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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前信息时代的热门领域之一，它涉及数据的采集、
存储、处理和分析等多个方面。为了培养具备数据科学与大数据技术专业背景的人

材，我们制定了以下的培养方案。

二、培养目标

1.培养具备扎实的数学、统计学和计算机基础知识的学生；

2.培养具备数据科学与大数据技术的理论和实践能力的学生；

3.培养具备数据分析、数据挖掘和机器学习等技能的学生；

4.培养具备解决实际问题和应用数据科学与大数据技术的能力的学生。

三、课程设置

1.基础课程

-数学分析

-线性代数

-概率论与数理统计

-计算机基础

-数据结构与算法

-数据库原理与应用

2.专业课程
-数据科学导论

-数据挖掘与机器学习

-大数据技术与应用

-数据可视化与交互设计

-数据仓库与商业智能

-分布式计算与云计算

-自然语言处理与文本挖掘

-数据安全与隐私保护

3.实践课程

-数据科学与大数据技术实验

-数据科学与大数据技术项目实践

-数据科学与大数据技术实习

四、实践环节

1.实验课程

学生将通过实验课程掌握数据科学与大数据技术的基本操作和应用，包括数据

采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面的实践技能。

2.项目实践

学生将通过项目实践课程参预实际的数据科学与大数据技术项目，锻炼解决实

际问题的能力，并学习与团队合作和项目管理相关的技能。

3.实习
学生将在相关企业或者机构进行为期一定时间的实习，通过实践来加深对数据

科学与大数据技术的理解和应用，同时积累实际工作经验。

五、评估与考核

1.课程考核

每门课程将通过考试和实验报告等方式进行评估，以确保学生掌握了相应的知

识和技能。

2.项目评估

项目实践课程将通过项目报告和答辩等方式进行评估，以评价学生在实际项目

中的表现和能力。

3.实习评估

实习期结束后，学生将提交实习报告，并由导师或者企业进行评估，以评价学

生在实习过程中的表现和能力。

六、就业方向

数据科学与大数据技术专业毕业生可以在以下领域就业：

-互联网企业：如阿里巴巴、腾讯等；

-金融行业：如银行、保险、证券等；

-医疗健康领域：如医院、医疗器械企业等；

-零售与电商行业：如京东、苏宁等；

-媒体与广告行业：如新闻机构、广告公司等；

-政府与公共事业部门：如统计局、环保局等。

七、总结
本专业培养方案旨在培养具备数据科学与大数据技术专业背景的人材，通过系
统的课程设置和实践环节，使学生掌握相关的理论知识和实践技能，为他们未来在
数据科学与大数据技术领域的就业和发展打下坚实的基础。同时，本专业毕业生也

将为社会各个领域的数据应用和创新做出贡献。