中等职业学院数据科学与大数据技术专业人才培养方案(2023版).docx
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1、数据科学与大数据技术专业人才培养方案(2023版)专业简介数据科学与大数据技术专业是一门对大规模数据进行处理的复杂软件系统进行开发、测试、维护和管理的工程性学科。本专业开设于2019年,师资队伍由专任教师、兼任教师及企业指导教师组成,坚持以学生为本,将成果导向教育理念(OBE理念)贯穿整个学生能力培养全过程,立足石家庄,紧密联系京津冀政府、企业、行业开展产学研合作。注重学生项目开发与管理能力、综合理论应用能力,创新创业能力、团队协作和国际竞争力的培养,打造理论综合素质和工程技能相结合的具备大数据采集、预处理、存储、分析、挖掘等核心技术的应用能力,能够胜任大数据系统开发、系统运行与维护、大数据分
2、析与挖掘等工作的应用型、复合型人才。二、培养目标数据科学与大数据技术专业培养满足国家经济建设和社会发展需求,面向京津冀大数据产业,德、智、体、美、劳全面发展,具有数学、计算机科学、数据科学、数据技术和数据工程的基本理论、方法和技能,具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力,掌握大数据工程项目的规划、研发、应用、管理及决策方法,具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型人才。能胜任政府、企事业单位、社会组织等部门的大数据采集、预处理、数据分析与挖掘、研发、测试、运维、管理和服务等工作。本专业学生毕业5年左右,具备工程师所必须的学习与创新、沟通与表达、合作与交流的能力与素养
3、,能够主动发挥创新意识,能够适应技术进步和社会需求变化,独立或合作完成大数据处理软件系统的分析、设计、实现和测试任务,具有较为丰富的项目管理经验,在科学研究、技术成果和经济发展等方面取得成绩。目标1:基础能力建设能够系统掌握数学与自然科学基础知识、计算机科学基础理论、计算机系统及软件工程相关知识、统计学、数据科学基础理论,具备较强的逻辑思维能力、计算思维能力,系统思维能力以及科学研究能力。目标2:业务技术能力建设能够系统掌握大数据系统与平台技术(数据采集、清洗、存储、计算等大数据系统与平台相关技术)、大数据分析与可视化技术(数据分析、数据挖掘、人工智能等大数据分析相关技术和数据可视化技术)、特
4、定场景下大数据开发与应用等方面的基本工程能力,具备工程师所必需的学习与创新、沟通与表达、合作与交流等基本能力与素养,具有良好的职业发展力和适应力。目标3:综合素质能力建设。具有良好的人文素养和社会责任感,严格遵守职业道德,了解国家对计算机软件及相关领域的产品设计、研发等方面的政策与法规,能够正确评价软件开发和软件应用中产生的社会、伦理、文化、安全与法律问题,了解软件产品对用户、环境和社会可持续发展的影响,并能履行工程师的职责。目标4:团队协作交流能力建设。能够与团队成员有效沟通,具有团队合作能力与软件项目的协作能力;能够就从事的工作领域问题与业界同行进行交流与合作。目标5:持续学习能力建设。具
5、有自主创新精神和终身学习能力,能够跟踪国内外最新软件技术发展前沿,具有国际视野,持续增强自身的工程技术能力和项目管理能力。三、毕业要求本专业学生主要掌握应用数学、计算机科学、数据科学、大数据技术和数据工程的基础知识,掌握软件工程相关的基本理论和基本知识,接受软件需求分析、设计、开发、测试与运维方面的思维、操作技能训练,具有大数据软件开发基本能力和创新研究的初步能力和较好的外语交流能力,毕业后可到企事业单位从事相关岗位的工作。具体要求如下:毕业要求1:工程知识能够将数学、计算机科学、工程基础和程序设计等知识用于解决大数据技术和大数据应用的复杂工程问题。1.1 能够将数学方法与思想,用于大数据应用
6、复杂工程过程中所需要的抽象思维和逻辑分析。1.2 能够将面向对象技术、数据结构、软件工程等计算机软件基础知识与方法,用于大数据应用技术工程问题的算法分析与设计、软件开发与实现。1.3 能够将数据建模与表示、大数据系统与平台技术、大数据分析与可视化技术、大数据应用开发技术等数据科学与大数据技术专业知识,用于各种场景下的大数据应用问题的规划和解决。毕业要求2:问题分析能够应用数学、计算机科学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析大数据应用复杂工程问题,以获得有效结论。2.1 能够应用数学、计算机科学、自然科学、数据科学和数据工程基本原理,识别、分析、判断大数据应用复杂工程问
7、题的关键环节、参数和影响因素。2.2 能够针对大数据工程问题或软件系统建立合适的模型,清晰地表达和描述大数据应用复杂工程问题。2.3 能够运用基本科学原理,借助文献研究与分析大数据应用复杂工程问题的影响因素,提出多种解决方案,分析方案可行性及其优劣,获得有效结论。毕业要求3:设计/开发解决方案能够设计针对大数据应用复杂工程问题的解决方案,设计满足特定需求的软件系统、模块或软件过程,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。3.1 能够运用数据科学与大数据技术专业思想与方法、知识与技术,依据大数据复杂工程应用的相关标准与规范,针对特定的用户或系统需求,给出对
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