南昌航空大學軟件學院數據科學與大數據技術專業簡介 正文

培養目標：培養適應國家、地方經濟發展和航空產業發展的需求，掌握扎實的數據科學理論和大數據專業知識，具有健全人格、社會責任感和創新精神，具備團隊協作意識和一定的國際視野，能夠選擇和使用先進技術及工具，通過實踐研究解決大數據復雜工程問題的能力，能夠在大數據技術和大數據工程相關領域從事大數據分析、處理及應用開發等工作的復合型高級專門人才。畢業生經過5年左右的實際工作，能夠達到下列目標：
1、能夠對大數據復雜工程問題進行分析，根據不同的業務場景，設計大數據平臺的整體架構，建立相應的數據分析模型，并能夠進行大數據算法研究、設計、迭代優化和驗證。
2、能夠對大數據項目的組織和實施進行有效跟蹤管理，并能夠評估項目對社會、健康、安全、法律、文化和環境等因素的影響。
3、能夠在項目團隊中適應各種角色，并能夠與其他成員進行有效溝通；能夠在項目過程中與合作方進行有效的溝通并完成系統銜接、與用戶進行有效溝通并得到用戶的認可。
4、能夠跟蹤數據科學和大數據技術發展趨勢，對技術進行整合和選型，在終身學習和專業發展等方面表現出擔當和進步。
5、能夠自覺堅守工程倫理和職業道德規范，愛崗敬業，具備良好的人文素養、法律意識和創新精神。
二、畢業要求
1. 工程知識：能夠將數學、自然科學、工程基礎和專業知識用于解決大數據復雜工程問題。
1.1掌握數學、自然科學、工程基礎、數據科學和計算機學科的基本原理和專業知識，包括基本概念和基本方法。
1.2能夠將數學、自然科學、工程基礎、數據科學與大數據專業知識用于大數據復雜工程問題的表述、建模和求解。
1.3能夠將數學、自然科學、工程基礎、數據科學與大數據專業知識用于大數據復雜工程問題的推演和分析。
1.4能夠將數學、自然科學、工程基礎、數據科學與大數據專業知識用于大數據復雜工程問題解決方案的比較和綜合。
2. 問題分析：能夠應用數學、自然科學和工程科學的基本原理，識別、表達、并通過文獻研究分析大數據復雜工程問題，以獲得有效結論。
2.1能夠應用數據科學和計算機學科的基本原理和方法，正確識別和判斷大數據復雜工程問題的關鍵問題。
2.2能夠基于數據科學和計算機學科的基本原理、模型和方法正確表達大數據復雜工程問題。
2.3能認識到解決問題有多種方案可選擇，并能夠通過文獻研究尋求可替代的解決方案。
2.4 能夠應用工程原理和專業知識，借助文獻研究，分析大數據復雜工程問題的解決途徑及其合理性，并獲得有效結論。
3. 設計/開發解決方案：能夠設計針對大數據復雜工程問題的解決方案，設計滿足特定需求的系統或模塊，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。
3.1能夠理解計算機系統原理和體系結構，熟練掌握大數據工程全過程的設計方法和開發技術。
3.2能夠面向大數據復雜工程問題的特定需求，運用大數據工程知識和技術完成模塊的設計。
3.3 能夠針對需求和目標，完成大數據系統的設計并在設計中體現創新意識。
3.4 能夠在模塊或系統設計中考慮社會、健康、安全、法律、文化及環境等制約因素,并了解影響設計目標和技術方案的各種因素。
4. 研究：能夠基于科學原理并采用科學方法對大數據復雜工程問題進行研究，包括設計實驗、分析與解釋數據、并通過信息綜合得到合理有效的結論。
4.1能夠基于科學原理，通過文獻研究或相關方法，調研和分析大數據復雜工程問題的解決方案。
4.2 能夠根據對象特征，選擇研究路線，設計實驗方案，構建實驗系統，安全開展實驗，正確的收集實驗數據。
4.3能夠整理和分析實驗數據，對實驗結果進行解釋和評價以得到有效結論。
5. 使用現代工具：能夠針對大數據復雜工程問題，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。
5.1理解數據科學與大數據技術常用現代工程工具、信息技術工具的使用原理和方法，并能夠理解其局限性。
5.2能夠開發、選擇和使用恰當的現代工程工具和信息技術工具，對復雜大數據工程問題進行數據獲取、處理、分析和系統構建。
5.3能夠選用合適的現代工具對大數據復雜工程問題中的具體對象進行模擬和預測，并能夠理解其局限性。
