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数据科学与大数据技术专业培养方案

一、背景介绍

数据科学与大数据技术是当今信息时代的核心技术之一，它涵盖了数据的获取、
存储、处理、分析和应用等方面。随着互联网的快速发展和信息化程度的提高，数
据科学与大数据技术的需求日益增长，相关专业人材的培养也变得尤其重要。本文

将详细介绍数据科学与大数据技术专业的培养方案。

二、专业目标

本专业旨在培养具备扎实的数据科学与大数据技术理论基础和实践能力的高级

专门人材。具体目标如下：

1.掌握数据科学与大数据技术的基本概念、原理和方法。

2.具备大数据处理和分析的能力，能够运用相关技术解决实际问题。

3.具备数据挖掘、机器学习和人工智能等领域的专业知识和技能。

4.具备数据可视化和数据故事讲述的能力，能够将分析结果有效地传达给非技

术人员。

5.具备团队合作和项目管理的能力，能够在跨学科和跨领域的团队中协作工作。

三、课程设置

1.基础课程

-数据结构与算法

-数据库原理与应用

-统计学基础
-数学建模与优化方法

-计算机网络

-线性代数

2.专业课程

-大数据技术与应用

-数据挖掘与机器学习

-数据可视化与交互设计

-自然语言处理与文本挖掘

-云计算与分布式系统

-数据隐私与安全

3.实践课程

-大数据实践项目

-数据科学实验

-数据分析案例研究

-数据可视化设计实践

-数据科学竞赛实训

四、实践教学

为了提高学生的实践能力，本专业注重实践教学环节，具体措施如下：

1.实践项目：学生通过参预大数据实践项目，掌握实际问题的解决方法和技巧。
2.实验课程：设置数据科学实验课程，让学生亲自动手操作和实践，加深对理

论知识的理解。

3.案例研究：引入真实案例，让学生分析和解决实际问题，培养实际操作能力。

4.竞赛实训：鼓励学生参加数据科学竞赛，提高解决实际问题的能力和竞争力。

五、实习与就业

为了增强学生的实践能力和就业竞争力，本专业注重实习环节和就业指导，具

体措施如下：

1.实习机会：与企业合作，为学生提供实习机会，让他们在实际工作中学习和

实践。

2.就业指导：组织就业指导讲座和职业规划培训，匡助学生了解就业形势和行

业需求。

3.就业推荐：与相关企业建立合作关系，为优秀学生提供就业推荐和推荐信。

六、实验室建设

为了支持专业的教学和科研工作，本专业将建设一流的实验室，具备以下功能：

1.数据采集与存储：提供数据采集设备和存储设备，支持大规模数据的获取和

存储。

2.数据处理与分析：配置高性能计算设备和大数据处理平台，支持数据处理和

分析的需求。

3.数据可视化与交互：配置数据可视化设备和交互设备，支持数据可视化和交

互设计的开辟。

4.数据安全与隐私：建立数据安全管理体系，保护数据的安全和隐私。
七、师资队伍

本专业拥有一支高水平的师资队伍，具备丰富的教学和科研经验，包括教授、
副教授和讲师等职称。他们将为学生提供优质的教学和指导，同时积极参预科研工

作，推动学科的发展。

八、学生培养方案

为了确保学生的全面发展，本专业将实施个性化的学生培养方案，包括以下方

面：

1.选修课程：根据学生的兴趣和发展方向，提供多样化的选修课程，满足个性

化需求。

2.导师制度：为每位学生分配专业导师，进行个性化的学术指导和职业规划指

导。

3.学术交流：鼓励学生参加学术会议和交流活动，拓宽学术视野，提高学术能

力。

九、总结

数据科学与大数据技术专业培养方案旨在培养具备扎实理论基础和实践能力的
高级专门人材。通过系统的课程设置、实践教学和实习就业指导，以及一流的实验
室建设和优质的师资队伍，将为学生提供优质的教学和培养环境，培养出适应时代

需求的专业人材。