 个人和团队 : 能够适应多学科背景下的团队合作方式, 并具备在团队中胜任大数据分析与挖掘算法设计 大数据系统设计 开发与应用等多种角色工作的能力 10. 沟通 : 能够在复杂大数据工程问题与业界同行以及社会公众进行有效沟通, 并具备一定的国际视野, 能够在跨文化背景下进行交流 11. 项目管理 : 理解并掌握大数据工程项目的成本 进度 范围 质量 风险等管理原理与经济决策方法, 并能在多学科环境中应用 12. 终身学习 : 具有自主学习和终身学习的意识, 能够阅读理解 对比分析和综述数据科学专业文献, 能够发现实践中存在的问题, 并具有不断学习新知识和适应大数据技术快速发展的能力 三 主干学科 计算机科学与技术 数据科学与大数据技术 四 核心课程 程序设计基础 线性代数 概率论与数理统计 面向对象程序设计 数据结构 数据科学导论 最优化方法 大数据计算原理与技术 计算机系统 (1) 计算机系统(2) 数据库系统 算法设计与分析 操作系统 大数据处理与分析 统计抽样理论与方法 大数据应用概论等 五 标准修业年限 4 年 六 授予学位 工学学士学位 七 专业教育课程设置 ( 见附表一 ~ 五 ) 73

3 八 创新创业实践与学生发展 实践类别实践名称学分课程组织 ( 学期 周数或学时 ) 基本实践课程 ( 必修 ) 军事训练 1 第一学期集中安排 4 周 基本实践课程 ( 必修 ) 社会实践 / 国际交流 1 含假期实践 双休日实践 志愿服务 国内外访 ( 游 ) 学或其他实践活动等 基本实践课程 ( 必修 ) 专业实习 2 第六学期安排 基本实践课程 ( 必修 ) 毕业论文 / 设计 / 毕业综合训练 6 14 周 九 毕业学分要求 通识课程 专业课程 课程类别最少学分要求备注 基本通识课 29 扩展通识课 ( 不少于两类 ) 6 专业核心课 61 专业选修课 23 不同方向可以设置方向限选模块 个性课程 / 非收费实践课程 10 学生满足各类课程最低学分要求之外自主选修的其他课程 主要包括面向全校开设的公共选修课 非本专业开设的专业课程 以及创新研究短课 创业指导课程和自主课外实践等 ( 4 学分 ) 总学分要求 133 专业负责人 ( 签名 ): 学院负责人 ( 签名 ): 74

4 2017 级计算机科学与技术 ( 大数据特色班 ) 主修培养方案 序号课程总号课程名称 计算机导论 -An Introduction to Computers 思想道德修养与法律基础 ( 含廉洁修身 )-Moral Cultivation & Basic Knowledge of Law 军事理论 -Military Theories 开课单位简写 基本通识课 学分 理论周学时 - 总学实践周时学时 课堂讲授学时 总学时分配 课内实践环节 课程实验实训其他设计 专业代码 : 开课学期 秋季春季开课开课 计软 马克思学院 大学英语 (1)( 实验班 ) 大学 College English (1) (Experimental Class) 英语教学部 武装部 体育课 (1)-PE(1) 体育部 建议修读备注学期 中国近现代史纲要马克思 -Essentials of Modern 学院 China History 雅思英语写作 -IELTS Writing 大学英语教学部 体育课 (2)-PE(2) 体育部 形势与政策 -Situation and Policies 马克思学院 体育课 (3)-PE(3) 体育部 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 (1)-Summary of Mao Zedong s thoughts and 马克思 the Theoretical System 学院 of Chinese Characteristic Socialism (1) 体育课 (4)-PE(4) 体育部 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论马克思 (2)-Summary of Mao 学院 Zedong s thoughts and

5 备注 : the Theoretical System of Chinese Characteristic Socialism (2) 马克思主义基本原理 -Basic Principle of Marxism 马克思学院 合计 29 / / / / / 76

