製定人: 劉翔 審核人: 方誌軍 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
一、指導思想 本專業遵循學校建設現代化工程應用型特色大學的辦學理念，以產學研戰略聯盟為平臺🌆，堅持學科鏈🪺、專業鏈對接產業鏈的辦學模式🂠，依托上海現代產業，主動服務地區經濟的辦學宗旨，以實踐能力和創新能力培養為核心，為地方信息產業以及經濟社會的發展培養高素質的數據科學與大數據技術領域的高等工程應用型人才。 二🧑🏽🦰、培養目標 本專業以現代信息技術產業發展需求為導向，註重與計算機科學與技術🧛🏿♀️、統計學、智能科學等相關專業的交叉融合，培養具有合格的個人素質和職業素養，良好科學素養😺，系統掌握大數據分析基礎理論知識💅🏻🛡，熟悉大數據分析的基本流程與主要工具，能夠在教育科研😓、企事業單位和行政管理部門從事大數據科研🌝、開發與分析的應用型高等工程應用型人才。 三、專業方向與特色 以大數據產業技術發展需求為導向，秉承“Computer+X”的復合人才培養理念👗，堅持“理論學習+工程訓練+新技術應用”的人才培養模式，培養能夠從事金融🧏♂️、商業、製造👨🏭、電信和教育等領域的工作，熟練掌握大數據采集、處理、分析與應用的技術與核心技能🤱🏼🤽🏿，具有較強實踐和創新能力的高等工程應用型人才。 四🈺、畢業要求 本專業學生主要學習數據科學與大數據技術專業方面的基本理論和基本知識，接受從事研究和應用大數據技術的基本訓練🧙🏼♀️、具有運用大數據進行數據分析和處理的基本能力。 畢業生應滿足以下幾方面要求🫴🏿： 1. 能夠將數據科學⁉️、自然科學🚵🏿🌪、工程基礎和專業知識用於解決較復雜工程問題🤵🏼♂️。 2. 能夠應用數據科學、自然科學和工程科學的基本原理，識別🩰、表達👯、並通過文獻研究分析較復雜工程問題，以獲得有效結論6️⃣。 3. 能夠設計針對復雜工程問題的解決方案🧔♀️🚵🏿，設計滿足特定需求的大數據系統🧖🏽♀️4️⃣、數據分析與處理技術🚺、大數據分析流程🙊，並能夠在各環節中體現創新意識🙍，考慮社會🕍、健康、安全、法律、文化以及環境等因素。 4. 能夠基於數據科學原理並采用信息科學方法對較復雜大數據工程問題進行研究，包括系統設計、分析與研發、並通過系統實現得到合理有效的結論。 5. 能夠針對較復雜的大數據工程問題，選擇與使用恰當的理論🚚、技術、資源⛪️、現代工程工具，搭建和運維大數據應用平臺🤜🏼，進行應用系統的開發🤹🏿。 6. 能夠基於數據科學與大數據技術相關背景知識進行合理分析，評價專業工程實踐和復雜工程問題解決方案對社會👥、健康、安全🧙♀️、法律以及文化的影響📍，並理解應承擔的責任。 7. 能夠基於數據科學與大數據技術相關背景知識進行合理分析，理解和評價針對較復雜工程問題的專業工程實踐對環境、社會可持續發展的影響🚑。 8. 具有人文社會科學素養🌔、社會責任感，能夠在工程實踐中理解並遵守工程職業道德和規範，履行責任。 9. 能夠在多學科背景下的團隊中承擔個體、團隊成員以及負責人的角色。 10. 能夠就較復雜工程問題與業界同行及社會公眾進行有效溝通和交流，包括撰寫報告和設計文稿、陳述發言、清晰表達或回應指令。並具備一定的國際視野，能夠在跨文化背景下進行溝通和交流👨🏽🍳。 11. 理解並掌握工程管理原理與經濟決策方法，並能在多學科環境中應用👩🏻🦯➡️。 12. 具有自主學習和終身學習的意識💃🏿，有不斷學習和適應發展的能力💁🏻♂️。。 五👷🏽、主幹學科和核心課程及課程體系 主幹學科：計算機科學與技術、統計學🧔🏽、智能科學與技術。 