| 年份 | 历史学（师范） | 数据科学与大数据技术 |
|---|---|---|
| 2020 | -- | 567 |
| 2019 | -- | 531(数据科学与大数据技术（办学地点：第一学年桂花岗校区，第二至四学年大学城校区）) |
| 2018 | -- | 531 |
广州大学
1.学制学位：学制4年，授予理学学位。
2.培养目标：培养德才兼备、家国情怀、视野开阔、爱体育、懂艺术、能力发展性强，系统掌握数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的统计、机器学习、数据可视化等学科基础知识和数据预处理、数据统计、机器学习、数据可视化、数据计算、数据管理的基本理论、基本方法和基本技能，能在大数据应用领域从事数据分析管理、系统设计开发、大数据处理应用等方面的工作、具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质，富有创新精神、实践能力和国际视野的高素质专业人才。
3. 专业核心课程: 数学分析、几何与代数、概率论、数理统计、回归分析、C程序设计、数据库技术及应用、数据结构、最优理论与算法、数据仓库与数据挖掘、机器学习、分布式处理与计算、多元统计分析、数据可视化、Python数据分析、面向对象编程、人工智能基础、云计算技术、大数据案例分析、神经网络与深度学习等。
广州大学
培养目标：本专业培养具有历史学基本理论、专门知识和基本技能，能在国家机关、新闻出 版、文教事业及各类企业事业单位或领域从事研究、教学和管理等方面工作的历史学科复合型 人才。
培养要求：本专业学生主要学习历史学科的基本理论和基础知识，接受中国历史和世界历史 发展的基本史实及史学研究的基本训练，掌握从事专业工作和历史学教学研究的基本能力。
毕业生应获得以下几方面的知识和能力：
1．掌握历史学科的基本理论和基础知识，对有关人文科学、社会科学与自然科学有一定的 了解；
2．掌握历史学的基本研究与分析方法；
3．具有从事历史研究的初步能力和较强的口头表达和文字表达能力；
4．熟悉古文字学、史料学、历史地理学等方面的基础知识及教育法规，能够初步运用教育 学、心理学基础理论与历史学基本理论；
5．了解国内外历史学研究与教学的理论前沿和发展动态；
6．掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有一定的批判性思维能力。
主干学科：中国史、世界史。
核心课程：中国通史、世界通史、史学概论、中国历史要籍介绍及选读、外国历史要籍介绍及 选读、中国史学史、西方史学史等。
主要实践性教学环节：学年论文、毕业论文、专业考察、教学实习、读书报告、学术前沿讲座、 大学生科研立项等。
修业年限：四年。
授予学位：历史学学士。
| 地区 | 专业名称 | 类型 | 批次 | 招生类型 | 学制 | 人数 | 专业组 | 选科要求 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 安徽 | 数据科学与大数据技术 | 理科 | 本科一批 | 普通类 | - | 4 | ||
| 湖南 | 数据科学与大数据技术 | 物理类 | 本科批 | 普通类 | 四年 | 3 | （005） | 首选物理，再选不限 |
| 广东 | 数据科学与大数据技术（第一学年桂花岗校区，第二至四学年大学城校区） | 物理类 | 本科批 | 普通类 | 四年 | 43 | （202） | 首选物理，再选不限 |
| 地区 | 专业名称 | 类型 | 批次 | 招生类型 | 最低分 | 最低排名 | 专业组 | 选科要求 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 安徽 | 数据科学与大数据技术（6850元/年） | 理科 | 本科一批 | 普通类 | 572 | 26996 | ||
| 湖南 | 数据科学与大数据技术 | 物理类 | 本科批 | 普通类 | 598 | 12933 | （5组） | 首选物理，再选不限 |
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