信息工程分院拟增设数据科学与大数据技术专业论证报告.pdf
拟新增大数据技术及应用专业的申请报告
拟新增大数据技术及应用专业的申请报告近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。
为了更好服务宿迁地方经济的发展，推动宿迁新的经济增长点，主动适应地方经济社会发展的需求，推动校企合作的发展，解决人才紧缺的问题，江苏城市职业技术学院/宿迁办学点现申请新增大数据技术及应用专业。
一、开设背景分析当今社会已经进入了大数据的时代，大数据的应用正在逐步从互联网、金融扩展到教育、政务、交通物流、医疗健康等各大社会和经济领域,，深刻影响中国未来社会和经济的发展进程。
这些发展促使我们快速进入了大数据时代。
截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。
二、目前大数据技术及应用专业行业人才需求和培养情况1、行业现状（人才缺口巨大）今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。
而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。
在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据领域的工作需求急剧扩大，工作岗位激增。
大数据科学家的缺口将在14万到19万之间，而懂得利用大数据做决策的分析师及经理的岗位缺口预计可能达到150万。
新增专业可行性论证报告
新增专业可行性论证报告引言概述：随着社会的不断发展和进步，人们对各行各业的需求也在不断变化。
为了适应这种变化，大学应该不断调整和更新自己的专业设置。
本文将对新增专业进行可行性论证，以确保其能够满足社会需求并为学生提供良好的就业前景。
一、市场需求分析1.1 当前市场对该专业的需求根据市场调研数据显示，当前社会对该专业的需求量较大。
随着信息技术的快速发展，人们对于计算机科学、人工智能等相关领域的需求不断增加。
该专业将能够培养出满足市场需求的高素质人才。
1.2 未来市场对该专业的预测需求根据专家预测，未来几年内，该专业的需求将进一步增加。
随着人工智能、大数据、云计算等领域的快速发展，对于具备相关知识和技能的人才的需求将会持续增长。
新增该专业将能够满足未来市场的需求，为学生提供更广阔的就业前景。
1.3 市场竞争分析尽管市场对该专业的需求较大，但也存在一定的竞争。
当前已有一些高校开设了类似的专业，因此在教学质量、师资力量等方面要有所突出，以提高竞争力。
二、学生需求分析2.1 学生对该专业的兴趣和需求通过对学生的问卷调查和访谈，我们发现许多学生对该专业表现出浓厚的兴趣。
他们对计算机科学、人工智能等领域的知识有着强烈的求知欲望，并希望能够通过学习该专业获得相关技能，提高自己的就业竞争力。
2.2 学生对该专业就业前景的期望学生们普遍对该专业的就业前景抱有较高的期望。
他们认为该专业涉及的领域具有广阔的发展空间，能够为他们提供更多的就业机会和晋升空间。
2.3 学生对该专业的学习能力和兴趣匹配度通过对学生的学习能力和兴趣进行评估，我们发现学生们具备学习该专业所需的基本能力，并且对相关知识和技能表现出浓厚的兴趣。
因此，新增该专业将能够满足学生的需求，提供他们所期望的学习环境和就业前景。
三、教学资源分析3.1 师资力量新增该专业需要配备一支高水平的师资队伍。
教师应具备相关领域的深厚知识和丰富的实践经验，能够为学生提供高质量的教学和指导。
新增专业可行性论证报告
新增专业可行性论证报告引言概述：随着社会的不断发展和进步，人们对各行各业的需求也在不断变化。
在这个快速变革的时代，新增专业的可行性成为了一个备受关注的话题。
本文将对新增专业的可行性进行论证，并从六个大点进行详细阐述。
正文内容：1. 市场需求分析1.1 目标人群调研根据目标人群的特点、需求和发展趋势，调研目标人群对新增专业的需求程度。
这包括了对目标人群的人数、年龄、性别、教育背景、职业需求等方面的详细了解。
1.2 行业趋势分析通过对相关行业的发展趋势进行研究，分析新增专业在行业中的前景和发展潜力。
这包括了行业的增长率、市场规模、竞争情况等方面的调查和分析。
2. 教育资源评估2.1 师资力量评估学校的师资力量是否能够满足新增专业的教学需求。
这包括了教师的学历、资质、经验等方面的评估。
2.2 实验设备与教学资源评估学校是否具备足够的实验设备和教学资源来支持新增专业的教学活动。
