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数据科学与大数据
发布时间:2023-04-12     浏览量:   分享到:

数据科学与大数据

一、 专业介绍

本专业是为适应国家新兴技术与信息智能化发展的需求,在计算机科学与技术、人工智能、信息处理等基础上成立的新工科专业。本专业服务于国家战略新兴产业,聚焦信息智能化发展的需求,面向兵器智能制造、工业制造、互联网等领域,以大数据获取、大数据处理与实现、数据分析为主要方向,培养培养大数据分析、智能信息处理、评估与决策的高级专门人才。在学生培养过程中,注重理论结合实践、知识结合能力的综合素质培养,以实际应用为驱动,着重在数据建模、数据分析处理、统计推理等方面进行系统学习。培养的人才可以在军工单位、政府机构、国有企事业单位、互联网公司等单位从事大数据分析研究、应用开发、数据管理等方面的工作。

二、 培养目标

本专业面向区域经济和国防工业,培养德智体美劳全面发展,具有扎实的自然科学基础和人文素养,掌握数据科学与大数据技术专业基础知识,具有良好道德修养、强烈社会责任感、国际化视野和创新精神,能够应用数据科学与大数据技术在兵器智能制造、现代工业智能制造、政务商务、经济金融、科教等领域从事大数据专业相关的研究、设计、开发应用和运维等工作的应用型高级专门人才。

学生毕业五年左右能够达到:

培养目标一:能够综合运用数学、统计学、计算机科学及现代科学工具,解决大数据处理与应用中的复杂工程问题。能够作为技术骨干从事数据采集、数据存储、数据分析、数据管理与应用等方面的工作,取得相应工作所需要的专业资质。

培养目标二:具有创新精神和科学研究能力,能够承担数据采集存储、数据分析及应用等领域的系统开发、系统集成与应用等方面的创新性工作。

培养目标三:具有健全的人格和良好的人文素养,遵守职业道德,具有社会责任感、事业心、安全与环保意识和国际视野,能够积极服务国家与社会。

培养目标四:能与国内外同行、专业客户和社会公众进行有效沟通,具有团队意识和参与企业经营管理的能力,并作为技术骨干或主要负责人在团队中发挥有效作用。

培养目标五:具有终身学习和自我完善的能力,能够通过行业训练、继续教育等方式持续提高专业素养和自身素质。

三、 毕业要求

0思想品德:具有坚定正确的政治方向,热爱祖国,热爱人民,拥护中国共产党的领导;具有正确的世界观、人生观、价值观,具有良好的思想品德、健全的人格、健康的体魄,践行社会主义核心价值观。

0.1具有坚定正确的政治方向,热爱祖国,热爱人民,拥护中国共产党的领导;

0.2具有正确的世界观、人生观、价值观,具有良好的思想品德、健全的人格、健康的体魄,践行社会主义核心价值观。

1工程知识:能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂大数据工程问题。

1.1能将数学、自然科学、工程科学的语言工具用于大数据工程问题的表述;

1.2能针对具体大数据研究对象建立数学模型并求解;

1.3能够将相关知识和数学模型方法用于推演、分析大数据工程问题;

1.4能够将相关知识和数学模型方法用于大数据工程问题解决方案的比较与综合。

2问题分析:能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析复杂大数据工程问题,以获得解决某一大数据工程问题的有效结论。

2.1能运用相关科学原理,识别和判断复杂大数据工程问题的关键环节;

2.2能基于相关科学原理和数学模型方法正确表达复杂大数据工程问题;

2.3能认识到解决某一大数据问题有多种方案可选择,会通过文献研究寻求可替代的大数据问题解决方案;

2.4能运用数据科学与大数据专业相关基本原理,借助文献研究,分析过程的影响因素,获得解决大数据工程问题的有效结论。

3设计/开发解决方案:能够设计针对复杂大数据工程问题的解决方案,设计满足特定需求的系统,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

3.1掌握大数据系统工程设计和产品开发全周期、全流程的基本设计/开发方法和技术,了解影响设计目标和技术方案的各种因素;

3.2能够进行大数据系统设计,在设计中体现创新意识;

3.3在大数据系统设计中能够考虑安全、健康、法律、文化及环境等制约因素。

4研究:能够基于科学原理并采用科学方法对大数据领域的复杂工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。

4.1能够基于科学原理,通过文献研究或相关方法,调研和分析大数据领域的复杂工程问题的解决方案;

