2020年淮南师范学院数据科学与大数据技术专业

一、 专业简介

大数据的技术包括数据收集，数据存储，数据管理，数据分析、数据挖掘多等多个方面，广泛应用于金融证券、电子商务、社交网络、生物医疗等多个领域。本专业是计算机科学、统计科学、软件技术的延伸，旨在培养具有数据获取、传输、存储、分析、挖掘等相关理论和专业知识，且能从事行业大数据分析及应用的高级专门人才。

二、 培养目标

本专业培养德、智、体、美全面发展，具有较强的实践能力和创新精神，具有竞争和团队精神，掌握自然科学和人文社会科学基础知识，掌握大数据采集、存储、处理与分析、挖掘与应用等技术，具备扎实的大数据应用理论和知识，能够从事各行业大数据分析、建模、设计、开发和维护工作，亦可从事大数据系统研究与管理工作的高素质应用型人才。

预期本专业学生毕业5年左右初步达到以下目标：

OB1、具有良好的思想道德修养、社会责任感和职业道德，身心健康、认真负责。

OB2、具备优秀的团队协作能力和沟通交流能力，能有效的组织、推进任务的执行。

OB3、具有较强的文档编写能力，具备英文文献、资料、书籍的阅读和理解能力。

OB4、具备扎实的数学知识与统计学知识，掌握所在专业领域的业务知识，能用数学等自然科学，分析并解决所在专业领域面临的问题。

OB5、具备扎实的数据科学与大数据技术的理论知识和技术知识。能利用掌握的专业知识进行的数据分析、问题建模、软件开发、系统维护等工作。

OB6、具备较强的自学能力与研究能力，能迅速吸收并掌握新的数据科学与大数据专业知识，持续提升自身专业素质和文化水平。 

三、 毕业要求

学生毕业时应具备以下几个方面的知识、能力和素质：

（一）知识要求

KN1、人文与社会科学知识 了解社会经济文化概况，掌握相关的人文社科知识，具备一定的人文底蕴。

KN2、数学与自然科学知识 掌握高等数学、线性代数、概率论、离散数学、统计分析等相关数学知识，并能使用数学及自然科学知识对问题进行分析、建模和求解。

KN3、经济与管理知识 具备一定的经济与管理知识，了解项目管理、质量控制、经济规划等相关知识。

KN4、语言技能 具备英文文献、资料、书籍的阅读能力，具备独立阅读英文技术文档的能力，具备简单的英文文档编写能力。

KN5、专业知识 具备扎实的数据科学与大数据理论知识与技术知识，能利用专业知识完成数据分析、问题建模、软件开发、系统维护等工作。

（二）能力要求

AB1、掌握数据科学与大数据采集、存储、处理与分析、传输及应用等技术，具有能够为企事业单位进行大数据系统搭建、运维和开发的能力；具有数据管理、大数据分析与挖掘、大数据项目开发、管理的能力。。

AB2、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；具有一定的大数据科学研究和实际工作能力，具有一定的批判性思维能力。

AB3、研究学生在参加科技活动、科技竞赛、学科竞赛、学生科研项目、教师研究项目的过程中，能够研究与开发复杂工程问题的解决方案。

AB4、个人和团队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。

AB5、表达与沟通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。

AB6、终身学习学生应能够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。

（三）素质要求

QU1、工程与社会能够根据大数据领域的相关背景知识进行合理分析，评价工程项目对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。

QU2：环境和可持续发展能够理解和评价大数据领域工程对环境、社会可持续发展的影响。

QU3：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，履行社会责任。

QU4：项目管理理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

四、 修业年限、课时、学分

修业年限：本科专业基本学制为4年，弹性学制为3-6年

课时：2340标准课时

学分：161学分

五、 专业类别及授予学位

专业类别：计算类

学位：工学学士学位

六、 专业核心课程

    数据结构、Python语言程序设计、数据挖掘、Hadoop大数据技术、机器学习