数据科学与大数据技术专业人才培养方案

数据科学与大数据技术专业培养方案（2019版）专业代码：080910T2019-2022年入学适用四年制本科专业培养目标及要求培养目标本专业培养培养德、智、体、美全面发展，具有良好的政治素质与道德修养，掌握扎实的基础理论和专业知识、良好的团队意识和协调能力，具备包括数据思维在内的科学思维能力、解决数据密集型问题为主的动手能力以及大数据分析与挖掘或大数据应用研究与开发技能，并能够通过继续教育或其他终身学习途径不断拓展自己的能力，在数据系统的研究、开发、教学与应用等相关领域具有就业竞争力的高素质复合型人才。具体目标包括：掌握面向大数据应用的数学、统计学、计算机科学以及应用领域学科的基础理论和方法、熟练运用各种大数据分析技术和手段；在数据建模、数据管理和分析、统计推断的基本理论、方法和技能方面进行系统学习；同时具备自然科学和社会科学等领域中大数据的应用分析技能对数据进行深度分析；本专业学生在系统的专业技术训练基础上，具备广泛的数据应用视野、能够胜任数据挖掘、大数据系统开发等技术领域以及商务与金融大数据、健康大数据、大数据传媒与公共管理等各类应用领域的多层次工作。（二）培养要求1.思想政治和德育方面按照教育部统一要求执行。2.业务方面（1）掌握从事本专业工作所需的数学、统计学、计算机科学知识，以及相关领域学科，如经济学、金融学等。（2）系统掌握专业基础理论知识和专业知识，经历系统的专业实践，理解数据科学与大数据技术的基本概念、知识结构、典型方法，建立大数据采集、存储、处理、分析与应用等核心专业意识。（3）了解与本专业相关的国内外相关法律、法规、政策和标准，理解本领域职业道德和伦理基本要求，在实际工作中能够综合考虑政治、经济、环境、法律、安全、健康、伦理等制约因素。（4）具有组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。（5）具有良好的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料，具有国际视野和跨文化交流、竞争与合作能力。（6）具备一定的科学研究和知识更新能力。3．体育方面掌握体育运动的一般知识和基本方法，形成良好的体育锻炼和卫生习惯，达到国家规定的大学生体育锻炼合格标准。毕业生能力要求（一）根据上述培养目标，本专业毕业生必须满足如下12点毕业要求一级指标：工程知识：能够将数学、统计学、计算机科学等专业知识用于解决在大数据环境下的复杂工程问题；问题分析：能够用数学、数据科学、计算机科学的基本原理，通过调研和文献研究分析在大数据环境下的复杂工程问题，掌握数据科学的基本思维方法和研究方法，具有良好的科学素养，并具备综合运用知识、方法和技术解决交叉学科实际问题的初步能力，以获得有效结论；设计/开发解决方案：系统掌握大数据建模与分析的基础理论及其计算机处理的基本技能，熟悉自然科学和社会科学等应用领域中大数据的特征，形成模型、算法、高效求解等核心意识；能够针对具体的工程问题，考虑社会、经济、健康、安全、法律、文化及环境等因素，设计具有创新性的解决方案；研究：了解数据科学的发展现状和趋势，具有创新意识，并具有理论创新和系统创新的初步能力；掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定的科学研究和实际工作能力，培养终身学习意识，获取相关信息和新技术、新知识，持续不断地充实和提高自己；使用现代工具：能够针对复杂数据环境下的工程问题，选择、集成、定制恰当的程序语言、项目管理、测试管理、数据分析等工具，并能够理解其局限性；工程与社会：能够合理分析、评价客户需求、项目管理等工程实践和复杂软件工程问题，解决方案对社会、健康、安全、法律、文化的影响，并理解应承担的责任；环境与可持续发展：能够理解和评价大数据复杂工程问题的工程实践对社会可持续发展的影响；职业规范：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、职业道德和心理素质，社会责任感强；了解与本专业相关的职业和行业重要法律法规及方针政策，理解包括隐私保互在内的专业伦理基本要求；个人和团队：能够在多学科背景下的团队中协同工作，胜任个体、团队成员以及负责人等多种角色，承担相应职责；沟通：能较熟练地掌握一门外语，具有较强的阅读能力和听、说、写能力，具有宽扩的国际视野和跨文化交流、竞争与合作能力。