辽宁科技学院计算机科学与技术(大数据方向普本)

2019-06-13 16:47  辽宁科技学院 内容被挡住,点击看完整内容
  • 一、人才培养目标
  • 二、主要课程
  • 三、主要就业方向和领域
  • 四、专业概况
  • 五、办学特色
  • 六、师资队伍
  • 七、创新创业教育
  • 八、人才需求和就业前景

一、人才培养目标


  本专业以“强化基础、突出能力、注重素质、面向创新”为指导思想,培养德、智、体、美全面发展,掌握程序设计语言、数据结构、软件工程概论、分布式数据库、Java语言程序设计、Python语言程序设计、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理等知识,具有用软件工程的思想、方法和技术来分析、设计和实现大数据应用软件编程的能力;能够成为IT行业、科研机构、企事业中从事大数据方向软件系统的开发和研制的高级软件工程技术人才,成为大数据分析师、数据预测师等等行业急需的人

二、主要课程


  操作系统、数据结构、数据库原理及应用、Hadoop大数据技术、数据仓库与挖掘技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理、数据可视化、Web前端开发技术、JavaWeb应用开发技术、大数据应用开发语言、智能商务方法与应用、机器学习、数据分析与内存计算、计算机网络、Java程序设计。

三、主要就业方向和领域


  毕业生可在企业(尤其互联网企业)、教育、金融、事业、行政管理部门等单位,在大数据开发工程师、大数据架构师、大数据分析工程师、大数据咨询顾问、大数据统计工程师、大数据运营经理、大数据挖掘与处理专员、大数据存储工程师等岗位,从事大数据开发、大数据运维、数据挖掘、数据分析、机器学习等工作。

四、专业概况


  计算机科学与技术专业2011年开始招生,2015年评为辽宁省应用型试点专业,2015年评为辽宁省创新创业示范专业。2016年辽宁科技学院被教育部确定为首批数据中国“百校工程”试点院校,也是东北地区唯一一所试点学校。为此,学校成立了“曙光大数据学院”。以计算机科学与技术专业为依托实施产教融合特色人才培养,并与中科曙光共同制定了人才培养方案和教学计划,由校企双方共同选派高素质、高水平、业务精、能力强的教师开展教学。

五、办学特色


  多年来计算机科学与技术专业一直致力于培养应用型人才,积淀了良好的应用型办学基础。在人才培养模式方面,按照OBE理念,构建课程体系,以预期学习结果为导向来驱动整个人才培养活动,实施VIP(垂直整合项目)人才培养体系,将大一到大四的全部主要课程和集中实践环节纳入VIP体系,依据人才的认知和成长规律循序渐进地实施工程场景教学,达到人才培养目标要求。

六、师资队伍


  计算机科学与技术专业拥有一支积极上进、能力突出、认真负责、专兼职结合的师资队伍。现有专业教师23人,其中专职教师18人、企业兼职教师5人,企业教师常年驻校,曙光大数据学院与中科曙光一起组成本专业校企师资队伍。学院教师近三年获得辽宁省教学软件、课件等奖励10余项,主持10多项省级教学研究与改革项目,其中实践教学改革占50%以上。参加辽宁科技学院课程竞赛分别获得了一等奖1项、二等奖2项、三等奖2项。全部专业课程均建设了网络课程,5门网络课程分别获得辽宁省二等奖和三等奖。出版了30余部符合本专业人才培养要求的教材和校内讲义。

七、创新创业教育


  近年来,组建了大学生科技社团,开展创新创业训练项目和系列创新创业竞赛活动,培养大学生的创新创业观念和能力。本专业学生在数学建模、挑战杯、计算机设计、移动应用开发等创新创业竞赛中获得省级三等奖以上58项、国家级三等奖以上28项,获得省级大创项目12项、国家级大创项目7项,发表学术论文十余篇。本专业毕业生就业率达到97.33%以上,对口就业率达到88%。实践能力受到了企业的好评,部分学生已经在岗位上取得了可喜的成绩。

八、人才需求和就业前景


  大数据和人工智能相关岗位出现全行业的旺盛需求,人才供给严重不足。计算机科学与技术专业毕业生专业就业对口率较高,能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、技术管理与咨询等工作,也可从事Java软件工程师的工作。

原标题:辽宁科技学院计算机科学与技术(大数据方向普本)

辽宁科技学院计算机科学与技术(大数据方向普本)

人才培养目标  本专业以“强化基础、突出能力、注重素质、面向创新”为指导思想,培养德、智、体、美全面发展,掌握程序设计语言、数据结构、软件工程概论、分布式数据库、Java语言程序设计、Python语言程序设计、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理等知识,具有用软件工程的思想、方法和技术来分析、设计和实现大数据应用软件编程的能力;能够成为IT行业

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人才培养目标  本专业面向行业发展的客观需求,培养具有扎实的大数据理论和专业知识、良好的科学素养和创新意识,较强的工程实践与协作能力,掌握计算机软硬件技术基础、Linux操作系统、分布式系统理论、数据仓库与数据挖掘、Hadoop大数据处理技术、大数据算法、Python语言设计、数据可视化等相关技术、能够进行大数据方向应用软件开发、数据挖掘、算法的分析和应用、

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