数据科学与大数据技术专业人才培养方案.pdf

析、机器学习、人工智能、数据工程等多个方面。为了更好地培养优秀的数据

科学与大数据技术专业人才，本文将提供一份培养方案。

1.专业概况

数据科学与大数据技术专业是一个结合了数学、计算机科学、统计学等跨学科

知识的专业，旨在培养具备数据分析能力、机器学习和人工智能技术运用能力

以及数据处理能力的高级数据分析师和数据工程师等人才。该专业主要涉及数

据分析方法与应用、数据挖掘、机器学习、大数据计算与存储等多个领域。

2.培养目标

（1）具备深厚的理论基础和技术功底：具有扎实的数学、计算机科学和统计学

等方面的基础，掌握数学分析、数据挖掘和机器学习等核心理论，以及数据工

程领域中的最新技术和工具。

（2）掌握数据分析和处理的能力：熟练掌握常用的数据分析和处理方法，能够

对大量数据进行处理和分析，能够制定科学、有效的数据分析策略，同时有一

定的数据建模和可视化能力。

）具备解决问题和驱动业务的能力：能够从面向业务和问题的角度出发，针

对不同的数据问题制定科学的数据分析和处理方案，并有能力在实践中应用数

据科学解决实际问题。

（4）具有团队合作和领导力：能够与其他团队成员合作共同完成项目，并在项

目中发挥一定的领导作用。

3.课程设置

（1）数据科学基础：包括统计学、线性代数、概率论等数学与统计学知识，为

数据科学领域的研究打下坚实的理论基础。

（2）编程与数据结构：培养学生编写程序和数据结构的能力。

（3）数据库技术：包括SQL语言、关系数据库的设计等内容，为后续的数据

处理和分析打好基础。

（4）数据挖掘与机器学习：包括数据挖掘算法、聚类、分类、预测等内容，培

养学生运用机器学习进行数据处理和分析的能力。

（5）大数据计算与存储：包括分布式计算、Hadoop和Spark框架等内容，

让学生了解大规模数据处理的方法，并掌握大数据的存储和管理。
6）数据可视化：包括R语言和Python的数据可视化库、Tableau和D3.js

等工具，培养学生进行数据可视化的能力。

4.实践环节

（1）实习：让学生在企业中实习，感受真实的数据分析工作环境，培养工作实

践能力。

（2）项目实践：让学生结合课程学习，参与项目实践，在实践中应用所学知识

解决实际问题，培养解决问题的能力。

（3）科研实践：鼓励学生参与科研项目，培养科研思维和创新能力。

5.师资力量

（1）具有博士学位的专业教师

（2）有一定实际工作经验的数据科学与大数据技术行业专家

（3）有丰富实战经验的数据科学与大数据技术企业从业人员

经过专业学习和实践的培养，学生将具备丰富的数据分析、数据挖掘和机器学

习方面的实战经验和技能，以及以团队协作和项目驱动为核心的工作能力。他

们可以在互联网企业、金融、零售、医疗等众多行业内从事数据分析、大数据

工程师、算法工程师等相关工作。此外，对于有一定的创新能力的学生，还可

以在科技创新，大数据应用方面起到创新带动作用。

综上所述，数据科学与大数据技术专业是一个应用十分广泛的专业，培养方案

的设计一定要紧跟时代，注重以人为本，努力培养出一批批具有实际操作能力

和创新力的人才。