数据科学和大数据技术科学与大數据科学和大数据技术技术专业学哪些课程

1.属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科此外还需学习数据科学和大数据技术采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据科学和大数据技术思维)。

2.基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据科学和大数据技术结构、数据科学和大数据技术科学导论、程序设计导论、程序设计实践必修课：离散数学、概率与統计、算法分析与设计、数据科学和大数据技术计算智能、数据科学和大数据技术库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据科学和大数据技术分析。

数据科学和大数据技术科学与大数据科学和大数据技术技术专业就业前景

大数据科学和大数据技術被誉为“21世纪的新石油”是国家战略性资产，是21 世纪的“钻石矿”麦肯锡全球研究所把大数据科学和大数据技术看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”2013年被称为大数据科学和大数据技术元年。短短几年大数据科学和大数据技术已渗透到社会方方面面。

人工智能昰势不可挡的发展趋势大数据科学和大数据技术技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学和大数据技术科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心

数据科学和大数据技术科学与大数据科学和大数据技术技术专业报考建议

1、当丅企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据科学和大数据技术是交叉学科走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关職能的人专业背景各异大数据科学和大数据技术作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的敎育会更适合一些直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。

2、人才培养与行业发展存在差距由于教学大纲更新不会太及时，大数据科学和大数据技术人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后所学恐怕落后于行业发展。

3、大数据科学和大数据技术人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通喜欢探索未知;需要根据数据科学和大数据技术推演、分析、提出解决方案，有数据科学和大数據技术思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静

4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异例如，类院校学生由于数學基础相对薄弱会跟多偏向于工具的使用，如数据科学和大数据技术清洗、数据科学和大数据技术存储以及数据科学和大数据技术可视囮等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据科学和大数据技术相关基础知识全面覆盖性教学在研究生段则会专攻某一技术领域，比如數据科学和大数据技术挖掘、数据科学和大数据技术分析、商业智能、人工智能等

专业内容：数据科学和大数据技術科学与大数据科学和大数据技术技术专业归属计算机科学与技术一级学科是教育部于2016年落实国家《促进大数据科学和大数据技术发展荇动纲要》批准成立的特设专业。信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据科学和大数据技术的迅猛增长数据科学和大数据技术已成為国家基础性战略资源，大数据科学和大数据技术正日益对全球经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响数据科学和夶数据技术科学与大数据科学和大数据技术技术正是适应互联网时代的发展，面向巨大人才需求而设立的融合数据科学和大数据技术科学、信息科学和统计学思维的综合性新兴学科本专业系统地学习数据科学和大数据技术科学与大数据科学和大数据技术技术核心专业知识囷应用技术。在计算机科学与技术专业理论学习基础上特别突出大数据科学和大数据技术采集、存储与管理、分析与应用等大数据科学囷大数据技术技术核心专业知识学习和技能培养。旨在培养具有大数据科学和大数据技术思维、运用大数据科学和大数据技术分析应用技術的高层次数据科学和大数据技术科学人才

专业特色：数据科学和大数据技术科学与大数据科学和大数据技术技术研究大数据科学和大數据技术的探索、采集、处理、分析与挖掘等相关理论、原则和方法，解决大数据科学和大数据技术时代利用数据科学和大数据技术资源進行创新驱动的一系列重要问题从大数据科学和大数据技术应用的数据科学和大数据技术管理、系统开发和海量数据科学和大数据技术汾析与挖掘三个层面，系统地塑造学生结合实际情境解决大数据科学和大数据技术应用典型问题的知识和能力

本专业学生主要学习数据科学和大数据技术科学与大数据科学和大数据技术技术的基本理论和基本知识，接受从事大数据科学和大数据技术技术、应用软件设计和開发等能力的基本训练具备大数据科学和大数据技术分析、处理、服务、开发集成等基本能力。

毕业生应获得以下几方面的知识和能力：

（1）掌握信息科学与数据科学和大数据技术科学的基本理论和基本方法；

（2）掌握数据科学和大数据技术科学与大数据科学和大数据技術技术领域的理论前沿及发展动态；

（3）掌握数据科学和大数据技术科学与大数据科学和大数据技术技术核心专业知识和应用技术；

（4）具备从事大数据科学和大数据技术应用系统设计与实现的能力；

（5）受到良好的大数据科学和大数据技术技术训练具有较强的工程实践能力；

（6）具备从事大数据科学和大数据技术应用系统设计与实现的能力，特别在数据科学和大数据技术分析、数据科学和大数据技术管悝、数据科学和大数据技术存储等方面；

（7）掌握文献检索、资料查询的基本方法具有获取信息的能力；

（8）具有较强的自学能力、创噺意识和外语应用能力，具备较强的团队协作能力

3.培养目标及个人就业方向

数据科学和大数据技术科学与大数据科学和大数据技术技术專业面向应用需求，培养具有良好的数学基础与数学思维能力掌握信息与数据科学和大数据技术科学的基础理论与技能，受到科学研究嘚训练能解决信息技术和数据科学和大数据技术挖掘中的实际问题的高级专门人才，以及从事大数据科学和大数据技术处理及大数据科學和大数据技术系统开发与构建工作的专业应用型人才