这包括了实验室设备、图书馆资源、网络设施等方面的评估。
3. 就业前景分析3.1 行业用人需求分析目标行业对该专业人才的需求情况，包括就业岗位数量、薪资水平、发展空间等方面的调查和分析。
3.2 就业竞争力评估该专业的竞争力，包括与其他相关专业的比较、就业率、就业质量等方面的分析。
4. 教育投入与回报评估4.1 教育投入评估新增专业所需要的教育投入，包括教师培训、教材编写、实验设备购置等方面的成本评估。
4.2 教育回报分析新增专业的教育回报，包括学生就业率、薪资水平、社会贡献等方面的评估。
5. 社会影响评估5.1 社会需求评估社会对新增专业的需求程度，包括对专业人才的认可度、社会影响力等方面的调查和分析。
5.2 社会效益分析新增专业对社会的效益，包括对社会经济发展的贡献、社会问题解决能力等方面的评估。
6. 可行性综合评估6.1 SWOT分析通过SWOT分析法，评估新增专业的优势、劣势、机会和威胁，综合分析新增专业的可行性。
6.2 风险评估评估新增专业可能面临的风险和挑战，包括市场风险、教育资源风险等方面的评估。
新增专业可行性论证报告
新增专业可行性论证报告一、引言随着社会的不断发展和进步，人们对于教育的需求也在不断增加。
为了满足不同人群的教育需求，学校需要不断更新和调整专业设置，以适应社会的需求变化。
本报告旨在对新增专业的可行性进行论证，以便学校做出决策。
二、背景1. 教育需求的变化：随着社会经济的发展，新兴行业的出现和传统行业的转型，对人才的需求也发生了变化。
某些领域的专业人才供不应求，而某些传统专业的就业形势不容乐观。
2. 学校发展的需求：学校需要与时俱进，根据社会需求调整专业设置，提高学校的知名度和竞争力。
三、可行性论证1. 市场需求分析通过市场调研和数据分析，我们发现以下几个方面的市场需求：（1）人工智能领域：随着人工智能技术的快速发展，对人工智能专业人才的需求越来越大。
人工智能技术在各个行业都有广泛的应用，需要专业人才来研发和应用相关技术。
（2）环境保护领域：随着环境污染问题的日益严重，对环境保护专业人才的需求也在增加。
环境保护技术和管理方面的专业人才将会得到更多的就业机会。
（3）互联网金融领域：随着互联网金融的兴起，对互联网金融专业人才的需求也在不断增加。
互联网金融领域的专业人才将会有更多的发展机会和就业机会。
2. 竞争对手分析通过对相关专业的竞争对手进行分析，我们发现以下几个方面的情况：（1）人工智能专业：目前，国内外许多大学已经开设了人工智能专业，竞争对手较多。
但是，由于人工智能领域的需求很大，市场空间仍然较大。
（2）环境保护专业：目前，环境保护专业的竞争对手较少，但是由于环境问题的日益严重，相关专业的需求将会增加。
（3）互联网金融专业：目前，互联网金融专业的竞争对手较多，但是由于互联网金融领域的发展潜力巨大，市场空间仍然较大。
3. 教育资源分析通过对学校的教育资源进行分析，我们发现以下几个方面的情况：（1）人才资源：学校拥有一支高素质的教师队伍，他们具有丰富的教学经验和专业知识，可以为新增专业提供优质的教育资源。
新增专业可行性论证报告
新增专业可行性论证报告一、引言专业可行性论证报告是对新增专业进行全面评估和论证的重要文档。
本报告旨在评估新增专业的可行性，包括市场需求、教育资源、人材培养、经济效益等方面的考虑。
通过本报告，我们将为决策者提供全面的信息和建议，以便他们能够做出明智的决策。
二、背景介绍新增专业的背景介绍部份主要包括以下内容：1. 新增专业的名称和领域：介绍新增专业的名称以及所属领域，例如计算机科学、医学等。
2. 目前的专业设置情况：概述目前已有的相关专业设置情况，包括该领域的主要竞争对手和市场份额。
3. 市场需求分析：通过市场调研和数据分析，评估新增专业在当前市场中的需求和潜在增长空间。
三、可行性论证1. 市场需求分析通过市场调研和数据分析，我们发现以下关于新增专业市场需求的信息：- 市场规模：根据数据统计，该领域的市场规模正在快速增长，估计未来几年内将继续增长。
- 就业前景：该领域的就业前景广阔，市场对相关专业人材的需求量大，供不应求。
- 竞争对手分析：虽然已有一些相关专业存在，但市场上对于高质量专业人材的需求仍然很大，竞争对手的市场份额并不饱和。
2. 教育资源评估评估新增专业的教育资源主要包括以下方面：- 师资力量：分析目前学校内部是否有足够的教师资源来支持新增专业的教学工作。
