数据科学与大数据技术专业人才培养方案（080910T）
Data
Science & Big Data Technology
（2018年9月开始实施）
一、培养目标
本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好的思想道德修养、创新创业精神和良好的职业道德精神，牢固掌握数据科学与大数据技术的基本理论、基本知识、基本技能与方法，具有较强的获取知识、分析问题和解决问题的能力，富有创新意识和探究精神，具备大数据分析、处理、挖掘、可视化、大数据系统集成、管理维护等能力的、能胜任政府、企事业单位、社会组织等部门的大数据挖掘、数据分析、研发、测试、运维、管理和教育服务等工作的高素质应用型工程技术人才。
二、培养要求
本专业培养的毕业生，其素质、能力和知识结构的要求为：
1. 基本知识要求：具有良好的自然科学基础，扎实的信息科学基础；具有较好的人文社会科学、管理科学知识；熟练掌握大数据科学与技术核心专业知识和应用技术，主要包括信息论与编码、计算思维和数据科学、云计算、大数据、深度学习、数据挖掘、大数据库技术、大数据可视化、Hadoop系统开发、大数据应用等。
2. 基本能力要求：具备从事大数据应用系统设计与实现的能力，特别在数据分析、数据管理、数据存储等方面，受到较系统的工程训练，能发现、分析和解决实际工程技术问题；具备良好的工程项目交流、表达、组织、管理、协调与沟通的能力；了解信息学科、计算机学科、数据科学的发展动态，并掌握相关文献检索方法，具有基本的专业资料分析与综合的能力，良好的文档与科学论文撰写能力；具有较强的创新意识和一定的创新创业能力。
3. 基本素质要求：毕业生身心健康；有良好的道德修养，尊重生命、遵纪守法、诚信友善、乐于奉献；有高尚的民族精神，积极弘扬传统文化，热爱祖国，崇尚集体主义精神；有坚定的理想信念，拥护习近平新时代中国特色社会主义思想。
三、主干学科
计算机科学与技术、统计学
四、核心课程
1. 专业基础课程：高等数学、线性代数、离散数学、概率论与数理统计、计算机导论、大数据技术导论、高级语言程序设计、数据结构。
2. 专业必修课程：数据库原理、计算机组成原理、操作系统、Python程序设计、机器学习与数据挖掘、计算机网络、软件工程。
五、主要实践性教学环节
课程实验、课程设计、社会实践、岗位实习、专业认证、企业实训、毕业论文（设计）等。其中，岗位实习、企业实训、毕业论文（设计）可执行“3+1”人才培养实施方案（见附件2）。
六、修业年限
四年
七、授予学位
工学学士
八、学时学分比例表
课程类别
学时数
占总学时%
学分数
占总学分%
通识教育课程
必修
870
33.80%
46
28.40%
选修
128
4.97%
8
4.94%
专业教育课程
必修
1017
39.51%
59
36.42%
选修
527
20.47%
31
19.14%
实践教育课程
必修
32
1.24%
18
11.11%
合 计
2574
100%
162
100%
九、课程教学进度表
课程
课程名称
学分
周学时
总学时
周数
学时分配
开课学期
考核形式
备注
讲授
实验
实践
考查
考试
通识教育课程
必修系列
思想政治理论
思想道德修养与法律基础
3
3
54
14
42
12
1
√
中国近现代史纲要
2
2
34
17
34
2
√
马克思主义基本原理
3
3
51
17
51
3
√
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论
4
4
68
17
68
4
√
形势与政策
2
56
56
1-8
√
思想政治理论实践
2
34
34
1-5/6
√
军事教育
军事理论
1
36
1
√
语言与技能
大学语文
3
3
51
17
34
17
3
√
大学英语1
4
4
56
14
56
1
√
大学英语2
4
4
68
17
68
2
√
大学英语3
4
4
68
17
68
3
√
大学英语4
4
4
68
17
68
4
√
体能健康与职业发展
大学体育1
1
2
28
14
14
14
1
√
大学体育2
1
2
34
17
4
30
2
√
大学体育3
1
2
34
17
4
30
3
√
大学体育4
1
2
34
17
4
30
4
√
大学生心理健康教育
2
2