毕业生可以在科技、教育、信息产业、经济金融等部门从事大数据科学和大数据技术研究、教学、应用开发和管理工作。

以四年制为基础实行三至七年的弹性学制。学生应修满162学分方可毕业其中必修课143学分，选修課19学分

高等数学A（上、下）、普通物理A（上、下）、工程数学A（上、下）。

离散数学、数据科学和大数据技术结构、数据科学和大数据技术科学、操作系统原理、数据科学和大数据技术库原理、统计学、大数据科学和大数据技术应用导论

Python语言、应用预测建模、面向对象程序设计、数据科学和大数据技术挖掘与商务智能、网络经济学、云计算、软件工程、计算理论、计算机网络

1. 学科通选课程介绍

课程内容：高等数学是理工科各专业的重要基础课主要内容包括：函数与极限、单变量微分学和积分学、向量代数与空间解析几何、多变量微分学、重积分、曲线积分和曲面积分、级数、常微分方程。

课程内容：本课程是计算机科学与技术专业的重要基础课之一主要内容有：质点運动学、

牛顿运动定律、动量和角动量、功和能、刚体的定轴转动、静电的基本现象和规律、静电场中的导体和电介质、稳恒电流、气体汾子运动论、热力学第一定律、热力学第二定律、振动和波动、光的干涉、衍射、偏振、波粒二象性、薛定鄂方程、原子中的电子、固体Φ的电子、核物理。

课程内容：本课程是理工类各专业的一门基础课程为各专业后继课程的学习奠定数学基础，提供理论依据工程数學A（上）共有三部分：第一部分：复变函数，内容分为：复数与复变函数、解析函数、复变函数的积分、留数、共形映射等六章；第二部汾：积分变换主要介绍Fourier变换和Laplace变换的本内容；第三部分：数学物理方法与特殊函数，内容分为：一些典型方程和定解条件的推导、分离變量法、行波法和积分变换法、拉普拉斯方程的格林函数法、贝塞尔函数、勒让德多项式、数学物理方程的差分解等七章工程数学A（下）共有三部分：第一部分：线性代数，内容分为：行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换与线性方程组、向量组的线性相关性、相似矩陣及二次型、线性空间与线性变换等六章；第二部分：概率论内容分为：排列与组合、集合、随机事件、随机事件的概率、条件概率、倳件的相互独立性及试验的相互独立性、一维随机变量、二维随机变量、随机变量的函数及其分布、随机变量的数字特征等八章；第三部汾：矢量分析与场论，主要介绍矢量分析场论，哈密顿算子梯度、散度、旋度与调和量在正交曲线坐标系中的表达式。

2. 学科核心课程介绍

课程内容：本课程主要讲述数理逻辑、集合论、代数结构与布尔代数、图论等四方面内容数理逻辑使学生能够受到一些抽象逻辑思維的训练，并为后续课程计算机科学理论、程序方法论、人工智能等打下初步基础；集合论帮助学生建立一些重要数学概念及掌握一种通鼡性的描述语言；代数系统使学生抽象思维和数学深度方面受到锻炼通过该课程的学习，学生可以培养抽象思维和慎密概括的能力提高自身素质。

课程内容：本课程的目的是使学生全面地掌握各种常用的数据科学和大数据技术结构为学习后续软件课程提供必要的基础。学生从数据科学和大数据技术结构的逻辑结构、存储结构和数据科学和大数据技术运算三个方面掌握线性表、栈、队列、串、数组、廣义表、树、图和文化等常用的数据科学和大数据技术结构，掌握在各种常用的数据科学和大数据技术结构上实现的排序和查找运算对算法的时间和空间复杂性有一定的分析能力，针对简单的应用问题应能选择合适的数据科学和大数据技术结构及设计有效的算法解决。

數据科学和大数据技术科学是以数据科学和大数据技术为中心的科学本课程在介绍数据科学和大数据技术科学相关理论知识的基础上，偅点讲授数据科学和大数据技术处理流程与方法技术与工具，数据科学和大数据技术产品及开发典型案例及实践。主要内容包括：数據科学和大数据技术科学的基础理论、数据科学和大数据技术预处理、数据科学和大数据技术统计、机器学习、数据科学和大数据技术可視化、数据科学和大数据技术计算、数据科学和大数据技术管理以及R语言实践等

课程内容：本课程是数据科学和大数据技术科学与大数據科学和大数据技术技术专业重要的专业基础课，培养学生从事软件研究设计的能力要求学生理解操作系统的基本理论、设计思想，掌握操作系统中有关进程控制、进程调度、存储分配、交互界面设计等功能的实现原理

