2025级数据科学与大数据技术专业培养方案(本科).pptxVIP

2025级数据科学与大数据技术专业培养方案(本科)汇报人：XXX2025-X-X

目录1.专业概述

2.课程体系

3.实践教学

4.教学质量保障体系

5.师资队伍

6.学科建设与科研

7.国际化培养

8.就业与职业发展

01专业概述

专业背景与意义数据科学兴起随着互联网、物联网、大数据等技术的快速发展，数据科学已成为推动社会进步的关键力量。据《中国大数据产业发展白皮书》显示，2020年我国大数据产业规模已超过1.5万亿元，预计到2025年将突破2.8万亿元。人才需求旺盛根据《中国大数据人才报告》指出，我国大数据人才缺口已超过150万，而数据科学与大数据技术专业毕业生在就业市场上具有显著优势，就业率高达95%以上。产业应用广泛数据科学在金融、医疗、教育、交通等多个领域得到广泛应用。例如，在金融领域，数据科学助力金融机构实现精准营销、风险管理等功能；在教育领域，通过数据科学分析，实现个性化教学和学业评估。

专业培养目标掌握基础培养学生掌握数据科学、大数据技术的基础理论知识，包括数学、统计学、计算机科学等，为后续专业学习打下坚实基础。技能培养培养学生熟练运用数据挖掘、机器学习、数据可视化等技术，具备处理和分析大数据的能力，能够解决实际问题。创新能力培养学生创新思维和实践能力，鼓励学生参与科研项目和竞赛，提升学生的创新意识和创业精神，为我国大数据产业发展贡献力量。

专业培养规格知识结构学生需掌握数学、统计学、计算机科学等基础理论，熟悉数据结构、算法、数据库管理等专业知识，具备扎实的理论基础和广泛的知识面。能力要求学生应具备数据挖掘、机器学习、数据分析等专业技能，能够运用相关工具和平台进行大数据处理和分析，解决实际问题。素质培养注重培养学生的创新意识、团队协作精神和沟通能力，提升学生的综合素质，使其成为具备国际视野和竞争力的数据科学与大数据技术专业人才。

02课程体系

通识教育课程人文社科涵盖马克思主义基本原理、思想道德修养与法律基础、中国近现代史纲要等课程，培养学生的人文素养和社会责任感，增强学生的文化自信。艺术体育开设音乐、美术、体育等课程，提高学生的审美能力和身体素质，培养学生的健康生活观念，促进身心全面发展。数学基础包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程，为学生提供数学基础知识，为后续专业课程学习奠定坚实的数学基础。

专业基础课程计算机科学包括程序设计基础、数据结构、算法分析与设计等课程，为学生提供计算机科学的基本理论和方法，培养编程能力和算法思维。数学与统计开设离散数学、概率论与数理统计、线性代数等课程，强化学生的数学基础，掌握数据分析的基本方法，为后续专业课程学习提供支持。大数据技术涉及数据库原理与应用、大数据存储与处理、数据挖掘技术等课程，使学生了解大数据技术的必威体育精装版发展，掌握大数据平台的搭建和应用。

专业核心课程数据挖掘学习数据挖掘的基本理论和方法，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等，掌握在大量数据中提取有价值信息的能力。机器学习研究机器学习算法及其应用，如监督学习、无监督学习、强化学习等，培养学生利用机器学习技术解决实际问题的能力。大数据分析学习大数据分析的理论和实践，掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架，进行大规模数据集的分析和处理，提升数据分析能力。

专业选修课程深度学习深入学习深度学习算法，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，掌握深度学习在图像、语音、自然语言处理等领域的应用。数据可视化学习数据可视化技术，通过图表、图形等方式展示数据，提高数据解读和展示的效率，增强数据表达力和影响力。商业智能探索商业智能领域，学习如何利用数据分析和挖掘技术为企业提供决策支持，包括市场分析、客户关系管理等。

03实践教学

实验教学基础实验进行数据结构、算法设计等基础实验，让学生掌握编程和算法的基本技能，提高动手能力和解决问题的能力。综合实验开展数据挖掘、机器学习等综合实验，通过实际项目训练，使学生将理论知识应用于实践，提升综合运用技术的能力。创新实验鼓励学生参与创新实验，如智能算法设计、大数据分析等，培养学生的创新思维和科研能力，为未来从事科研工作打下基础。

课程设计数据分析设计通过设计数据分析项目，学生将学习如何收集、处理和分析数据，培养独立完成数据分析项目的能力，例如处理超过100万条数据集。系统开发设计在系统开发设计中，学生需设计并实现小型信息系统，如在线问卷调查系统，通过这个过程掌握软件开发的基本流程和技能。机器学习应用学生将运用机器学习理论，设计并实现预测模型，如股票价格预测系统，锻炼从数据中提取模式并应用于实际问题的能力。

实习实训企业实习学生在实习期间，有机会在知名企业参与实际项目，如阿里巴巴、腾讯等，深入体验行业应用场景，积累实践经验，实习时长通常