数据科学与大数据技术(中法班)本科专业2024级培养方案
北京石油化工学院
数据科学与大数据技术(中法班)本科专业培养方案
（适用于2024级）
专业代码：080910T
专业名称：数据科学与大数据技术(Data Science and Big Data Technology)
学 制：四年
授予学位：工学学士
一、培养目标
本专业培养具有扎实数据科学和大数据基础知识，具有社会主义核心价值观、社会责任感、职业道德、创新精神、人文素养和国际视野，德智体美劳全面发展，工程实践能力强，面向大数据开发与技术服务行业的高素质应用型工程技术人才。
目标1：具有大数据获取、存储、处理、分析与挖掘、可视化和应用开发能力；
目标2：具有数学与自然科学、计算机系统、程序与算法设计、分布式计算、数据库、数据挖掘和人工智能等多学科知识，适应计算机应用需求的变化；
目标3：具有良好的人文艺术素养、国际视野、工程职业道德、团队合作和沟通交流能力，较强的社会主义核心价值观、社会责任感、劳动习惯和创新精神，熟悉相关的法律法规和行业规范，有意愿并有能力服务社会；
目标4：能在大数据相关领域承担应用系统开发、数据分析与挖掘、数据服务和管理等工作，成为所在单位相关领域的专业技术骨干或管理骨干。
二、毕业要求
1. 工程知识：具有扎实的数学与自然科学知识和工程基础，系统地掌握数据科学与大数据技术领域的基本理论、基础知识，能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决大数据领域的复杂工程问题。
2. 问题分析：掌握大数据应用系统分析的基本方法，能够应用数学、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领域的复杂工程问题，以获得有效结论。
3. 设计/开发解决方案：能够设计针对数据科学与大数据技术领域复杂工程问题的解决方案，针对特定需求进行大数据应用系统的设计与实现，具有设计/开发功能模块和系统的能力，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。
4. 研究：能够基于科学原理并采用科学方法对数学科学与大数据技术领域的复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
5. 使用现代工具：能够针对大数据复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测和模拟，并能够理解其局限性。
6. 工程与社会：基于大数据工程相关背景知识，能够合理分析和评价本专业相关的工程实践和复杂工程问题解决方案可能对社会、健康、安全、法律、文化带来的影响，并理解应承担的责任。
7. 环境和可持续发展：能够理解和评价针对大数据复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
8. 综合素养和职业规范：具有社会主义核心价值观，具有人文与艺术素养、社会责任感，具备健康的身体和良好的心理素质，养成良好的劳动习惯，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。
9. 个人和团队：具有团队协作精神，能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。
10. 沟通：能够就数据科学与大数据技术领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。并具备良好的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
11. 项目管理：理解并掌握工程方面项目管理和经济决策的基本原理和基本方法，并能够应用于多学科环境的工程实践中。
12. 终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，能够追踪数据科学与大数据技术领域发展动态，有不断学习和适应发展的能力。
三、基本学分规定
本专业培养方案总学分174学分，其中通识教育课程55学分，专业教育课程119学分。综合教育第二课堂学分单独设置，但不计入学分绩点，修满后方可毕业。
类别 |
课程教学学分 |
实践学分 |
合计 |
||||
必修 |
选修 |
小计 |
必修 |
选修 |
小计 |
||
通识教育 |
37 |
17 |
54 |
1 |
0 |
1 |
55 |
专业教育 |
72 |
8 |
80 |
39 |
0 |
39 |
119 |
合计 |
109 |
25 |
134 |
40 |
0 |
40 |
174 |
选修课程学分占课程教学总学分的14.37%，实践学分占总学分的31.45%。
四、课程设置
（一）通识教育 55学分
1.通识教育必修课程 38学分
（1）思想政治理论与社会实践课程 18学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
SSE016 |
思想道德与法治 （Ideological Morality and Rule of Law） |
必修 |
3 |
48 |
马克思主义学院 |
SSE037 |
中国近现代史纲要 （Outline of Modern and Contemporary Chinese History） |
必修 |
3 |
48 |
马克思主义学院 |
SSE038 |
马克思主义基本原理 （The Basic Principles of Marxism） |
必修 |
3 |
48 |
马克思主义学院 |
SSE043 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 （Theory of Maoism and Socialism with Chinese Characteristics） |
必修 |
2 |
32 |
马克思主义学院 |
SSE039 |
国情调研与实践 （National Condition Investigation and Social Practice） |
必修 |
1 |
1周 |
马克思主义学院 |
SSE042 |
习近平新时代中国特色社会主义思想概论（An outline of Xi Jinping Thought on Socialism with Chinese Characteristics for a New Era） |