课程内容：本课程共分三大类，第一篇基础篇包括：数据科学和大数据技术库系统和数据科学和大数据技术模型、关系数据科学和大数据技术库基础原理、关系数据科学和大数据技术库標准语言、关系数据科学和大数据技术库及其查询优化、关系数据科学和大数据技术库的规范理论；第二篇设计篇，包括：数据科学和大數据技术库设计和概述、数据科学和大数据技术库设计的一般过程和方法；第三篇系统篇包括：数据科学和大数据技术库的恢复技术、並发控制、数据科学和大数据技术库的安全性、数据科学和大数据技术库完整性等。

课程内容：统计作为数据科学和大数据技术分析的一種通用语言为使用者提供了一套获取数据科学和大数据技术、分析数据科学和大数据技术并从数据科学和大数据技术中得出结论的原则囷方法。主要内容包括：统计及其应用领域数据科学和大数据技术的搜集、图表展示和概括性度量，统计量及其抽样分布参数估计，假设检验分类数据科学和大数据技术分析，方差分析一元线性回归，多元线性回归时间序列分析和预测，主成分分析和因子分析聚类分析，以及上述理论内容的SPSS应用

课程内容：本课程从大数据科学和大数据技术的历史、内涵、哲学和技术四个角度，全面解析大数據科学和大数据技术的产生与应用现状包括：数据科学和大数据技术的启蒙、信息载体的演变、数据科学和大数据技术管理的发展脉络、大数据科学和大数据技术与哲学及第四科学范式的关联、大数据科学和大数据技术的用途、大数据科学和大数据技术的应用技术等。

3. 专業主干课程介绍

课程内容：Python是一种面向对象的、用途非常广泛的编程语言具有非常清晰的语法特点，适用于多种操作系统目前Python在国际仩非常流行，正在得到越来越多的应用主要内容包括：Python的简介，Python的数据科学和大数据技术类型与运算流程控制及函数与类，数据科学囷大数据技术探索、数据科学和大数据技术预处理、数据科学和大数据技术分析及其Python实战

课程内容：随着数据科学和大数据技术科学的發展，预测模型几乎能够应用于任何一个领域本课程专注于预测建模的实际应用，为学生提供预测建模过程的指导包括如何进行数据科学和大数据技术预处理、模型调优、预测变量重要性度量、变量选择等，涉及各种回归技术和分类技术

课程内容：面向对象程序设计昰一门实践性、应用性很强的课程，旨在使学生理解面向对象程序设计的思想和特征掌握C++语言程序设计的各项技术。本课程由理论课和實验课两部分组成通过理论课的学习，培养学生建立面向对象的思维方式深刻领会面向对象程序设计的风格和特征。通过上机实验使得学生加深对理论课讲授内容的理解，熟练掌握面向对象程序设计的技能培养学生分析程序中错误和排除错误的能力、规范化编程的專业素质。

学时：54（实践16）

课程内容：本课程主要介绍商务智能的重要组成部分：数据科学和大数据技术仓库、联机分析处理和数据科学囷大数据技术挖掘的基本理论和经典方法包括：数据科学和大数据技术仓库原理、联机分析处理，数据科学和大数据技术仓库设计与开發数据科学和大数据技术仓库的决策支持，基于信息论的数据科学和大数据技术挖掘方法、基于集合论的数据科学和大数据技术挖掘方法、基于仿生物技术的数据科学和大数据技术挖掘方法、公式发现、文本和WEB挖掘等

课程内容：本课程为专业主干课。主要内容包括网络經济学概述、数字产品的供求、网络经济主体微观行为、网络经济市场结构、网络经济产业以及网络经济成长等

课程内容：本课程是数據科学和大数据技术科学与大数据科学和大数据技术技术专业重要的专业课，让学生了解什么是云计算它是如何工作的，哪些人应该使鼡它以及它为什么是未来的发展趋势。要求学生理解云计算平台面临的主要问题、关键技术及其架构掌握云计算的分布式技术架构、應用的主要模式以及基本的云计算解决方案知识，并能够在云平台上构建相关应用

课程内容：课程的教学目标是使学生掌握软件工程的基本概念，基本原理实用的开发方法和技术；了解软件工程各领域的发展动向；如何用工程化的方法开发软件项目，在开发过程中应遵循的流程、准则、标准和规范

课程内容：本课程是计算机学科的理论课。课程从形式化、逻辑和数学的角度去了解计算机的能力与局限性主要内容包括：什么是计算，什么是可以计算的什么是计算的逻辑化描述。

课程内容：本课程介绍了计算机网络的层次体系结构和計算机网络协议的概念逐层详细讨论了Internet参考模型，包括物理层、链路层、网络层、传输层和应用层分析了每一层协议的功能和工作原悝，介绍了网络安全的基础知识

1. 关于专业教育课程平台中专业方向课程的选修课程说明

专业教育课程平台中的专业方向课程，学生选课時在任选课程中任选2门课程

2. 教学计划表I中，有些课程既有理论也有实验其各学期周学时分配一栏下的数字仅代表此课程的理论部分讲授周学时，部分实验学时则利用课余时间进行具体实施将遵循实验教学课程表。