6 2017 级计算机科学与技术 ( 大数据特色班 ) 主修培养方案 扩展通识课 ( 不少于两类 ) 类别社会科学类生命科学类自然科学类人文艺术类中华文化类创新创业类 77

7 2017 级计算机科学与技术 ( 大数据特色班 ) 主修培养方案 专业核心课 序号课程总号课程名称 程序设计基础 Fundamentals of 高等数学 A(1)-Calculus A(1) 线性代数 -Linear Algebra 面向对象程序设计 Object-Oriented 计算机系统 (1)-Computer Systems (1) 大学物理 A(1)-College Physics A(1) 大学物理实验 (1)-College Physics Experiment (1) 高等数学 A(2)-Calculus A(2) 离散数学 -Discrete Mathematics 数据结构 -Data Structures 数据科学导论 Introduction to Data Science 大学物理 A(2)-College Physics A(2) 大学物理实验 (2)-College Physics Experiment (2) 概率论与数理统计 -Probability Theory and Mathematical Statistics 开课单位简写 学分 理论周学时 - 实践周学时 总学时 课堂讲授学时 课程设计 总学时分配 专业代码 : 开课学期 课内实践环节秋季春季实验实训其他开课开课 计软 数学 数学 计软 计软 物理 物理 数学 计软 计软 计软 物理 物理 数学 建议修读学期 备注 见表格备注 1 78

8 计算机系统 (2)-Computer Systems (2) 计算机论题 -Ethical, Social and Global Issues in Computing 大数据计算原理与技术 -Computing Principles and Theory ofbig Data 最优化方法 Optimization Methods 操作系统 -Operating Systems 计软 计软 计软 计软 计软 合计 61 / / / / / 备注 :1 线性代数 数学建模 常微分方程 图论 数论导论 (5 选 1) 79

9 2017 级计算机科学与技术 ( 大数据特色班 ) 主修培养方案专业选修课 序号课程总号课程名称 Java 程序设计 -Java 专业基础英语 Professional Basic English 并行计算 -Parellel Computing 计算机网络 -Computer Networks 算法设计与分析 -Design and Analysis of Algorithms 互联网编程 -Internet 多媒体系统导论 Introduction to Multimedia Systems 专业研究英语 Professional Research English 数据库系统 -Database Systems 计算机图形学 -Computer Graphics 软件工程 -Software Engineering 计算机系统 (3)-Computer Systems (3) 基于 Web 的编程 Web-based 无线传感器网络 Wireless Sensor Network 计算机安全导论 Introduction to Computer Security 信息管理 -Information Management 大数据处理与分析 -Big Data Processing and Analysis 开课单位简写 学分 理论周学时 - 实践周学时 总学时 课堂讲授学时 总学时分配 课内实践环节 课程实验实训其他设计 专业代码 : 开课学期 秋季开课 春季开课 建议修读学期 计软 备注 计软 限选 计软 计软 限选 计软 限选 计软 计软 计软 限选 计软 限选 计软 计软 计软 计软 计软 计软 限选 计软 计软 限选 80

10 统计抽样理论与方法 Statistical Sampling Theories and Methods 编译原理 -Principle of Compiler 信息检索 -Information Retrieval 数据挖掘导论 Introduction to Data Mining 计算机游戏开发 Computer Game Development 面向对象高级编程专题 -Advanced Topics in Object Oriented 可视化信息处理导论 -Introduction to Visual Information Processing 编程语言 Languages 计算机视觉 ComputerVision 网络安全 -Network Security 大数据应用概论 -Big Data Applications 机器学习导论 Introduction to Machine Learning 系统编程 -Systems 智能识别系统设计 -Development of Intelligent Recognition System 备注 : 不同方向可以设置方向限选模块 计软 限选 计软 计软 计软 限选 计软 计软 计软 计软 计软 计软 计软 限选 计软 计软 计软 合计 83.5 / / / / / 81