數據計算及應用專業

 

作者： 時間：2020-03-12 點擊數：144

 

 

 

 

 

 

應用理科數學類專業、理科衍生的新興工科專業——

 

 

 

近日，教育部公布了2019年度普通高等學校本科專業備案和審批結果，我院數學系成功獲批數據計算及應用新備案本科專業。數據計算及應用專業是2017年教育部立項的新工科專業，2019年教育部批準設立該專業，當年獲批該專業點1個，我校是目前全國具有該專業招生資格僅有的三所高校之一，也是山西省首家設立的專業建設點。新專業的增設是我院人才培養工作的又一碩果，展示了我院的辦學實力，也實現了我校數學專業人才培養在大數據時代下的順利轉型與跨越。

 

一、“數據計算及應用”專業的學科依托與專業內涵

 

1.  學科依托

 

依托數學、統計學、計算機科學等學科。不同于傳統基礎理科專業的學術型人才培養，應用理科“數據計算及應用”專業要求學生具有現代數學和統計學的理論基礎，需要系統地掌握科學計算和數據處理的技術和方法，能夠對應用中的各類數據問題建立數學模型、并熟練地運用科學計算和數據處理技術解決這些實際問題。

 

2.  專業內涵

 

強調數據科學的數學技術、統計方法、建模與計算的融合。強調擁有扎實的理科基礎和較強的工科實踐能力。按照理科門類數學類專業的要求，培養復合型人才，授予理學學士學位。

 

3. 專業定位

 

不同于傳統基礎理科專業的學術型人才培養，數據計算及應用專業要求學生具有現代數學和統計學的理論基礎，系統地掌握科學計算和數據處理的技術和方法，能夠對應用中的各類數據問題建立數學模型、并熟練地運用科學計算和數據處理技術解決這些實際問題。

 

按照數據鏈前端（數據收集、存儲、傳輸、共享）、核心算法與技術（數據建模、計算、理解、挖掘）、數據鏈末端（數據工程）的邏輯脈絡圖，計算機科學與技術專業、軟件工程專業和近幾年設立的“數據科學與大數據技術”專業大多集中在數據鏈前端和末端。而“數據計算及應用”專業則重點關注核心算法和技術，更加強調學生數據建模、數據分析、數據計算能力的訓練與培養，注重算法設計與實現， 強化學科交叉與工程實踐。

 

二、“數據計算及應用”專業的人才培養目標與知識、能力、素質要求

 

1. 人才培養目標

 

基于數學、統計學和數據行業產業發展的應用理科專業“數據計算及應用”，要培養掌握現代數學和統計學思想和方法、具有深厚理科基礎和較強工科實踐能力的復合型應用理科專業創新人才。

 

以大類學科培養、學科交叉等“跨界”培養模式改革為引擎，按照學有專攻、多專多能的要求，切實踐行“應用導向、問題驅動”的培養過程，落實“學思結合、思行統一”的理念，解決數學類基礎理科建設中存在的突出問題（如專業設置不適應新興行業需求、缺乏多學科交叉融合、專業培養偏窄偏細、學生工科實踐能力弱等），并培養學生具有家國情懷、全球視野、自主終身學習、創新創業能力，探索建設新型應用理科專業—“數據計算及應用”專業的新途徑、新模式和新資源。

 

2. 知識、能力、素質要求

 

“數據計算及應用”專業的知識結構和能力、素質要求應有明晰表達，這里僅概述如下：

 

●  知識體系、課程體系要求

 

(1) 融合數學、統計和數據科學等學科的核心知識領域；打通多學科交叉融合的瓶頸，構建本專業知識體系。

 

(2) 適度削減理論課程，改革傳統的“博物館式”、“百科全書式”的專業課程體系；克服傳統課程體系的缺陷，課程體系去深存寬， 并打通數學到應用領域的“最后一公里”；

 

