杭州师范大学数据科学与大数据技术专业本科培养方案（2020）

州師驼大学 数据科学与大数据技术专业 本科培养方案 (2020) 杭州师范大学教务处编印 2020年8月

数据科学与大数据技术专业 本科培养方案 （2020） 杭州师范大学教务处编印 2020 年 8 月

数据科学与大数据技术专业本科培养方案 培养目标 本专业培养德、智、体、美等方面全面发展的,有理想、有道德、有文化、有纪律的,能主动适应现 代社会、经济、科技与教育发展需要【目标1】,掌握数据科学与大数据技术的基础知识、理论及技术【目 标2】,包括面向大数据应用的统计学、数学、信息与计算科学基础知识,数学建模、高效分析与处理,统 计学推断的基本理论、基本方法和基本技能【目标3】,以及在自然科学和社会科学等应用领域中的大数据 应用【目标4】等,具有较强的专业能力和良好外语运用能力,能在I行业、金融业、行政事业单位等行 业从事大数据的处理、分析及预测等工作的应用型与复合型高级专门人才【目标5】,毕业后能在科技、教 育、经济和数据分析等部门,从事研究、教学、应用开发以及管理【目标6】等工作 、毕业要求 通过专业学习,毕业生应获得以下几方面的知识、能力和素质 1、思想素质和身体素质:热爱祖国,热爱人民,热爱中国共产党,掌握马列主义、毛泽东思想和邓小 平理论的基本原理、“三个代表”的重要思想、科学发展观和习近平新时代中国特色社会主义思想,树立 科学的世界观、人生观和价值观,具有良好的身体素质和心理素质 2、专业知识:掌握微积分、代数、几何等数学基础理论,掌握数据科学与大数据技术的基本理论和 基础知识,掌握现代程序设计理论和算法理论,具备良好的专业素养 3、分析问题能力:掌握本专业的基本思想方法,具备较强的逻辑推理能力、抽象思维能力、算法分 析能力,具备通过建立数学模型分析求解实际问题,得出有效结论的能力: 4、计算实践能力:熟练使用计算机编程语言实现算法,能够利用主流数学软件工具进行科学计算模 拟,并结合数学模型求解实际问题,具备数据的收集、分析、处理和应用的能力,具备软件开发特别是大 数据应用软件开发能力 5、学科视野:具有较宽的知识面,了解本专业相关理论、技术及应用的发展动态,能够熟练运用英 语进行交流和沟通,能够比较顺利地阅读本专业的英文文献 6、综合运用能力:具备运用本专业方法从事研究和实际数据分析、软件开发管理的综合能力,具有 较强的创新创业能力 7、团队合作能力:能够与他人进行有效的沟通和交流,能够在多学科背景的团队中承担个体、团队 成员以及负责人的角色 8、自主学习和终身学习意识:掌握资料调査与收集、文献检索及运用现代技术获得相关信息的基本 方法;具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。 “培养目标毕业要求”和“毕业要求课程体系”对应矩阵 (一)“培养目标-毕业要求”对应矩阵 目标1目标2目标3目标4目标5目标6 毕业要求 毕业要求2 毕业要求3

·1· 数据科学与大数据技术专业本科培养方案 一、培养目标： 本专业培养德、智、体、美等方面全面发展的，有理想、有道德、有文化、有纪律的，能主动适应现 代社会、经济、科技与教育发展需要【目标1】，掌握数据科学与大数据技术的基础知识、理论及技术【目 标2】，包括面向大数据应用的统计学、数学、信息与计算科学基础知识，数学建模、高效分析与处理，统 计学推断的基本理论、基本方法和基本技能【目标3】，以及在自然科学和社会科学等应用领域中的大数据 应用【目标4】等，具有较强的专业能力和良好外语运用能力，能在IT行业、金融业、行政事业单位等行 业从事大数据的处理、分析及预测等工作的应用型与复合型高级专门人才【目标5】，毕业后能在科技、教 育、经济和数据分析等部门，从事研究、教学、应用开发以及管理【目标6】等工作。 二、毕业要求 通过专业学习，毕业生应获得以下几方面的知识、能力和素质： 1､思想素质和身体素质：热爱祖国，热爱人民，热爱中国共产党，掌握马列主义、毛泽东思想和邓小 平理论的基本原理、“三个代表”的重要思想、科学发展观和习近平新时代中国特色社会主义思想，树立 科学的世界观、人生观和价值观，具有良好的身体素质和心理素质； 2、专业知识：掌握微积分、代数、几何等数学基础理论，掌握数据科学与大数据技术的基本理论和 基础知识，掌握现代程序设计理论和算法理论，具备良好的专业素养； 3、分析问题能力：掌握本专业的基本思想方法，具备较强的逻辑推理能力、抽象思维能力、算法分 析能力，具备通过建立数学模型分析求解实际问题，得出有效结论的能力； 4、计算实践能力：熟练使用计算机编程语言实现算法，能够利用主流数学软件工具进行科学计算模 拟，并结合数学模型求解实际问题，具备数据的收集、分析、处理和应用的能力，具备软件开发特别是大 数据应用软件开发能力； 5、学科视野：具有较宽的知识面，了解本专业相关理论、技术及应用的发展动态，能够熟练运用英 语进行交流和沟通，能够比较顺利地阅读本专业的英文文献； 6、综合运用能力：具备运用本专业方法从事研究和实际数据分析、软件开发管理的综合能力，具有 较强的创新创业能力； 7、团队合作能力：能够与他人进行有效的沟通和交流，能够在多学科背景的团队中承担个体、团队 成员以及负责人的角色； 8、自主学习和终身学习意识：掌握资料调查与收集、文献检索及运用现代技术获得相关信息的基本 方法；具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。 三、“培养目标-毕业要求”和“毕业要求-课程体系”对应矩阵 （一）“培养目标-毕业要求”对应矩阵 目标 1 目标 2 目标 3 目标 4 目标 5 目标 6 毕业要求 1 ● ● ● 毕业要求 2 ● ● 毕业要求 3 ● ● ● ●

