北京大学数据科学与大数据技术专业(大数据分析方向)人才培养方案

一、培养目标本专业旨在培养思想品德好、专业素质高、实践能力强，掌握数据科学专业方向所需的基础理论和方法，具有经济、金融等相关行业知识背景，具备较强的数据收集、数据处理和数据分析的技术和能力的国际化应用型数据科学人才。

学生毕业后，能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据分析，能利用数据科学方法开展商务流通大数据应用、金融大数据应用，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动大数据在相关行业的应用创新。

二、培养规格及标准⒈知识结构本专业学生应具备以下几方面的知识：(1)通识教育知识：思想政治理论课、英语、大学语文、体育、哲学与社会、历史与文化、文学与艺术、科学与创新、数学思维与经济分析等；(2)基础知识：数据科学导论、数学分析、线性代数A、概率论A、数理统计、Python程序设计、计算机系统基础、C++程序设计、数据结构、数据库原理与设计等；(3)专业知识：大数据探索性分析、最优化方法、数据挖掘与机器学习、计算统计、应用回归分析、应用时间序列分析、应用多元统计分析、分布式计算、人工智能、自然语言处理、深度学习、文本挖掘等；(4)相关专业知识：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、国际金融、国际贸易、商务大数据案例分析、金融数据风险建模、运筹学、管理学、博弈论等；(5)有关当代知识：数据科学的理论和应用前沿。

具体课程设置详见本专业指导性教学计划。

⒉能力通过培养，学生应具备以下几方面的能力：(1)具有扎实的数据分析的理论基础和大数据技术，培养比较系统的大数据分析思维；(2)掌握数据科学的基本理论、基本方法和基本技术，具有大数据采集和数据挖掘的技术，具备解决涉及大数据问题的能力；(3)掌握系统的经济、金融等方面的行业知识，具有运用数据科学的理论、方法和技术分析相关领域实际问题的能力；(4)掌握英语，听、说、读、写、译能力均达到较高水平。

具有较强的英语口语和书面交流能力，熟练运用专业英语能力。

数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当前信息时代的热门专业，培养出的专业人才在各行各业都有着广泛的应用。

本文将从培养方案的角度，详细阐述数据科学与大数据技术专业的培养内容和方法。

一、理论基础培养1.1 数学基础数据科学与大数据技术专业的学生需要具备扎实的数学基础，包括概率论、数理统计、线性代数等。

这些基础知识是进行数据分析和建模的基础，对于学生后续的学习和实践具有重要作用。

1.2 计算机基础作为数据科学与大数据技术专业的学生，掌握计算机基础知识是必不可少的。

学生需要学习计算机的基本原理、操作系统、数据结构和算法等知识，以便能够熟练运用计算机进行数据处理和分析。

1.3 数据科学基础学生还需要学习数据科学的基本概念和方法。

这包括数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等内容。

学生需要学会使用各种数据分析工具和编程语言，如Python、R等，以便能够进行数据分析和挖掘。

二、专业技能培养2.1 数据挖掘与分析学生需要学习数据挖掘和分析的方法和技术。

这包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等内容。

学生需要通过实际案例的分析和实践，掌握数据挖掘和分析的实际应用。

2.2 大数据处理与存储学生需要学习大数据处理和存储的技术。

这包括分布式计算、分布式存储、Hadoop、Spark等相关技术。

学生需要通过实际的项目实践，了解大数据处理和存储的具体应用场景和方法。

2.3 机器学习与人工智能学生需要学习机器学习和人工智能的基本原理和方法。

这包括监督学习、无监督学习、深度学习等内容。

学生需要通过实际的项目实践，掌握机器学习和人工智能的应用技巧。

三、实践能力培养3.1 实习实训学生需要参加相关企业或机构的实习实训，通过实际项目的参与和实践，提升自己的实际操作能力和解决问题的能力。

实习实训可以帮助学生更好地了解行业需求，为将来的就业做好准备。

3.2 项目实践学生需要参与各类数据科学和大数据技术相关的项目实践，通过实际项目的设计和实施，提升自己的项目管理和团队合作能力。

数据科学与大数据技术专业培养方案一、引言数据科学与大数据技术是当今信息时代的核心领域之一，其在各个行业中的应用日益广泛。

为了培养具备扎实的数据科学与大数据技术知识和技能的专业人材，本文将介绍数据科学与大数据技术专业的培养方案。

二、专业目标1. 培养具备数据科学与大数据技术领域的专业知识和技能；2. 培养具备数据分析、数据挖掘和机器学习等技术的实践能力；3. 培养具备大数据处理和管理的能力；4. 培养具备团队合作和沟通能力，能够在跨学科的环境中进行工作。

