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数据科学与大数据技术
2024-06-13 17:41     (点击:)
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随着互联网、智能手机以及其它智能数据采集设备等的迅速普及,互联网上每时每刻都有海量数据生成,大数据挖掘和运用的需求急促上升,人类已悄然进入“大数据时代”。我国政府也将大数据的开发和利用提升为国家发展战略,国务院于2015年印发了《促进大数据发展行动纲要》,这为我国发展数据科学于大数据技术专业提供了指导方针。本专业是以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性的一门新兴交叉学科,同时又可以结合经济学、管理学等应用学科进行扩展,是一门面向大数据高水平研发和产业应用的前沿性学科。

基本学制:四年

授予学位:理学学士

学科门类:理学

培养目标:本专业旨在培养德、智、体、美全面发展,具有良好的政治素质与道德修养,能够掌握统计学、数学,计算机科学等相关学科理论知识及大数据处理技术,并具备大数据研究、开发、应用的能力,能在政府、银行、金融、互联网、教育教学等机构和部门从事大数据的处理、分析及预测等工作的应用型、复合型高级专门人才。

培养要求:本专业要求学生掌握大数据相关的统计、计算机、数学和应用学科的基础知识,以及数据分析、技术开发和应用的基本技能。

毕业生应获得的知识和能力:

1.掌握数学分析、概率论与数理统计等相关理论及方法,具备数学建模的能力;

2.掌握统计学基本理论与方法,能够利用描述统计、推断统计的理论和方法进行数据分析及建模;

3.掌握计算机科学相关理论知识,具备程序设计、数据库设计及应用等能力;

4.掌握大数据数据收集、挖掘及分析技术,具备大数据系统架构设计的能力;

5.具有一定的经济学知识,能够利用经济学理论对现实经济问题进行统计分析。

主干学科:统计学、数学、计算机科学

核心课程:高等数学、线性代数、概率论、数理统计学、数据科学导论、数据结构、C语言程序设计、面向对象程序设计、数据库及实现、机器学习、Hadoop基础与实践、数值分析与优化、python数据分析、文本数据挖掘、多元统计分析等。

主要实践性教学环节:1.实验课程:数据科学导论、数据结构、面向对象程序设计、数据库及实现、数据挖掘、机器学习、数据科学与实践、大数据统计分析基础、网络数据采集、数据可视化原理与方法等。2.集中实践教学环节:行业认知、大数据信息平台使用、大数据建模、大数据采集、挖掘及分析、毕业实习、毕业论文等。3.创新实践活动:学科竞赛、科技创新、科研活动与成果、创业训练与实践、发明制作、产品设计、职业资格、社会公益服务等第二课堂活动。

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