4.2能够根据对象特征,选择研究路线,设计大数据问题的实验方案;

4.3能够根据实验方案构建大数据实验系统,安全地开展实验,正确地采集实验数据;

4.4能对实验结果进行分析和解释,并通过信息综合得到合理有效的结论。

5使用现代工具:能够针对复杂大数据工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对复杂大数据工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。

5.1了解大数据专业常用的现代仪器、信息技术工具、工程工具和模拟软件的使用原理和方法,并理解其局限性;

5.2能够选择与使用恰当的仪器、信息资源、工程工具和专业模拟软件,对大数据专业复杂工程问题进行分析、计算与设计;

5.3能够针对具体的大数据专业研究对象,开发或选用满足特定需求的现代工具,模拟和预测专业问题,并能够分析其局限性。

6工程与社会:能够基于大数据工程相关背景知识进行合理分析,评价大数据专业工程实践和大数据复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。

6.1了解大数据专业相关领域的技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规,理解不同社会文化对工程活动的影响;

6.2能分析和评价大数据专业工程实践对社会、健康、安全、法律、文化的影响,以及这些制约因素对项目实施的影响,并理解应承担的责任。

7环境和可持续发展:能够理解和评价针对大数据专业复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

7.1知晓和理解环境保护和可持续发展的理念和内涵;

7.2能够站在环境保护和可持续发展的角度思考大数据专业工程实践的可持续性,评价大数据产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患。

8职业规范:具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在大数据专业工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。

8.1有正确价值观,理解个人与社会的关系,了解中国国情;

8.2理解诚实公正、诚信守则的工程职业道德和规范,并能在大数据专业工程实践中自觉遵守;

8.3理解大数据工程师对公众的安全、健康和福祉,以及环境保护的社会责任,能够在大数据工程实践中自觉履行责任。

9个人和团队:能够在计算机科学与技术、兵器科学与技术、数学、统计学等多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

9.1能与其他学科的成员有效沟通,合作共事;

9.2能够在团队中独立或合作开展工作;

9.3能够组织、协调和指挥团队开展工作。

10沟通:能够就大数据专业复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令,并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

10.1能就大数据专业问题,以口头、文稿、图表等方式,准确表达自己的观点,回应质疑,理解与业界同行和社会公众交流的差异性。

10.2了解大数据专业领域的国际发展趋势、研究热点,理解和尊重世界不同文化的差异性和多样性;

10.3具备跨文化交流的语言和书面表达能力,能就大数据专业问题,在跨文化背景下进行基本沟通和交流。

11项目管理:理解并掌握大数据专业工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用。

11.1掌握大数据专业工程项目中涉及的管理与经济决策方法;

11.2了解大数据工程及产品全周期、全流程的成本构成,理解其中涉及的工程管理与经济决策问题;

11.3能在多学科环境下(包括模拟环境),在设计开发解决方案的过程中,运用工程管理与经济决策方法。

12终身学习:具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。

12.1能在社会发展的大背景下,认识到自主和终身学习的必要性;

12.2具有自主学习的能力,包括对大数据专业技术问题的理解能力,归纳总结的能力和提出问题的能力等。

四、 课程体系

分类

Course Category

课程代码

Course Code

课程名称

Course Name

学分

Credit

总学时

Total Semester Hour

周数

Total Weeks

理论学时

Semester Hour of Theory Course

实验学时

Semester Hour of Experiment

上机学时

Semester Hour of Program

其他学时

Rest Semester Hour

建议修读学期

Recommendation of Study Semester

是否必修

Required course

考核方式

Evaluation Methods

是否核心课

Required or Elective Course

通识教育

通识必修

180001

1 思想道德与法治

Morality and the Rule of Law

3

48

40

8

1

考试

230006

2 大学生职业生涯规划

Career Planning of College Students

0.5

20

20

1

考查

230018

3 计算思维与人工智能基础(工)

Computational Thinking and Artificial Intelligence Fundamentals (Engineering)