三、专业课程设置1. 数据科学基础课程- 数据结构与算法- 数据库原理与应用- 统计学基础- 数学建模- 计算机网络2. 大数据技术课程- 大数据存储与管理- 大数据处理与分析- 分布式系统- 云计算与虚拟化技术- 数据挖掘与机器学习3. 领域应用课程- 金融数据分析- 医疗大数据应用- 社交媒体分析- 物联网数据处理- 智能交通与城市规划4. 实践课程- 数据科学与大数据技术实验- 数据分析与挖掘实践- 大数据处理与应用实践- 实际项目实训四、专业实践1. 实习在专业实践环节，学生将有机会到企事业单位进行实习，通过实际工作经验，提升自己的实践能力和解决问题的能力。

2. 实际项目实训学生将参预由学校或者企事业单位提供的实际项目实训，通过团队合作解决实际问题，锻炼自己的项目管理和协作能力。

3. 科研与创新学生将有机会参预科研项目，与导师一起进行研究，发表学术论文，并参加学术会议，提升自己的科研能力和创新思维。

五、毕业要求1. 掌握数据科学与大数据技术领域的核心知识和技能；2. 具备大数据处理和管理的能力；3. 具备数据分析、数据挖掘和机器学习等技术的实践能力；4. 具备跨学科的团队合作和沟通能力；5. 具备解决实际问题的能力。

六、就业前景数据科学与大数据技术专业毕业生可以在各个行业中找到就业机会，如互联网公司、金融机构、医疗机构、电子商务等。

毕业生可以从事数据分析师、大数据工程师、数据科学家、数据挖掘工程师等职业，薪资待遇较好，发展空间广阔。

数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：数据科学与大数据技术是当今信息时代的热门专业方向，随着社会信息化程度的不断提高，对数据科学与大数据技术专业人才的需求也日益增加。

