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数据科学与大数据技术专业培养方案数学类

一、课程设置

1.数学基础课程

在数学基础课程中，学生需要学习高等数学、线性代数、概率论与数

理统计等数学基础知识。这些课程为后续的数据分析和算法设计提供了重

要的数学基础。

2.数据科学与大数据技术核心课程

核心课程包括数据挖掘、机器学习、统计学习、大数据技术与架构等，

在这些课程中，学生将学习实际应用的数据科学与大数据技术。通过理论

学习和实践操作，学生将掌握数据分析、数据挖掘和大数据技术的基本原

理和方法。

3.数据可视化和数据仓库课程

数据可视化和数据仓库课程将帮助学生探索数据的背后规律，并利用

可视化工具展示数据分析结果。此外，学生还将学习数据仓库的构建和管

理，以支持大规模数据的存储和查询。

4.数据安全和隐私保护课程

在数据科学与大数据技术专业中，数据的安全和隐私保护是非常重要

的。在数据安全和隐私保护课程中，学生将学习数据安全和隐私保护的基

本概念和技术，了解数据泄露和隐私侵犯的风险，并学习如何设计和实施

数据安全措施。

5.项目实践和实习

为了提高学生的实践能力和解决实际问题的能力，项目实践和实习是

数据科学与大数据技术专业培养方案的重要组成部分。学生将有机会参与

数据科学和大数据技术相关的实际项目，并在实践中应用所学知识和技术。

二、实践与竞赛

1.数据科学竞赛

为了培养学生实践和团队合作的能力，学校将组织数据科学竞赛。学

生可以组队参与竞赛，并在实际问题中应用数据分析和大数据技术解决问

题。这将帮助学生加深对数据科学和大数据技术的理解，并提高解决实际

问题的能力。

2.实验室项目

学校将为学生提供实验室项目的机会。学生可以在实验室中与教师和

研究生合作开展数据科学和大数据技术的研究项目。通过实验室项目，学

生可以深入研究领域的前沿问题，并为实际应用提出新的解决方案。

三、实习与就业

1.实习机会

为了帮助学生了解企业实际需求和工作环境，学校将为学生提供实习

机会。学生可以在大数据公司、金融机构、电子商务企业等企业进行实习，

参与实际项目，锻炼实践能力。

2.就业准备

在大数据行业就业需要综合掌握数据分析和大数据技术的知识和技能。

学校将为学生提供就业准备的课程和指导。学生将学习如何撰写专业简历，

进行面试准备，并了解行业就业趋势和要求。

3.就业推荐

学校将与大数据企业建立紧密的合作关系，为学生提供就业推荐。学

生毕业后，可以获得学校的推荐信，增加就业的竞争力。

四、学科交叉与深化

1.学科交叉课程

2.学科深化课程

在数据科学与大数据技术专业培养方案中，学校还将设置学科深化的

课程。学生可以根据自己的研究兴趣选择深化的学科课程，深入研究其中

一领域的问题，并进行深入的研究。

综上所述，数据科学与大数据技术专业培养方案将通过多门核心课程

和实践项目，培养学生的数据分析和大数据技术能力，为学生提供实践和

就业的机会，并提供学科交叉和深化的课程，培养学生全面的科学素养和

学科跨界能力。