能够撰写规范的工程文档；项目管理：能够将项目管理的知识和经济决策方法应用于多学科环境下的大数据工程问题；终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应数据科学专业发展的能力。（二）毕业要求二级指标根据上述毕业要求，我们进行毕业要求的细分，其二级指标如下表所示。一级指标编号二级指标编号指标名称指标描述11.1数学、统计学知识掌握数学、统计学等知识，能将其用于数学问题的建模和求解，掌握基于概率与统计分析的数据建模等大数据环境下软件工程基础知识1.2计算机知识掌握程序设计、数据结构等计算机科学基础知识；数据挖掘等大数据环境下的工程专业知识，能理解、分析并初步设计解决面向大数据系统的复杂工程问题的方案。1.3商业等应用领域知识掌握商业等应用领域的基础知识，能理解、分析并初步设计复杂工程问题的方案；具有一定的经济学、管理学的商业管理能力，成为复合型人才；22.1问题识别能力能够通过分析、调研，识别复杂的数据明确的/隐含的需求。2.2问题表达能力能够通过抽象、分层、形式化的方式，明确表达复杂数据需求、系统设计、开发和测试方案。2.3问题评估能力能够通过文献研究分析影响目标数据的主要因素，论证解决方案的合理性并获得有效结论。33.1方案设计能力能够根据用户需求确定设计目标。3.2方案评估能力能够考虑经济、安全、法律、文化及环境等因素，论证设计方案的可行性和先进性。3.3创新协同能力能够采用组件协同原则，整合、改进和集成多方复杂组件用于实现系统，体现创新性。3.4方案呈现能力能够用图纸、文档或实物等形式，呈现设计成果。44.1实验设计能力能够基于科学原理，针对复杂工程问题，运用软件工程及其在大数据环境下的新特性，提出目标假设，设计实验,采用科学方法，制定实验解决方案，构建实验系统，进行实验。4.2数据分析解释能力能够分析和解释复杂软件系统及其在大数据环境下产生的开发、测试、管理、等实验数据，并通过信息综合、可视化展示得到合理有效的结论。4.3大数据分析能力能够用数据科学相关的关键算法、模块，通过软件工程方法和大数据平台，进行研究和实验验证。55.1编程语言工具运用能力能够针对数据系统开发的复杂工程问题，选择恰当的程序语言编译器、相关开源及第三方组件等工具，并能够理解其局限性。5.2工程管理工具运用能力能够针对数据构建和过程及质量管理等复杂工程问题，选择、集成、定制恰当的项目构建、管理、测试管理、相关开源及第三方组件等工具，并能够理解其局限性。5.3数据分析工具运用能力能够针对数据分析等复杂工程问题，选择、集成、定制恰当的数据获取、分析和挖掘、相关开源及第三方组件等工具，并能够理解其局限性。5.4文档呈现工具运用能力能够针对软件系统宣传演示问题，选择、集成恰当的文字处理、视频编辑、演示制作等、相关开源及第三方组件等工具，并能够理解其局限性。66.1实习实践能力具有工程实习和社会实践的经历。6.2标准规范知识熟悉与软件工程、数据科学相关的技术标准、知识产权、信息安全规范、产业政策和法律法规。6.3风险识别能力能识别、分析与评价针对软件系统及其在大数据环境下复杂工程问题的系统开发、信息传播对社会、健康、安全、法律以及文化的影响。77.1可持续发展意识理解环境保护和社会可持续发展的内涵和意义，及其实践的相互影响。7.2经济安全意识能针对实际项目，评价其资源利用效率和网络安全防范措施，合理判断数据科学实践可能对社会可持续发展和环境造成的损害。88.1人文与科学精神具有正确的人生观，热爱祖国、爱岗敬业、诚实守信、友善互助，具有人文知识和科学精神。8.2社会责任感理解社会主义核心价值观，了解和尊重国情，维护国家利益，具有推动民族发展和社会进步的责任感。8.3工程师素养理解工程伦理的核心理念，了解数据分析师、数据工程师的职业特点和责任，在软件工程实践中能自觉遵守职业道德和行业规范，具有知识产权与信息安全意识。99.1团队合作能力能够主动与其他学科的成员合作开展工作，能胜任团队成员的角色和责任。9.2团队领导能力能够作为团队负责人倾听成员的意见，并组织团队成员开展工作。1010.1宣传表达能力具有报告撰写、文稿设计、陈述发言、清晰表达的能力，能够用于与同行和社会公众进行专业问题的有效沟通和交流。10.2外语交流能力具有一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。1111.1项目管理原理与概念理解和掌握数据分析工程及相关领域的需求、成本、时间、质量等方面项目管理原理与经济决策方法。11.2项目管理实践能力具备在有多学科环境下，针对数据工程及相关领域的需求、成本、时间、质量等方面项目管理的实践能力。