数据科学与大数据技术人才培养方案

数据科学与大数据技术专业人才培养方案

一、专业定位

本专业紧跟大数据技术发展趋势，根据数据科学与大数据技术的

就业现状，面向互联网公司、金融机构、通信、政府、机关等具有大

数据需求的政府和企事业单位，培养具有数据管理、数据挖掘和大数

据开发及应用的应用型、复合型技能人才。

本专业旨在培养学生的数据采集、数据清洗、数据存储、数据分

析与挖掘、数据可视化和大数据智能推荐等技能，面向的岗位主要有

大数据采集工程师、大数据存储与分析工程师、大数据应用开发工程

师以及大数据平台运维工程师。

二、培养目标

本专业旨在培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好的政治

素质与道德修养，掌握扎实的理论基础和专业知识、良好的团队意识

和协作能力，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，并能够通过继续学习或者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、部署与应用等相关领域具有就业

竞争力的高素质应用型人才。

毕业生能在国家各级财经政务部门、信息产业、工商企业、金融

机构、科研院所等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究

工作，亦可从事各行业大数据系统集成、设计开发、管理维护等各方

面的工作，也适合去高等院校和科研院所的相关交叉学科继续深造，

攻读硕士学位

学生毕业五年应能够利用探索性数据分析技术对数据进行建模，

并能利用统计建模和机器学习的理论、方法对数据进行深度分析和产

品化开发；能够胜任大数据分析挖掘、大数据系统开发等技术领域以

及经济等各类大数据相关应用领域的多层次工作。

三、培养要求

（一）专业分流

本专业与计算机科学与技术专业、软件工程专业、物联网工程专

业一并实施按大类招生，属计算机大类，第一学年按照大类进行培养,

于入学后第二学期五月份进行专业选择，第三学期开始进入专业学

习，可选读的专业有数据科学与大数据技术专业、计算机科学与技术

专业、软件工程专业和物联网工程专业。

分流进入数据科学与大数据技术专业的条件：

1.学生根据自身情况填报志愿。在数据科学与大数据技术专业人

数可容纳的情况下，尽量满足学生的个人志愿。

2.当填报数据科学与大数据技术专业志愿的人数高于该专业可

容纳的人数时，根据学生的综合成绩由高到低进行排序录取。

最终分流方案详见《计算机与信息工程学院本科大类招生专业分

流实施办法》。

（二）培养模式

积极探索3+0.5+0.5教学模式，通过半年的顶岗实习，强化学生

专业实践的系统性和完整性，通过顶岗实习帮助学生完成从学校到社

会的角色转变，为学生走向社会打牢基础。

(三)结构体系

本专业通过知识、能力、素质三维构筑，强调数据科学与大数据

技术专业的基础理论和专业知识的学习以及应用能力和素质的培养，

与企业共建课程和平台资源，加强实践教学，实践学分不低于80学

分。同时挖掘各类教学资源，促进专业教育与创新创业教育有机融合,

推出与企业共同开发的行业特色课程，使学生掌握面向经济、金融等

领域的数据采集、存储、处理、分析、预测等技术，具备经济、金融

等领域的大数据项目的设计和开发能力。

毕业生应获得以下几个方面的知识、能力和素质：

1.知识结构

(1)熟练掌握数据科学与大数据技术专业的核心基础理论知识;

(2)掌握一定的人文社会科学知识和一定的数学、物理等自然

科学知识，掌握大数据的采集、存储、处理、分析、预测与可视化等

技术，具备经济、金融、贸易、物流等大数据应用项目的设计和开发

能力；

(3)了解行业相关法律、法规；了解数据科学与大数据技术专

业的前沿和发展动态。

知识结构评价标准：主要考察学生应掌握的专业理论知识，主要

体现在课程教学环节中，采用考试、考查、平时作业、提问、讨论等

多元化方式进行评价。

2.能力结构

(1)具备数据统计学、数据分析与挖掘、数据可视化、机器学

习及人工智能等大数据技术专业核心能力；

(2)基本具备根据应用需求设计并实现分析模型、设计模型，

采集数据，清洗数据，分析数据，数据库可视化的能力；基本具备经

济、金融、贸易、物流等领域的大数据技术应用能力；

(3)基本具备文献检索、资料查询的方法；基本具备获取信息、

交流协作和组织协调的能力；

(4)能运用外语(英语)进行交流和沟通，能比较熟练阅读本

专业的外文书刊和资料。

能力结构评价标准：主要考察学生专业理论知识在实践中的应用

能力，主要体现在课内实践、课程设计、课外实践、专业实训、毕业

实习、毕业设计等环节中，采用实践操作、实践实训报告、作品展示、

论文答辩等方式进行评价。

3.素质结构

(1)热爱中国共产党，拥护党的路线方针政策；热爱祖国，具

有强烈的家国情怀；坚定共产主义信念，树立正确的世界观、人生观

和价值观，具有强烈的社会责任感和历史使命感；

（2）具有健康的体魄、良好的心理素质和身心保健的知识和能

力，高尚的审美情操，良好的生活习惯，坚强的意志和较强的应变能

力，养成健全的人格和健康的个性；

（3）具有良好的专业素质、创新素质以及较强的工作适应能力

和终身学习的能力。

素质结构评价标准：具有良好的思想政治素质，遵纪守法，自觉

维护社会公德，无违法乱纪现象；积极锻炼身体，体能达标测试合格;