必修 |
3 |
48 |
马克思主义学院 |
SSE021 |
形势与政策Ⅰ（Situation and PoliciesⅠ） |
必修 |
0.25 |
8 |
马克思主义学院 |
SSE022 |
形势与政策Ⅱ（Situation and PoliciesⅡ） |
必修 |
0.25 |
8 |
马克思主义学院 |
SSE023 |
形势与政策Ⅲ（Situation and PoliciesⅢ） |
必修 |
0.25 |
8 |
马克思主义学院 |
SSE024 |
形势与政策Ⅳ（Situation and PoliciesⅣ） |
必修 |
0.25 |
8 |
马克思主义学院 |
SSE025 |
形势与政策Ⅴ（Situation and PoliciesⅤ） |
必修 |
0.25 |
8 |
马克思主义学院 |
SSE026 |
形势与政策Ⅵ（Situation and PoliciesⅥ） |
必修 |
0.25 |
8 |
马克思主义学院 |
SSE027 |
形势与政策Ⅶ（Situation and PoliciesⅦ） |
必修 |
0.25 |
8 |
马克思主义学院 |
SSE028 |
形势与政策Ⅷ（Situation and PoliciesⅧ） |
必修 |
0.25 |
8 |
马克思主义学院 |
|
思想政治理论与实践类选修课程 |
选修 |
1 |
见通识选修课列表 |
|
（2）体育课程 4学分
第1-4学期的体育（1）-体育（4）为必修，每学期1学分。第5-8学期的体育专项课不设学分，其中第5-6学期为限选，第7-8学期为任选，学生毕业时体质健康标准的成绩需要达到50分方可获得毕业证书。
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
PHE101 |
体育（I）（Physical Education I） |
必修 |
1 |
32 |
体育部 |
PHE102 |
体育（II）（Physical Education II） |
必修 |
1 |
32 |
体育部 |
PHE201 |
体育（III）（Physical Education III） |
必修 |
1 |
32 |
体育部 |
PHE202 |
体育（IV）（Physical Education IV） |
必修 |
1 |
32 |
体育部 |
|
体育专项课程 |
选修 |
见通识选修课列表 |
||
（3）外国语言文化课程 14学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
FOL132 |
雅思初级听说 （IELTS Listening and Speaking (Preliminary)） |
选修 |
2 |
32 |
致远学院 |
FOL142 |
雅思中级听说 （IELTS Listening and Speaking (Intermediate)） |
选修 |
2 |
32 |
致远学院 |
FOL133 |
雅思初级读写 （IELTS Reading and Writing (Preliminary) ） |
选修 |
4 |
64 |
致远学院 |
FOL143 |
雅思中级读写 （IELTS Reading and Writing (Intermediate)） |
选修 |
4 |
64 |
致远学院 |
FOL007 |
基础法语 |
必修 |
2 |
48 |
致远学院 |
（4）大学生劳动教育课程 ≥1学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
EEC105 |
大学生劳动教育 （Labor Education for College Students） |
必修 |
1 |
32 |
工程师学院 |
（5）军事理论与训练课程
《军事理论与训练》课程由《军事理论》和《军事技能》两部分组成，《军事理论》设综合教育2学分；《军事技能》设综合教育2学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
PHE100 |
军事理论与训练 （Military Theory and Training） |
综合教育 |
4 |
|
武装部 |
说明：综合教育学分单独设置，成绩不计入学分绩点。
（6）大学生心理健康教育课程
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
SSE077 |
大学生心理健康 （Mental Health for College Students） |
综合教育 |
2 |
32 |
人文社科学院 |
说明：综合教育学分单独设置，成绩不计入学分绩点。
（7）新生研讨课程 ≥1学分
新生研讨课即在教师主持下，围绕某一专题通过研讨进行学习。本模块包括以下必修课程：
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
说明 |
BDT111 |
大数据之美-智慧旅游(S) （The beauty of big data- Intelligent tourism） |
选修 |
1 |
16 |
信息工程学院 |
4选1 |
BDT112 |
大数据之美-情感探知(S) （The Beauty of Big Data- Emotional exploration） |
选修 |
1 |
16 |
信息工程学院 |
|
BDT113 |
大数据之美-个性推荐(S) （The beauty of big data -personalized recommendation） |
选修 |
1 |
16 |
信息工程学院 |
|
BDT115 |
大数据之美-智能电网(S) （The beauty of big data- Smart Grid） |
选修 |
1 |
16 |
信息工程学院 |
2.通识教育选修模块 17学分
（1）艺术与文史哲模块 ≥4学分
本模块课程在全校通识选修课列表中选择，包括：艺术鉴赏与实践、文学、语言学、历史、宗教与文化、中西方哲学、中文阅读与写作等方面课程，要求艺术类课程必修2学分，其中美学和艺术史论类、艺术鉴赏和评论类课程至少修读1学分。详见通识选修课列表。
