计算机科学与技术学院 数据科学与大数据技术专业培养方案 (2018 版 ) 一 培养目标本专业旨在培养适应社会发展需要, 德 智 体等全面发展, 具备良好的数学基础和逻辑思维能力 掌握数据科学和大数据技术的基本理论 方法与技能, 具备一定的大数据技术工程能力及数据工程师岗位的基本能力与素质, 能在电商 广告 金融 电信 医疗 教育科研等领域从事海量数据分析 并行计算等相关工作, 并利用大数据技术解决行业应用问题的应用型专门人才 二 培养规格本专业学生主要学习计算机科学与技术 数据科学与大数据技术方面的基本理论和基本知识, 打好坚实的数学基础, 受到系统而扎实的计算机编程训练, 接受从事数据科学研究与大数据技术应用的基本训练, 具有大数据分析与开发的基本能力 毕业生应获得以下几方面的知识和能力 : 1. 具有较扎实的自然科学基础, 较好的人文社会科学基础和外语综合能力 2. 系统地掌握计算机科学与技术 数据科学与大数据技术领域的基本理论 基本知识 3. 掌握大数据采集 预处理 存储 分析 设计及应用的基本方法 4. 具有较好的算法分析与设计能力以及良好的编程能力, 能熟练使用计算机系统 ( 包括常用开发语言 分析工具以及专用系统软件 ) 解决实际问题 5. 了解数据科学与大数据技术现状与发展趋势 6. 具有一定的组织管理 交流沟通 团队协作和创新创业能力 7. 掌握文献检索 资料查询及运用现代信息技术获取相关资料的基本方法 8. 掌握一门外国语, 能够比较熟练地阅读本专业的外文资料 三 学制 学位 学时和学分学制 : 标准学制为四年, 学分制下弹性学制业年限为 3-6 年学位 : 工学学士总学分 :161 总学时 :2496 四 相关和相近专业计算机科学与技术 统计学等五 专业主要课程程序设计基础, 数据结构, 离散数学, 数据库原理, 统计学, 数据科学与大数据技术专业导论, 数据科学导论, 面向对象程序设计 (Java), 操作系统,Python 语言程序设计, 机器学习基础, 大数据技术原理与应用, 计算机网络, 数字逻辑与数字电路, 计算机组成原理, 分布式并行编程 六 课程设置与教学进程安排 ( 一 ) 数据科学与大数据技术专业培养方案时间分配表 ( 二 ) 数据科学与大数据技术专业培养方案课程进度表 (1)-(3) ( 三 ) 数据科学与大数据技术专业培养方案汇总表
数据科学与大数据技术专业培养方案 时间分配表 学年一二三四 其中教学 学总教周寒上考育军事期数暑周训练假课试数 1 24 19 5 15 1.5 2 社会创新教育实毕业论专业责任创业习和见文 ( 设实习教育教育习计 ) 实践实践 2 27 20 7 18 1.5 0.5 3 25 20 5 18 1.5 0.5 4 27 20 7 18 1.5 0.5 5 6 25 27 20 20 5 7 18 18 1.5 1.5 学分认定 学分认定 0.5 0.5 7 25 20 5 10 1.5 8 0.5 8 20 20 10 1.5 8 0.5 机动 0.5 备 注 小计 200 159 41 125 12 2 8 8 4 合计 200 159 41 137 18 4
数据科学与大数据技术专业培养方案课程进度表 (1) 课程平台 课程模块 课程编号 课程名称 课程性质 学分数 总学时 学时数 讲授 实验 / 实践 讲座及其它 开设学期 备注 20110001 思想道德养与法律基础 Moral Cultivation & Introduction to Law 3 51 44 7 1 20110002 中国近现代史纲要 A Survey of Modern History of China 2 34 30 4 2 20110003 马克思主义基本原理 Basic Principles of Marxism 4 68 56 12 3 20110004 毛泽东思想与中国特色社会主义理论体系概论 An Introduction of Mao Zedong Thought and Theoretic System of Socialism with Chinese Characteristics 5 85 64 21 4 20110006 形势与政策 Current Situation and Policy 2 48 48 1-6 考查, 每学期 8 学时 20110007 大学英语 1 College English 1 3 60 60 1 针对 B 级学生 共基础课程 公共课程 20110008 20110009 大学英语 2 College English 2 大学英语 3 College English 3 3 60 60 1 2 4 72 72 2 3 A 级学生第一学期, B 级学生第二学期 A 级学生第二学期, B 级学生第三学期 20110010 大学英语 4 College English 4 4 68 68 3 4 A 级学生第三学期, B 级学生第四学期 20110011 大学英语 5 College English 5 3 60 60 4 针对 A 级学生 20110018 大学语文 College Chinese Language and Literature 2 32 32 2 20110019 社会责任教育 Social Responsibility Education 0.5 8 8 1 考查 20110020 创新创业教育 Innovation and Entrepreneurship Education 1 16 16 3 考查 20110021 大学生就业指导 Employment Guidance for College Students 1 16 16 6 考查 20110022/ 25 体育 Physical Education 4 128 128 1-4 每学期 32 学时