目标1 目标2 目校 标3 目标4 目标5 目标6 毕业要求4 毕业要求5 毕业要求6 毕业要求7 毕业要求8· (二)“毕业要求-课程体系”对应矩阵 (以关联度标识,课程与某个毕业要求的关联度根据该课程对相应毕业要求的支撑强度来定性估计 H:表示关联度高:M:表示关联度中:L:表示关联度低。) 毕业要求 课程性质 课程名称 567 思政类 军体类 通识必修课 外语类 HMM 创新创业类 经典研读与文化传承 创新精神与创业实务 国际视野与文明对话 数理基础与科学素养 M 通识选修课 信息技术与现代生活 生态环境与生命关怀 艺术鉴赏与审美体验 社会发展与公民责任 数据科学与大数据技术专业导论MH 微积分I 学科基础 平台课 高等代数I 微积分Ⅱ HH 高等代数Ⅱ HH 概率论与数理统计 HH H 专业核心课「计算 数据分析 HH H 程序设计 H H 个性化专业 先修课 解析几何 数据结构 HHH

·2· 目标 1 目标 2 目标 3 目标 4 目标 5 目标 6 毕业要求 4 ● ● ● 毕业要求 5 ● ● ● ● 毕业要求 6 ● ● 毕业要求 7 ● 毕业要求 8 ● ● ● （二）“毕业要求-课程体系”对应矩阵 （以关联度标识，课程与某个毕业要求的关联度根据该课程对相应毕业要求的支撑强度来定性估计， H：表示关联度高；M：表示关联度中；L：表示关联度低。） 课程性质 课程名称 毕业要求 1 2 3 4 5 6 7 8 通识必修课 思政类 H 军体类 H 外语类 M H H 创新创业类 M H 通识选修课 经典研读与文化传承 M 创新精神与创业实务 H H 国际视野与文明对话 M M 数理基础与科学素养 M M M 信息技术与现代生活 M M 生态环境与生命关怀 M M 艺术鉴赏与审美体验 M 社会发展与公民责任 H 学科基础 平台课 数据科学与大数据技术专业导论 M H H H 微积分Ⅰ H H M 高等代数Ⅰ H H M 微积分Ⅱ H H M 高等代数Ⅱ H H M 专业核心课 概率论与数理统计 H H H M 计算方法 H H H 数据分析 H H H H 个性化专业 选修课 程序设计 H H M 解析几何 H M M 数据结构 H H H M

毕业要求 课程性质 课程名称 大学物理C H M 面向对象程序设计 HHHH JAVA程序设计 HH H 常微分方程 离散数学 H M 微观经济学 商务智能 HHH 统计软件 数据库原理及应用 大学物理实验 数学模型 HH HHH M 并行计算与分布式计算 HH H 数据可视化 数据挖掘 HHHH 应用多元统计分析 H H 计算机网络 H 个性化专业EE编程基础 选修课 微积分续 基础 HHH 软件工程 HH HM 运筹学与优化 HH 应用随机过程 HH H 云计算初步 算法设计初步 MH H 图像数据挖掘 AMHH|HH|M 遥感大数据分析 大数据经济与金融学 统计计算 基于web的网络编程 HHHH HHH H 机器学习 HH H net平台开发 非参数统计 HH H 应用时间序列分析 HH H