1212.1自主学习能力能够认识不断探索和学习的必要性，具有自主学习和终身学习的意识,掌握自主学习的方法，了解拓展知识和能力的途径。12.2职业驱动发展能力能够针对个人职业发展的需求，自主学习，适应时代发展和环境变化。三、毕业学分要求（一）学分构成毕业最低要求160学分，其中实践教学环节学分不低于50学分（含课内实验），实验占比大于30%。学分构成参见如下表。课程类别学分数所占比例备注课堂教`学必修课普通共同课31.519.69%不包括体育4学分学科共同课3018.75%专业核心课2415%选修课专业选修课大数据分析模块2918.13%由学生自主选择。大数据技术模块商业智能模块通识选修课经济∙管理∙法律1-6127.5%由学生自主选择，其中创新至少2学分文学∙历史∙哲学1-5创新∙创意∙创业2-其他通识课课组0-个性化课程63.75%由学生自主选择实践教学环节军事技能216.88%大学外语实践0.5思想政治理论课社会实践2毕业论文12毕业实习4创新与创业1素质拓展2体育4实践（含课内实验）总学分5031.25%毕业总学分160100%辅修学分总计30双专学分总计55（二）通识选修的要求通识选修的12个学分中，要求在“经济∙管理∙法律”模块中至少选1学分、“文学∙历史∙哲学”模块中至少1学分、“创新∙创意∙创业”模块中必选2学分，还可以在“其他通识课课组”中选择。具体选修的课程，由学生自主确定。四、修业年限与授予学位基本学制4年，弹性学制3-6年，创业学生最长学习年限为8年。符合条件的学生授予理学学位。五、专业核心课程专业导论、Java程序设计、数值代数、数据结构、数据库原理、机器学习、数据挖掘、Hadoop与Spark开发技术，共八门。六、主要实践教学环节①军事技能：为期2周，2学分，安排在第1学期；②大学外语实践：0.5学分，安排在第4学期；③思想政治理论课社会实践：2学分，安排在第4学期；④毕业论文：为期12周，12学分，安排在第8学期；⑤毕业实习：为期8周，4学分，安排在第8学期；⑥创新与创业：1学分，学时、学期不限，由学生自主选择。⑦素质拓展：2学分，学时、学期不限，由学生自主选择。七、课程与毕业生能力要求的对应表序号课程名称数据科学与大数据技术专业毕业生能力要求123456789101112工程知识问题分析设计/开发解决方案研究使用现代工具工程与社会环境与可持续发展职业规范个人和团队沟通项目管理终身学习1思想道德修养与法律基础MHH2毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论LH3思想政治理论课实践教学LH4马克思主义基本原理概论LH5中国近现代史纲要LH6形势与政策教育（1）HLH7形势与政策教育（2）HLH8体育（一）H9体育（二）H10体育（三）H11体育（四）H12军事技能H13军事理论H14大学英语（2）MHM15大学英语（3）MHM16大学英语（4）MHM17大学外语实践MHHM18大学生心理健康教育HHHH19大学生职业生涯与创业基础HHM20大学生就业与创业指导HHMM21创新与创业HH22素质拓展HH23Python语言（2）HHL24高等数学（大数据方向）上HM25高等代数HM26高等数学（大数据方向）下HM27数学应用软件HH28统计学原理HM29数学分析选讲H30概率论HM31数理统计学HHM32Java程序设计HM33机器学习H34数据库原理HHM35数据挖掘HH36数据结构H37Hadoop与Spark开发技术HM38数学建模HM39最优化及其应用H40随机过程MH41数值代数HH42多元统计分析MH43离散数学H44时间序列分析HH45计算机网络与通信HHH46计算机网络与通信实验HHH47数据分析初步H48文本数据挖掘H49NoSQL数据库技术H50图像工程H51数据可视化HH52数据采集与网络爬虫53数据科学案例分析H54分布式计算H55金融统计学H56操作系统（英）MH57操作系统实验MH58金融数据挖掘MMH59商务智能HHM60毕业实习MHHM61毕业论文HMH八、课程修读说明（一）学分结构数据科学与大数据技术专业学生必须修满160学分，其中，必修课85.5学分，选修课50学分（含通识和个性化选修18学分），实践教学27.5学分（含体育4学分）。数据科学与大数据技术专业是从国家和社会需求出发，以培养学生数据思维和数据价值发现能力为指导思想，培养具有数据获取、数据分析处理和展示能力以及解决行业领域数据密集型应用的高素质复合型专门人才。