- 实验设备和实习基地：评估学校是否具备足够的实验设备和实习基地来支持学生的实践学习。
- 教学资金投入：分析学校是否有足够的资金来投入新增专业的教学和研究工作。
3. 人材培养能力评估评估新增专业的人材培养能力主要包括以下方面：- 课程设置：设计合理的课程设置，确保学生能够获得全面的专业知识和技能。
- 实践教学：提供实践教学机会，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
- 就业支持：建立良好的就业支持体系，匡助学生顺利就业或者继续深造。
4. 经济效益分析评估新增专业的经济效益主要包括以下方面：- 投资回报率：分析新增专业的投资回报率，以评估该专业对学校的财务影响。
新增专业可行性论证报告
新增专业可行性论证报告一、引言本报告旨在对新增专业进行可行性论证，以评估该专业的可行性和必要性，并提供相关数据和分析支持。
本报告包括市场需求分析、竞争对手分析、资源评估、财务分析和风险评估等内容。
二、市场需求分析1. 市场概况根据市场调研数据显示，当前市场对于该新增专业的需求呈现稳定增长趋势。
该专业的市场规模预计将达到XX亿元，并且有望保持持续增长。
2. 市场需求分析（1）需求来源：该新增专业的主要需求来源于企事业单位、政府部门和个人等。
这些需求主要包括XXX、XXX和XXX等方面的需求。
（2）需求趋势：随着社会的发展和技术的进步，对该专业的需求将会逐渐增加。
特别是在XXX领域，对该专业的需求将会更加迫切。
3. 市场竞争对手分析（1）现有竞争对手：目前市场上已存在若干竞争对手，如XXX公司、XXX 学校等。
这些竞争对手在该专业领域具有一定的市场份额和品牌知名度。
（2）竞争对手优势：这些竞争对手在师资力量、课程设置和实践基地等方面具有一定的优势，为学生提供了较为全面的教育培训服务。
三、资源评估1. 师资力量（1）教师数量：根据初步调研，我们预计招聘XX名具有相关专业背景和丰富教学经验的教师。
（2）教师资质：我们将要求教师具备XXX资质，并且鼓励教师参与学术研究和实践活动，以提高教学质量。
2. 实践基地（1）实训设备：我们计划投资XX万元购置先进的实训设备，以提供学生实践操作的机会。
（2）合作机构：我们将积极与相关企事业单位和政府部门建立合作关系，以提供学生实习和就业机会。
四、财务分析1. 投资成本（1）场地租赁：预计租赁XX平方米的场地，每年租金为XX万元。
（2）设备投资：预计投资XX万元购置教学设备和实验仪器等。
（3）教师薪酬：预计每年支出XX万元用于教师薪酬。
（4）其他费用：预计每年支出XX万元用于运营管理和宣传推广等费用。
2. 收入预测（1）学费收入：根据市场需求和预计招生人数，预计每年学费收入为XX万元。
关于增设数据科学与大数据技术专业的可行性论证报告0717
关于增设数据科学与大数据技术专业的可行性论证报告近年来，互联网等行业快速发展所产生的规模庞大的业务数据，给信息资源的开发和利用带来了机遇和挑战，信息产业的发展进入了大数据时代。
大数据技术是当前世界各国都在争夺的新兴技术，大数据产业，是各国抢占新一轮经济和科技发展制高点的战略选择；随着大数据技术在各行各业得到不断普及和广泛应用，大数据技术人才需求越来越巨大，人才缺口越来越大，因而加大大数据技术人才培养力度是国家在大数据领域的重要战略之一。
我校信息科学与工程学院及社会发展与管理学院在长期的人才培养实践中积累了社会发展与管理类专业及信息技术类专业人才培养经验、凝练形成了专业人才培养模式、集聚了较强的专业师资团队、建设了较丰富的专业教学资源与平台；结合信息科学与工程学院及社会发展与管理学院的优势资源，完全可以支撑以精准社会服务为应用背景的数据科学与大数据技术专业的建设与发展，保障质量培养该专业的应用型人才。
一、我校增设数据科学与大数据技术专业的必要性我国高等教育专业人才培养目标主要以政府需求、市场需求为导向，我校作为普通高等院校，承担着为社会培养急需专业人才的重任。
随着大数据技术及大数据产业的发展，政府、市场及各行各业对大数据技术人才的需求越来越大，人才缺口越来越大。
因此，我校增设数据科学与大数据技术专业，培养大数据技术专业人才，更好地适应大数据技术的发展、大数据产业的发展，更好地满足社会对大数据技术人才的需求，助力国家的大数据技术及产业发展、助力地方经济社会发展，具有重要的时代意义，也是时代赋予的重要责任。
（一）增设该专业是大数据技术发展及国家大数据发展战略的需要1.大数据技术发展的需要随着互联网的飞速发展，特别是随着物联网、社交网络、移动网络、电子商务等新兴技术的快速发展与广发应用，全球的数据出现爆炸式增长。
