2018年数据科学培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当今信息时代最热门的专业方向之一，随着信息技术的快速发展，对于数据科学与大数据技术专业人材的需求也越来越大。
因此，如何科学合理地培养数据科学与大数据技术专业人材成为了学校和企业面临的重要问题。
本文将从课程设置、实践教学、教师团队、实习实训和综合能力培养五个方面探讨数据科学与大数据技术专业的培养方案。
一、课程设置1.1 确保基础课程的全面性和深度：包括数据结构、数据库原理、统计学基础等课程，为学生打下坚实的理论基础。
1.2 引入前沿技术课程：如机器学习、深度学习、自然语言处理等，培养学生对最新技术的理解和应用能力。
1.3 设置实践课程：如数据挖掘实践、大数据处理实践等，让学生通过实际操作掌握技能。
二、实践教学2.1 实验室建设：配备先进的大数据处理设备和软件工具，提供学生实践操作的平台。
2.2 项目实践：组织学生参预实际项目，锻炼他们的团队合作和问题解决能力。
2.3 创新实践：鼓励学生参加数据科学竞赛、科研项目等，培养他们的创新思维和实践能力。
三、教师团队3.1 学术背景：教师应具有扎实的数据科学与大数据技术理论基础和丰富的实践经验。
3.2 行业背景：教师中应有从业经验丰富的专家，能够为学生提供最新的行业动态和实践经验。
3.3 团队合作：建立跨学科的教师团队，促进不同专业背景的教师之间的合作，为学生提供全面的教学资源。
四、实习实训4.1 与企业合作：建立与企业的实习基地，为学生提供实习机会，让他们在实践中学习和成长。
4.2 实习指导：为学生提供专业的实习指导老师，指导学生在实习中解决问题，提升实践能力。
4.3 实习评估：建立科学的实习评估机制，对学生的实习表现进行评估，为学生提供改进建议。
五、综合能力培养5.1 综合实践项目：组织学生参预综合实践项目，让他们在实践中综合运用所学知识。
5.2 跨学科交叉：鼓励学生参加跨学科的课程和项目，培养他们的综合能力和跨学科思维。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案一、专业背景及目标数据科学与大数据技术是一门涉及数据分析、数据挖掘、机器学习和大数据处理等领域的学科。
随着信息技术的飞速发展，数据科学与大数据技术在各行各业中的应用日益广泛。
本专业旨在培养具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，熟悉数据科学与大数据技术的理论和方法，具备数据分析、数据挖掘和大数据处理能力的专业人才。
二、培养目标1.掌握数学、统计学和计算机科学的基本理论和方法，具备扎实的数学和计算机科学基础；2.熟悉数据科学与大数据技术的理论和方法，了解数据挖掘、机器学习、人工智能等相关领域的最新进展；3.具备数据分析、数据挖掘和大数据处理的能力，能够运用相关工具和技术解决实际问题；4.具备团队合作和沟通能力，能够在跨学科和跨领域的团队中开展科研和工程项目；5.具备终身学习和创新精神，能够适应信息技术快速发展的需求。
三、课程设置1.数学基础课程线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。
2.计算机科学基础课程计算机程序设计、数据结构与算法、计算机网络等。
3.数据科学与大数据技术核心课程数据挖掘、机器学习、数据可视化、大数据处理技术等。
4.专业选修课程数据分析、自然语言处理、深度学习、云计算等。
5.实践教学环节包括实验课程、项目实训、实习等，旨在培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。
四、实践教学环节1.实验课程通过开展数据科学与大数据技术相关的实验，培养学生的实际操作能力和数据处理能力。
例如，设计一个数据挖掘算法，应用于某个实际数据集，分析并解释挖掘结果。
2.项目实训组织学生参与大数据项目实训，让学生在实际项目中应用所学知识，培养解决实际问题的能力和团队合作能力。
例如，参与一个金融领域的大数据分析项目，分析用户的消费行为和信用评级。
3.实习安排学生到企事业单位或科研机构进行实习，让学生接触真实的工作环境，了解行业需求和实际工作流程。
例如，到一家电商公司实习，参与大数据平台的建设和数据分析工作。
2018版数据科学与大数据技术专业培养方案(修订)
2018版数据科学与大数据技术专业培养方案专业简介：2018年，我校数据科学与大数据专业将首次招生，招生规模预计为60人左右。
该专业依托湖北大学与中科曙光共建的“大数据学院”，借助双方共同投入2000万构建的大数据专业实验室，与中科曙光联合开展人才培养。