（2）社会科学模块 ≥4学分
本模块课程在全校通识选修课列表中选择，包括：社会学、经济学、管理学、心理学、教育学、法律等方面课程，其中理工类专业学生必修经济与管理类课程2学分。详见通识选修课列表。
本模块课程在全校通识选修课列表中选择，包括：生态环境保护、碳达峰与碳中和、工程伦理、安全应急、文献检索与科技写作、学术规范与职业道德等方面课程，其中理工类专业必修工程伦理课程1学分，以提升学生工程伦理意识，职业素养和道德责任；安全应急类课程需支撑“+安全应急”的专业教育特色；“双碳”类课程需支撑“+绿色低碳”的专业教育特色。详见通识选修课列表。
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
PHI005 |
工程伦理（Engineering Ethics） |
选修 |
1 |
24 |
工程师学院 |
（4）信息技术与人工智能模块 ≥3学分
本模块课程在全校通识选修课列表中选择，包括：计算机技术基础、人工智能、新一代信息技术等方面课程。建议一、二年级完成修读，以支撑形成“人工智能+”的专业教育特色。C语言程序设计课程必修2学分，另外信息检索处理与交流技术类课程可以在本模块修读1学分或与专业教育课程结合由专业设定相应课程。详见通识选修课列表。
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
FCE213 |
C语言程序设计 （Course Design with C Language） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
|
信息技术模块其它课程 |
选修 |
1 |
16 |
信息工程学院/人工智能研究院 |
（5）跨学科与交叉学科模块 ≥3学分
各专业明确的跨专业方向的课程，包括：各专业开设的新兴交叉学科课程、创新创业与就业课程，以及创新创业活动，其中通过学科竞赛、大学生研究训练（URT）计划等创新创业活动取得的创新学分最多可认定替代2学分的课程学分。鼓励优秀本科生提前修读本校开设的研究生层次的基础课程。详见通识选修课列表。
（二）专业教育 119学分
1.基础课程 34学分
（1）数学课程 17学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
MATH101 |
高等数学A(I) (Advanced Mathematics A(I)) |
必修 |
6 |
96 |
致远学院 |
MATH111 |
高等数学A(Ⅱ) (Advanced Mathematics A(II)） |
必修 |
5 |
80 |
致远学院 |
MATH206 |
线性代数（Linear Algebra） |
必修 |
3 |
48 |
致远学院 |
MATH203 |
概率论与数理统计A （Probability and Mathematics Statistic A） |
必修 |
3 |
48 |
致远学院 |
（2）自然科学基础课程 8学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
PHY101 |
大学物理（I） （College Physics I） |
必修 |
3 |
48 |
致远学院 |
PHY201 |
大学物理（Ⅱ） （College Physics II） |
必修 |
3 |
48 |
致远学院 |
PHY103 |
大学物理实验（I） （College Physics Experiments I） |
必修 |
1 |
24 |
致远学院 |
PHY203 |
大学物理实验（Ⅱ） （College Physics Experiments II） |
必修 |
1 |
24 |
致远学院 |
（3）相关技术基础课程 9学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
EEE223 |
电路与模拟电子技术（Circuit and Electronics Technology） |
必修 |
4 |
64 |
信息工程学院 |
EEE224 |
数字逻辑（Digital Logic） |
必修 |
3 |
48 |
信息工程学院 |
BDT315 |
计算机组成原理B（Principles of Computer Organization B） |
必修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
2.专业大类基础课程 10学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
BDT108 |
大数据专业导论 （Introduction to Bigdata Specialty） |
必修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
BDT104 |
数据科学训练营 （Data Science Training Camp） |
必修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
BDT211 |
计算机网络B （Computer Networks B） |
必修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
BDT212 |
操作系统B （Operating System B） |
必修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
BDT318 |
软件工程B （Software Engineering B） |
必修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
3.专业主修课程 28学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
BDT109 |
程序设计基础（Python语言）（Foundations of Program Design( Python language) ） |
必修 |
4 |
64 |
信息工程学院 |
BDT206 |
