数据科学与大数据技术创新实践班培养方案2019版

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人才培养方案1. 引言本文档旨在为数据科学与大数据技术专业提供一个人才培养方案。

随着大数据时代的到来，需要培养具备数据科学与大数据技术能力的专业人才，以应对各行各业的数据挖掘和分析需求。

2. 培养目标本专业培养目标如下：- 培养具备扎实的数学和统计基础的学生，能够理解和运用数据科学和大数据技术的基本理论和方法；- 培养具有良好的编程能力，能够使用各种编程语言进行数据分析、挖掘和可视化；- 培养具备跨学科思维和团队合作能力的学生，能够解决复杂的数据科学和大数据技术问题；- 培养具备创新精神和实践能力的学生，能够应对新兴技术和挑战。

3. 培养内容为了达到上述培养目标，我们将提供以下核心课程：- 数学与统计基础：包括概率论、数理统计等课程，以建立学生的数学和统计基础；- 数据科学基础：包括数据预处理、数据挖掘、机器研究等课程，以培养学生的数据科学能力；- 大数据技术：包括分布式计算、数据存储和管理、大规模数据处理等课程，以培养学生的大数据技术能力；- 数据可视化：包括数据可视化原理和技术、可视化工具的使用等课程，以培养学生的数据可视化能力；- 实践项目：组织学生进行数据科学和大数据技术相关的实践项目，培养学生的实践能力和解决问题的能力。

4. 培养方法为了使学生全面发展和具备实践能力，我们将采取以下培养方法：- 理论与实践相结合：课程设置既注重理论教学，又注重实践操作，使学生能够将所学知识应用于实际问题的解决；- 小班教学和导师制：为了更好地指导和培养学生，我们将采用小班教学方式，并为学生分配导师，进行个性化指导；- 实践项目和实实训：安排学生参与实践项目和实实训，提供实战经验和锻炼机会；- 跨学科合作：促进学生与其他相关专业的学生开展跨学科合作，培养团队合作能力和解决复杂问题的能力。

5. 考核与评价为了对学生的研究情况进行评价，我们将采取以下考核与评价方式：- 课程作业和考试：通过课程作业和考试对学生进行知识掌握和理解的评价；- 实践项目评价：对学生在实践项目中的表现进行评价，包括项目的完成度、解决问题的能力等；- 综合评价：综合考虑学生的课程成绩、实践项目表现以及个人素质等因素，对学生进行综合评价。

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培养方案一、专业背景与目标数据科学与大数据技术专业是针对当前大数据时代的需求而设立的，旨在培养具备数据分析和处理能力的专业人材。

该专业的目标是培养学生掌握数据科学的基本理论、方法和技术，具备大数据处理与分析的能力，能够在各个领域中应用数据科学与大数据技术解决实际问题。

二、培养方案结构1. 专业课程该专业的课程设置包括基础课程、专业核心课程和实践课程。

基础课程包括数学、统计学、计算机科学等，旨在为学生打下坚实的理论基础。

专业核心课程包括数据挖掘、机器学习、大数据处理等，重点培养学生的数据科学和大数据技术能力。

实践课程包括项目实践、实习和毕业设计等，通过实际操作和实践，提升学生的实际应用能力。

2. 实践教学为了提高学生的实际应用能力，该专业注重实践教学。

学生将参预各类实践项目，如数据分析项目、大数据处理项目等，通过实践操作，学生将学到的理论知识应用到实际问题中，培养解决实际问题的能力。

3. 实习与就业为了匡助学生更好地融入社会，该专业将组织学生进行实习。

学生将有机会在各类企业、科研机构等实习，通过实践锻炼，提高自己的实际应用能力和解决问题的能力。

同时，学校将与各类企业、机构建立合作关系，为学生提供就业机会和实习机会。

三、课程设置示例1. 基础课程- 高等数学- 线性代数- 概率论与数理统计- 计算机科学导论2. 专业核心课程- 数据结构与算法- 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3. 实践课程- 数据分析项目实践- 大数据处理项目实践- 数据科学应用案例研究四、就业方向该专业的毕业生可以在各个领域中从事数据科学和大数据技术相关的工作，包括但不限于以下方向：- 数据分析师- 大数据工程师- 数据科学家- 数据挖掘工程师- 人工智能工程师五、专业特色1. 实践教学该专业注重实践教学，通过各类实践项目和实习，培养学生的实际应用能力。