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、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的高层次人才。
本专业学生毕业后，能在统计部门、税务海关、公司企业以及金融保险机构等企事业单位从事从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。
专业代码：080907一、培养目标本专业培养具有良好职业道德，具备系统的数学、人文与专业素养，较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术，具有数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力、以及良好外语运用能力，能从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作的应用型创新人才。
二、毕业要求通过本科阶段学习，毕业生应达到如下的毕业要求（能力）：1、知识要求（1）通识知识：具有人文社科、信息交流、法律与环境、社会与公共安全等知识，其中人文社科包括文学、外语、哲学、政治学、社会学、管理学、经济学、心理学等方面的常识或基本知识。
（2）自然科学知识：具有从事专业相关的项目工作所需的数学、物理等基础知识。
（3）学科基础知识：具有扎实的计算机基础知识、信息处理方法，统计分析，软件开发等相关学科的基本理论和基本知识。
（4）专业知识：熟悉大数据技术领域的基本理论和基本知识，熟练掌握分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、机器学习、数据挖掘技术、云计算技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专业知识。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案一、引言数据科学与大数据技术是当今信息时代的核心领域之一，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用。
为了培养具备数据科学与大数据技术专业知识和技能的人才，我们制定了以下培养方案。
二、培养目标1. 培养具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础的人才，能够理解和应用相关的数学和统计学原理。
2. 培养具备数据采集、数据清洗、数据存储和数据管理等技能的人才，能够有效地处理和管理大规模数据。
3. 培养具备数据分析和数据挖掘技术的人才，能够从大数据中发现有价值的信息和知识。
4. 培养具备机器学习和人工智能技术的人才，能够利用大数据进行模型训练和预测分析。
5. 培养具备数据可视化和数据应用开发技术的人才，能够有效地展示和应用数据分析结果。
三、课程设置1. 基础课程(1) 数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程，为学生打下坚实的数学基础。
(2) 计算机基础：包括计算机导论、数据结构与算法、操作系统等课程，为学生提供计算机科学的基础知识。
(3) 数据科学基础：包括数据采集与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘等课程，为学生提供数据科学的基础理论和技术。
2. 专业课程(1) 大数据技术：包括大数据存储与管理、分布式计算、云计算等课程，为学生提供大数据技术的理论和实践能力。
(2) 数据挖掘与机器学习：包括数据挖掘算法、机器学习原理与方法、深度学习等课程，为学生提供数据挖掘和机器学习的理论和实践能力。
(3) 数据可视化与应用开发：包括数据可视化技术、数据应用开发、人机交互等课程，为学生提供数据可视化和应用开发的理论和实践能力。
四、实践环节1. 实验课程：设计一系列与课程内容相关的实验，让学生通过实践掌握数据科学与大数据技术的基本方法和工具。
2. 实习实训：安排学生参与实际的数据科学与大数据技术项目，锻炼学生的实际操作和解决问题的能力。
3. 毕业设计：要求学生选择一个数据科学或大数据技术相关的课题进行研究和实践，撰写毕业论文并进行答辩。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案一、专业背景和目标数据科学与大数据技术专业是为了满足当前社会对数据分析和处理的需求而设立的。
随着互联网和信息技术的迅猛发展，大量的数据被产生和存储，如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