离散数学B （Discrete Mathematics B） |
必修 |
3 |
48 |
信息工程学院 |
CST205 |
数据结构 （Data Structure） |
必修 |
4 |
64 |
信息工程学院 |
BDT301 |
分布式计算与系统 （Distributed Computing and System） |
必修 |
3 |
48 |
信息工程学院 |
BDT317 |
大型数据库设计原理 （Principles of Large Database Design） |
必修 |
4 |
64 |
信息工程学院 |
BDT306 |
数据挖掘 （Data Mining） |
必修 |
4 |
64 |
信息工程学院 |
BDT307 |
数据可视化 （Data Visualization） |
必修 |
3 |
48 |
信息工程学院 |
CST322 |
人工智能原理与实践 （Artificial Intelligence Principles and Practice） |
必修 |
3 |
48 |
信息工程学院 |
4.实习实践环节 25学分
独立设置的课程设计/实践环节 25学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
EEC103 |
工程训练C (Engineering Training C) |
必修 |
2 |
2周 |
工程师学院 |
EEE210 |
电子工程设计B （Electronic Engineering Design B） |
必修 |
3 |
3周 |
信息工程学院 |
BDT106 |
网络爬虫设计(英） （Web Crawler Design） |
必修 |
2 |
2周 |
信息工程学院 |
BDT203 |
大数据处理与分析 （Big Data Processing and Analysis） |
必修 |
2 |
2周 |
信息工程学院 |
BDT208 |
算法分析与设计(英） |
必修 |
2 |
2周 |
信息工程学院 |
BDT319 |
分布式系统应用设计(英） （Distributed System Application Design）(English) |
必修 |
2 |
2周 |
信息工程学院 |
BDT311 |
大数据专业实习 （Big Data Internship） |
必修 |
4 |
4周 |
信息工程学院 |
BDT401 |
大数据应用系统综合设计 （Integrated Design for Big-data Application System ） |
必修 |
2 |
2周 |
信息工程学院 |
BDT409 |
岗位实习 （Position Internship） |
必修 |
6 |
6周 |
信息工程学院 |
5.自由选修 8学分
自由选修课程是学生为发展自身兴趣，自由选修的课程。学业导师对所带学生选择本模块课程有指导义务，学生应充分考虑学业导师意见，谨慎选择本模块课程。
（1）本专业选修课程
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
BDT116 |
C++程序设计及应用 （C++ Programming & Application） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
BDT316 |
社交网络数据处理与分析 （Social Network Data Processing and Analysis） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
BDT309 |
双创竞赛训练营 （Innovation and Entrepreneurship Training Camp） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
BDT213 |
Web前端技术及应用 （Front-End Web Technology） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
BDT406 |
非结构化大数据分析 （Unstructured Big Data Analysis） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
BDT408 |
图数据库基础及应用 （Foundation and Application of Graph Database） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
（2）其他专业课程
其他专业开设的专业教育模块中的基础课或专业课程或专业选修课程。
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
CST210 |
Java应用开发技术 （Java Application Development Technology） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
CST324 |
图像信息分析 （Image Information Analysis） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
CST402 |
嵌入式系统及应用 （Embedded System and Application） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
CST403 |
计算机系统安全 （Computer System Security） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
CST409 |
自然语言处理 （Natural Language Processing） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
CST412 |
深度学习实战 （Deep Learning in Action） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
CST413 |