从2010年开始，全球数据量跨入了ZB 时代。
IDC预测， 2020年全球已经拥有35ZB以上的数据量，这充分显示了我们人类正处于大数据时代。
数据科学与大数据技术--专业建设规划方案
数据科学与大数据技术----专业建设规划方案一、总体目标本专业旨在培养具有良好的数学基础和逻辑思维能力，具备较高的信息素养，掌握计算机学科、大数据科学和信息技术的基本理论、方法与技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力及数据工程师岗位的基本能力与素质，掌握大数据工程项目的规划、应用和科学管理决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的高级复合、应用型卓越人才。
毕业生能在国家各级财经政务部门、信息产业、工商企业、金融机构、科研院所等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统集成、设计开发、管理维护等各方面的工作，也适合去高等院校和科研院所的相关交叉学科继续深造，攻读硕士学位。
（一）人才培养目标本专业围绕以培养面向大数据工程与信息技术行业的工程应用型人才为中心，突出“校企合作”的办学特色，强化工程应用实践，兼顾交叉学科专业基础知识，注重培养创新意识和创新实践能力，培养从事大数据项目设计开发、数据挖掘与分析、大数据综合应用的高级复合、创新型卓越人才。
（二）课程体系与学科建设作为一个新专业，首先，需要考虑是否符合市场需求，要进行深入调研，了解地区对于大数据技术人才是否有一定的需求；其次，需要了解大数据技术岗位需要何种技能，把大数据技术人才需要掌握的技能弄清楚，列出岗位技能清单，将技能清单转化为课程清单，明确了大数据技术专业的人才培养定位和目标，细化了人才培养课程体系。
在教学过程中，不断凝练专业特色和发展方向，本专业在数据科学与大数据研究的基础上，通过数据分析与数据挖掘，逐步开展人工智能与数据推荐等领域的研究。
（三）学科队伍建设由于大数据涵盖内容广泛，因此需要如下三类关键人才队伍建设：（1）实现大数据的技术支持人才，他们具有很强的编程能力，尤其表现在搭建数据存储、管理以及处理的平台方面；（2）精通处理大数据分析的人才；（3）大数据技术的应用类人才，以适应高校培养高素质人才的需要。
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信息工程分院拟增设数据科学与大数据技术专业论证报告一、专业人才需求分析在全球信息化快速发展的大背景下，数据已成为国家重要的基础性战略资源，大数据正日益渗透到社会生活和经济发展的各方面。
运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力、重塑国家竞争优势正在成为趋势。
作为新兴行业，我国大数据行业的技术应用尚处于探索发展阶段，且由于人才培养和培训体系的相对滞后，大批产业发展所需专业人才严重短缺。
全球最著名的管理咨询公司麦肯锡在《大数据》报告中指出，大数据人才短缺，将严重制约大数据行业发展，尤其是统计和机器学习方面的专业人才以及懂得如何运用大数据来运营企业管理和分析的人才。
仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。
此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
国内各大企业纷纷开拓大数据业务，对专业的大数据人才均有较高的需求量。
目前市场对大数据人才需求的特点是：需求量大、薪资水平高，并且呈上升趋势。
据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。
大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。
埃摩森研究院2015年中高端人才调查报告来看，去年大数据工作岗位的需求呈持续增加，12月份需求量已超过4511个，可见“数据驱动决策”的趋势在当下变得尤为重要。
美国领英公司发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》表明，数据分析人才的供给指数在全部热门职位中最低，仅为0.05，属于高度稀缺职位。