数据科学与大数据技术专业旨在培养具备数据分析、数据挖掘、机器学习等技能的专业人才，以应对数据时代的挑战。
二、专业课程设置1. 数据科学基础课程- 数据结构与算法- 数据库原理与应用- 统计学基础- 数据可视化- 数据挖掘与机器学习2. 大数据技术课程- 大数据存储与管理- 大数据计算与分析- 分布式系统与并行计算- 数据安全与隐私保护- 云计算与大数据平台3. 专业选修课程- 自然语言处理- 图像与视频分析- 社交网络分析- 数据科学实践- 数据科学伦理与法律三、实践教学环节1. 实习实训为了提高学生的实际操作能力和解决实际问题的能力，专业设置了实习实训环节。
学生将有机会在企业或科研机构中参与数据科学与大数据技术相关的项目，锻炼自己的实际操作能力。
2. 毕业设计毕业设计是专业培养方案的重要组成部分。
学生需要选择一个与数据科学与大数据技术相关的课题，进行研究和实践，并撰写毕业论文。
毕业设计旨在培养学生的科研能力和创新能力。
四、专业实验室建设为了支持专业的教学和科研工作，学校将建设一流的数据科学与大数据技术实验室。
实验室将配备先进的计算设备和大数据处理平台，为学生提供良好的学习和实践环境。
五、就业前景数据科学与大数据技术专业毕业生将具备丰富的数据分析和处理经验，可以在各个行业中从事数据科学家、大数据工程师、数据分析师等相关职业。
随着大数据技术的广泛应用，数据科学与大数据技术专业的就业前景广阔。
六、专业特色1. 实践导向专业注重学生的实践能力培养，通过实习实训和毕业设计等环节，使学生能够将所学知识应用于实际问题的解决。
2. 多学科交叉专业涉及计算机科学、数学、统计学等多个学科的知识，培养学生的综合能力和跨学科的思维能力。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当今信息时代的热门专业领域之一。
为了培养具备扎实的理论基础和实践能力的专业人材，我们制定了以下数据科学与大数据技术专业培养方案。
本文将详细介绍该方案的五个部份，分别是学科基础课程、专业核心课程、实践环节、实习实训和科研创新。
一、学科基础课程：1.1 数据结构与算法：学习数据结构和算法的基本概念、原理和常用算法，培养学生分析和解决实际问题的能力。
1.2 数据库原理与应用：掌握数据库的设计与管理技术，学习SQL语言和数据库开辟工具的使用，了解数据库的优化和性能调优。
1.3 统计学基础：学习统计学的基本概念和方法，包括概率论、数理统计和假设检验等，为后续的数据分析和建模打下基础。
二、专业核心课程：2.1 大数据技术与应用：学习大数据的存储、处理和分析技术，包括分布式存储系统、分布式计算框架和数据挖掘算法等，培养学生处理大规模数据的能力。
2.2 机器学习与数据挖掘：学习机器学习的基本原理和常用算法，了解数据挖掘的方法和技术，培养学生从数据中发现规律和进行预测的能力。
2.3 数据可视化与交互设计：学习数据可视化的原理和技术，包括图表设计、交互设计和可视化工具的使用，培养学生将数据转化为可视化图形的能力。
三、实践环节：3.1 实验课程：设置一系列与专业相关的实验课程，让学生通过实际操作掌握数据科学与大数据技术的基本方法和工具。
3.2 项目实践：组织学生参预实际项目，通过解决实际问题来提升学生的实践能力和团队协作能力。
3.3 学术交流：鼓励学生积极参加学术会议和竞赛，与同行交流、展示研究成果，提升学术素质和创新能力。
四、实习实训：4.1 实习机会：与企业合作，提供实习机会，让学生在真正的工作环境中锻炼专业能力和实践技巧。
4.2 实习指导：为学生提供专业的实习指导，匡助他们理解实际工作中的问题和挑战，培养解决问题的能力。
4.3 实习成果评估：对学生的实习成果进行评估，及时反馈并提供改进建议，匡助他们进一步提升自己的能力。
数据科学专业人才培养方案
数据科学专业人才培养方案一、专业概述。
数据科学可是个超级酷的专业！它就像是一个魔法盒子，把数学、统计学、计算机科学这些厉害的家伙们全都聚在一起，然后去探索海量数据背后的秘密。
这个专业的小伙伴们将来可是要成为数据世界里的超级英雄，用数据说话，解决各种实际的大问题呢。
二、培养目标。
1. 知识与技能。
咱们要培养出这样的同学：他们对数据就像对自己的好朋友一样熟悉。
得掌握扎实的数学知识，像代数、概率论这些，这是理解数据的基础。
统计学也不能差，知道怎么收集数据、分析数据、从数据里得出靠谱的结论。
计算机技能也是杠杠的，熟练掌握至少一种编程语言，像Python或者R语言，这样就能用代码去跟数据打交道啦。
还得会用各种数据处理和分析的工具，比如SQL数据库管理，以及数据可视化工具，把那些干巴巴的数据变成漂亮又易懂的图表。