区块链技术与应用（Blockchain Technologies and its Application） |
选修 |
2 |
32 |
信息工程学院 |
（3）创新创业课程
学校教务部门认定的学科竞赛、大学生研究训练（URT）计划和创新创业活动。此类活动获得的创新学分最多可认定替代2学分的课程学分，也可替代通识教育核心课程中的跨学科教育模块课程学分。
（4）研究生课程
本校开设的研究生层次的专业教育课程。
6.毕业设计 14学分
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
开课单位 |
BDT403 |
毕业设计(论文) （Graduation Project(Thesis)） |
必修 |
14 |
18周 |
信息工程学院 |
（三）第二课堂综合教育
综合教育的各项教育活动的学分单独设置，成绩不计入学分绩点。
综合教育环节 |
综合教育学分 |
①《军事理论与训练》（Military Theory and Training） |
4 |
②《大学生心理健康》（Mental Health for College Students） |
2 |
③德育铸魂第二课堂 |
|
④体育强魄第二课堂 |
|
⑤美育润心第二课堂 |
|
⑥劳育淬炼第二课堂 |
|
⑦创新创业第二课堂 |
|
五、实现矩阵
（一）培养目标与毕业要求的实现矩阵
表1 毕业要求对培养目标的实现矩阵
|
培养目标1 |
培养目标2 |
培养目标3 |
培养目标4 |
毕业要求1 |
√ |
√ |
|
|
毕业要求2 |
√ |
√ |
|
|
毕业要求3 |
√ |
√ |
√ |
√ |
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 |
|
|
√ |
|
毕业要求9 |
|
|
√ |
|
毕业要求10 |
|
|
√ |
|
毕业要求11 |
√ |
|
√ |
√ |
毕业要求12 |
|
|
√ |
|
注：有支撑关系的表内画“√”。
（二）毕业要求与课程体系的实现矩阵
表2 毕业要求指标点分解矩阵
|
指标点1 |
指标点2 |
指标点3 |
指标点4 |
指标点5 |
毕业要求1：工程知识：具有扎实的数学与自然科学知识和工程基础，系统地掌握数据科学与大数据技术领域的基本理论、基础知识，能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决大数据领域的复杂工程问题。 |
1.1 掌握数学和自然科学知识，能将其用于复杂工程问题的建模和求解 |
1.2 掌握工程基础和编程基础知识，培养工程意识和计算思维能力 |
1.3 掌握计算机硬件基础知识及其基本应用方法，能将其用于大数据应用系统硬件模块的分析和设计 |
1.4 掌握数据科学和计算机软件基础知识，能将其用于数据管理和软件设计 |
1.5 掌握大数据应用系统的架构原理和基本方法，能将其用于大数据复杂工程问题的建模和设计 |
毕业要求2：问题分析：掌握大数据应用系统分析的基本方法，能够应用数学、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领域的复杂工程问题，以获得有效结论。 |
2.1 能够运用数学和自然科学知识，对复杂工程问题进行分析、识别、条件假设、建模和知识表达 |
2.2 能够针对计算机软硬件模块与系统进行需求描述、系统分析和建模。 |
2.3 能够针对数据分析类模块与系统进行需求描述、系统分析和建模。 |
2.4 能够通过文献研究，对特定需求大数据复杂工程问题解决方案进行分析和验证，以获得有效结论。 |
|
毕业要求3：设计/开发解决方案：能够设计针对数据科学与大数据技术领域复杂工程问题的解决方案，针对特定需求进行大数据应用系统的设计与实现，具有设计/开发功能模块和系统的能力，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 具有健康、安全、环境等意识的电子模块、计算机硬件模块的设计与实现能力。 |
3.2 具有基本的程序设计和算法分析能力； 能够根据需求进行功能模块设计与实现，并考虑文化和环境等因素。 |
3.3 能够针对特定需求，对大数据复杂工程问题进行分解和细化，具有大规模数据抓取、清洗和存储设计能力，并体现创新意识。 |
3.4 能够针对特定需求，对大数据复杂工程问题进行分解和细化，具有大规模数据分析、智能计算和可视化展现的设计和实现能力，并体现创新意识。 |
3.5 能够针对特定需求，对复杂工程问题进行分解和细化，具有大数据应用系统的设计、实现和集成能力，并体现创新意识。 |
毕业要求4：研究：能够基于科学原理并采用科学方法对数据科学与大数据技术领域的复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。 |
4.1 能够基于数据科学与大数据技术学科相关原理和方法，选择研究路线，设计可行的实验方案。 |
4.2 掌握基本的实验方法和数据处理方法，能够正确采集和整理实验数据。 |
4.3 能够分析和解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。 |
|
|
毕业要求5：使用现代工具：能够针对数据科学与大数据复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测和模拟，并能够理解其局限性。 |
5.1 能够恰当选用建模工具和技术资源，完成工程项目的模拟与仿真分析，并能够理解其局限性。 |
5.2 能够恰当选用测试技术与工具，对软硬件系统或模块进行调试分析。 |
5.3 能够开发恰当的技术和资源，并选用软件开发工具，开展数据获取、处理或分析，或进行大数据应用系统的开发。 |
|
|
毕业要求6：工程与社会：基于大数据工程相关背景知识，能够合理分析和评价本专业相关的工程实践和复杂工程问题解决方案可能对社会、健康、安全、法律、文化带来的影响，并理解应承担的责任。 |
6.1 基于大数据工程相关背景知识，能够分析和评价工程实践的经济与社会效益。 |
6.2 能够合理分析和评价大数据复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律和文化的影响，并理解应承担的责任。 |
|
|
|
