数据科学与大数据技术专业本科人才培养方案

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C

二、培养要求：

I、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：

课程类别应修学分

必修通识教育必修课程52.5

通识教育课程选修通识教育选修课程15

小计67.5

专业基础课程16

必修

专业核心课程18

专业教育课程

选修专业方向课程17.5

小计51.5

通识教育实习1（军训）

必修专业教育实习（含毕业论文（设

实习（设计）25

计））

小计26

军训1

第二课堂4

总计150

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，其中外匡语言类课程至少选择2学分c

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

学学时开课必修/考试

课课程名称

分总学时理论实验实践学期选修方式

外语10160136241-4

思想道例修养与法律基础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1-7

6965244

会主义理论体系概论

形势与政策21286068

体育412096241-4

军事理论1.524241

大学物理C232321

大学物理C实验0.516162

岛等数学A1117617612

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

信息技术类课程

文学历史类课程13

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

表2专业教育课程进程表

学时

课程编开课必修/考试

课程名称学分

号总学时理论实验学期选修方式

C程序设计2.540401必修考试

C程序设计实睑132321必修

嘉做数学2.540402必修考试

类专业导论1.524242必修考试

型计算机网络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

数值分析2.540404必修考试

数据分析与R语言2.5

40404必修考试

基础（数据分行）

数据分析与R语言0.516

基础实验（数据分析164必修

基础实验）

数据挖掘原理与应用2.540404选修考试

操作系统与Linux操

2.540404必修考试

专业作基础

核心操作系统与Linux操

0.516164必修

课作基础实验

云计算与分布式系统116165必修考试

云计算与分布式系统0.51616

5必修考试

实验

兑法设计与分圻2

32325必修考试

<Python）

算法设计与分圻0.516

165必修

（Python）实验

机器学习与模式识别3486必修考试

小计18

Java程序设计132323选修考试

专业

信息系统分析与设计232324选修考试

方向

数学建模2.540404必修考试

课

数学建模0.516164必修

大数据存储与处理技

术应用基础0.516164选修考试

（1ladoop）

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1'2325选修考查

区块链技术基础132326选修考查

专业英语（统计分析1.5

24246选修考查

与应用）

信息论与大数据安全232326选修考试

时间序列分析（时序2

32326选修考查

数据分析）

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2

32327选修

智能）

农业信息分析与预测232327选修考查

小计最低选修17.536

总计

注释：红色标注课程为拟用于替换原有方案课程

表3实习（设计）进程表

类型实习代码实习名称周数学分学期

通识

教育军训312

实习

专业数据结构课程设计223

教育数值分析课程设计114

实习

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