2025年数据科学研究生培养方案 .pdfVIP

臣心一片磁针石，不指南方不肯休。——文天祥

数据科学研究生培养方案

一、引言

数据科学是一门涉及统计学、数学、计算机科学和领域知识的跨学科

研究领域。数据科学在各个行业的发展和应用中具有重要作用。为了培养

具备数据科学研究与应用能力的研究生，制定合理的培养方案至关重要。

二、培养目标

本研究生培养方案旨在培养具备以下能力和素质的数据科学研究生：

1.掌握统计学、数学和计算机科学等基础知识，具备较强的数据分析

和建模能力；

2.具备良好的数据科学研究思维和方法论，能够独立深入地进行数据

科学研究；

3.具备良好的科学研究和沟通能力，能够在学术界和工业界广泛应用

数据科学研究方法和技术；

4.具备团队合作和领导能力，能够与不同领域的专家和团队成员协同

工作。

三、课程设置

本研究生培养方案的课程设置包含两个阶段：基础课程和专业课程。

基础课程：

1.数学分析

2.统计学基础

天行健，君子以自强不息。地势坤，君子以厚德载物。——《周易》

3.概率论与数理统计

4.线性代数

5.高等计算机程序设计

6.数据结构和算法

7.数据库原理与应用

专业课程：

1.数据挖掘与机器学习

2.深度学习与神经网络

3.大数据分析与处理

4.自然语言处理与文本挖掘

5.模式识别与图像处理

6.时间序列分析与预测

7.数据可视化与交互设计

8.数据科学实践与案例分析

四、实践环节

为了提高研究生的实践能力和实验技巧，本研究生培养方案包含以下

实践环节：

1.数据科学实验课程：学生将根据教师指导完成一系列数据科学实验，

包括数据收集、数据清洗、数据分析、模型建立和结果解释等环节。

穷则独善其身，达则兼善天下。——《孟子》

2.实践项目：学生将进行一个为期三个月的实践项目，与工业界或学

术界的合作伙伴合作，解决实际问题并提供可行性建议。

3.实习：学生将在企业或研究机构进行为期一学期的实习，深入了解

数据科学在实际应用中的工作流程和需求。

五、科研要求

本研究生培养方案要求学生在培养期间参与科研活动，并完成一篇科

研论文。学生可以根据自身兴趣和导师的指导选择合适的研究课题，在科

研实践中培养独立思考和解决问题的能力。

六、评价与考核

学生的培养成果将通过以下方式进行评价和考核：

1.课程成绩：根据学生在基础课程和专业课程中的表现进行评分。

2.实验报告和项目报告：根据学生在数据科学实验课程和实践项目中

的表现进行评分。