毕业要求7：环境和可持续发展：能够理解和评价针对大数据复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。 |
7.1 能够理解和评价工程实践对环境与可持续发展的影响 |
7.2 针对大数据复杂工程问题的工程实践，能够理解和评价其面临的环境和可持续发展问题。 |
|
|
|
毕业要求8：综合素养和职业规范：具有社会主义核心价值观，具有人文社会科学素养、社会责任感，具备健康的身体和良好的心理素质，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。 |
8.1 具有良好的人文艺术素养、劳动习惯和健康体魄 |
8.2 具有良好的社会责任感和社会主义核心价值观 |
8.3 具有工程实践经历和基本素养，能够理解和遵守大数据工程职业道德和规范，履行责任 |
|
|
毕业要求9：个人和团队：具有团队协作精神，能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。 |
9.1 具有团队协作精神，能够在多学科背景下的团队中开展工作。 |
9.2 能够理解个人及负责人在团队中的角色划分，且胜任相应的角色职责；负责人能够起到领导和协调作用。 |
|
|
|
毕业要求10：沟通：能够就数据科学与大数据技术领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。并具备良好的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
|
10.1 具有沟通交流的基本素养 |
10.2 能够就数据科学与大数据技术领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应 |
10.3 具备英语交流能力，具有一定的国际化视野，能够在跨文化背景下就大数据领域复杂工程问题进行沟通和交流。 |
|
|
毕业要求11：项目管理：理解并掌握工程方面项目管理和经济决策的基本原理和基本方法，并能够应用于多学科环境的工程实践中。 |
11.1 掌握工程项目管理方法，理解经济管理影响因素 |
11.2 能够在多学科环境中开展大数据工程项目管理活动。 |
|
|
|
毕业要求12：终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，能够追踪数据科学与大数据技术领域发展动态，有不断学习和适应发展的能力。 |
12.1 具有自主学习和终身学习的意识 |
12.2 能够获取和描述计算机领域的新技术和新方法，有不断学习和适应发展的能力。 |
|
|
|
表3 数据科学与大数据技术专业课程体系对毕业要求的实现矩阵
课程名称 |
毕业要求1：工程知识 |
毕业要求2：问题分析 |
毕业要求3：设计/开发解决方案 |
毕业要求4：研究 |
毕业要求5：使用现代工具 |
毕业要求6：工程与社会 |
毕业要求7：环境和可持续发展 |
毕业要求8：职业规范 |
毕业要求9：个人与团队 |
毕业要求10：沟通 |
毕业要求11：项目管理 |
毕业要求12：终身学习 |
思想道德与法律基础 |
|
|
|
|
|
H |
|
M |
|
|
|
|
马克思主义基本原理概论 |
|
|
|
|
|
M |
|
M |
|
|
|
|
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 |
|
|
|
|
|
|
M |
M |
|
|
|
|
中国近现代史纲要 |
|
|
|
|
|
|
M |
M |
|
|
|
|
国情调研与实践 |
|
|
|
|
|
L |
|
|
|
M |
|
|
习近平新时代中国特色社会主义思想概论 |
|
|
|
|
|
|
M |
M |
|
|
|
|
形势与政策 |
|
|
|
|
|
|
M |
|
|
M |
|
|
大学生劳动教育 |
|
|
|
|
|
|
|
H |
|
L |
|
|
艺术与文史哲 |
|
|
|
|
|
|
|
H |
|
M |
|
H |
工程伦理等科技与社会模块 |
|
|
|
|
|
|
H |
|
|
L |
|
|
社会科学模块 |
|
|
|
|
|
H |
|
|
|
|
H |
|
信息技术模块C/Java/C++ |
|
|
L |
|
L |
|
|
|
|
|
|
M |
跨学科与交叉学科模块 |
|
|
|
|
|
|
|
|
H |
|
H |
|
大学英语 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
H |
|
|
基础法语 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
L |
|
|
体育(一)～(四) |
|
|
|
|
|
|
|
H |
|
|
|
M |
高等数学A |
H |
M |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
L |
大学物理 |
M |
M |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
大学物理实验 |
|
|
|
|
M |
|
|
|
|
|
|
|
线性代数A |
M |
M |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
概率论与数理统计A |
L |
M |
|
|
|
|
|
|
|
|
M |
|
离散数学B |
H |
M |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
H |
程序设计基础(Python语言) |
M |
|
M |
H |
L |
|
|
M |
|
|
|
|
工程训练C |
L |
|
|
|
|
L |
M |
|
|
|
|
|
电路与模拟电子技术 |
M |
M |
M |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
数字逻辑 |
M |
M |
L |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
电子工程设计B |
M |
M |
