数据科学与大数据专业-培养方案.doc

本科专业培养方案

（数理科学与工程学院）

专业名称：数据科学与大数据技术

专业代码：080910T

学科门类：工学

专业负责人：

2024年5月

数据科学与大数据技术专业培养方案（080910T）

一、学制、修业年限及授予学位

学制：4年，修业年限3-6年

授予学位：工学学士

二、培养目标

本专业坚持“厚基础、强实践、重创新”的培养理念，注重数学、统计学、计算机科学与技术等学科的基础理论，突出“校企合作”的办学特色，培养具有数据科学思维及数据采集、存储、处理、建模与分析的工程实践能力，并能够在大数据分析和挖掘、运维和管理、系统开发等领域工作的德智体美劳全面发展的复合型应用人才。

毕业生经过5年左右的工程实践与学习，达到如下预期目标：

目标1.具备良好的综合素养。能够适应京津冀区域经济和社会发展需要，综合考虑法律、文化、道德、环境与可持续性发展等因素，具有健全的人格、良好的人文科学素养和心理素质、高尚的职业道德和强烈的社会责任感。

目标2.具备扎实的自然科学和工程科学知识。能够针对数据分析、大数据应用系统设计、开发过程中遇到的具体工程问题进行分析、测试和判断，同时提出合理化建议和对策。

目标3.具备解决复杂工程问题的能力。能够紧跟大数据相关技术发展，合理选取并熟练使用现代工具、主流软硬件平台，进行大数据应用领域复杂工程问题的需求分析、方案设计、模型建立、系统开发、运维和管理等相关工作。

目标4.具备良好的沟通能力、团队合作精神和团队管理能力。具备多学科背景下的团队合作意识及有效表达、沟通和交流的能力，并能够在团队或跨文化环境中作为核心成员发挥有效作用。

目标5.具备终身学习的能力。能够适应数据科学与大数据技术及相关领域内不同环境赋予的工作任务，主动拓展自己的知识和能力，在不同的岗位上做出贡献并获得自身的可持续发展。

三、毕业要求

本专业学生毕业时应达到如下毕业要求：

毕业要求1.工程知识应用能力：具有扎实的数学与自然科学知识和工程基础，系统地掌握数据科学与大数据技术领域的基本理论、基础知识，并综合运用所学知识解决复杂工程问题。

毕业要求2.问题分析能力：掌握统计与机器学习的基本方法，能够综合运用数学、自然科学和数据科学的基本原理，对复杂的工程系统，识别问题、描述问题并通过文献研究分析与大数据相关的工程问题，以获得有效结论。

毕业要求3.设计/开发解决方案能力：能够设计出大数据应用领域的复杂工程问题的解决方案，具有数据采集、处理、分析、挖掘的能力，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等多维度协同发展因素。

毕业要求4.工程技术研究能力：能够基于数据科学与大数据技术原理并采用科学方法对大数据应用领域的复杂工程问题进行研究，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。

毕业要求5.使用现代工具能力：能够针对大数据应用领域的复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代信息技术工具，包括对大数据应用领域的复杂工程问题的预测与仿真，并能够理解其局限性。

毕业要求6.工程与社会：能够基于数据科学与大数据技术相关背景知识进行合理分析，评价大数据工程实践和复杂工程问题解决方案可能对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。

毕业要求7.环境和可持续发展：具有环境保护和可持续发展意识，能够理解和评价针对大数据应用领域的复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

毕业要求8.职业规范：具有人文社会科学素养公民道德水平和社会责任感，具备人文社会科学素养、社会责任感，能够在大数据工程实践中理解并遵守大数据工程职业道德和规范，履行责任。

毕业要求9.个人和团队：具有健康的体魄和良好的综合素质，能够正确理解多学科背景下团队中个体、团队成员以及负责人的角色，并承担其责任与义务。

毕业要求10.沟通与交流：具有沟通的能力、方法和技巧，能够就大数据应用领域的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告及设计文稿，清晰表达和答辩；并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

毕业要求11.项目管理能力：具有一定的项目管理知识和能力，能够将项目管理的原理和经济决策的方法用于大数据分析和挖掘、运维和管理、系统开发等领域，并能在多学科环境中应用。

毕业要求12.自主学习和终身学习能力：在数据科学与大数据技术相关理论和技术不断更新的背景下具有自主学习和终身学习的意识，具有不断学习和适应发展的能力。

毕业要求13.思想政治与德育：具有正确的人生观、价值观、道德观，具有强烈的爱国主义精神和高度的社会责任感，具备良好的心理素质、积极的人生态度。

表1毕业要求及指标点分解

毕业要求

指标点

1.工程知识应用能力：具有扎