20110026 大学安全教育 Security Education to University Students 1 16 16 1 网络视频教学 合计 39. 5 762 718 44 公共选课程 人文社科类 Humanities and Social Sciences 自然科学类 Natural Sciences 艺术类 Arts 任选 任选 任选 8 每个学生应读 8 个学分 选 4 学分人文社科类 2 学分自然科学类和 2 学分艺术类课程 合计 8 128 128
数据科学与大数据技术专业培养方案课程进度表 (2) 学时数 课程平台 课程模块 课程编号 课程名称 课程性质 学 分 数 总 学 时 讲授 实验 / 实 讲座及其 开设学期 备注 践 它 20220001 高等数学 A1 Advanced Mathematics (A1) 5 78 78 1 20220007 线性代数 A Linear Algebra (A) 3 54 54 1 11220901 程序设计基础 Programming Fundamentals 3 54 54 1 11220902 程序设计基础实验 Programming Fundamentals Experiment 1 32 32 1 20220002 高等数学 A2 Advanced Mathematics (A2) 5 102 102 2 学科专业课程 专业基础课程 11220006 11220007 11220903 20220009 11220904 数据结构 Data Structure 数据结构实验 Data Structure Experiment 离散数学 Discrete Mathematics 概率论与数理统计 A Probability and Mathematical Statistics (A) 数据库原理 Database Concepts 3.5 60 60 2 1 32 32 2 3.5 60 60 2 3 54 54 3 3 48 48 3 11220905 数据库原理实验 Database Concepts Experiment 0.5 16 16 3 11220906 统计学 Statistics 2 36 36 4 11220907 统计学实验 Statistics Experiment 0.5 18 18 4 合计 34 638 540 98 专业核心 11230901 数据科学与大数据技术专业导论 Introduction to Data science and Big Data Technology 0.5 8 8 1 课程 11230902 数据科学导论 Introduction to Data Science 2 32 32 2
11230903 面向对象程序设计 (Java) Object-oriented Programming (Java) 3 54 54 3 11230904 面向对象程序设计实验 (Java) Object-oriented Programming Experiment(Java) 1 32 32 3 11230004 操作系统 Operating System 3 48 48 4 11230005 操作系统实验 Operating System Experiment 0.5 16 16 4 11230905 Python 语言程序设计 Python Programming 3 58 42 16 4 11230906 机器学习基础 Fundamentals of Machine Learning 2.5 48 32 16 4 11230907 大数据技术原理与应用 Big Data Technology Principle and Application 3 48 48 5 大数据技术原理与应用 11230908 实验 Big Data Technology Principle 1 32 32 5 and Application Experiment 11230909 计算机网络 Computer Networking 3 48 48 5 11230910 计算机网络实验 Computer Networking Experiment 0.5 16 16 5 11230911 数字逻辑与数字电路 Digital logic and Digital Circuits 3 48 48 5 11230912 数字逻辑与数字电路实验 Digital logic and Digital Circuits Experiment 0.5 16 16 5 11230014 计算机组成原理 Computer Organization Principles 3 54 54 6 11230015 计算机组成原理实验 Computer Organization Principles Experiment 0.5 16 16 6