M |
|
M |
|
|
|
M |
|
|
|
大数据专业导论 |
L |
|
|
|
|
L |
|
M |
|
|
|
M |
新生研讨课 |
|
|
|
|
|
M |
|
|
|
M |
|
|
数据科学训练营 |
M |
M |
M |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
数据结构 |
H |
M |
H |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
分布式计算与系统 |
H |
M |
L |
|
M |
|
|
|
|
|
|
|
大型数据库设计原理 |
M |
L |
H |
M |
M |
|
|
|
|
|
|
|
数据挖掘 |
H |
M |
|
H |
M |
|
|
|
|
|
|
|
数据可视化 |
M |
|
M |
M |
H |
|
|
|
|
|
|
L |
人工智能原理与实践 |
H |
|
L |
H |
M |
|
|
|
|
|
|
H |
计算机网络B |
M |
|
|
|
H |
|
|
|
|
|
|
|
计算机组成原理B |
M |
M |
H |
|
L |
|
|
|
|
|
|
|
操作系统B |
L |
M |
|
M |
|
|
|
|
|
|
|
|
软件工程B |
M |
|
|
|
L |
|
|
|
|
M |
M |
|
社交网络数据处理与分析/Web前端技术及应用/图数据库基础及应用 |
|
|
M |
|
L |
|
|
|
|
|
|
|
自然语言处理/图像信息分析/非结构化大数据分析/深度学习实战 |
|
|
|
L |
|
L |
|
|
|
|
|
M |
计算机系统安全/嵌入式系统及应用/区块链技术与应用 |
|
|
M |
|
|
M |
|
|
|
|
|
|
网络爬虫设计(英) |
|
|
H |
|
|
|
|
|
M |
M |
|
|
大数据处理与分析 |
|
|
M |
M |
|
|
M |
|
M |
M |
|
|
算法分析与设计(英) |
|
|
H |
M |
|
|
|
|
M |
H |
|
|
分布式系统应用设计(英) |
|
H |
L |
M |
M |
|
|
|
M |
L |
|
|
大数据应用系统综合设计 |
|
|
M |
H |
H |
|
|
|
L |
L |
|
|
大数据专业实习 |
|
M |
H |
|
|
|
|
M |
M |
|
M |
|
岗位实习 |
|
|
|
|
|
H |
H |
M |
H |
|
H |
|
毕业设计(论文) |
|
H |
M |
M |
|
|
|
M |
|
H |
M |
M |
注：表中“H”表示强支撑、“M”表示一般支撑、“L”表示弱支撑。
六、课程地图
（一）课程修读路线规划图
规划图分学期勾勒出课程之间的递进、支撑和发展的逻辑关系。利用规划图，学生可以根据自己的发展意向去选择课程的修读路径，以配合自己的职业发展路径。
数据科学与大数据技术专业课程修读路线规划图
（二）专业能力培养鱼骨图
从能力目标主线出发，反向构建能力导向知识体系、课程模块，将培养目标、毕业要求有序地分解落实到各培养阶段和课程体系中。
七、指导性教学计划
（一）第一学年
第一学年秋季学期 |
|||||||||
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
讲课 |
实验 |
实践 |
上机 |
说明 |
SSE016 |
思想道德与法治（Ideological Morality and Rule of Law） |
必修 |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
|
SSE021 |
形势与政策I （Situation and Policies） |
必修 |
0.25 |
8 |
8 |
|
|
|
|
PHE101 |
体育(I) （Physical Education） |
必修 |
1 |
32 |
32 |
|
|
|
|
FOL133 |
雅思初级读写 （IELTS Reading and Writing (Preliminary) ） |
必修 |
4 |
64 |
64 |
|
|
|
|
FOL132 |
雅思初级听说 （IELTS Listening and Speaking (Preliminary)） |
必修 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
MATH101 |
高等数学A(I) (Advanced Mathematics A(I)) |
必修 |
6 |
96 |
84 |
|
2 |
10 |
|
BDT108 |
大数据专业导论（Introduction to Bigdata Specialty） |
必修 |
2 |
32 |
24 |
|
8 |
|
|
BDT109 |
程序设计基础(Python语言) （Foundations of Program Design( Python language) ） |
必修 |
4 |
64 |
40 |
|
24 |
|
|
SSE110 |
校史文化与大数据学科专业教育 |
选修 |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
BDT111 |
大数据之美-智慧旅游(S)（The beauty of big data-Intelligent tourism） |
选修 |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
4选1 |
BDT112 |
大数据之美-情感探知(S)（The Beauty of Big Data-Emotional exploration） |
选修 |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
BDT113 |
大数据之美-个性推荐(S)（The beauty of big data -personalized recommendation） |
选修 |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