1

32

24

8

1

考查

230023

4 Python语言程序设计

Python language programming

0

32

32

1

230026

5 军事理论

MilitaryTheory

2

36

36

1

考查

4416

6 大学英语Ⅰ

College EnglishⅠ

4

64

64

1

考试

4417

7 大学英语Ⅱ

College English Ⅱ

4

64

64

2

考试

550002

8 大学生心理健康教育

Mental Health Education for College Students

2

32

32

2

考查

9811

9 中国近现代史纲要

Outline of China's Modern History

3

48

40

8

2

考试

4983

10 马克思主义基本原理

The Basic Principles of Marxism

3

48

40

8

3

考试

180003

11 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

Introduction of Mao Zedong Thought and Theory System of Socialism with Chinese Characteristics

3

48

40

8

4

180004

12 习近平新时代中国特色社会主义思想概论

Introduction of Xi Jinping Thought on Socialism with Chinese Characteristics for a New Era

3

48

40

8

5

230007

13 大学生就业指导

Employment Guidance for College Students

0.5

18

18

6

其他

9884

14 形势与政策

Current Affair and Policy

2

32

4

1,2,3,4,5,6,7,8

考查

学分小计

31

1(12.5),2(11),3(5),4(5),5(5),6(2.5),7(2),8(2)

通识限选

230027

15 体育I

Physical EducationⅠ

1

36

36

1

考查

230028

16 体育Ⅱ

Physical EducationⅡ

1

36

36

2

考查

230029

17 体育Ⅲ

Physical EducationⅢ

0.5

18

18

3

考查

230030

18 体育IV

Physical EducationⅣ

0.5

18

18

4

考查

230031

19 体育V

Physical EducationV

0.5

18

18

5

考查

230032

20 体育VI

Physical EducationVI

0.5

18

18

6

考查

230033

21 大学英语Ⅲ

College English Ⅲ

2

64

64

3

考试

230008

22 大学英语拓展课

Further-Developing Course for College English

2

32

32

4

考试

应修学分

6

通识选修

通识选修-“四史”教育

0.5

通识选修-创新创业

1

通识选修-国防军工

1

通识选修-国际视野

0.5

通识选修-健康生活

0.5

通识选修-科技革新

0.5

通识选修-劳动教育

1

通识选修-美学修养

2

通识选修-社会责任

1

通识选修-文化传承

0.5

应修学分

8.5

学分小计

45.5

1(12.5),2(11),3(5),4(5),5(5),6(2.5),7(2),8(2)

学科基础课程

0051

23 高等数学AⅠ

Advanced Mathematics AⅠ

5.5

88

88

1

考试

0052

24 高等数学AⅡ

Advanced Mathematics AⅡ

5.5

88

88

2

考试

0073

25 大学物理Ⅰ

College Physics Ⅰ

3

48

48

2

考试

0101

26 线性代数

Linear Algebra

2.5

40

40

2

考试

230021

27 C语言程序设计

C language programming

1.5

48

32

16

2

考查

0065

28 概率与数理统计

Probability Theory and Mathematical Statistics

3

48

48

3

考试

0074

29 大学物理Ⅱ

College Physics Ⅱ

3

48

48

3

考试

060059

30 离散数学

Discrete Mathematics

3

48

48

3

考试

0069

31 复变函数与积分变换

Complex Variable Function and Integral Transformation

3

48

48

4

考试

学分小计

30

1(5.5),2(12.5),3(9),4(3)

专业教育

32 大数据导论Special field Introduction to Big Data

1.5

24

24

2

3384

33 算法与数据结构

Data Structure

4.5

72

64

8

3

考试

060033

34 面向对象技术与Java语言Object-Oriented Technology and Java

3

48

32

16

3

7752

35 科技应用文写作

Technology Practical

1

16

16

3

0258

36 编译原理Principles of Compiler

2

32

32

4

060027

37 数据库原理与应用

Database Principles and Applications

3

48

32

16

4

060052

38 Linux基础及应用

Linux basics and applications

2.5

40

32

8

4

考查

060044

39 Python与大数据分析

Python for Big Data Analysis

3

48

32

16

4

考试

3468

40 计算机组成与体系结构

Computer Organization and Architecture

3

48

40

8

4

考试

060029

41 操作系统

Operating System

3

48

5

2890

42 软件工程

Software Engineering

3

48

5

学分小计

32

2(1.5),3(8.5),4(16),5(6)