32
16
28
4
2
√
创业基础
2
2
32
16
28
4
4
√
大学生职业生涯发展与就业指导
2
2
32
16
28
4
5/6
√
选修系列
1. 人文社会科学
2
2
32
16
32
3-8
√
2. 自然科学与技术
2
2
32
16
32
3-8
√
3. 创新创业与就业
2
2
32
16
32
3-8
√
4. 公共艺术
2
2
32
16
32
3-8
√
5. 教师教育发展
2
2
32
16
32
3-8
√
合计：以上学生需修满必修870学时，46学分；选修128学时，8学分（公共艺术限选）。
专业教育课程
必修系列
专业基础课
高等数学1
5
6
84
14
84
1
√
计算机导论
2
3
42
14
24
18
1
√
高级语言程序设计
4
5
70
14
42
28
1
√
线性代数
3
4
56
14
56
1
√
高等数学2
6
6
102
17
102
2
√
数据结构
4
4
68
17
48
20
2
√
大数据技术导论
3
3
51
17
30
21
2
离散数学
4
4
68
17
68
3
√
概率论与数理统计
3
3
51
17
51
4
√
专业必修课
数据库原理
4
4
68
17
48
20
3
√
计算机组成原理
4
4
68
17
52
16
5
√
操作系统
4
4
68
17
52
16
4
√
Python程序设计
4
4
68
17
34
34
4
√
计算机网络
4
4
68
17
52
16
5
√
机器学习与数据挖掘
3
3
51
17
30
21
5
√
软件工程
2
2
34
17
24
10
6
√
选修系列
专业选修课（综合类）
统计学基础
2
2
34
17
18
16
3
√
※
JAVA面向对象程序设计
4
4
68
17
34
34
3
√
※
物联网技术基础
2
2
34
17
18
16
3
√
※
人工智能导论
2
2
34
17
34
4
√
※
Linux 应用基础
2
2
34
17
18
16
4
√
※
数字图像处理
2
2
34
17
18
16
4
√
※
数学建模
2
2
34
17
18
16
5
√
※
分布式计算原理
3
3
51
17
30
21
5
√
※
专业教育课程
选修系列
专业选修课（大数据分析类）
网站建设与网页设计
1
1
17
17
9
8
2
√
计算机专业英语
2
2
34
17
34
5
√
云计算与大数据运维
2
2
34
17
18
16
5
√
Hadoop系统开发
2
2
34
17
18
16
5
√
旅游与教育大数据处理
2
2
34
17
18
16
5
√
网络Web编程技术
4
4
68
17
34
34
5
√
大数据可视化技术与应用
2
2
34
17
18
16
6
√
Spark与集群技术
2
2
34
17
18
16
6
√
R语言程序开发
2
2
34
17
18
16
6
√
Hive编程
2
2
34
17
18
16
6
√
HBase分布式数据库
2
2
34
17
18
16
6
√
信息论与大数据安全
2
2
34
17
18
16
6
√
移动应用开发
2
2
34
17
18
16
6
√
算法设计
2
2
34
17
18
16
6
√
人机交互技术
2
2
34
17
34
8
√
软件测试技术
2
2
34
17
18
16
8
√
合计：以上必修1017学时，59学分；选修527学时，31学分。
实践教育课程
专业教育实践
岗位实习
8
20周
7
√
各系
毕业论文（设计）
6
15周
7-8
√
各系
小计：以上必修14学分。
综合实践体系
入学教育
0
1周
1
各系
军事训练
1
2-3周
1
√
军教室
安全教育
2
32学时
1-8
√
保卫处及各系
劳动教育
1
1周
1-8
√
学生处
素质拓展
3
1-8
√
各系与教务处
小计：以上必修4学分。
合计：以上必修18学分。
总计
通识教育：必修46学分，选修8学分；专业教育：必修59学分，选修31学分；实践教育：必修18学分，素质拓展：3学分。
十、全程实践教学体系实施方案（见附件1）
十一、主要课程简介
1. 课程名称：高等数学（Advanced
Mathematics）
