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文本内容:
数据科学与大数据技术专业本科人才培养方案
一、培养目标本专业旨在培养具有良好的思想素质和科学素养,掌握数学基础知识,系统地掌握数据科学基本理论、基本知识、基本技能和方法,具有利用大数据思维分析现代农业等复杂工程问题、解决问题、自主学习以及创新能力,具有较强的专业能力和良好外语运用能力能在企事业单位、行政管理部门从事大数据科研、开发与分析等工作,也可从事大数据分析师、金融分析师、市场研究分析师等职业,能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的应用型高素质人才
二、培养要求
1、掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论,具有良好的人文社会科学素养,社会责任感强,能够在大数据工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范能够理解和评价针对复杂大数据工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响;
2、掌握数学与自然科学的基本概念、基本理论和基本技能,培养大数据逻辑思维和逻辑推理能力具备扎实的计算机工程基础知识,了解通过计算机解决现代农业等复杂工程问题的基本方法,并遵循复杂系统开发的工程化基本要求系统掌握大数据理论及知识,具备理解大数据工程中复杂工程问题的能力,能够运用所学知识进行计算机问题求解;
3、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;
4、具有一定的组织管理能力、表达能力和团队合作能力;能够在多学科背景下的团队中很好地承担自己的角色,发挥应有的作用,工作能力得到充分体现
5、了解现代农业相关知识,了解大数据专业知识、方法和技术在该领域的应用背景、发展现状和趋势能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识等用于解决现代农业等领域的复杂工程问题,能够判别问题复杂性,分析系统优化方法
6、能够应用数学、自然科学和大数据科学的基础原理,识别、表达、并通过文献研究分析复杂大数据工程问题,以获得有效结论
7、具有自主学习和终身学习的愈识,有不断学习和适应发展的能力
8、具备沟通交流的基本技巧与能力,良好的口头与书面表达能力,有效表达自己思想与意愿的能力、倾听与理解他人需求和意愿的能力,适应工作与人际环境变化的能力;能够依照相关的工程标准或行业规范,进行大数据系统需求分析报告、技术解决方案、工程设计或实施方案、工程实施报告等相关工程技术文档的撰写;并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流
9、具备一门外语的基本听、说、读、写、译的能力,能够阅读大数据工程专业领域的外文资料,并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流
三、主干学科数学,计算机科学与技术
四、专业核心课程算法设计与分析、数据分析与R语言基础、操作系统与Linux操作基础、数值分析、大数据存储与处理技术应用基础Hadoop、云计算与分布式系统、大数据平台与存储技术综合实践(Hadoop或Spark).
五、主要实践教学环节(介绍实践教学环节总周数、列出重要的实习、设计等实践教学环节)实践教学环节总周数为31周数据结构课程设计、数值分析课程设计、数学建模课程设计、数据分析与R语言基础课程设计、信息系统分析与设计、算法设计与分析课程设计、数据库综合应用开发综合实践、大数据平台与存储技术综合实践(Hadoop或Spark)、机器学习与模式识别课程设计、优化与运筹课程设计、大数据技术综合应用创新实践、农业大数据分析应用实例,毕业实习,毕业论文(设计)等
六、课程框架与学分分配修读说明专业方向课最低选修学分为
19.5学分,通识教育选修课程最低选修学分为15学分,其中外国语言类课程至少选择2学分
七、学制与授予学位四年制本科,工学学士
八、培养计划进程表见附表
1、
2、3o表1通识教育课程进程表专业教育课程进程表注释红色标注课程为拟用于替换原有方案课程实习(设计)进程表课程类别应修学分通识教育课程必修通识教育必修课程
52.5选修通识教育选修课程15小计
67.5专业教育课程必修专业基础课程16专业核心课程18选修专业方向课程
17.5小计
51.5实习(设计)必修通识教育实习1(军训)专业教育实习(含毕业论文(设计))25小计26军训1第二课堂4总计150课课程名称学分学时开课学期必修/选修考试方式总学时理论实验实践外语10160136241-4思想道德修养与法律基础34836121-7马克思主义基本原理34838101-7中国近现代史纲要2322661-7毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论69652441-7形势与政策212860681-7体育412096241-4军事理论
1.524241大学物理C232321大学物理C实验
0.516162高等数学A111761761-2线性代数232322概率论与数理统计348483职业生涯与发展规划1就业指导
1.5自然科学类课程13信息技术类课程文学历史类课程艺术鉴赏类课程实践技能类课程外国语言类课程2总计
67.5类型课程编号课程名称学分学时开课学期必修/选修考试方式总学时理论实验C程序设计
2.540401必修考试C程序设计实验132321必修离散数学
2.540402必修考试专业导论
1.524242必修考试计算机网络232323必修考试计算机网络实验
0.516163必修数据结构
2.540403必修考试数据结构实验132323必修数据库原理232323必修考试数据库原理实验
0.516163必修小计16专业核心课数值分析
2.540404必修考试数据分析与R语言基础数据分析
2.540404必修考试数据分析与R语言基础实验数据分析基础实验
0.516164必修数据挖掘原理与应用
2.540404选修考试操作系统与Linux操作基础
2.540404必修考试操作系统与Linux操作基础实验
0.516164必修云计算与分布式系统116165必修考试云计算与分布式系统实验
0.516165必修考试算法设计与分析Python232325必修考试算法设计与分析Python实验
0.516165必修机器学习与模式识别3486必修考试小计18专业方向课Java程序设计132323选修考试信息系统分析与设计232324选修考试数学建模
2.540404必修考试数学建模
0.516164必修大数据存储与处理技术应用基础(Hadoop)
0.516164选修考试人工智能技术基础232325选修考查数据仓库技术132325选修考试图像数据挖掘技术
2.540405选修考试物联网技术116165选修考试物联网技术实验
0.516165选修考试Spark原理与应用132325选修考查数据可视化技术132325选修考查数据采集与网络爬虫132325选修考查农业遥感技术132325选修考查区块链技术基础132326选修考查专业英语(统计分析与应用)
1.524246选修考查信息论与大数据安全232326选修考试时间序列分析(时序数据分析)232326选修考查生物信息学232326选修考试优化与运筹
2.540406选修考试网络信息计量
2.540406选修考试农业大数据处理技术232327选修考查社会网络分析(计算智能)232327选修考查农业信息分析与预测232327选修考查小计最低选修
17.536总计类型实习代码实习名称周数学分学期通识教育实习军训312专业数据结构课程设计223教育实习数值分析课程设计114数学建模课程设计114数据分析与R语言基础课程设计114信息系统分析与设计课程设计114算法设计与分析课程设计115数据库综合应用开发综合实践115大数据平台与存储技术综合实践(Hadoop或Spark)115农业遥感企业实习实训115机器学习与模式识别课程设计116优化与运筹课程设计116大数据技术综合应用创新实践116农业大数据分析应用实例(包括种植业、养殖业、渔业、土地管理、农村能源、农产品物流大数据分析)227毕业实习1058毕业论文(设计)67-8第二课堂第二课堂41-8总计31。