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xx学院数据科学与大数据技术专业人才培养方案

一、培养目标

本专业培养能够适应地方及区域经济发展需要，德智体美劳全面发展，具备大数据技术的基础理论和专业知识，具有数据获取、传输、处理、分析等相关理论和专业知识，能够在信息技术领域开展大规模并行处理、数据挖掘、分布式文件系统与数据库、分布式处理与云计算、互联网和可扩展存储系统等方面的科学研究、工程设计和技术开发等工作的应用型工程技术人才。毕业生经过5年左右的职业锻炼，能够担任所在单位的中层技术职位或中层管理职位，并达到如下目标：

目标1：能够在社会中表现出良好的人文科学素养，具有良好的职业修养、职业道德和社会责任感。

目标2：能够理解和解决与自己专业职位相关的复杂工程问题，并能及时更新复杂工程问题求解所需要的专业知识与技能。

目标3：具有较为丰富的工程经验和项目管理能力，在互联网和大数据相关领域具有职业竞争力，能够运用必威体育精装版技术来解决互联网和大数据系统的设计、开发及应用中的技术难题。

目标4：能够在工业环境的团队中展现出组织能力、决策能力与沟通协调能力，

能够作为团队的核心成员或领导者，合理安排团队其他成员的工作并与各方做好沟通。

目标5：能够根据工作需要进行行业调研与技术跟踪，对国内外相关行业与技术的发展动态进行持续调研与跟踪，并通过自主学习不断适应技术进步和行业发展变化需要，从而保持自己的职业竞争力。

二、毕业要求

工程知识：具有专业所需的数学、自然科学和工程科学等基础知识，能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂计算机工程问题。

问题分析：具有较强的互联网和大数据软件系统的分析能力，能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理以及软件工程和大数据科学专业知识，识别、表达、并通过文献研究分析复杂互联网和大数据软件的工程问题，以获得有效结论。（3）设计/开发解决方案：具有较强的互联网和大数据软件系统的设计与开发能力，能够针对复杂软件和数据分析工程问题设计与开发满足特定需求的软件系统，能够在设计与开发环节中体现创新意识，并考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

研究：掌握科学研究的基本方法，能够基于科学原理并采用科学方法对复杂的互联网和大数据工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。

使用现代工具：能够针对复杂计算机工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂计算机工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

工程与社会：能够基于计算机和大数据领域相关的工程背景知识进行合理分析，评价专业工程实践和复杂互联网和大数据工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并能理解应承担的责任。

环境和可持续发展：了解与计算机科学、数据科学相关的环境保护和可持续发展等方面的方针、政策和法津、法规，能够理解和评价针对复杂计算机工程和数据工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

职业规范：具有良好的社会责任感和人文社会科学素养，能够在工程实践中理解并遵守计算机相关的工程职业道德和规范，履行责任。

个人和团队：具备团队合作意识，能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色，能够在团队中与他人合作，并发挥自己的作用，努力将软件工程和大数据专业知识和技术应用到团队工作中。

沟通：具有较好的人际交往与沟通能力，能够就复杂互联网和大数据工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写与软件和大数据工程相关的报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下沟通和交流计算机专业知识和技术。

项目管理：具有一定的项目管理实践经验，熟悉互联网和大数据项目开发的基本流程，理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

终身学习：掌握文献检索、资料查询及运用现代信息技术获取计算机科学及其相关信息的基本方法。具有自主学习和终身学习的意识，能够不断学习新的软件和大数据工程中的理论、方法和技术，并适应专业的发展。

说明：根据毕业要求对培养目标的支撑度高低对应关系，分别投入H或M、L。

三、课程设置

主干学科计算机科学与技术

专业核心课程

高等数学（一）、高等数学（二）、大数据导论、C语言程序设计、Java程序设计、离散数学、数据结构、操作系统、计算机组成原理、数据库原理、计算机网络、大数据技术原理与应用、大数据存储与处理技术、Linux系统技术及运维。

主要实践性教学环节

军训、专业认识、公益劳动、课程实验、课程设计、综合实训、毕业实习、毕业设计等。

学分分布与学时测算表

课程类别

学时（周数）

学分及占比

毕业学分

理论

实践

小计

理