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培养方案 一、专业概述 数据科学与大数据技术专业的学生在系统学习计算机系统、软件工程和数据科学相关理论的基础上， 重点掌握大数据采集、存储、管理、分析与应用等核心专业知识和技能，接受数据科学思维教育和大数 据技术的实践训练，具备开展创新性研究和应用开发所需要的基础理论与动手实践能力。 本专业属于计算机专业大类，以计算机科学与技术相关理论为基础，以数据科学与大数据技术为特 色的宽口径专业，就业前景广阔，毕业生能在学校、科研机构、IT、政府机关等企事业单位从事与计算 机科学与技术和数据科学相关的研究、设计、开发、维护、管理、培训以及教学等工作，也可继续攻读 数据科学相关的理工学科和交叉学科的硕士学位。 二、标准学制 四年 三、授予学位 工学学士 四、专业培养目标及培养规格 培养目标： 数据科学与大数据技术专业培养具有优良的思想品格、深厚的人文素养、坚实的数理基础，在数据 采集、存储、管理、分析与应用领域掌握扎实的专业知识，具备大数据管理和分析的工程技术能力，具 有良好的终身学习能力、创新能力以及较强的沟通表达和团队协作能力。毕业生能攻读本专业相关学科 的研究生，或从事数据科学与大数据技术相关的系统研发、项目管理和服务等工作。 毕业生在毕业后五年左右应达到以下要求： 培养目标 1：具有良好的思想品格和人文素养，有社会责任感，遵守职业道德； 培养目标 2：具有良好的终身学习能力、多学科知识交叉融合能力、沟通交流能力、团队合作能力， 能在数据科学及交叉学科领域开展相关工作，适应独立和团队工作环境； 培养目标 3：具有较强的创新意识，能够在多学科背景下理解和解决数据科学领域的复杂问题，具 备在数据科学及交叉学科领域从事软件系统研究、开发、项目管理和服务等工作的能力； 培养目标 4：具备良好的数据科学专业知识和管理经验，成为所在领域的专业技术骨干、科学研究 骨干和管理中坚力量，具有良好的职场竞争力。 培养规格： 根据本专业人才培养目标、社会需求以及XX大学在数据科学与大数据技术相关专业积累的人才培 养经验，结合工程教育专业认证指南，提出了现阶段本专业毕业生主要应该满足 12 个方面的毕业要求， 具体如下： （1）工程知识 能够将数学、自然科学、计算机科学、数据科学基础理论和专业知识用于解决数据科学与大数据领 域的复杂问题。 （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、并通过文献研究数据科学领域的复 杂问题，以获得有效结论。 （3）设计/开发解决方案 能够设计针对数据科学领域复杂问题的解决方案，设计满足特定需求的数据管理方法、数据分析方 法或大数据分析系统，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。 （4）研究 能够基于科学原理并采用科学方法对数据科学领域的复杂问题进行研究，包括分析问题、建立模型、 开发软件、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。 （5）使用现代工具 能够针对数据科学领域的复杂问题，选择恰当的数据分析方法、数据分析工具、项目管理工具以及 运行数据等工具和资源，优质、高效、规范地开发数据管理和分析系统，包括对所研究复杂工程问题的 预测与模拟，并能够理解其局限性。 （6）工程与社会 学习历史、哲学、社会、法律等人文社会科学知识，能够基于数据科学相关背景知识进行合理分析， 评价数据分析实践和数据科学领域复杂问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并 理解应承担的责任。 （7）环境和可持续发展： 能够理解和评价针对数据科学领域复杂问题的工程实践对环境、社会 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 大、多学时的课程，Ⅱ次之；在课程名称后标注 1、2、3 等，表示分学期讲 授的系列课程。 2.采用混合教学模式的课程，需要在线下讲授的部分计入排课学时，在线上学习的部分计入线上学时，其中，线上学时 不超过排课学时。学生课外扩展学习的部分计入课外学时。 3.总学时=理论学时(排课学时)+实验学时+（线上学时） 总学分=理论学时/16+实验学时/32+线上学时/32 各类实习、社会调查、课程设计、学年论文、毕业设计(论文)、社会实践活动等集中实践环节每周计 0.5-1 学分。 4.前三年夏季小学期的编号分别为 S1、S2、S3，秋季学期和春季学期的编号按照原来的顺序从 1～8 学期依次编排。 [文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]

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