1数据科学与大数据技术专业本科培养方案一、专业简介本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数据科学基础知识、基本理论、基本方法，以及面向大数据应用的数学、统计学、计算机科学、自然科学与社会科学领域基础知识、数据建模、高效分析与处理、统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能，熟悉自然科学和社会科学等应用领域中大数据应用特点，具备大数据采集、预处理、存储、分析、挖掘等行业核心技术的应用能力，以及卓越的专业能力和良好的外语水平，能够胜任大数据系统开发、系统运行与维护、大数据分析与挖掘等工作的专业型和研究型人才。本专业立足中南大学在医学与医药、轨道交通、有色金属工业领域的行业特色和优势实施人才培养，与知名IT公司建有校企人才合作培养基地。二、培养目标依据国家社会需求、行业产业需要、学校定位及发展目标，本专业致力于培养适应不断演化的经济与社会发展需要，注重大数据科学与工程领域与医学医药、轨道交通、有色金属行业交叉融合的复合型高级工程技术人才：能够适应行业大数据应用的发展需要，融会贯通数学与自然科学基础知识、计算机科学基础知识、大数据科学与工程专业知识，提出复杂大数据工程项目的系统性解决方案；能够跟踪大数据科学与工程领域的前沿技术，具备一定的大数据工程创新能力、大数据分析与价值挖掘能力，能够从事应用驱动的大数据产品的设计、开发和生产；具备良好的职业道德精神、社会责任感，理解法律、环境、发展的相互关系，在工程项目实施中坚持绿色发展理念、能够注重经济与社会效益的协调；具备健康的身心，拥有科学的人文精神、创新创业精神、团队精神，具备良好的人际沟通与协调能力、有效的工程项目管理能力；能够从全球视野思考问题，主动应对不断变化的国内外形势，具备自主学习能力、批判思维能力和国际交流能力。三、培养要求本专业毕业生在知识、能力和素质等方面应达到如下要求：1、知识要求：①具备数学、自然科学、计算机科学基础知识、以及大数据工程专业知识，用于描述和分析大数据系统、大数据应用工程、大数据科学研究等相关复杂问题；②了解国家发展战略规划、产业政策、法律法规、正确认识、理解、评价大数据工程对经济、社会、环境、健康、安全、文化的影响，保持经济增长、社会和谐、环境友好的协调发展。22、能力要求：①具有对大数据系统、大数据应用及相关复杂工程问题进行建模、设计、分析、研究、验证等工程综合知识和实践能力，并表现出创新意识；②熟练运用主流大数据平台（如Hadoop或Spark）、典型深度学习系统（如TensorFlow）,设计、开发、生产面向特定行业的大数据产品；③具有分享包容的心态、沟通与协作的愿望、规范化组织与管理意识,能熟练运用一门以上外语进行国际交流,具有较强的口头和书面表达能力。3、素质要求：①具有先进中国特色社会主义思想水平、政治觉悟、道德品质,以及科学人文素养、强烈的社会责任感、高尚的社会主义职业伦理观；②了解信息学科前沿发展趋势,关注本专业与其他学科交叉融合的新理论、新方法和新技术,具有开放意识和全球视野；③具有探索新事物的兴趣,能保持上进心、自主学习和持续更新核心知识以适应专业或职业发展的能力。四、毕业学分要求达到学校对本科毕业生提出的德、智、体、美等方面的要求,完成培养方案课程体系中各教学环节的学习,最低修满173学分,毕业设计（论文）答辩合格,方可准予毕业。课程模块类别必修课选修课合计占总学分比例学分学时（周）学分学时（周）学分学时（周）理论教学课堂讲授93.21556+0周27.7444+0周120.92000+0周69.88%课内实践11.8176+3周3.352+0周15.1228+3周&73%合计1051732+3周31496+0周1362228+3周78.61%实践教学集中实践环节30.548+29周00+0周30.548+29周17.63%单独设课实验课2.580+0周00+0周2.580+0周1.45%个性培养00+0周416+4周416+4周2.31%合计33128+29周416+4周37144+33周21.39%合计1381860+32周35512+4周1732372+36周100%五、学制与学位标准学制：4年,学习年限3~6年授予学位：工学学士六、专业核心课程3大数据采集与融合技术、算法分析与设计、机器学习、分布式系统与云计算、大型数据库技术、数据仓库...