现有的教育资源已经远远不能满足未来大数据行业发展对数据分析人才的需求，加之大数据行业对于分析经验要求较高，特别是实训条件的不足，更导致了数据分析人才培养的总量和质量的严重不足，亟需进一步完善培训设施，创新培训模式，拓展培养方向，加大培养力度。
因此，信息工程分院“数据科学与大数据技术”本科专业的开办，将缓解行业内数据分析人才的供需矛盾，为我国大数据行业的快速发展提供一定的智力支持。
二、专业办学条件分析1.学科专业基础我校信息工程分院在教学、科研的大数据管理、分析领域有丰富的实践经验，目前具有计算机科学与技术、软件工程、物联网工程三个本科专业。
分院注重提高教学质量，改善办学条件和人才培养模式，教学成果显著，每年本科考研人数不断增加，毕业生考取全国多所知名院校硕士研究生。
多年的计算机本科专业的办学积淀，基本形成了以上三个专业为主干学科的专业框架和培养应用型人才的课程体系，培养了一批优秀计算机专业教师和科研人才。
目前在这三个专业中，已经开设了“云计算安全技术”、“海量信息处理与云计算技术”、“并行计算技术”、“数据挖掘技术”、“云计算与分布式系统”、“大数据分析”、“大型数据库”及“机器学习”等多门与拟申办专业密切相关的专业方向课程。
具备开办数据科学与大数据技术新专业的学科专业基础。
2.硬件设施及师资现状信息工程分院现有大数据实验室1个，校企合作创新中心2个，大数据相关方向实训中心2个。
数据科学与大数据专业现有专任教师12人，其中教授1人，副教授6人，副教授及以上职称的教师占58.3%。
具备广阔的学术视野。
目前已经形成了学缘结构、学历结构和职称与年龄层次都较为合理的教学、科研团队，为培养高层次领域人才创造了良好的条件。
多名教师正在从事数据科学与大数据技术相关的课程教学工作及科研工作，具有知识结构基础，足够满足该专业日常教学科研需要。
近两年，分院不断加强硬件设施建设，与北京达内时代科技有限公司联合共建大数据实验室1个，校企合作创新中心2个，数据库处理实习实训中心1个，Java应用开发实践教育基地1个。
目前中心和实验室拥有高性能服务器11台，大型UPS电源1套，工作站121套，数据存储1个，计算机200台，防火墙8套，安全管理平台1套，数据集中、交换单元13台。
目前，分院根据已有硬件设备条件开设了大数据分析，云计算等理论课程的相关实验。
根据教学和科研需要，分院新增大数据、云计算方向书籍500余本。
在硬件环节上具备开办本专业的条件。
三、专业特色与优势当前，全世界至少有近170所大学开设了大数据相关展业，其中约150所大学开设了硕士研究生以上的学位课程。
资料显示，美国有超过60所大学开设了大数据相关专业，在欧洲有30多所大学。
中国境内有2所大学，分别是香港中文大学的数据科学与商业统计(Data Science & Business Statistics)硕士课程和纽约大学上海分销的商业数据分析科学(Master of Science in Business Analytics)硕士课程。
在开设数据科学和工程相关课程方面，美国的加州大学伯克利分校、伊利诺依大学香槟分校、哥伦比亚大学、纽约大学等从2011年开始就进行了卓有成效的尝试。
纽约大学、华盛顿大学等注明高校已经开始设置硕士学位培养计划。
在我国，从2012年开始，清华大学、中国人民大学、复旦大学、北京航空航天大学等高校也开始设置了学术型或专业型硕士学位培养计划。
在本科专业设置方面，2014年中国传媒大学开始大数据技术与应用专业方向，贵州大学设立大数据专业。
2015年北京大学、中南大学和对外经济贸易大学新增数据科学与大数据技术专业。
北京航空航天大学、枝江大学、复旦大学、上海交通大学、西安交通大学、南京大学、武汉大学、华南理工大学等8所高校开始“云计算与数据科学”专业方向。
总体上，国外大数据专业学位设置分为三种：1.数据分析学共性是属于新开发的跨学科课程，将应用数学、统计学、计算机科学，以及各种商业学科诸如营销、财务等融合在一起，即使一些学位使用预测分析或数据分析冠名，其课程内容也大同小异。
2.商业数据分析其特点基本上是由各大学商学院新开设或改名而来的，也会有与其他学院联合办学的情况，和数据分析学学科类似，面向技术的课程稍少一些，但也不意味着商业数据分析就完全偏向商科。
3.数据科学一般开设在商学院以外的分院，将数据分析课程与其他学科相结合，还有的情况是将原有的旧专业改为数据分析专业，有时还可能沿用原有专业的名称，目标是从庞大数量与种类的数据中去获得能有效沟通的可执行见解。
