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本科专业数据科学与大数据技术专业简介及主要课程

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发表于 2024-6-5 00:03:58 | 显示全部楼层 |阅读模式

专业名称:数据科学与大数据技术

隶属院系部:大数据与人工智能学院

学历层次:本科

学制学位:学制四年、工学学士


培养目标:

本专业培养德智体美劳全面发展的应用型数据科学与大数据工程技术人才。毕业生具备良好的计算思维、扎实的数据科学基础知识和大数据技术实践经验,胜任大数据工程师的职业要求,主动适应大数据工程技术和经济社会发展的需要,能够从事大数据分析、应用开发、系统开发、可视化、决策以及科学研究等工作。

培养要求:

本专业要求学生在数据科学与大数据专业课程的基础上,具备分析和解决大数据分析数据可视化实际问题的能力。本专业毕业生应符合以下几方面的要求:

(1)具有良好的思想道德修养、社会责任感和职业道德,身心健康、认真负责。

(2)具备优秀的团队协作能力和沟通交流能力,能有效的组织、推进任务的执行。

(3)具有较强的文档编写能力,具备英文文献、资料、书籍的阅读和理解能力。

(4)具备扎实的数学知识与统计学知识,掌握所在专业领域的业务知识,能用数学等自然科学,分析并解决所在专业领域面临的问题。

(5)具备扎实的数据科学与大数据技术的理论知识和技术知识。能利用掌握的专业知识进行的数据分析、问题建模、软件开发、系统维护等工作。

(6)具备较强的自学能力与研究能力,能迅速吸收并掌握最新的数据科学与大数据专业知识,持续提升自身专业素质和文化水平。

主干课程:

专业导论、程序设计基础、数据结构、数据库原理与应用、计算机网络、Java程序设计、操作系统、计算机组成原理、云计算与大数据基础、Python编程等。

集中实践性教学环节:

计算机硬件实训、程序设计基础实训、数据结构实训、数据库原理及应用实训、Linux实训、Java程序设计课程设计、Python编程实训、企业综合实习、Hadoop系统开发实训、大数据系统维护和管理课程设计、毕业设计等。

专业特色:

强调数据科学的多学科交叉特点,将社会科学,计算机科学,统计学,管理学和法学等多学科知识融入具体课程之中;凸显数据科学本身的讲解,注重提升学生的基于数据提出好问题的能力以及面向数据科学的研究设计、数据清理、存储与检索、交流与沟通、统计分析、道德与隐私、数据可视化以及数据挖掘与探索等关键技能;引入基于项目的学习方法,借鉴本校信息学院其他专业的培养经验,通过基于项目的教学方式,鼓励学生综合运用多种不同的工具和方法来解决复杂问题;强调动手实践能力的培养,为学生提供亚马逊Web服务和IBM大数据平台等实践平台。

就业去向:

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才,可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等。

就业岗位如下:

1.ETL研发工程师、Hadoop开发工程师、可视化工具开发工程师;

2.信息架构师、数据仓库研究员、OLAP在线联机分析开发者;

3.数据科学研究员、数据预测分析师、企业数据管理者;

4.数据安全研究员、数据分析师、数据挖掘工程师;

5.Java EE开发工程师、Python程序设计师;

6.政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等数据分析师

技能证书:

信息系统项目管理师、系统分析师、系统架构设计师、网络规划设计师、系统规划与管理师、软件评测师、软件设计师、软件过程能力评估师、网络工程师、多媒体应用设计师、嵌入式系统设计师、计算机辅助设计师、电子商务设计师、系统集成项目管理工程师、信息系统监理师、信息安全工程师、数据库系统工程师、信息系统管理工程师、计算机硬件工程师、信息技术支持工程师。



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