2. 行业合作学校与各类企业、机构建立合作关系，为学生提供就业机会和实习机会。

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。

第1篇一、大数据的定义大数据是指规模巨大、类型繁多、价值密度低的数据集合。

它具有以下四个特点：海量性、多样性、高速性和价值性。

大数据时代，数据已成为国家战略资源，各行各业对大数据人才的需求日益增长。

二、实践教学的重要性1. 培养学生的实际操作能力：实践教学使学生能够在实际工作中运用所学知识，提高解决实际问题的能力。

2. 培养学生的创新意识：实践教学鼓励学生敢于尝试、勇于创新，培养学生的创新精神。

3. 增强学生的就业竞争力：实践教学使学生具备较强的实际操作能力，有利于提高学生的就业竞争力。

4. 促进教育教学改革：实践教学是检验教学效果的重要手段，有助于推动教育教学改革。

三、大数据背景下实践教学的特点1. 数据资源丰富：大数据背景下，实践教学可以充分利用海量数据资源，为学生提供丰富的实践案例。

2. 实践内容多样化：大数据时代，实践教学可以涵盖数据分析、数据挖掘、数据可视化等多个方面。

3. 实践手段创新：大数据背景下，实践教学可以借助云计算、大数据技术等手段，提高实践效果。

4. 实践周期缩短：大数据时代，实践教学可以实时获取数据，缩短实践周期。

四、实践教学模式改革1. 构建实践教学体系：根据大数据专业特点，构建实践教学体系，包括课程设计、实习实训、项目实践等环节。

2. 优化课程设置：调整课程结构，增加实践性课程，提高实践教学比重。

3. 创新实践教学方法：采用案例教学、项目教学、翻转课堂等教学方法，提高实践教学质量。

4. 加强校企合作：与企业合作，为学生提供实习实训机会，提高学生的实践能力。

5. 建设实践平台：利用大数据技术，搭建实践教学平台，为学生提供实践资源。

五、实践教学评价体系1. 过程评价：关注学生在实践过程中的表现，如参与度、创新意识等。

2. 结果评价：关注学生实践成果，如项目完成度、实践报告等。

3. 综合评价：将过程评价和结果评价相结合，全面评价学生的实践能力。

4. 持续改进：根据评价结果，不断调整和优化实践教学体系。

数据科学与大数据技术专业培养方案引言概述：随着信息技术的不断发展，数据科学与大数据技术成为了当今社会中备受关注的热门领域。

为了培养更多具备数据科学与大数据技术专业知识和技能的人才，各大学纷纷推出相应的专业培养方案。

本文将探讨数据科学与大数据技术专业的培养方案。

一、课程设置1.1 基础课程：包括数据结构、数据库原理、统计学基础等，为学生打下坚实的理论基础。

1.2 专业课程：涵盖数据挖掘、机器学习、大数据处理技术等，培养学生具备实际操作能力。

1.3 实践课程：包括实习、项目实践等，让学生在实际项目中应用所学知识，提升实际操作能力。

二、教学方法2.1 理论与实践相结合：注重理论知识的传授同时，也要注重实践操作的训练。

2.2 项目驱动教学：通过项目驱动教学，让学生在实际项目中学习和应用知识。

2.3 导师制度：为学生配备导师，指导学生的学习和研究，提供个性化的学术指导。

三、实习与实训3.1 实习机会：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。

3.2 实训项目：组织学生参与实际项目，锻炼学生的团队合作能力和解决问题的能力。

3.3 实践能力培养：通过实习和实训，培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。

四、实验室建设4.1 大数据实验室：建设配备先进设备和软件的大数据实验室，为学生提供实验平台。

4.2 数据分析实验室：建设数据分析实验室，提供数据处理和分析的实验环境。

4.3 软件开发实验室：建设软件开发实验室，让学生学习和实践软件开发技术。

五、学术交流与合作5.1 学术交流会议：组织学生参加学术交流会议，拓展学术视野，与同行学者交流。

5.2 产学合作项目：与企业合作开展产学合作项目，让学生参与实际项目，提升实践能力。

5.3 国际合作交流：开展国际合作交流，与国外院校合作开展项目，促进国际学术交流。

结语：通过以上内容的探讨，数据科学与大数据技术专业的培养方案应该是全面的，包括课程设置、教学方法、实习与实训、实验室建设和学术交流与合作等方面。