2. 思维与能力。
除了知识和技能，思维也很重要哦。
要培养批判性思维，不会轻易被数据忽悠，能判断数据的质量和可靠性。
要有创造性思维，从数据里发现新的商机或者解决问题的新方法。
另外，团队合作能力也不能少，毕竟在实际工作中，和小伙伴们一起处理数据、攻克难题才更有意思、更高效嘛。
三、课程设置。
# （一）基础课程（大一大二上）1. 数学基础。
2. 计算机基础。
# （二）专业核心课程（大二下大三上）1. 数据处理与分析。
2. 统计建模与机器学习。
# （三）高级课程（大三下大四上）1. 大数据技术。
2. 深度学习与人工智能。
# （四）实践课程（贯穿整个大学）1. 课程实验。
2. 企业实习。
在大三或者大四的时候，安排同学们到相关企业去实习。
这就像一场实战演练，让同学们了解企业里的数据科学工作是怎么开展的，积累实际的工作经验，还能建立自己的职业人脉呢。
3. 毕业设计。
最后一个大项目，毕业设计。
同学们可以根据自己的兴趣和实习经历，选择一个数据科学相关的课题，从数据收集、分析到建立模型、得出结论，完整地做一个项目，展示自己四年所学的成果。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当今信息时代的热门专业方向，随着社会信息化程度的不断提高，对数据科学与大数据技术专业人材的需求也日益增加。
为了培养具备扎实专业知识和实践能力的人材，各高校纷纷制定了相应的专业培养方案。
本文将从课程设置、实践教学、科研训练、实习实践和综合能力培养五个方面详细介绍数据科学与大数据技术专业的培养方案。
一、课程设置1.1 专业核心课程：包括数据分析、数据挖掘、机器学习、大数据处理等课程，为学生打下扎实的理论基础。
1.2 选修课程：涵盖数据可视化、数据仓库、数据安全等方面的课程，匡助学生拓展知识面。
1.3 实践课程：通过实践课程如数据分析实训、大数据项目实践等，培养学生的实际操作能力。
二、实践教学2.1 实验室建设：学校建设了配备先进设备的数据科学与大数据技术实验室，为学生提供实践环境。
2.2 实践项目：学生参预实际项目，如数据分析竞赛、大数据处理项目等，锻炼学生的实际操作能力。
2.3 实习实践：学校与企业合作，为学生提供实习机会，让学生在真实工作环境中学习和实践。
三、科研训练3.1 科研导师制度：学校设立科研导师，指导学生进行科研项目，培养学生的科研能力。
3.2 学术交流：组织学术讲座、研讨会等活动，激发学生的科研兴趣，提高学生的学术水平。
3.3 科研成果：鼓励学生参预科研项目，发表学术论文，培养学生的科研创新能力。
四、实习实践4.1 实习机会：学校与企业合作，为学生提供丰富的实习机会，让学生在实践中学习和成长。
4.2 实践项目：学生参预企业实际项目，锻炼学生的解决问题能力和团队合作能力。
4.3 实习评估：学校对学生实习情况进行评估，及时反馈学生表现，匡助学生提升实习能力。
五、综合能力培养5.1 创新能力：培养学生的创新思维和解决问题的能力，提高学生的综合素质。
5.2 团队合作：通过团队项目、实习等活动，培养学生的团队合作精神和沟通能力。
5.3 职业规划：学校开设职业规划课程，匡助学生了解行业发展趋势，制定个人职业规划，提高就业竞争力。
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《数据科学》第二专业教学培养方案
（计算机科学技术学院）
2018 年9 月（秋季）执行
一、培养要求及目标
本专业主要针对不同领域数据技术开发、分析应用及其对应的基础数据科学有兴趣的学生。
不同背景的学生（涵盖文、理、工、医科）在导师的指导下有选择地从专业选修课程中选择模块课程进行学习，深入学习数据科学基础、领域数据学的基础和应用技术的相关课程。
通过系统学习所选课程，使学生对融合并超越了人文科学和自然科学的数据科学及其数据开发应用的基础问题有全局性的认识，培养学生既能掌握领域数据分析、技术开发和应用基本技能，又能深刻理解数据科学的基础和领域数据分析的方法论。
希望通过系统的学习，培养出既有严格的专业技术训练，又有深刻数据视野的数据科学家和数据技术人才。
二、学分要求
选修本专业为第二专业的学生，预修课5 学分，包括如线性代数、高等数学（上、下）、数学分析（上、下）等，或免修考试通过者（开学第7周组织测试）。
须修满本教学计划规定的40 学分，其中专业必修课28 学分，选修专业课12 学分（选定其中一个模块选修）。
成绩合格者，将颁发《数据科学》第二专业证书。
三、课程设置
1、专业必修课（28 学分）
2、专业选修课（12 学分）
模块一数据科学理论与技术（开课院系修改为计算机）
模块二经济数据学（共享二专）
模块三新闻数据学（共享二专）。