吉首大學信息科學與工程學院數據科學與大數據技術 介紹 正文

數據科學與大數據技術

★專業簡介
數據科學與大數據技術專業是全國第三批獲的數據科學與大數據技術專業之一，從2018年開始招生。本專業主動對接“互聯網+、大數據、云計算”等國家、湖南省和湘西州的發展戰略，以“新工科”教育理念和基于學習成果導向（Outcome-Based Education，OBE）的教學評價體系為導向，依托湖南省省級實驗教學示范中心、湖南省校企合作創新創業教育基地等省級平臺，通過電子信息工程專業碩士點、吉首大學優秀教學團隊的優秀師資力量，逐步探索新工科背景下依托校企合作模式的數據分析和大數據系統開發的研究型和技術型人才培養新思路。
★培養目標
以立德樹人為根本任務，培養德、智、體、美全面發展，具有良好的數學基礎和邏輯思維能力，熟悉計算機專業基本知識、方法和技能，掌握計算機、大數據和信息技術的基本理論、方法與技能，具備在特定場景下大數據開發與應用能力和程師所必需的學習與創新、溝通與表達、合作與交流等基本能力與素養，能夠勝任數據分析和大數據系統開發的研究型和技術型人才。畢業生能從事大數據分析、挖掘、處理、服務、應用等工作，亦可從事各行業大數據系統集成、設計開發、管理維護等各方面的工作。
★本專業畢業生應具備的知識、能力和綜合素質
本專業主要學習計算機、大數據和信息技術的基本理論、方法與技能，學習等方面的專業知識，，接受系統而扎實的計算機編程訓練，熟練掌握大數據采集、處理、分析和應用的技術與工具，具備較強的數據分析和信息處理能力，能夠勝任大數據系統運維、大數據應用開發與設計、大數據分析算法設計等多個方面的工作，具備綜合運用所學知識。
本專業畢業生在專業知識、工程能力和綜合素質等方面需要達到以下畢業要求。
1、知識應用能力：掌握數學、自然科學、工程基礎和專業知識，并能夠將所學知識用于解決復雜大數據技術和大數據應用的復雜工程問題。
2、問題分析能力：能夠應用數學、自然科學和工程科學的基本原理，識別、表達、并借助文獻研究分析大數據領域復雜工程問題，并能獲得有效結論。
3、設計與開發能力：能夠設計針對大數據應用復雜工程問題的解決方案，包括滿足特定需求的系統設計、部件選擇、工程實施流程或方案設計，并能夠在設計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、研究能力：能夠基于科學原理并采用科學方法對大數據領域的復雜工程問題進行研究，包括設計實驗、分析與解釋實驗數據，并通過信息綜合得到合理有效的結論。
5、現代工具選用能力：能夠針對大數據應用復雜工程問題，開發、選擇與使用恰當的技術、資源、現代工程工具和信息技術工具，包括對復雜工程問題的預測與模擬，并能夠理解其局限性。
6、工程與社會：能夠依據數據科學與大數據技術相關背景知識進行合理分析，評價大數據應用復雜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，并理解應承擔的責任。
7、環境和可持續發展：能夠理解和評價大數據領域復雜工程問題的實踐對環境、社會可持續發展的影響。
8、職業規范：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并遵守工程職業道德和規范，履行責任。
9、個人和團隊：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、溝通與交流：能夠就大數據領域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。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、項目管理能力：理解并掌握工程管理原理與經濟決策方法，并能在多學科環境中應用。
12、自主學習與終身學習：有自主學習和終身學習的意識，具備面向未來大數據領域新技術、新業態、新模式、新產業等會社技術進步發展的自主學習能力。

★辦學成就
1、學科和師資建設成果豐碩。數據科學與大數據專業師資與計算機科學與技術專業共建貢獻，其中教授和副教授10人，碩士研究生導師5人。具有博士學位的4人，在讀博士生2人；通過學科交叉融合，形成了智能信息處理和智慧醫療等兩個穩定的研究方向。教師承擔國家自然科學基金項目5項及多項省部級科研項目，在Journal of Intelligent Manufacturing、Expert Systems with Applications、Artificial Intelligence Review、IEEE ACCESS、北京大學學報（自然科學版）、中文信息學報、NLPCC、Sinutools等多個國內外主流SCI期刊和會議中發表100余篇高水平論文。
2、學生參加學科競賽成績突出。2018級學生在藍橋杯、大學生計算機設計大賽等競賽獲得省級獎項多項。
★學制與修業年限
1、學制：4年；
2、修業年限：3－6年。
★主干學科與核心課程
1、主干學科：計算機科學與技術、數據科學、大數據技術
2、核心課程：
高等數學、離散數學、高級語言程序設計、計算思維與大數據科學、數據結構與算法、大數據應用開發語言、Hadoop大數據技術、分布式數據庫原理與應用，NoSQL數據庫技術、數據挖掘技術與應用、數據導入與預處理應用、大數據分析與內存計算、數據可視化技術、商務智能方法與應用等。

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