(3) 加強應用數學和統計的課程教學，摒棄 DTP(定義、定理、證明)式的教學方法，加強基礎訓練和算法實踐的結合；

 

(4) 在知識體系基礎上構建課程體系。課程體系包括四個模塊： 基礎課程模塊、方法與技術模塊、專業方向模塊、應用實踐模塊，涵蓋數學、統計學、科學計算和大數據的基礎知識和應用技術。

 

●  能力與素質要求

 

掌握新時代中國特色社會主義基本理論，具有良好的思想政治素養和文化素養，遵守法律法規，公民意識和社會責任感強；

 

 

 

 

 

擁有良好的數學素養和統計學、計算機科學思維與方法；掌握數據科學的基本思維方法和研究方法，具有良好的科學素養；

 

掌握數據科學理論和應用領域的基礎知識，具有分析和處理大數據的基本能力，有較強的科學計算能力，形成模型、算法、高效求解與推理等核心專業意識，提高學生深入學習、持續研究的意識和能力；

 

具有扎實的計算機應用能力，能熟練應用大數據相關軟件，處理大數據并做結果分析；培養學生在擁有中國水平、國際上有重大影響的開源軟件平臺上的深度開發能力；

 

熟悉某些大數據應用領域（如生物、醫療、經濟、金融、圖像、工業等），具有分析、解決相應大數據應用領域實際問題的初步能力， 以及開發典型案例的工程實踐能力；

 

具有終身學習意識，能運用現代信息技術手段獲取相關信息和新技術、新知識，持續提高創新能力；

 

具有較好英語應用能力，能閱讀專業英文材料，具有寬廣的國際視野和跨文化交流、競爭與合作能力；

 

具有一定的組織管理能力、表達能力、獨立工作能力、人際交往能力和團隊合作能力；

 

了解與本專業相關職業和行業的重要法律法規及方針政策，理解專業倫理基本要求；

 

具有良好的身心素質。

 

三、“數據計算及應用”專業的課程體系框架

 

 “數據計算及應用”專業的課程體系包括四個模塊：基礎課程模塊、方法與技術模塊、專業方向模塊、應用實踐模塊，涵蓋數學、統計學、科學計算和數據科學與工程的基礎知識和應用技術。

 

1.   基礎課程模塊，包括通識課和專業基礎課

 

通識課按教育部有關規定。

 

專業基礎課，主要包括《應用理科數學分析》、《應用理科代數與幾何(包含高等代數、空間解析幾何、群論初步)》、《計算方法》、《數據科學導論》、《離散數學》、《最優化方法》、《數據建模》、《應用微分方程》、《概率論與數理統計》、《時間序列分析》、《多元統計分析》、《統計計算》等。

 

2.   方法與技術模塊

 

主要是專業課教育，包括《程序設計》、《數據結構》、《數據算法設計與分析》、《數據可視化》、《統計機器學習》、《數據清洗與融合》、《復雜網絡分析》、《圖像處理》、《神經網絡與深度學習》、《數據分布式計算》、《數據挖掘基礎》、《人工智能入門》等。

 

3.   專業方向模塊

 

由各校根據行業和校情確定專業方向及相應的課程設置。

 

4.   應用實踐模塊

 

包括實踐教學和創新創業教育。

 

實踐教學包括課堂實踐、課外實踐和工程實踐，參與學院、企業或教師的實踐項目。比如《Hadoop 應用開發綜合實踐》、《數據采集與網絡爬蟲實踐》、《文本挖掘應用校內實訓》、《大數據分析與可視化技術綜合實踐》、《大數據技術綜合應用創新實踐》、創新創業實踐、畢業實習、畢業論文(設計)等。

 

創新創業教育包括《網絡信息檢索和文獻閱讀實訓》、《學術論文寫作實訓》、《大學生創新創業實訓輔導》、《移動互聯網創新思維》、《創新創業與領導力》、科技前沿技術專家講座、互聯網金融類課程等。

 

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