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北京理工大学计算机学院数据科学与大数据技术专业本科生 毕业设计(论文)毕业要求达成度评价表 毕业要求 毕业要求指标点 分值 学生 自评 指导教师评价 毕业要求2-问题分析 指标点2.1 能够运用相关科学原理,识别和判断复杂数据科学与大数据技术工程问题的关键环节; 指标点2.2 能够基于相关科学原理和数学模型方法正确表达复杂数据科学与大数据技术工程问题; 指标点2.3 能够借助文献研究等手段,寻求复杂数据科学与大数据技术工程问题的多种可替代解决方案; 指标点2.4 能够通过运用基本原理,借助文献研究等方法,分析复杂数据科学与大数据技术工程问题的影响因素并获得有效结论。 注:只要支撑其中一个指标点即可。 10 毕业要求3 -设计/开发解决方案 指标点3.1 掌握数据科学与大数据技术工程设计与产品开发的全周期、全流程的基本设计/开发技 术和方法,了解影响设计目标和技术方案的各种因素; 指标点3.2 能够针对特定需求,完成大数据系统或模块的需求分析和设计; 指标点3.3 能够进行大数据系统分析与设计,在设计中体现创新意识。 注:只要支撑其中一个指标点即可。 30 毕业要求 4 - 研究 指标点4.1 能够基于科学原理,通过文献研究或数据科学的基本方法,调研和分析复杂数据科学与大数据技术工程问题的解决方案; 15 指标点4.4 能够对实验结果进行分析与解释,并通过信息综合得到合理有效的结论。 15 毕业要求6-工程与社会 指标点6.1 了解数据科学与大数据技术专业领域的技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规,理解不同社会文化对数据科学与大数据技术工程活动的影响。 5 指标点6.2 能够分析和评价数据科学与大数据技术专业工程实践对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,以及这些制约因素对项目实施的影响,并理解应承担的责任。 5 毕业要求10 -沟通 指标点10.1 能够针对数据科学与大数据技术专业问题,采用口头和书面方式,准确表达自己的观点、回应质疑,并理解与业界同行和公众交流的差异性。 10 毕业要求12 -终身学习 指标点12.2 具有自主学习的能力,包括对数据科学与大数据新技术问题的理解能力,归纳总结的能力和提出问题能力等。 10 指导教师签名: 时间: 注: (1)专业为“数据科学与大数据技术”。 (2)任务书部分应与教务系统中填写的内容一致。 (3)出题教师根据题目任务具体情况在总分为100份的条件下在范围内调整指标点分值。题目申报阶段只需要填写分值。学生自评和教师评价采取五级评分制,评定等级为“优、良、中、及格、不及格”,答辩前分别由学生和教师填写。 (4)毕业设计(论文)应覆盖所有的毕业要求,其中毕业要求2和毕业要求3分别选择一个指标点即可。

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