为了培养具备扎实专业知识和实践能力的人才，各高校纷纷制定了相应的专业培养方案。

本文将从课程设置、实践教学、科研训练、实习实践和综合能力培养五个方面详细介绍数据科学与大数据技术专业的培养方案。

一、课程设置1.1 专业核心课程：包括数据分析、数据挖掘、机器学习、大数据处理等课程，为学生打下扎实的理论基础。

1.2 选修课程：涵盖数据可视化、数据仓库、数据安全等方面的课程，帮助学生拓展知识面。

1.3 实践课程：通过实践课程如数据分析实训、大数据项目实践等，培养学生的实际操作能力。

二、实践教学2.1 实验室建设：学校建设了配备先进设备的数据科学与大数据技术实验室，为学生提供实践环境。

2.2 实践项目：学生参与实际项目，如数据分析竞赛、大数据处理项目等，锻炼学生的实际操作能力。

2.3 实习实践：学校与企业合作，为学生提供实习机会，让学生在真实工作环境中学习和实践。

三、科研训练3.1 科研导师制度：学校设立科研导师，指导学生进行科研项目，培养学生的科研能力。

3.2 学术交流：组织学术讲座、研讨会等活动，激发学生的科研兴趣，提高学生的学术水平。

3.3 科研成果：鼓励学生参与科研项目，发表学术论文，培养学生的科研创新能力。

四、实习实践4.1 实习机会：学校与企业合作，为学生提供丰富的实习机会，让学生在实践中学习和成长。

4.2 实践项目：学生参与企业实际项目，锻炼学生的解决问题能力和团队合作能力。

4.3 实习评估：学校对学生实习情况进行评估，及时反馈学生表现，帮助学生提升实习能力。

五、综合能力培养5.1 创新能力：培养学生的创新思维和解决问题的能力，提高学生的综合素质。

5.2 团队合作：通过团队项目、实习等活动，培养学生的团队合作精神和沟通能力。

5.3 职业规划：学校开设职业规划课程，帮助学生了解行业发展趋势，制定个人职业规划，提高就业竞争力。

北京大学数据科学与大数据技术专业（大数据分析方向）人才
培养方案
数据科学与大数据技术专业（大数据分析方向）
人才培养方案
1.专业简介
计算机科学与技术系建立于1978年，它的前身是北大数学力学系计算数学专业软件专门化组与无线电电子学系计算技术专业。

2.专业培养要求、目标
在计算机科学技术中，掌握坚实的理论和专业知识，具有分析问题和解决问题的能力，以及知识自我更新和不断创新的能力。

在计算机的工程实践和应用方面受过良好训练，能适应计算机飞速发展.在个人素质方面，具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的适应新环境、新群体的能力，并具有良好的语言（中、英文）运用能力。

本科毕业后可在科研机构、高等院校、企业事业单位从事计算机科学与技术学科领域的研究、教学、开发、管理工作，并可继续攻读计算机科学与技术以及相关技术学科、交叉学科的研究生学位。

3.授予学位
本专业为理科专业，学制4年，毕业授予理学学士学位。

4.学分要求与课程设置
总学分：143学分，其中：全校必修课：48学分，其中公共必修课29学分，本学科通识课程19学分；专业核心课程：33学分；专业限选课程：38学分，含毕业论文6学分；自主选修课程：24学分。

1）全校必修课（48学
分）（1）公共必修课（29学分）说明：大学英语如因根据大学英语教研室要
2）专业核心课程（33学分）
4）自主选修课程（24学分）（1）通选课（12学分）
（2）实践创新类（2~6学分）本科生训练计划课程（2~6学分，三上下）以及其他实践创新课程。

（3）全校所有其他课程。

数据科学与大数据技术专业人才培养方案一、专业名称、代码专业名称：数据科学与大数据技术专业代码：080910T二、培养目标本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好的人文素质和科学素养，具备数据科学与大数据技术专业基本理论、基本知识、基本技能，熟练掌握大数据应用平台的搭建与部署、大数据存储设计、大数据分析与挖掘、大数据可视化工具的使用，具有从事大数据处理、分析及预测等工作能力，能在政府、银行、医院、金融、互联网等部门从事大数据技术应用开发等工作，具有一定创新能力的高素质应用型人才。

三、基本规格本专业学生主要学习大数据分析与应用的基础理论与专业知识，掌握大数据平台架构搭建、应用开发与分析处理的专业知识，受到大数据技术的专业训练，具有对大数据进行分析、处理、预测及可视化的能力。

毕业生应具备以下综合素质、基本能力与专业知识：1.具备当代大学生的良好品质，热爱祖国，树立正确的世界观、人生观和价值观，具有良好的思想道德修养、强烈的民族自豪感和社会责任感。

2.系统掌握数据科学与大数据技术专业基本理论、基本知识和基本技能；具有一定的数理基础，掌握计算机软、硬件系统知识，具备一定逻辑思维能力、程序设计能力和算法分析能力；掌握大数据平台架构搭建与部署、大数据分析与挖掘、大数据可视化等专业知识，具有从事大数据处理、分析及系统开发能力，具备从事大数据行业应用开发的实践技能；具有一定的创新创业能力和科学性思维能力。

3.掌握体育基础知识和科学锻炼的基本方法，达到国家规定的体质健康标准；具有一定的外语应用能和语言表达交流能力；具有健全的人格、良好的生活习惯和心理素质。

4.掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有较强的大数据信息获取能力；掌握科技论文写作的一般知识和方法；了解本学科前沿和发展趋势，具有学习新知识和新技术的能力。

四、学制与修业年限1.标准学制：4年。

2.修业年限：可根据学生具体情况适当缩短或延长，修业年限最短为3年，最长不得超过7年。

一、培养目标本专业旨在培养思想品德好、专业素质高、实践能力强，掌握数据科学专业方向所需的基础理论和方法，具有经济、金融等相关行业知识背景，具备较强的数据收集、数据处理和数据分析的技术和能力的国际化应用型数据科学人才。

