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数据科学与工程专业建设的成果与经验

目录

引言

专业建设成果展示

师资队伍建设经验分享

产教融合模式探索与实践

学生综合素质提升举措汇报

未来发展规划与展望

引言

随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展，数据科学与工程领域正迅速崛起，成为推动社会进步和经济发展的重要力量。

数据科学与工程的快速发展

数据科学与工程涉及数学、统计学、计算机科学、数据科学等学科领域，具有鲜明的跨学科特性，对于培养复合型人才具有重要意义。

学科交叉融合的特性

当前，社会对具备数据科学与工程专业背景的人才需求日益增长，专业建设对于满足人才需求、推动产业发展具有积极作用。

社会对人才的需求

专业建设成果展示

构建多层次、模块化的课程体系，满足学生个性化发展需求。

加强课程之间的衔接与整合，形成有机整体，避免知识碎片化。

完善数据科学与工程专业课程体系，涵盖数学、统计学、计算机、数据科学等学科基础知识。

STEP01

STEP02

STEP03

加强师资队伍建设，引进高水平人才，提升教师科研能力。

鼓励教师开展科研项目研究，产出高质量科研成果。

促进学生参与科研活动，培养学生科研素养和创新能力。

师资队伍建设经验分享

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设立青年教师科研基金

为青年教师提供科研启动经费，支持其开展创新性研究工作，提升科研能力。

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实施青年教师导师制

为新入职的青年教师配备经验丰富的导师，提供一对一的指导和帮助，促进青年教师快速成长。

02

加强学术交流与合作

鼓励青年教师参加国内外学术会议和研讨会，拓宽学术视野，提高学术水平。

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通过优秀人才引进和青年教师培养等举措，形成了一支学历层次高、学术水平高、教学能力强的师资队伍。

形成了一支高水平的师资队伍

教师团队在数据科学、人工智能等领域取得了多项重要科研成果，包括高水平论文发表、专利申请与授权等。

取得了丰硕的科研成果

优秀的师资队伍为数据科学与工程专业的人才培养提供了有力保障，提高了学生的综合素质和创新能力。

提升了人才培养质量

产教融合模式探索与实践

学院积极与多家行业企业建立合作关系，共同推进人才培养、科研合作等方面的工作。

合作企业数量增加

学院与行业企业的合作形式包括共建实验室、共同开发课程、共享资源等，实现了产学研的深度融合。

合作形式多样化

通过与企业合作，学院在人才培养、科研能力、社会服务等方面取得了显著成果，提高了整体办学水平。

合作成果显著

学院积极拓展校外实习基地，与多家企业签订了实习基地协议，为学生提供了更多的实践机会。

实习基地数量增加

实习内容丰富多样

实习效果显著

学院根据不同专业的需求，设计了丰富多彩的实习内容，包括专业技能训练、职业素养提升等。

通过实习，学生能够将所学理论知识与实践相结合，提高了自身的综合素质和就业竞争力。

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创新创业教育课程体系完善

学院构建了完善的创新创业教育课程体系，包括创业基础、创新思维与方法、创业实践等。

学生综合素质提升举措汇报

社会服务活动

组织学生参与社会公益项目，如数据分析助力精准扶贫、智慧城市建设等，培养学生的社会责任感和奉献精神。

校企合作实践

与多家企业和机构建立合作关系，为学生提供实习实训机会，帮助学生将理论知识应用于实践。

创新创业实践

鼓励学生参与创新创业项目，提供创业指导和资金支持，培养学生的创业意识和实践能力。

未来发展规划与展望

培养高素质数据科学人才

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通过系统、全面的课程体系和实践环节，培养具备数据思维、掌握数据科学基本理论和技能、能够解决复杂数据问题的高素质人才。

构建高水平师资队伍

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引进和培养一批在数据科学领域具有影响力的学术带头人和优秀青年骨干教师，形成结构合理、素质优良的高水平师资队伍。

提升科研创新能力

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聚焦数据科学前沿领域和重大科学问题，开展创新性研究，产出具有国际影响力的科研成果。

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