| 年份 | 生物科学（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：本专业培养具备生物学基础理论、基本知识和基本技能，具有数理化基础、人文社 科素质、国际化视野和科学思维能力，接受专业理论和专业技能训练，并能运用所掌握的理论知 识和技能在生物学及相关领域从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面工作的创新型人才。
培养要求：本专业学生主要学习数理化基础、生物学基本理论和基本知识以及人文社科知 识，接受专业技能和科学研究方面的基本训练，具备科学思维和国际化视野，掌握从事生物学及 相关领域基础科学研究及应用技术开发的基本能力。
毕业生应获得以下几方面的知识和能力：
1．具有良好的职业道德、高度社会责任感和丰富的人文科学素养；
2．掌握生物学的基础理论及基本知识，具有扎实的数学、物理、化学的学科基础，具有计算 机及信息科学和人文社会科学等方面的基本素质；
3．掌握群体、个体、细胞和分子等生物学不同层次的分析方法与实验技术；
4．具有从事生物学相关领域研究、教学和管理的初步能力；
5．熟悉生物学及其发展规划的相关方针、政策和法规；
6．了解国内外的生物学理论前沿和应用前景；
7．具有初步的科学研究和实际工作能力，具有一定的批判性思维能力，具有适应社会需求、 继续深造的潜能，以及应对危机与突发事件的初步能力；
8．具有一定的国际视野和初步的交流、竞争与合作能力。
主干学科：生物学、医学、农学。
核心知识领域：生命的化学分子基础、细胞的结构与功能及其重要生命活动、动物体的结构 与功能、植物体的结构与功能、微生物的特征与代谢、生物多样性与进化、生物与环境。
核心课程示例（以下课程按每16学时折合1学分）：
示例一：动物生物学（理论课48学时，实验课48学时）、植物生物学（理论课48学时，实验 课48学时）、生物化学（理论课80学时，实验课48学时）、细胞生物学（理论课48学时，实验课 48学时）、遗传学（理论课48学时，实验课48学时）、微生物学（理论课48学时，实验课48学 时）、分子生物学（32学时）等。
示例二：动物生物学（理论课64学时，实验课32学时）、植物生物学（理论课48学时，实验 课32学时）、生物化学（理论课80学时，实验课32学时）、细胞生物学（理论课48学时，实验课 32学时）、遗传学（理论课48学时，实验课32学时）、微生物学（理论课48学时，实验课32学 时）、生态学（理论课48学时，实验课32学时）、分子生物学（32学时）等。
示例三：植物生物学（理论课64学时，实验课64学时）、动物生物学（理论课64学时，实验 课64学时）、生物化学（理论课64学时，实验课32学时）、微生物学（理论课48学时，实验课32 学时）、遗传学（理论课48学时，实验课32学时）、细胞生物学（理论课32学时，实验课16学 时）、分子生物学（理论课32学时，实验课16学时）等。
主要实践性教学环节：野外综合实习、综合实践及毕业论文、学术与科技活动等。
主要专业实验：植物生物学实验和动物生物学实验（或普通生物学实验）、微生物学实验、生 物化学与分子生物学实验、细胞生物学实验、遗传学实验等。
修业年限：四年。
授予学位：理学学士。
| 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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