内容简介：该课程主要内容有极限与连续、一元函数微分学、一元函数积分学、微分方程、向量代数与空间解析几何、多元函数微分学、重积分、曲线积分与曲面积分、无穷级数。
2. 课程名称：线性代数（Linear Algebra）
内容简介：该课程主要内容有行列式、方程组解的结构、矩阵线性相关与线性无关、二次型、线性空间及线性变换。
3. 课程名称：离散数学（Discrete
Mathematics）
内容简介：该课程主要讲授数理逻辑、集合论、代数系统与布尔代数、图论等内容。
4. 课程名称：概率论与数理统计（Probability and Statistics）
内容简介：该课程是研究随机现象统计规律性的一门学科，通过对本课程的学习，使学生掌握处理随机现象的基本思想和方法，培养学生运用概率与数理统计的方法去分析和解决有关实际问题的能力。
5. 课程名称：计算机导论（Computer
Introduction）
内容简介：该课程是计算机科学与技术学科的第一门专业基础课。课程内容主要包括计算机的一些基本概念及术语、计算机的发展史及应用、计算机科学与技术学科知识体系、计算机科学与技术方法论、计算机中的数制与运算基础、计算机的体系结构及工作原理、一些典型的算法基础、计算机软件系统、数据库与网络基础理论、职业责任与职业道德等。
6. 课程名称：大数据技术导论（Big Data
Technology Introduction）
内容简介：该课程是大数据专业的专业课程。课程介绍和大规模数据处理、分析和挖掘相关的常用算法理论，Hadoop生态系统的架构与应用以及在实际应用中的大规模数据处理技术。课程需要学生阅读大量的相关文献来获得对技术的理解，还要求学生通过完成一系列实验来掌握大规模数据处理理论知识和工具。通过本课程的学习，希望学生能够在了解和掌握大规模数据处理、分析和挖掘理论的基础上，学会应用大规模数据处理技术解决现实数据处理、分析和挖掘问题。
7. 课程名称：高级语言程序设计（High
Programming Language）
内容简介：该课程主要讲解的内容有： C语言的数据类型、运算符与表达式；选择结构程序设计方法；循环结构程序设计方法；数组的基本概念，灵活运用数组编写程序；内、外部变量、动静态变量、内外部函数等概念，函数调用方法；指针概念，指针与数组的关系，运用指针编写程序；结构体、共用体的使用方法，运用结构体共同体解决相关问题。
8. 课程名称：数据结构（Data Structure）
内容简介：该课程是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象及其之间关系与操作的学科，是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程，属于计算机学科中的一门综合性专业基础课程，它不仅是一般程序设计的基础，也是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序和大型应用程序的重要基础。通过该课程的学习，使学生熟练地掌握常用数据结构的基本概念、逻辑结构、存储结构及运算操作；熟悉这些数据结构在计算机科学与技术中的基本应用；为其它专业课程的学习打下坚实的基础。
9. 课程名称：数据库原理（Principles of
Database System）
内容简介：该课程以关系数据库的基本理论和技术为重点，系统地介绍数据库系统的基础知识、基本原理、方法和技术，使学生具备数据库的基础理论知识和实际应用能力，为今后的学习和应用开发打好扎实的数据库基础。
10. 课程名称：计算机组成原理（Computer
Organization Principle）
内容简介：该课程是计算机和计算机相关专业学生的专业基础课。它以层次结构的观点，以信息的加工和处理为主线，讨论了计算机的一般结构及工作原理。通过教学使学生掌握计算机硬件系统中各大部件的组成原理、逻辑实现方法及互联成整机的技术。
11. 课程名称：操作系统（Operation System）
内容简介：该课程的内容包括：计算机系统概述、操作系统的形成、发展、功能、特性、类型和发展趋势；操作系统的硬件环境、操作系统与其它系统软件的关系；进程的概念、进程的状态和进程控制块、进程队列、进程的管理；顺序程序设计和并行程序设计概念、进程间的同步与互斥、同步机构应用、进程间通信；调度的层次和作业状态转换，作业的调度、进程调度、调度算法；死锁问题的提出、死锁的必要条件、死锁的预防、避免、控制和恢复；固定分区、可复分区、多重分区内存管理技术以及覆盖技术和交换技术；分页域、分段域、段页式存储管理技术、虚拟存储管理的基本概念、分页域、分段域、段页式虚拟存储管理。