11230913 分布式并行编程 Distributed Parallel Programming 2 32 32 6 11230914 分布式并行编程实验 Distributed Parallel Programming Experiment 1 32 32 6 合计 33 644 452 192 11240901 Hive 编程技术 Hive Programming Technology 选 2 36 24 12 5 11240902 数据分析 Data Analysis 选 2.5 48 32 16 5 11240903 数据可视化 Data Visualization 选 2 48 32 16 5 11240904 数字图像处理 Digital Image Processing 选 2.5 48 32 16 5 专业方向课程 11240905 11240906 11240017 推荐系统 Recommendation System 多元统计分析与 R 语言建模 Multivariate Statistical Analysis and R Language Modeling 云计算技术 Cloud Computing 选选选 2 36 24 12 6 2.5 48 32 16 6 2.5 48 32 16 6 选不低于 16 学分 的课程 11240907 NoSQL 数据库技术 选 2.5 48 32 16 6 11240908 软件工程 Software Engineering 选 2.5 48 32 16 7 11240016 物联网技术 Introduction to Internet of Things 选 2.5 48 32 16 7 11240909 算法设计与分析 Algorithm Design and Analysis 选 2.5 48 32 16 7 合计 17 324 216 108
数据科学与大数据技术专业培养方案课程进度表 (3) 学时数 课程平 台 课程模块 课程编号 课程名称 课程性质 学 分 数 总学 时 讲 授 实验 / 实 讲座及其 开设 学期 备注 践 它 军事训练 ( 含军事理论 20310001 课 ) Military Theory and 2 2 周 1 军事理论课 18 学时 Training 创新创业教育实践 20310002 Innovation and Entrepreneurship 4 1-7 学分认定 Education Practice 20310003 社会责任教育实践 Social Responsibility Education Practice 1.5 1-7 学分认定 11330001 计算机应用综合训练 Combined Training of Computer Application 1 2 周 1 总学时 32+32 集中实 践教学 平台 11330002 11330901 程序设计与算法训练 Program Design and Algorithm Training 系统开发实训 Practical Training of System Development 1 2 周 2 总学时 32+32 1 2 周 3 总学时 32+32 11330902 统计分析实训 Practical Training of Statistics Analysis 1 2 周 4 总学时 32+32 大数据分析综合实训 11330903 Combined Practical Training of Big Data 1 2 周 5 总学时 32+32 Analysis 大数据分析与挖掘工程 11330904 实训 Engineering Training of Big Data Analysis and 1 2 周 6 总学时 32+32 Mining 11310002 专业实习 Professional Practice 8 8 周 7 11310003 毕业论文 ( 设计 ) 8 8 周 8
Graduation Thesis (Design) 合计 29. 5
数据科学与大数据技术专业培养方案汇总表 学时数 各学期课堂教学周数及周学时分配 课程类型 学时数 占总学时比例 讲 授 实 验 讲座及其它 学分数 占总学分比例 1 2 3 4 5 6 7 8 15 18 18 18 18 18 10 10 备 注 公共课程 762 30.5% 718 44 39.5 24.5% 12 11 12 12 1 2 公共选课程 128 5.1% 128 8 5.0% 2 2 2 2 专业基础课程 638 25.6% 540 98 34 21.1% 12 14 7 3 专业核心课程 644 25.8% 452 192 33 20.5% 1 2 5 10 13 8 专业方向课程 324 13.0% 216 108 17 10.6% 6 8 6 实践课程 43.3 26.9% 总学时 2496 2054 442 161 周学时 25 27 26 27 22 20 6 七 有关说明