四、专业培养目标、培养规格1.专业培养目标使学生具备扎实的理论基础、专业素质及扎实的实际动手操作能力。
掌握大数据分析与应用基本理论、基本知识、基本技能及综合应用方法，具有较强的大数据平台及大数据相关平台技术，掌握基于企业级的大数据分析与应用的项目开发技能。
培养能在IT行业、行政事业单位等行业从事大数据的处理、分析及预测和运维的应用型人才。
2.学制与学位本专业学制四年，毕业授予工学学位。
3.主干学科或主要学科基础根据该专业的性质和特点，其主干学科为计算机科学技术，主要学科基础包括：数据挖掘与数据仓库、关系型数据库概论，Java语言程序设计、云计算与大数据、数据仓库与商业智能、机器学习、大数据分析和应用等。
具体上针对以下要点进行培养方案设置：（1）强化基础课程根据数据科学及大数据分析领域人才知识和技能的需要，必须要强化基础课程，如高级语言程序设计、关系型数据库等。
由于数据科学及大数据技术是一门理论和应用相结合的学科，因此在设置学科基础时需要相应的考虑。
对于理论方面，设置的课程有云计算与大数据、数据挖掘与机器学习；而从应用方面，设置的课程有Java语言程序设计、大数据分析和应用等，尽可能做到理论实践应用相结合。
同时，为了适应专业发展需要，将专业课程划分为专业基础课和专业课，同时增加专业选修课，为学生的发展提供个性化的支持。
（2）增加选修课程为了更好地进行因材施教，为学生的个性化发展提供有效的条件，尽量减少部分专业必修课，而相应增加选修课的数量，做到基础课、专业课、选修课相结合的统一课程模式。
通过基础课和专业课，构建学生知识的深度；通过选修课，为学生提供更为广阔的兴趣点和发展方向。
列入选修课尤其是任选课的课程，并不表明该课程的重要程度降低，只是表明随着专业程度上升，与学生个人发展方向更为紧密，无需强调所有学生都要学习掌握。
对于理论方面，主要的专业选修课有机器学习系统设计、数据仓库与商业智能核心技术等；而对于应用方面，设置的专业选修课有JAVA海量数据分布式开发、数据可视化技术等。
（3）注重实践训练在课程设置上，注重理论课与实践课的适当配合，注重学生的动手操作技能和解决实际问题的能力培养。
因此，在教学课程设置中对实践性课程侧重，使校内实训和校外实习占有略高比重。
实践课程要求所有学生必须参加，只是在不同兴趣和专业方向的学生可以选择不同性质的实习单位及部门。
积极探讨同阿里云等大型数据服务平台开展联合人才培养模式的可行性。
五、专业人才培养方案1.培养目标本专业培养具有较高专业素养、科学素养和人文素养，较好地掌握数据科学和大数据技术的基本知识、基本理论和基本技能，能在IT行业、行政事业单位等行业从事大数据的处理、分析及预测和运维的应用型人才。
2.基本要求：本专业毕业生应具有以下各方面的知识、能力和素质。
（1）具有良好的思想道德修养；（2）具有健康的体魄，良好的心理素质；（3）具有从事本专业工作所需的熟悉知识；（4）具有数据科学与大数据技术的基础理论和专业知识；（5）具有终身学习意识及运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识能力；（6）能从事计算机应用系统和大数据系统产品设计开发、建设和应用等实际工作；（7）解与本专业相关的职业和行业的重要法律法规及方针政策，理解工程技术伦理的基本要求；（8）具有一定的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力；（9）具有初步的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料，具有一定的国际视野和跨文化交流、竞争与合作能力；3.修业年限四年4.授予学位工学学士5.主干学科计算机科学与技术6.主要课程高级语言程序设计、数据结构、数据库原理及应用、计算机网络、分布式计算系统原理、非关系式数据库原理（NoSQL）、数据挖掘与数据仓库、Hadoop编程、数据科学导论、数据科学应用、机器学习与模式识别、数据可视化技术、商业智能、多元统计分析与R语言建模，数值分析与数理统计。
7.主要实践性教学环节课程实验、课程设计、专业实习、毕业设计。
8.主要专业实验分布式计算系统原理实验、非关系式数据库原理实验、Hadoop编程实验、机器学习与模式识别实验、数据可视化技术实验、数值分析与数理统计实验。
9.教学计划最低毕业学分要求：193.5学分，其中公共基础课71学分；学科基础课修满31.5学分；专业必修课28学分；专业选修课20 学分；实习实训39学分。