学生毕业后，能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据分析，能利用数据科学方法开展商务流通大数据应用、金融大数据应用，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动大数据在相关行业的应用创新。

二、培养规格及标准⒈知识结构本专业学生应具备以下几方面的知识：(1)通识教育知识：思想政治理论课、英语、大学语文、体育、哲学与社会、历史与文化、文学与艺术、科学与创新、数学思维与经济分析等；(2)基础知识：数据科学导论、数学分析、线性代数A、概率论A、数理统计、Python程序设计、计算机系统基础、C++程序设计、数据结构、数据库原理与设计等；(3)专业知识：大数据探索性分析、最优化方法、数据挖掘与机器学习、计算统计、应用回归分析、应用时间序列分析、应用多元统计分析、分布式计算、人工智能、自然语言处理、深度学习、文本挖掘等；(4)相关专业知识：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、国际金融、国际贸易、商务大数据案例分析、金融数据风险建模、运筹学、管理学、博弈论等；(5)有关当代知识：数据科学的理论和应用前沿。

具体课程设置详见本专业指导性教学计划。

⒉能力通过培养，学生应具备以下几方面的能力：(1)具有扎实的数据分析的理论基础和大数据技术，培养比较系统的大数据分析思维；(2)掌握数据科学的基本理论、基本方法和基本技术，具有大数据采集和数据挖掘的技术，具备解决涉及大数据问题的能力；(3)掌握系统的经济、金融等方面的行业知识，具有运用数据科学的理论、方法和技术分析相关领域实际问题的能力；(4)掌握英语，听、说、读、写、译能力均达到较高水平。

具有较强的英语口语和书面交流能力，熟练运用专业英语能力。

数据科学与大数据技术专业培养方案一、引言数据科学与大数据技术是当前信息时代的重要领域，随着互联网、物联网和人工智能等技术的快速发展，大数据的应用已经渗透到各个行业和领域。

为了满足社会对数据科学与大数据技术专业人才的需求，本文将详细介绍数据科学与大数据技术专业的培养方案。

二、专业目标数据科学与大数据技术专业旨在培养具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，具备数据分析和处理能力，具备大数据技术应用和开发能力的高级专业人才。

毕业生应具备以下能力：1. 掌握数据科学与大数据技术的基本理论和方法；2. 具备数据分析和处理的能力，能够从大量数据中提取有价值的信息；3. 具备大数据技术的应用和开发能力，能够构建大规模数据处理和分析系统；4. 具备团队合作和沟通能力，能够在跨学科和跨领域的项目中协作工作；5. 具备终身学习的能力，能够持续跟进数据科学与大数据技术领域的最新发展。

三、课程设置1. 基础课程- 数学分析- 线性代数- 概率论与数理统计- 数据结构与算法- 数据库原理与应用- 计算机网络- 编程语言基础2. 专业课程- 数据挖掘与机器学习- 大数据处理与分析- 数据可视化与交互设计- 云计算与分布式系统- 自然语言处理与文本分析- 高性能计算与并行计算- 数据安全与隐私保护3. 实践课程- 数据科学实践项目- 大数据技术应用案例分析- 数据科学与大数据技术实训四、实践教学1. 实验室建设为了提供良好的实践环境，学校将建设先进的数据科学与大数据技术实验室，配备高性能计算设备、大数据存储和处理设备以及相关软件工具。

2. 实践项目学生将参与数据科学与大数据技术的实践项目，通过与企业合作或者校内实验室的研究项目，将所学理论知识应用于实际问题的解决中。

3. 实训课程学生将参与数据科学与大数据技术的实训课程，通过实际操作和案例分析，掌握数据科学与大数据技术的应用和开发技能。

五、实习与就业学生将在大数据相关企业或科研机构进行实习，通过实习经验积累实际工作经验。

数据科学与大数据技术专业培养方案一、专业背景和目标1.培养学生熟练掌握数据科学领域的基础理论和方法，了解数据科学的前沿动态和发展趋势；2.培养学生具备数据挖掘、大数据处理、机器学习等技能，能够从海量数据中提取有用信息，并利用数据进行决策和预测；3.培养学生具备数据管理、数据存储和分析的能力，能够构建数据处理的基础设施；4.培养学生具备团队协作和沟通能力，能够应对实际问题，并提供科学的解决方案。

