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数据科学与大数据技术 专业简介
来源:  作者:  编辑:信息系  日期:2022-03-16  点击率:18122  [我要打印]  [关闭]
摘要:

引题:

关键字:

《全球十大外围足球平台排行》

专业简介

 

一、 专业类别:

工学

二、 专业代码:

080910T

三、 专业层次:

本科,学制四年,授工学学士学位。最高修业年限7年(基本学习年限加3年)。

四、 最低学分

第一课堂160学分,第二课堂4学分

五、 培养目标:

主要面向企业大数据、工业大数据和政府政务大数据的处理、分析和应用需求,培养具备扎实的数学与计算机科学基础、基于统计与优化的数据分析与建模能力、基于专业化行业知识的数据应用解决方案设计能力,未来能够立足大数据企业、工业互联网企业、政府部门等不同行业,从事数据分析与管理决策工作,具备“信、敏、廉、毅”素质的创新创业型人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能,掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基础知识,并掌握相应的技术,能够胜任各行业大数据的分析、处理和开发工作,能够管理和维护大数据系统。

六、 专业方向:

1、《全球十大外围足球平台排行》方向

主要学习高级计算机语言、分布式数据系统、Python语言、数据库原理及应用、Hadoop生态、数据可视化、大数据平台核心技术、大数据运营与管理、爬虫技术与应用,了解大数据工程和云计算技术的基本原理及发展前景等,研究数据平台管理、数据预处理、数据采集和存储、数据可视化和数据安全技术等。同时熟悉Java、SQL 、Linux系统、软件构件与中间件技术、平台管理技术、物联网技术、AR技术以及人工智能在未来大数据平台技术中的应用技术。

2、《全球十大外围足球平台排行》方向

主要学习工程数学、统计建模分析、分布式数据库、Python、SQL、Hadoop生态、数据可视化、大数据平台核心技术、机器学习与人工智能、大数据采集与处理、流计算处理技术、数据仓库与数据挖掘,了解大数据工程和云计算技术的基本原理及分析方法和技术以及发展前景等,研究数据预处理、数据处理、数据分析、数据可视化和数据安全技术等。同时熟悉Java、Linux系统、软件构件与中间件技术、Android软件开发技术、AR技术以及人工智能在未来大数据分析和云计算技术中的应用。

七、 培养要求:

结合2015年国务院发布的《全球十大外围足球平台排行》与《全球十大外围足球平台》对大数据产业发展规划和要求,培养具有行业特色和多样化需求的高级应用型专业人才。专业在学习思想道德修养、法律基础、马克思主义基本原理及毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论等基本素质课程外,主要学习专业类数学和多门专业课,并开设了各种实验课程,培养具备较强的理论研究能力和项目应用能力。

毕业生应具备以下方面的知识和能力:

1. 毕业生身心健康,热爱祖国,拥护中国共产党的领导,树立正确的世界观、人生观和价值观,具有责任心、社会责任感和法律意识;

2. 自觉遵纪守法,热爱本专业,注重职业道德修养,具有诚信意识和团队精神及一定的审美能力;

3. 能够将数学、信息科学、工程基础和专业知识进行融合,具有解决大数据技术相关的实际项目开发能力;

4. 具有数据采集、数据预处理、数据处理、数据分析和数据可视化以及数据安全等方面基本能力;

5. 通过系统学习所选课程,初步掌握信息科学和数理统计的基础理论,熟练掌握数据科学和大数据技术专业的核心知识和技术,具备较好的人文社会科学素养;

6. 了解数据科学和大数据技术的最新发展动态,掌握相关文献检索和分析方法,具有基本的专业资料分析与综合的能力,良好的文档与科学论文撰写能力,以及较强的创新意识、一定的创新创业能力和工程实践能力;

7. 良好的学习习惯、树立终身学习的理念并掌握一门外语、能阅读本专业外文文献


八、 主干课程:

《全球十大外围足球平台》、《全球十大外围足球平台》、《高级语言程序设计》、《全球十大外围足球平台》、《全球十大外围足球平台排行》、《全球十大外围足球平台排行》、《Linux基础》、《全球十大外围足球平台排行》、《全球十大外围足球平台排行》、《全球十大外围足球平台》、《全球十大外围足球平台排行》、《全球十大外围足球平台》、《全球十大外围足球平台》、《全球十大外围足球平台》、《全球十大外围足球平台排行》、《全球十大外围足球平台排行》、《全球十大外围足球平台排行》、《全球十大外围足球平台》、《全球十大外围足球平台》等。

九、 就业方向:

毕业后能够胜任各行业大数据的分析、处理和开发工作,能够管理和维护大数据系统。就业范围广泛,主要在大数据平台和开发公司、云计算技术公司、信息系统设计公司、高校、政府机关、企事业单位和科研机构等从事研究、规划、开发设计、工程实施、设备制造、教学、运营维护、技术管理和营销的工作。

十、 深造方向:

大数据技术与应用、人工智能、软件工程与大数据、统计调查与数据分析、高性能计算及可重构计算、网络环境下的数据与知识工程、并行及分布式处理与网格计算、嵌入式系统及应用等等。


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