数据科学与大数据技术专业本科培养方案（2019年版）

一、培养目标

本专业立足东北、面向全国，培养具有良好道德、科学与文化素养，掌握数据科学的基础理论、知识和方法，具有大数据加工、管理、分析和可视化的能力，能胜任大数据科学和工程领域的数据分析和算法设计的创新应用型人才。

目标预期:

1. 身心健康，热爱祖国，拥护中国特色社会主义；遵纪守法、乐于奉献，具有良好的职业道德、诚信意识和团队精神；具备创新意识和不断进取的精神。

2. 有扎实的数学、统计学、机器学习和计算机科学等学科领域的基础知识。

3. 具有良好的数据科学思维，掌握数据科学的基本理论和专业知识，具有利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力，具备较强的自学能力和追踪本学科发展动态的能力；

4. 掌握数据科学中常用的技术与工具，掌握数据采集、数据加工、数据管理、数据分析和数据可视化等方面的技能，能从事大数据系统产品设计开发、建设和应用等实际工作。

5. 具备良好的文化素养和交流沟通能力；具有初步的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料，具有一定的国际视野和跨文化交流、竞争与合作能力。

   二、毕业要求

   本专业学生主要学习数学、统计学与大数据的基本理论和基本知识，受到大数据处理技术的基本训练，掌握运用数据科学理论和大数据技术分析解决工程问题的基本能力。具体来说，毕业生应达到如下8个方面的要求。

   （1）【职业规范】

   具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在数据科学与大数据实践中理解并遵守职业道德和规范，履行责任。

   （2）【学科素养】

   掌握数学统计学、机器学习、数据可视化等数据科学的理论基础与方法，具有数据采集、加工、管理、大数据分析与挖掘的基本能力；掌握大数据应用中的常用典型问题的解决办法，具有解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，毕业后能成为从事大数据研究和开发应用的大数据人才。

   （3）【科学研究】

   具有较强的演绎推理能力、分析能力、归纳能力和应用能力；具有理论联系实际，运用所学理论、方法和技能解决大数据应用中的实际问题的能力；了解大数据相关行业的新发展和新动向，具备一定的创造性思维和科学研究的能力；有较强的学习能力和实践能力。

   （4）【工程知识】

   掌握数据科学中常用的技术与工具，能从事大数据应用系统设计与实现，大数据系统集成、数据分析、应用软件研发、大数据系统运维和数据安全等实际工作。

   （5）【团队精神】

能够在多学科背景下的团队中理解与承担个体、团队成员以及负责人的角色，并发挥相应的作用，具备学习共同体意识和良好的团队协作解决问题的意识和能力。

（6）【表达与沟通】

具备良好的交流、表达、组织、管理、协调与沟通的能力；初步具有能阅读或翻译有关英文大数据专业的书籍、资料和文献的能力。

（7）【项目管理】

学会数据科学的基础理论，尤其是主要理念、原则、理论和方法；具备创新意识、独特的视角及不断进取的精神；具有数据产品的研发能力；喜欢团队合作与协同工作。

（8）【终身学习】

理解自主学习和终身学习的重要性与必要性，掌握一定的自主学习和终身学习的方法，能够制订自我专业发展的学习规划并实施有效的自我管理。

三、主干学科及核心课程主干学科：数学

核心课程：数学分析、高等代数、空间解析几何、数据科学导论、数据结构、

数值分析、Python程序设计基础、数据库原理与应用、概率论与数理统计

主要实践性教学环节：大数据实训、毕业设计

四、学制

标准学制 4 年。

五、毕业学分与授予学位

学生修读人才培养方案规定的全部课程，达到 161.5 学分，符合学校毕业要求者，准予毕业，颁发毕业证书。符合《中华人民共和国学位条例》及学校全日制普通本科学士学位授予相关规定者，授予 理学 学士学位。

六、课程结构及学时学分分配

说明：下表内学时学分级比例，以总学分160学分为例，各专业根据实际情况修改各部分学时学分比例；