12. 课程名称：Python程序设计（Python Programming Design）
内容简介：该课程是面向大数据专业的一门专业基础课，涉及Python语法、数据类型、函数、文件操作、异常、模块、面向对象等内容。通过本课程的学习，学生能够掌握Python开发的基础知识，可以独立开发Python简单的项目程序。
13. 课程名称：机器学习与数据挖掘（Machine
Learning and Data Mining）
内容简介：该课程使学生掌握常见机器学习和数据挖掘算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、深度学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。
14. 课程名称：计算机网络（Computer Networks）
内容简介：该课程将比较全面系统地介绍计算机网络的发展和原理体系结构、物理层、数据链路层、局域网、广域网、网络互连、运输层、应用层、计算机网络的安全和因特网的演进等内容。本课程将突出基本原理和基本概念的阐述，同时反映出计算机网络的一些最新发展；突出以TCP/IP协议族为核心的一些常用网络协议以及一些网络新技术的介绍。
15. 课程名称：软件工程（Software Engineering）
内容简介：该课程要求学生学习与软件开发和维护有关的四个方面的主要内容——过程与模型、方法与技术、工具与环境、标准与规范，进而通过课程实践培养学生运用软件工程基本原理解决实际问题，并从事复杂软件项目开发和维护的实践应用能力与创新能力。
附件1：
全程实践教学体系（各专业）实施方案
完整的人才培养方案既包括以课程方式实施的课内教学，也包括以课外活动方式组织的全程实践教学体系。全程实践教学体系作为专业人才培养方案的重要组成部分，是专业培养目标达成，学生知识、能力与素质培养不可或缺的重要途径。
计算机系各专业的全程实践教学主要是指教学大纲（课内）以外的技能训练、调查研究、暑期实践项目、科研实验、创新训练项目、各级各类学科竞赛等教学活动。这些课外活动的开展，不受教学大纲中的内容、形式、时间、空间的限制，既可丰富学生的业余生活，也可发展学生的兴趣爱好，使得学有余力的同学有更多时间与精力开展创新训练，培养创新能力。
计算机系各专业学生全程实践教学的开展，是培养学生实践技能、创新精神和创新能力的有效手段和途径，为专业的创新教育提供了一个极好的平台。在这个平台上学生可充分地发挥其想象力和创造力，用所学知识和理论，对感兴趣的内容，不拘形式地进行学习、训练、实验、研究。
数据科学与大数据技术专业学生全程实践教学体系注重专业教育，面向非师范类学生，侧重培养学生的专业实践创新能力。
数据科学与大数据技术专业（专业教育）全程实践教学体系
名称
目标
内容与形式
组织
时间布局（学期）
大学学习指导
了解与适应大学学习
系专业负责人等提供的大学学习指导讲座与座谈
系
0-2
学科前沿讲坛
了解学科领域的热点与发展
校内外专家、教授与博士提供的关于学科前沿及热点问题的报告会、论坛
系
0-6
学科竞赛
拓展学科知识与技能
学科基础类竞赛，如数学建模、程序设计等竞赛
系、学生社团
0-4
专业学习指导
了解与适应专业学习
专业负责人、骨干教师、业内人士提供专业学习的指导讲座与座谈
系合作企业、学生社团
3-6
专业开放
实践项目
拓展专业知识、培养学习能力、实践与创新能力、团队能力、沟通交流能力
特定技术领域深化系列项目
系合作企业、学生社团
5-6
新兴技术领域探索系列项目
暑期实践项目
科技开发与
创新能力
训练与养成
培养学习能力、科技开发与创新能力
省、院两级学生科技创新项目
系合作企业、学生社团
5-8
企业委托或企业学习期间所涉及的科技开发项目
国家、省、校三级大学生“挑战杯”课外科技创新大赛
相关专业技术
讲坛
拓展专业视野，深化对主流技术的理解，了解最新技术发展
业内技术专家提供的领域主流技术与新技术报告、讲座
系合作企业、学生社团
