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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

随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，大数据时代已经来临。数据科学与

大数据技术专业旨在培养具备数据分析、数据挖掘、机器学习等相关技能的专业人

才，以满足社会对大数据处理和分析的需求。本文将详细介绍数据科学与大数据技

术专业的培养方案。

二、培养目标

1.培养具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础的学生；

2.培养具备数据处理、数据分析、数据挖掘等技能的专业人才；

3.培养具备跨学科交叉能力、团队协作能力和创新能力的人才；

4.培养具备良好的职业道德和社会责任感的人才。

三、培养方案

1.专业课程设置

数据科学与大数据技术专业的课程设置包括基础课程、专业核心课程和选修课

程。

（1）基础课程

基础课程包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等，为学生

打下坚实的数学基础。

（2）专业核心课程

专业核心课程包括数据结构与算法、数据库系统、数据挖掘、机器学习、大数

据技术等。这些课程将帮助学生掌握数据处理和分析的基本方法和技术。

（3）选修课程

选修课程包括数据可视化、自然语言处理、深度学习、云计算等。学生可以根

据自己的兴趣和发展方向选择相应的选修课程。

2.实践环节

数据科学与大数据技术专业注重实践能力的培养，为学生提供丰富的实践环节。

（1）实验课程

实验课程包括数据处理实验、数据分析实验、机器学习实验等，通过实际操作

和实验设计，培养学生的实际动手能力和实验研究能力。

（2）实习实训

学生在校期间将进行一定时间的实习实训，通过与企业合作，将所学知识应用

到实际项目中，提升学生的实际应用能力和团队协作能力。

3.项目实践

为了培养学生的创新能力和解决实际问题的能力，数据科学与大数据技术专业

将组织学生参与项目实践。

（1）科研项目

学生可以参与科研项目，与教师合作进行科研研究，提升学术研究能力和创新

能力。

（2）创新项目

学生可以参与创新项目，通过解决实际问题和开展创新性工作，培养学生的创

新思维和创业能力。

四、培养效果评估

为了评估学生的培养效果，数据科学与大数据技术专业将采取以下措施。

1.考试评估

通过期中考试、期末考试和课程作业等方式，评估学生对课程知识的掌握情况。

2.项目评估

对学生参与的项目实践进行评估，评估学生的实际应用能力和创新能力。

3.学术论文评估

对学生参与的科研项目和创新项目的学术论文进行评估，评估学生的科研能力

和创新能力。

4.毕业论文评估

对学生的毕业论文进行评估，评估学生的综合能力和研究能力。

五、就业前景

数据科学与大数据技术专业的毕业生具备扎实的数学、统计学和计算机科学基

础，掌握数据处理和分析的基本方法和技术，具备实际应用能力和创新能力，因此

就业前景广阔。

1.大数据分析师

毕业生可以在互联网公司、金融机构、电商企业等领域从事大数据分析工作，

通过对大数据进行挖掘和分析，为企业提供决策支持。

2.数据工程师

毕业生可以在数据科技公司、云计算公司等领域从事数据处理和数据管理工作，

负责构建和维护大数据平台。

3.机器学习工程师

毕业生可以在人工智能公司、智能硬件公司等领域从事机器学习算法的开发和

优化工作，推动人工智能技术的发展。

4.数据科学家

毕业生可以在科研机构、高等院校等领域从事数据科学研究工作，开展数据挖

掘、机器学习等方面的研究。

六、总结

数据科学与大数据技术专业培养方案旨在培养具备数据处理、数据分析、数据

挖掘等技能的专业人才。通过系统的课程设置、丰富的实践环节和项目实践，培养

学生的实际应用能力、创新能力和团队协作能力。毕业生具备广阔的就业前景，可

以在大数据领域从事数据分析、数据工程、机器学习等相关工作。