数据科学与大数据技术本科专业人才培养方案

（专业代码：080910T）

（专业英文名称：Data Science and Big Data Technology）

一、培养目标

本专业以培养学生数据思维、数据价值发现能力为指导思想，面向大数据产业发展对大数据研究与应用的需求，培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好的政治素质与道德修养，掌握面向数据应用的数学、计算机科学以及应用领域学科的基础理论和方法，具备较强的团队协作能力、大数据复杂工程问题分析处理能力和创新能力，在大数据系统研究、开发、部署与应用等相关领域，运用大数据的采集、存储、处理、分析、展示与应用等专业技术，从事相关应用领域内大数据系统设计、开发与维护、大数据分析与处理等工作的应用型高级专门人才。

本专业学生毕业5年左右，经过行业实践和自主学习，能够达到以下培养目标：

目标1：具备健全的人格和良好的人文科学素养，恪守职业道德，遵守法律法规，遵循行业标准和规范，具有社会责任感和事业心，积极服务国家与社会。

目标2：具备扎实的自然科学和工程科学知识，能够综合运用数学、自然科学和数据科学知识，综合考虑经济、环境、法律、安全等制约要素，分析大数据相关领域复杂工程问题，提出系统性解决方案，并使用现代工具，对解决方案进行评估，具备数据科学与大数据技术领域的工程创新能力。

目标3：具备在综合应用背景下进行数据分析及大数据应用系统开发的能力，成为数据科学与大数据技术有关教学、科研、开发和应用的大数据架构师、大数据分析师、大数据挖掘工程师和大数据应用开发工程师等。

目标4：具备多学科背景下良好的沟通和交流能力、团队合作精神和团队管理能力，能够有效地进行团队沟通、协调和合作，在大数据应用开发团队中担任主要角色或发挥有效作用。

目标5：具有国际化视野，跟踪学科发展前沿，在跨文化环境下获取信息；具备自主学习和终身学习的习惯和能力，提高自身的可持续发展能力。

二、培养要求

1.思想方面：具备正确的世界观、人生观和价值观，拥有良好的思想政治素质；具有良好的职业道德，高度的社会责任感和和社会适应能力；视野开阔，具备探索和创新精神。

2.业务方面：本专业学生主要学习数据科学与大数据技术相关的基本理论和知识，具有良好的科学素养、创新意识，受到数据科学与大数据技术应用方面的训练，具有从事利用大数据思维分析处理大数据复杂工程问题的能力。

3.体育方面：具有一定的体育和军事基本知识，养成良好的体育锻炼和卫生习惯，达到国家规定的大学生体育和军事训练标准，具备健全的心理和健康的体魄。

4.劳育方面：劳育方面，树立正确的劳动观点，有良好的劳动态度和劳动习惯，具有一定的劳动技能；培养艰苦奋斗精神，增强对劳动人民的感情，报效国家，奉献社会。

5.美育方面：美育方面，树立正确、进步的审美观，具有一定的艺术修养和审美情趣，具备感受美、鉴别美、欣赏美、创造美的能力。

三、毕业要求

本专业学生主要学习数据科学与大数据技术相关的基本理论和知识，具有良好的科学素养、创新意识，受到数据科学与大数据技术应用方面的训练，具有从事利用大数据思维分析处理大数据复杂工程问题的能力。

毕业时应具备以下几方面的知识、能力、素质：

要求1 工程知识：能够将数学、自然科学、计算、工程基础和专业知识用于解决数据科学与大数据技术相关领域的复杂工程问题。

要求2 问题分析：能够应用数学、自然科学和数据科学与大数据技术的基础原理，识别、表达、并通过文献研究分析大数据复杂工程问题，综合考虑可持续发展的要求，以获得有效结论。

要求3 设计/开发解决方案：能够开发和设计针对大数据复杂工程问题的解决方案，包括满足特定需求的系统设计、工程实施流程或方案设计，能够在设计环节中体现创新意识，并从健康与安全、全生命周期成本与净零碳要求、法律与伦理、社会与文化等角度考虑可行性。

要求4 研究: 能够基于数据科学与大数据技术领域的科学原理并采用科学方法对复杂大数据工程问题进行研究，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。

要求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，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

要求6 工程与可持续发展: 能够基于计算机相关背景知识进行合理分析，评价大数据工程实践和复杂工程问题解决方案对健康、安全、环境、法律以及经济和社会可持续发展的影响，并理解应承担的责任。

要求7 伦理和职业规范:有工程报国、工程为民的意识，具备人文社会科学素养、社会责任感，能够理解和应用工程伦理，在大数据工程实践中理解并遵守工程职业道德、规范和相关法律，履行责任。

要求8 个人和团队:能够在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。

要求9 沟通:能够就复杂大数据工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通、交流和撰写文档，理解、尊重语言和文化差异。

要求10 项目管理:理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

要求11 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，能够理解广泛的技术变革对工程和社会的影响，适应新技术变革，具有批判性思维能力。

本专业毕业要求对培养目标的支撑情况见表1。

表1 数据科学与大数据技术专业毕业要求对培养目标的支撑情况

（简略概括毕业要求填入表中，分析毕业要求对培养目标的支撑关系，在相应的单元格内打“√”）

本专业的课程目标对毕业要求的支撑关系矩阵见表2。

表2毕业要求与课程关系矩阵图

注：某课程或实践环节对毕业要求的支撑程度分别用“H（高）、M（中）、L（弱）”表示。

四、主干学科 

计算机科学与技术。

五、主要课程 

数据科学导论与工程伦理、程序设计基础、面向对象程序设计B、数字逻辑与数字系统、计算机组成原理、离散数学、数据结构（JS）、算法分析与设计、计算机网络（JS）、数据库原理及应用、操作系统、面向数据科学的程序设计、数据采集与集成技术、大数据技术原理与应用、应用统计学（数科）、云计算技术与应用、Spark原理与应用、数据仓库与数据挖掘、机器学习、大数据可视化技术与应用、深度学习及应用、非关系型数据库、软件工程、Web开发基础、Java Web 应用开发。

六、主要实践性教学环节 

课程实验、认识实习、数据结构课程设计、Web应用综合课程设计、数据挖掘与机器学习课程设计、大数据技术综合应用课程设计、毕业实习、专业实训、毕业设计。

七、修业年限

学制四年，修业年限3~6年。

八、授予学位

工学学士。

九、课程体系及学时学分比例

1．课程总学时2140学时（128.5学分），其中必修课1460学时（86学分），占68%；选修课680学时（42.5学分），占32%。理论教学课程学时1752（约108学分），实践教学课程学时388（约20.5学分）。

2．集中实践教学环节41.5学分，其中第二课堂和创新创业实践2学分。

3．本专业总学分170学分，其中实践教学学分62，占36.5%。

十、毕业标准与要求

1．达到德智体美劳“五育”培养要求，满足本专业毕业要求；

2．修满本培养方案规定的学分。

十一、专业指导性教学计划进程表

十二、专业集中实践教学环节安排表

十三、专业各学期学时分配表

说明：课程填学时，实践填周数，其它包括专业任选课、公共选修课、素质拓展必修课。

十四、专业学时学分结构表

 注：百分比是指该类课程占课程总学时数百分比