5-8
业界技术专家提供的典型工程案例研讨
项目管理与实践案例研讨
数据科学与
大数据技术
专业竞赛
促进专业知识与技能发展，培养实践创新能力、团队合作能力、沟通交流能力
中国大学生计算机设计大赛
系合作企业、学生社团
5-8
中国高校计算机大赛-移动应用创新赛
“蓝桥杯”全国软件和信息技术专业人才大赛
中国高校计算机大赛-大数据挑战赛
企业实训
可实施“3+1”人才培养模式（见附件2）
参与企业实训项目
校外企业“实训项目”系列讲座
合作企业
7-8
企业实训项目总结、汇报
岗位实习
综合培养岗位就业能力
安排学生到专业相应对口的指定企业实习
系合作企业
7
岗位实习总结报告
毕业论文（设计）
综合能力训练
在指导教师指导下，学生就选定的课题进行设计和研究
系
7-8
完成实验内容，撰写毕业论文
职业生涯规划与职业认证
认知职业生涯、促进职业规划与职业认证、提高职业适应能力
校内导师职业生涯规划指导系列讲座
系合作企业、学生社团
4-8
业内工程师“我的职业工程师生涯”系列讲座
职业工程师系列认证考试
创业能力培养
提供创业知识与能力训练，创业资金与平台支持
大学生创业指导讲座
系合作企业、学生社团
5-8
“IT企业创业案例”研讨
大学生创业计划项目
国家、省、校三级“挑战杯”大学生创业计划大赛
附件2：
“3+1”人才培养（非师范类各专业）实施方案
针对计算机系非师范类各专业工程实践性强，人才培养存在办学规模、师资规模、实验条件受限等问题，探索实践基于多目标需求的计算机非师范类专业“3+1”人才培养模式，以学生就业多元需求为目标，兼顾学生考研、拟进大型企业、行政事业单位等多目标需求，实施企业、科研院所、高校多主体“3+1”人才培养模式，提供多家省内外企业实践平台，从而提高学生工程实践能力和创新能力，进一步实现产学研人才培养无缝对接，以达到“提升学生就业能力，提高学生就业率和就业质量”的目的。
一、基本原则
学生须自愿实行“3+1”培养模式，在第6学期结束前办理相关手续；企业须与我系签订长期稳定的校企合作协议，并根据我系学生的特点，制定具体的企业实践人才培养方案。
二、培养模式
前三年（第1—6学期）按照人才培养方案在校内培养，最后一年（第7、8学期）进入企业学习。校内人才培养方案第7、8学期主要的环节包括：部分选修课程、岗位实习、毕业论文（设计）；学生进入企业后，采取学分置换的模式，完成课程和实习，并取得相应的学分；毕业论文（设计）采取“双导师”制，由企业导师和校内导师共同指导学生完成毕业论文（设计）。
三、企业培养方式
企业专门成立由高级经理、高级工程师、技术主管等组成的培训团队，定期指导学生完成一年的实践任务。让学生直接参与企业正在进行的产品开发等项目，企业将学生分组，每个小组分别完成指定的一个任务，该任务有具体的目标，要求学生根据所学知识并结合企业现状，提出可行的解决方案，并付诸实践，在实践中不断完善方案。同时，通过讲授企业战略规划、目标管理、软件设计、开发、项目管理、沟通技巧、时间管理、团队合作等知识，加强学生对所学知识及企业运作的了解。
四、实践流程及要求
1. 对学生的要求：
1）实行“3+1”人才培养模式的学生在第6学期结束前一个月向系里提交以下材料：（1）参加企业实践申请书；（2）家长同意书；（3）实践企业接收函；（4）安全承诺书；（5）企业实践协议书（学生、学校、企业三方签订）。
2）进入企业实践期间，学生个人对自己的行为负责，确保安全。
3）学生在实践结束前一个月须向学校提交以下材料：（1）课程置换学分申请表（按学期交，校内每学期结束前一个月提交）；（2）企业实践鉴定表。
4）学生须按照我院毕业论文（设计）的规范、环节和时间要求完成毕业论文（设计）的选题、开题、中期检查、答辩等工作，并按学院和系里的要求提交毕业论文和毕业设计纸质版、电子版等相关材料。
2. 对企业的要求：
1）有良好的社会声誉，长期与我系合作。
2）实践期间为学生购买实习保险，负责对学生的日常管理，确保学生实践期间的安全。
3）根据我系学生实际情况，制定具体的、为期一年的企业实践人才培养方案。
4）按照我系课程置换的要求，对学生进行置换课程的考核，出具成绩并保留相关的考核材料（如试卷、研发的项目等）。
5）对实践学生进行实践鉴定，如实填写鉴定意见。
6）与我系教师共同指导学生按我院和系里的要求完成毕业论文（设计）。
类别