二、课程设计1.数理基础课程：包括高等数学、线性代数、概率统计等课程，为后续的数据科学理论和方法打下扎实的数学基础；2.计算机科学基础课程：包括数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统等课程，为后续的数据科学和大数据技术提供必要的计算机科学支持；3.数据科学核心课程：包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理等课程，培养学生运用数据科学方法进行建模和分析；4.数据处理与存储课程：包括分布式系统、数据库原理与应用、大数据处理技术等课程，培养学生处理和存储大规模数据的能力；5.领域应用课程：包括金融数据分析、社交网络分析、医疗健康数据分析等课程，让学生能够将数据科学技术应用于具体领域的实际问题；6.实践环节：包括数据科学竞赛、实验课程和实习，通过实际操作和项目实践，培养学生解决实际问题和团队合作的能力。

三、培养模式1.教师引导模式：教师作为专业导师，指导学生进行专业学习和科研实践，在选修课程和课题选择上给予指导和建议；2.学生主体模式：培养学生独立思考和解决问题的能力，鼓励学生参加科研项目、实习和竞赛，提升自己的实践能力；3.跨学科合作模式：与经济、统计、计算机等相关领域形成合作，开展共同研究和项目，提升数据科学的综合应用能力；4.校企合作模式：与企业合作开展实习、项目和课程开发，以培养学生解决实际问题的能力和就业竞争力。

四、学术研究方向1.数据挖掘与预测：利用数据挖掘和机器学习方法，从数据中发现规律和知识，进行数据预测和决策分析；2.大数据系统与平台：研究大数据处理和存储的基本框架和技术，构建高效的大数据处理平台；3.数据隐私与安全：研究数据共享和隐私保护的理论和方法，确保数据的安全和隐私；4.数据可视化与交互：研究数据可视化和交互技术，将复杂的数据信息以可视化方式呈现，提高数据分析的效果。

数据科学与工程专业人才培养方案与核心课程体系数据科学与工程专业是当今社会发展的关键学科之一，它培养了一批掌握数据分析、挖掘和决策支持技能的高素质人才。

本文将为您详细介绍数据科学与工程专业人才培养方案及核心课程体系。

一、人才培养目标数据科学与工程专业旨在培养具备扎实的数学、统计学、计算机科学基础，掌握数据分析、挖掘和决策支持方法，能在政府、企业、科研机构等领域从事数据分析、处理和管理工作的高级专门人才。

二、人才培养方案1.基础课程（1）数学类：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等；（2）计算机类：计算机组成原理、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库系统等；（3）统计学类：描述统计学、推断统计学、多元统计分析、时间序列分析等。

2.专业核心课程（1）数据挖掘：介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘等；（2）机器学习：探讨机器学习的基本理论、算法和应用，如监督学习、无监督学习、强化学习等；（3）大数据技术：研究大数据的存储、处理、分析和可视化方法，涉及Hadoop、Spark等分布式计算框架；（4）数据仓库与OLAP：学习数据仓库的设计、实现和应用，以及在线分析处理技术；（5）数据分析与决策：结合实际案例，教授数据分析方法及其在企业管理、金融、医疗等领域的应用。

3.实践教学（1）实验课程：数据挖掘、机器学习、大数据技术等课程的实验；（2）实习实践：安排学生到企业、科研机构进行为期半年至一年的实习；（3）毕业设计：结合专业知识和实际需求，完成一项具有实际应用价值的数据科学项目。

三、核心课程体系数据科学与工程专业的核心课程体系包括以下四个方面：1.数据分析基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等；2.计算机技术：计算机组成原理、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库系统等；3.数据挖掘与机器学习：数据挖掘、机器学习、模式识别等；4.大数据与决策支持：大数据技术、数据仓库与OLAP、数据分析与决策等。