（二）专业选修课程专业选修课在第三学期至第七学期分批开设，学生可自主选修相应课程，并修满至少32学分。三个专业选修课模块分别是：大数据分析模块、大数据技术模块、商业智能模块。专业选修课以大数据分析和大数据技术为主，以经济金融应用为拓展。（三）通识选修课程通识选修的12个学分中，要求在“经济∙管理∙法律”模块中至少选1学分、“文学∙历史∙哲学”模块中至少1学分、“创新∙创意∙创业”模块中必选2学分，还可以在“其他通识课课组”中选择。具体选修的课程，由学生自主确定。（四）个性化课程个性化课程可在全校开课的课程、国内外在线开放课程平台的课程中选择，也可以用第二校园求学或参与国际化交流所获学分替换，个性化课程的学分为6学分。由学生自主选择，鼓励学生跨学科、跨专业选修。（五）实践教学在实践教学采用多种形式开展，包括军事技能、大学外语实践、思想政治理论课社会实践、毕业论文、创新与创业、素质拓展、课程设计等。其中，创新与创业的学分，通过学科竞赛、创新创业项目、教师的科研项目、创新研讨课、开放性实验项目等方式获得。素质拓展的学分，通过参加社会实践（顶岗实习、服务型实习等）、志愿者服务、学术讲座、社团活动、经典阅读等方式获得。具体参照《创新创业和素质拓展学分管理办法》（浙商大教〔2016〕134号）。毕业实习和毕业论文均安排在第8学期。其中，毕业实习为期4周，共4个学分；毕业论文为期12周，共12个学分。专业教学计划进程表（辅修、双专业教学计划进程表以系统为准）课程类别课程号课程名称开课学期学分学时分配表周学时辅修课二专业课理论实验实习课堂教学普通共同课思想政治理论类IPT006形势与政策教育(1)一11.01600理论(1.0)否否IPT004中国近现代史纲要一12.03200理论(2.0)否否IPT007形势与政策教育(2)一21.01600理论(1.0)否否IPT001思想道德修养与法律基础一23.04800理论(3.0)否否IPT002毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论二14.06400理论(4.0)否否IPT003马克思主义基本原理概论三13.04800理论(3.0)否否军事体育类MPE001军事理论一12.03200理论(2.0)否否MPE003体育(一)一11.03200理论(2.0)否否MPE004体育(二)一21.03200理论(2.0)否否MPE005体育(三)二11.03200理论(2.0)否否MPE006体育(四)二21.03200理论(2.0)否否外语模块FLG002大学英语(2)一13.04800理论(3.0)否否FLG003大学英语(3)一23.04800理论(3.0)否否FLG004大学英语(4)二13.04800理论(3.0)否否计算机模块CMP004Python语言(2)一24.032320理论(4.0)-实验(4.0)否否心理健康教育课MHC001大学生心理健康教育一11.01600理论(1.0)否否职业发展与就业指导课CDE001大学生职业生涯与创业基础二11.03200理论(2.0)否否CDE002大学生就业与创业指导三20.51600理论(1.0)否否学科共同课BDS025高等数学(大数据方向)上一16.09600理论(6.0)否否MAT020高等代数一14.06400理论(4.0)否否BDS026高等数学(大数据方向)下一26.09600理论(6.0)否否STA001统计学原理一2330180理论(3.0)-实验(3.0)否否MAT017数学应用软件一22.00320实验(2.0)否否STA004数理统计学二134800理论(3.0)否否BDS024离散数学二13.04800理论(3.0)否否STA003概率论二134800理论(3.0)否否专业核心课BDS001Java程序设计一14.00640实验(4.0)是是BDS002专业导论一111600理论(1.0)否否CST014数据结构一246400理论(4.0)否是BDS003机器学习二23.00480实验(3.0)是是CST012数据库原理二233990理论(3.0)-实验(3.0)是是BDS011数值代数二23.00480实验(3.0)是是BDS004数据挖掘三13.018300理论(3.0)-实验(3.0)是是SEG022Hadoop与Spark开发技术三1332160理论(3.0)-实验(3.0)是是专业选修课大数据分析模块BDS007数学建模二13.00480实验(3.0)否否BDS027数学分析选讲二13.04800理论(3.0)否否BDS006数据分析初