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大数据科学与工程培养方案

大数据科学与工程培养方案：

课程设置

1.数学基础课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。

2.计算机基础课程：计算机程序设计、算法分析与设计、数据结构、操作系统等。

3.大数据技术课程：大数据存储与处理、数据挖掘、分布式系统、云计算技术、

机器学习等。

4.行业应用课程：金融风控大数据、医疗健康大数据、智慧城市大数据等。

5.实践课程：大数据项目实践、数据分析实践、机器学习实践等。

培养目标

1.具备扎实的数学和计算机基础知识，具有良好的数据分析和处理能力。

2.熟练掌握大数据相关的技术和工具，能够进行大数据存储、处理、分析和可视

化。

3.具有跨领域的应用能力，能够解决不同行业中的实际问题。

4.具有创新精神和实践能力，能够开发出具备商业价值的数据产品。

5.具备团队协作和沟通能力，能够在跨学科、跨领域团队中发挥作用。

就业前景

1.互联网企业：百度、阿里、腾讯等互联网企业都需要大量的数据科学和大数据

工程人才。

2.金融行业：数据分析和风控是银行等金融机构的核心业务之一，大数据科学和

工程人才需求量大。

3.医疗健康行业：大数据科学和工程，可以为医疗健康行业提供更精细、高效、

安全的数据服务。

4.智慧城市：大数据科学和工程有利于构建智慧城市的基础设施，提供城市管理、

交通、环保等领域的数据支持。

5.其他行业：大数据科学与工程人才还将广泛应用于能源、教育、农业、物流等

各个领域。