· 3 · 课程性质 课程名称 毕业要求 1 2 3 4 5 6 7 8 个性化专业 选修课 大学物理 C H M H 面向对象程序设计 H H H H M JAVA 程序设计 H H H H H 常微分方程 H M 离散数学 H M 微观经济学 H H H H H 商务智能 H H H H H 统计软件 M H H 数据库原理及应用 H H 大学物理实验 M H H 数学模型 H H H H H H M 并行计算与分布式计算 H H H H H 数据可视化 H H H H M 数据挖掘 H H H H H 应用多元统计分析 H H H 计算机网络 H M J2EE 编程基础 H H 微积分续 H M XML 基础 H H 软件工程 H H H M 运筹学与优化 H M H 应用随机过程 H H H H H 云计算初步 M M H 算法设计初步 M H H 图像数据挖掘 M M H H H H M 遥感大数据分析 H H H 大数据经济与金融学 H H H H H 统计计算 H H H H H 基于 Web 的网络编程 H H H 机器学习 H H H H H .net 平台开发 M H M 非参数统计 H H H H H 应用时间序列分析 H H H

毕业要求 课程性质 课程名称 模式识别 医学与生物信息挖掘 移动数据挖掘 HHH 计量经济学 个性化专业 选修课 金融数据挖掘 HHH 文本挖掘 HHHHHHH H HH HHHHHH 社交网络挖掘 HHH 移动项目开发 大数据技术应用开发 H MH 「专业见习 HMH 专业实习 H MH M 实践环节、毕业毕业论文 论文(设计) 和其他 数学软件 数据科学实践 项目开发实践 HH H 四、学科基础平台课程和专业核心课程 (一)学科基础平台课程 数据科学与大数据技术专业导论、微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、高等代数Ⅱ。 (二)专业核心课程 概率论与数理统计、计算方法、数据分析 五、专业准入和准出标准 (一)准入课程要求及分流时间 学生修满下列学分,准许进入数据科学与大数据技术专业进行学习,分流时间为第二学期期末 准入课程:微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、高等代数Ⅱ (二)准出课程要求 学生需修满下列74学分,其中:学科基础平台课程(18学分):微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、 高等代数Ⅱ:专业核心课(10学分):概率论与数理统计、计算方法、数据分析:个性化专业课程(32学 分):程序设计、解析几何、数据结构、数据库原理及应用、数据挖掘、应用多元统计分析、统计计算 基于web的网络编程、机器学习、移动项目开发、大数据技术应用开发等;毕业论文(6分),专业实习 (8学分)。 六、学制和学位 基本学制为四年,学生可根据自身情况在三至六年内完成学业。符合学校学士学位授予的有关规定 授予理学学士学位

·4· 课程性质 课程名称 毕业要求 1 2 3 4 5 6 7 8 个性化专业 选修课 模式识别 H H H 医学与生物信息挖掘 H H H H H 移动数据挖掘 H H H H H 计量经济学 H H H H H 金融数据挖掘 H H H H H 文本挖掘 H H H H H 社交网络挖掘 H H H H H 移动项目开发 H H H M H 大数据技术应用开发 H H H M H 实践环节、毕业 论文（设计） 和其他 专业见习 H M H M 专业实习 H M H M 毕业论文 H H 数学软件 M M H M H 数据科学实践 M H H H H 项目开发实践 H H H 四、学科基础平台课程和专业核心课程 （一）学科基础平台课程 数据科学与大数据技术专业导论、微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、高等代数Ⅱ。 （二）专业核心课程 概率论与数理统计、计算方法、数据分析。 五、专业准入和准出标准 （一）准入课程要求及分流时间 学生修满下列学分，准许进入数据科学与大数据技术专业进行学习，分流时间为第二学期期末。 准入课程：微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、高等代数Ⅱ。 （二）准出课程要求 学生需修满下列 74 学分，其中：学科基础平台课程（18 学分）：微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、 高等代数Ⅱ；专业核心课（10 学分）：概率论与数理统计、计算方法、数据分析；个性化专业课程（32 学 分）：程序设计、解析几何、数据结构、数据库原理及应用、数据挖掘、应用多元统计分析、统计计算、 基于 Web 的网络编程、机器学习、移动项目开发、大数据技术应用开发等；毕业论文（6 分），专业实习 （8 学分）。 六、学制和学位 基本学制为四年，学生可根据自身情况在三至六年内完成学业。符合学校学士学位授予的有关规定， 授予理学学士学位