具有一定的专业素养，以及适应社会和处理各方面问题的应变能力。

（四）学分要求

本专业最低毕业学分为182学分；其中知识结构课程应修满65

学分，能力结构课程应修满72学分，素质结构课程应修满45学分。

（五）毕业生规格

1.“合格”毕业生要求

总学分修满182学分，其中知识、能力、素质均要达到相应培养

要求。同时思想政治类课程应修16学分，体育应修5学分，且体育

测试达标。

2.“优秀”毕业生要求

在合格毕业生的基础上，再修2学分，即总学分修满184学分，

且平均学分绩点在本专业排名前30%,同时符合《新乡学院学生奖励

办法（优秀毕业生评选条件）》的相关条件。

3.“卓越”毕业生要求

在优秀毕业生的基础上，再修4学分，即总学分修满188学分，

且平均学分绩点在本专业排名前15%,同时符合《新乡学院卓越毕业

生遴选办法》的相关条件。

四、核心课程

本专业核心课程共8门，分别为数据科学导论、面向对象程序设

计、数据结构、数据库原理及应用、机器学习、算法分析、数据可视

化、大数据分析与挖掘。

五、主要实践性教学环节

围绕大数据采集工程师、大数据存储与分析工程师、大数据应用

开发工程师以及大数据平台运维工程师等岗位群所需专业知识和技

能，对接政府机关、企事业单位用人特点，规划如下集中实践教学环

节和专业实践教学环节。

（一）集中实践：认知见习、课程设计、专业实习（实训）、毕

业实习、毕业设计。

（二）专业实践：程序设计实践、数据结构实践、数据库原理及

应用实践、数据可视化实践、机器学习实践、大数据分析与挖掘实践、

面向数据科学的编程语言实践、Web应用程序开发实践等。

六、毕业作品要求

毕业作品是对学生大学阶段知识、能力、素质的综合考核，要求

学生毕业作品为毕业论文和毕业设计。毕业论文（设计）选题必须符

合数据科学与大数据技术专业培养目标要求，体现本专业的特点，具

有一定的实践性、应用性，一人一题。毕业作品应符合《新乡学院毕

业作品工作条例》的相关要求。鼓励学生发表期刊论文、专利以及参

加学科专业大赛等。

七、毕业要求

新乡学院数据科学与大数据技术专业的12项毕业要求，具体包

括。

1.工程知识：能够将数学、统计学、计算机科学基础和专业知识

用于解决经济领域、金融领域的行业预测问题。

2.问题分析：能够应用数据科学与大数据技术，识别、表达、并

通过文献研究分析经济、金融、贸易、物流领域的复杂问题，以获得

有效结论。

3.设计/开发解决方案：能够设计针对经济、金融、贸易、物流

领域行业预测问题的大数据解决方案，并能够在设计环节中体现创新

意识。

4.研究：能够基于数学、统计学、计算机科学，并采用科学方法

对经济、金融、贸易、物流领域行业预测问题进行研究，包括数据收

集、数据处理、数据分析与挖掘，并得到合理有效的结论。

5.使用现代工具：能够针对经济、金融领域的行业预测问题，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。

6.工程与社会：能够基于数学、统计学、计算机科学基础的数据

科学与大数据技术相关背景知识，评价本专业工程实践和解决方案对

经济、金融、贸易、物流领域的影响，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与大数据技

术计算机及应用领域复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发

展的影响。

8.职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在工程

实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。

9.个人和团队：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成

员以及负责人的角色。

10.沟通：能够就数据科学与大数据技术领域复杂工程问题与业

界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写数据分析报告和数

据可视化设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。

11.项目管理：理解并掌握数据科学与大数据技术领域工程管理

原理以及经济、金融决策方法，并能在多学科环境中应用。

12.终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和

适应发展的能力。

八、学制、学位

（一）学制：标准学制为4年，可在4〜7年中完成学业。

（二）学位：符合新乡学院学士学位授予条件的，授予工学学士

学位。

九、教学计划表

表1：数据科学与大数据技术专业课程体系教学进程计划表

核

类

性

课外

学时分配学考

践

式

别

质

期方

课程编号课程名称学分学时实备注

实践

通必19103002形势与政策236361~考查

类性学考核

配

学时分

别质课外期方式

学时

称

课程名

号

课程编

备注

学分

实践

实践

02

4

修

识

课

3003

1910

与法律

德修养

思想道

必

32

2

1

32

程

考杳

02

修

基础

3004

1910

必

3

32

32

2

本原理

主义基

马克思

考查

02

修

中国特

思想和

毛泽东

3~

3005

1910

必

64

64

4

考试

论体系

主义理

色社会

4

04

修

概论

3006

1910

必

32

2

2

32

考杳

纲要

现代史

中国近

02

修

3~

3007

1910

课实践

治理论

思想政

必

4

四周

考杳

5

03

教学

修

3001

1910

必

1

12

24

36

2

论

军事理

考查

02

修

33

031

201

必

1

56

56

3.5

语1

大学英

考试

04

修

33

032

201

必

2

8

56

64

4

考试

语2

大学英

04

修

33

033

201

必