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数据科学与大数据技术专业培养方案

一、专业背景及目标

数据科学与大数据技术是一门涉及数据分析、数据挖掘、机器学习和大数据处

理等领域的学科。随着信息技术的飞速发展，数据科学与大数据技术在各行各业中

的应用日益广泛。本专业旨在培养具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，熟

悉数据科学与大数据技术的理论和方法，具备数据分析、数据挖掘和大数据处理能

力的专业人材。

二、培养目标

1.掌握数学、统计学和计算机科学的基本理论和方法，具备扎实的数学和计算

机科学基础；

2.熟悉数据科学与大数据技术的理论和方法，了解数据挖掘、机器学习、人工

智能等相关领域的必威体育精装版发展；

3.具备数据分析、数据挖掘和大数据处理的能力，能够运用相关工具和技术解

决实际问题；

4.具备团队合作和沟通能力，能够在跨学科和跨领域的团队中开展科研和工程

项目；

5.具备终身学习和创新精神，能够适应信息技术快速发展的需求。

三、课程设置

1.数学基础课程

线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。

2.计算机科学基础课程

计算机程序设计、数据结构与算法、计算机网络等。

3.数据科学与大数据技术核心课程

数据挖掘、机器学习、数据可视化、大数据处理技术等。

4.专业选修课程

数据分析、自然语言处理、深度学习、云计算等。

5.实践教学环节

包括实验课程、项目实训、实习等，旨在培养学生的实际操作能力和解决实际

问题的能力。

四、实践教学环节

1.实验课程

通过开展数据科学与大数据技术相关的实验，培养学生的实际操作能力和数据

处理能力。例如，设计一个数据挖掘算法，应用于某个实际数据集，分析并解释挖

掘结果。

2.项目实训

组织学生参预大数据项目实训，让学生在实际项目中应用所学知识，培养解决

实际问题的能力和团队合作能力。例如，参预一个金融领域的大数据分析项目，分

析用户的消费行为和信用评级。

3.实习

安排学生到企事业单位或者科研机构进行实习，让学生接触真正的工作环境，

了解行业需求和实际工作流程。例如，到一家电商公司实习，参预大数据平台的建

设和数据分析工作。

五、毕业要求

1.具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，能够运用数学和计算机科学的

方法解决实际问题；

2.熟悉数据科学与大数据技术的理论和方法，能够运用数据挖掘、机器学习和

大数据处理等技术进行数据分析和决策支持；

3.具备数据分析、数据挖掘和大数据处理的能力，能够运用相关工具和技术处

理和分析大规模数据；

4.具备团队合作和沟通能力，能够在跨学科和跨领域的团队中开展科研和工程

项目；

5.具备终身学习和创新精神，能够不断学习和适应信息技术快速发展的需求。

六、就业方向

1.数据分析师：负责对大量数据进行分析、挖掘和可视化，提供决策支持和业

务优化建议。

2.数据工程师：负责构建和维护大数据平台，设计和实现大数据处理和分析的

流程和算法。

3.机器学习工程师：负责设计和实现机器学习算法，构建智能系统和模型，解

决复杂问题。

4.数据科学家：负责研究和开辟新的数据科学方法和技术，解决现实世界中的

复杂问题。

以上为数据科学与大数据技术专业培养方案的详细内容，该方案旨在培养具备

扎实的数学、统计学和计算机科学基础，熟悉数据科学与大数据技术的理论和方法，

具备数据分析、数据挖掘和大数据处理能力的专业人材。希翼该方案能够为学生提

供全面的知识和技能，使他们能够在数据科学与大数据技术领域中具备竞争力，并

为社会和行业的发展做出贡献。