6. 工程與社會：能夠基于工程相關背景知識進行合理分析，評價專業工程實踐和大數據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。
6.1能夠理解數據科學與大數據技術相關領域的技術標準、知識產權、產業政策和法律法規，理解不同社會文化對大數據項目實施的影響。
6.2能夠分析和評價大數據工程專業實踐對社會、健康、安全、法律和文化的影響，并理解應承擔的相應責任。
7. 環境和可持續發展：能夠理解和評價針對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。
7.1能夠理解環境保護和可持續發展的內涵和意義。
7.2能夠理解大數據復雜工程問題的專業實踐對環境以及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。
8.1 了解中國國情，熱愛祖國，堅持正義，品德良好，身心健康，具有扎實的人文社會科學素養及正確的價值觀，理解個人與社會的關系。
8.2能夠理解并遵守大數據工程的相關職業道德、行業規范和法律法規，能夠理解大數據工程師對公眾的安全、健康、福祉和環境保護的社會責任，并能夠在工程實踐中自覺遵守職業道德規范和履行責任。
9. 個人和團隊：能夠在多學科背景下的項目團隊中承擔個體、團隊成員以及負責人的角色。
9.1理解個人與團隊利益的一致性，具有合作精神，能夠與項目團隊內成員（包括其他學科成員）有效溝通，合作共事。
9.2能夠在項目團隊合作中獨立思考并承擔不同團隊角色的相應職責，具備有效運作、組織協調能力。
10. 溝通：能夠就大數據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。并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。
10.1能夠依據相關的工程標準及技術規范，針對復雜工程問題的解決方案與同學、同行及公眾進行有效溝通，包括撰寫報告、設計文稿、陳述觀點、表達意見以及準確回應提問等。
10.2 了解專業領域的國際發展趨勢、 研究熱點，理解和尊重世界不同文化的差異性和多樣性。
10.3 掌握一門外語，具有一定的聽說、讀寫譯能力；能夠在跨文化背景下進行溝通和交流。
11. 項目管理：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。
11.1 掌握大數據工程項目中涉及的管理與經濟決策方法，了解大數據工程及產品全周期、全流程的成本構成，理解其中涉及的工程管理與經濟決策問題。
11.2 能在多學科環境下( 包括模擬環境)，在設計開發解決方案的過程中，運用工程管理與經濟決策方法。
12. 終身學習：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。
12.1能夠理解自主學習和終身學習的重要性與必要性，以適應社會進步和大數據相關技術發展的要求。
12.2具有一定的自主學習能力，包括掌握新技術和新方法的能力、總結歸納知識經驗的能力以及提出問題的能力。
三、主干學科
計算機科技與技術、軟件工程、統計學
四、專業主干課程
程序設計基礎，計算機與數據科學導論，Python程序設計，數據采集與處理技術,計算機系統基礎，數據庫原理，云計算及大數據處理，機器學習及模式識別，數據可視化，并行計算框架。
五、主要實踐性環節
程序設計基礎課程設計，數據采集與處理課程設計，大數據分析課程設計，大數據存儲處理課程設計，專業綜合課程設計，專業實踐，畢業實習，畢業設計（論文）。
六、標準學制及授予學位
標準學制：四年
授予學位：工學學士
七、畢業與學位授予要求：
1、本專業學生必須修滿174.5學分方可畢業。其中必修161.5學分，選修16學分，課外實踐7學分。
2、符合《中華人民共和國學位條例》和《南昌航空大學學士學位授予實施細則》者，可授予數據科學與大數據技術學士學位。

南昌航空大學

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