实践教育

实践必修

210001

43 军训

Military Training

2

3周

1

考查

9014

44 入学教育

Entrance Education

0

8

8

1

考查

060062

45 C语言项目实践

C language development with the project practice

1

32

32

2

考查

230024

46 大学物理实验I

Collge Physics Experiment I

0.75

24

24

3

考查

3274

47 算法与数据结构课程设计

Algorithm and Data Structure of The Curriculum Design

1

1周

3

考查

48 面向对象技术与Java语言课程设计

Object-Oriented Technology and Java Course Design

1

1周

3

考查

060053

49 Linux基础及应用课程设计

Linux basic and application course design

1

1周

4

考查

230025

50 大学物理实验II

Collge Physics Experiment II

0.75

24

24

4

考查

3227

51 数据库原理及应用课程设计

The principle and application of database curriculum design

1

1周

4

考查

250047

52 数据可视化技术课程设计

Data Visualization Technology Course Design

1

1周

6

060045

53 Python与大数据分析课程设计

Python for Big Data Analysis Course Design

1

1周

4

考查

8582

54 大数据行业案例实训

Big Data Case Training

1

1周

5

考查

55 数据科学与大数据技术专业实训

Data Science and Big Data Technology Professional Training

1

1周

6

考查

3065

56 生产实习

Production Practice

4

4周

6

考查

060058

57 毕业实习

Graduation Practice

3

6周

7

考查

060036

58 毕业设计(论文)

Graduation project (Thesis)

9

18周

8

考试

9015

59 毕业教育

Graduation Education

0

8

8

8

考查

学分小计

27.5

1(2),2(1),3(2.75),4(3.75),5(1),6(5),7(3),8(9)

实践限选

0310

60 理科创新思维实训

Innovation and Entrepreneurship (Science)

0.5

16

16

3

考查

9888

61 工程训练—基础训练1

Engineering Training - Basic Training 1

1

32

32

4

考查

6751

62 虚拟商业创新创业实训

Virtual business innovation entrepreneurship training

1

32

32

5

考查

600001

63 智能制造创新创业实训-智能制造认知训练

Intelligent Manufacturing Innovation and Entrepreneurship Training -- Cognitive Training

0.5

16

16

6

考查

600012

64 智能制造创新创业实训-移动机器人避障与路径规划

Intelligent Manufacturing Innovation and Entrepreneurship Training-Mobile Robot Obstacle Avoidance a

0.25

8

8

6

考查

600014

65 智能制造创新创业实训-智造创新工场MES认知与数据管理

Intelligent Manufacturing Innovation and Entrepreneurship Training-Intelligent Manufacturing Innovat

0.25

8

8

6

考查

学分小计

3.5

3(0.5),4(1),5(1),6(1)

学分小计

31

1(2),2(1),3(3.25),4(4.75),5(2),6(6),7(3),8(9)

个性化发展

专业方向课

100097

66 运筹学与最优化方法

Operations Research &Optimization Method

3

48

48

4

考试

060011

67 模式识别基础

Pattern Recognition Foundation

3

48

40

8

5

考查

060055

68 机器学习

Machine learning

3

48

32

16

5

考查

3425

69 大数据技术基础

Big Data Technology Foundation

2

32

32

5

考查

8567

70 大数据算法分析与设计

Big Data Algorithm analysis and design

3

48

32

16

6

考查

250070

71 数据可视化技术

Data visualization technology

2

32

32

6

考试

72 数据科学与大数据技术前沿讲座(必选)

Data Science and Big Data Technology Professional Discipline Front lectures

1

16

16

6

考查

学分小计

15

4(3),5(8),6(4)

专业选修课

060015

73 自然语言处理

natural language processing

3

48

40

8

6

考查

060007

74 图像处理与计算机视觉

Image processing and computer vision

3

48

32

16

6

考查

060010

75 深度学习

Deep learning

3

48

32

16

7

考查

8569

76 数据挖掘

Data Mining

3

48

32

16

7

考查

77 大数据并行计算

Parallel Computing for Big Data

3

48

32

16

7

考查

3044

78 云计算技术

Cloud Programming

3

48

32

16

7

考查

050097

79 区块链技术与应用

Blockchain technology and Application

2

32

32

7

考查

250057

80 大数据安全

Big data security

2

32

32

7

考查

3329

81 信息论与编码理论

Information Theory and Coding

2

32

32

7

考查

应修学分

8

自选课程

1

应修学分

9

学分小计

24

4(3),5(8),6(7),7(5)

全程总计

163

1(18), 2(23.5), 3(18.5), 4(19.5), 5(11.5), 6(10.5), 7(2), 8(2)

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