数据科学与大数据技术专业建设规划.pptxVIP

数据科学与大数据技术专业建设规划本规划面向2024-2028年，旨在对接国家大数据战略需求。我们将致力于培养新一代具备卓越能力的数据科学人才。目标是打造领先的数据科学专业。作者：

专业建设背景人才缺口巨大全球数据科学人才缺口已达150万，需求持续增长。产业规模庞大我国大数据产业规模已突破3万亿，市场潜力巨大。技术融合加速人工智能与数据科学深度融合，推动产业升级。

建设目标与定位1国内一流专业致力于建设成为国内领先的数据科学专业。2高素质人才培养高素质复合型数据人才，满足社会需求。3实践能力对接产业需求，强化学生实践能力和应用能力。

人才培养目标核心理论掌握数据科学核心理论与技术，奠定坚实基础。分析能力具备大数据分析与挖掘能力，能够发现数据价值。创新思维培养创新思维和解决问题能力，应对未来挑战。

师资队伍建设35专任教师专任教师规模扩充至35人，保障教学质量。85%博士占比博士学位占比达到85%以上，提升学术水平。

课程体系设计数理基础强化数理基础，为专业学习打下坚实基础。计算机基础掌握计算机基础知识，提升编程和应用能力。专业核心深入学习专业核心课程，掌握关键技术。专业方向选择专业方向课程，培养专业领域专长。

核心课程设置数学基础高等数学与线性代数，夯实理论基础。统计分析概率论与数理统计，掌握统计分析方法。机器学习机器学习基础，理解算法原理。PythonPython数据分析，掌握数据处理工具。

特色课程建设1一流课程建设省级一流课程3门，提升课程质量。2在线课程开发在线开放课程5门，扩大教学范围。3特色教材编写特色教材4本，满足教学需求。4思政覆盖课程思政全覆盖，培养学生的社会责任感。

实验室建设规划大数据中心大数据实验教学中心，提供实践平台。AI实验室人工智能与机器学习实验室，探索智能算法。数据可视化数据可视化实验室，呈现数据洞察。

实践教学体系分层实验分层次实验教学，满足不同水平学生需求。1企业实习企业实习基地建设，对接产业实践。2创新训练创新创业训练，培养创新精神。3科研项目科研项目参与，提升科研能力。4

产学研合作1合作委员会建立校企合作委员会，加强沟通与协作。2实训基地共建实训基地15个，提供实践平台。3定制班开展企业定制班，培养行业急需人才。

教学方法改革混合式教学采用混合式教学模式，线上线下结合。项目驱动推广项目驱动教学，提升实践能力。案例教学实施案例教学法，分析实际问题。研讨式教学开展研讨式教学，激发学生思考。

质量保障体系监控机制建立教学质量监控机制，确保教学质量。1评价标准完善课程评价标准，科学评价教学效果。2多元评价构建多元评价体系，综合评价学生能力。3持续改进实施持续改进机制，不断提升教学水平。4

学科竞赛体系数学建模数学建模竞赛，培养数学应用能力。大数据技能大数据技能大赛，提升数据处理技能。AI创新人工智能创新大赛，激发创新思维。ACM程序设计ACM程序设计竞赛，提升编程能力。

创新创业教育实践学分设立创新实践学分，鼓励创新实践。创业团队组建创新创业团队，培养团队合作精神。创业大赛举办创业大赛，激发创业热情。

国际化培养计划国际交流开展国际交流项目，拓宽国际视野。优质课程引入国际优质课程，提升教学水平。海外实习建立海外实习基地，提供海外实践机会。

科研平台建设重点实验室省级重点实验室申报，提升科研实力。研究中心大数据研究中心建设，开展前沿研究。协同创新中心人工智能协同创新中心，促进产学研合作。

学生就业支持1就业指导建立就业指导中心，提供职业规划服务。2生涯规划开展职业生涯规划，帮助学生明确职业方向。3专场招聘会举办专场招聘会，提供就业机会。

经费投入计划2000万实验室建设实验室建设经费2000万，打造一流实验平台。800万教学设备教学设备更新经费800万，提升教学质量。

专业特色发展数据分析突出数据分析应用能力，培养实践型人才。算法设计强化算法设计创新，提升核心竞争力。行业解决方案注重行业解决方案，培养解决实际问题能力。跨学科视野培养跨学科视野，适应未来发展需求。

学科交叉融合金融科技与金融科技深度融合，培养复合型人才。1医疗大数据医疗大数据应用研究，服务健康产业。2智能制造智能制造数据分析，推动产业升级。3城市大数据城市大数据应用，服务智慧城市建设。4

社会服务能力1企业培训开展企业技术培训，提升企业数据应用水平。2数据咨询提供数据分析咨询，为企业决策提供支持。3政府项目承担政府研究项目，服务社会发展。

建设进度安排12024年基础建设期，完善基础设施。22025年提升发展期，提升教学质量。32026年特色凝练期，形成专业特色。42027-2028年示范引领期，发挥示范作用。

预期建设成效A级专业认证专业认证达到A级水平，获得行业认可。95%就业率毕业生就业率达95%以上，满足社会需求。

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