核心課程:算法與數據結構、面向對象程序設計、操作系統📁、數據庫原理、應用統計學👮、數據挖掘與分析、人工智能👨🚀。 課程體系🦸🏽： 1）自然科學系列課程🍅：高等數學、大學物理等。 2）人文社科系列課程🏇🏼🙋🏼♀️：大學英語、中國近現代史綱要、思想道德修養與法律基礎、馬克思主義基本原理等。 3）專業基礎課程群👃🏿：數據科學與大數據分析、概率論與數理統計、算法與數據結構、面向對象程序設計等👨🏿🚀☦️。 4）專業課程群👸🏻：（分布式）操作系統🤧、（大型）數據庫原理⬜️🏌🏻、應用統計學、數據挖掘與分析👩🦽🏦、人工智能👨、數據采集與搜索技術等。 5）專業選修課程群：JAVA程序設計、R語言編程、Phython語言編程、Matlab編程🧑🏿🏫、數據可視化分析、雲計算與虛擬化技術🛌🏽、機器學習、計算機視覺等。 六🤾🏻♂️、實踐教學 l．實驗 1）專業課實驗：數據采集與搜索綜合實驗、大數據分析與可視化綜合實驗、大數據系統應用綜合實驗🦸♂️。 2）大型課程設計：視頻大數據綜合實驗、智能交通大數據綜合實驗🥷、社交網絡與信息傳播分析綜合實驗🫚、學校大數據分析綜合實驗🟣。 3）畢業設計：圍繞數據科學與大數據技術專業方向，設立大數據算法及實戰分析畢業設計題目。 2．實習 實習是本專業學生理論聯系實際、接觸社會、了解應用設備和工藝🕡，培養學生的實踐觀點🌵、勞動觀點和組織紀律性的必要教學環節💂🤵🏽♀️，本專業安排以下實習環節： 1） 製造技術基礎實習 第二學期，2周 2） 電工實習 第四學期💆🏽，2周 3．課程設計 本專業課程設計是利用所學的專業理論知識分析問題，創造性地設計小型應用系統的能力。 4. 合作教育 合作教育分三次進行共18周🙆。具體安排如下🏋🏼： 1） 合作教育（一） 第二學期👅，6周 2） 合作教育（二） 第四學期✖️，6周 3） 合作教育（三） 第六學期，6周 5．畢業設計(論文) 畢業設計是在完成本專業所學理論教學課程後進行的主要實踐教學環節🧑🚀，訓練學生在收集資料、對課題調查研究的基礎上分析與解決工程問題的實際能力、動手能力🤽🏼。其內容是結合科研和生產實際需要👱🏻♀️，完成數據科學與大數據技術的工程課題、研究課題或實驗課題，安排在第八學期進行，共16周。撰寫畢業論文或畢業設計說明書🥏。 畢業設計（論文） 第八學期，16周。 6.軍訓 軍訓 第一學期，2周。 七🧔🏻👩🏻⚕️、第二課堂 第二課堂共4學分👲，由“創新創業類”和“素質拓展類”兩大模塊組成。“創新創業類”和“素質拓展類”各2學分。 八、學製及畢業規定 1.本專業基本學製4年，學生可在3至6年內完成學業。 2.學生在規定的學習年限內修滿培養計劃規定的各教學模塊的學分，總學分達到164學分。其中各類必修課程達到131學分，選修課程達到33學分（含第二課堂達到4學分）🗳，方能畢業。 九、學位 符合《恒达娱乐學士學位授予工作細則》規定的畢業生授予工學學士學位。 十、課程設置及學分要求(總共164學分) （一）公共基礎平臺課程 學生應在電子電氣類公共基礎平臺課中修滿59.5學分。 （二）學科基礎平臺課程 學生應在2017級電子電氣類學科基礎平臺課中修滿36學分。 必選課程：電路實驗、高級語言程序設計A8️⃣、電路(二)、概率論與數理統計🐙、數字電子技術、線性代數、微機原理及接口技術、電路(一)、離散數學🤫、算法與數據結構👩🏿🚒、面向對象程序設計、數據科學與大數據技術🛤、數字圖像處理、linux操作系統♿️。
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