BDT115 |
大数据之美-智能电网(S)（The beauty of big data- Smart Grid） |
选修 |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
小计 |
24.25 |
408 |
374 |
|
34 |
|
|
||
全校通识教育选修课 |
|
|
|
|
|
|
|
||
第一学年春季学期 |
|||||||||
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
讲课 |
实验 |
实践 |
上机 |
说明 |
SSE042 |
习近平新时代中国特色社会主义思想概论 （An outline of Xi Jinping Thought on Socialism with Chinese Characteristics for a New Era） |
必修 |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
|
SSE037 |
中国近现代史纲要（Outline of Modern and Contemporary Chinese History） |
必修 |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
|
SSE022 |
形势与政策II （Situation and PoliciesⅡ） |
必修 |
0.25 |
8 |
8 |
|
|
|
|
PHE102 |
体育(II) （Physical Education II） |
必修 |
1 |
32 |
32 |
|
|
|
|
FOL143 |
雅思中级读写 （IELTS Reading and Writing (Intermediate)） |
必修 |
4 |
64 |
64 |
|
|
|
|
FOL142 |
雅思中级听说 （IELTS Listening and Speaking (Intermediate)） |
必修 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
MATH111 |
高等数学A(II) (Advanced Mathematics A(II)） |
必修 |
5 |
80 |
78 |
|
2 |
|
|
PHY101 |
大学物理（I） （College Physics I） |
必修 |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
|
PHY103 |
大学物理实验（I） （College Physics Experiments I） |
必修 |
1 |
24 |
3 |
21 |
|
|
|
BDT104 |
数据科学训练营 （Data Science Training Camp） |
必修 |
2 |
32 |
16 |
|
16 |
|
|
BDT116 |
C++程序设计及应用（C++ Programming & Application） |
选修 |
2 |
32 |
24 |
|
8 |
|
|
FCE213 |
C语言程序设计 （Course Design with C Language） |
选修 |
2 |
32 |
20 |
|
12 |
|
|
BDT106 |
网络爬虫设计(英) （Web Crawler Design） |
必修 |
2 |
2周 |
|
|
|
|
|
小计 |
28.25 |
400+2周 |
401 |
21 |
26 |
|
|
||
全校通识教育选修课 |
|
|
|
|
|
|
|
||
（二）第二学年
第二学年秋季学期 |
|||||||||
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
讲课 |
实验 |
实践 |
上机 |
说明 |
SSE038 |
马克思主义基本原理 （The Basic Principles of Marxism） |
必修 |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
|
SSE023 |
形势与政策III （Situation and PoliciesⅢ） |
必修 |
0.25 |
8 |
8 |
|
|
|
|
PHE201 |
体育（III） （Physical Education III） |
必修 |
1 |
32 |
32 |
|
|
|
|
MATH206 |
线性代数 （Linear Algebra） |
必修 |
3 |
48 |
44 |
|
4 |
|
|
PHY201 |
大学物理（II） （College Physics II） |
必修 |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
|
PHY203 |
大学物理实验（II） （College Physics Experiments II） |
必修 |
1 |
24 |
|
24 |
|
|
|
EEE223 |
电路与模拟电子技术（Circuit and Electronics Technology） |
必修 |
4 |
64 |
52 |
12 |
|
|
|
BDT206 |
离散数学B （Discrete Mathematics B） |
必修 |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
|
EEC103 |
工程训练C (Engineering Training C) |
必修 |
2 |
2周 |
|
|
|
|
|
EEC105 |
大学生劳动教育 （Labor Education for College Students） |
必修 |
1 |
32 |
16 |
|
|
16 |
|
BDT203 |
大数据处理与分析 （Big Data Processing and Analysis） |
必修 |
2 |
2周 |
|
|
|
|
|
CST210 |
Java应用开发技术（Java Application Development Technology） |
选修 |
2 |
32 |
16 |
|
16 |
|
|
|
信息技术类 |
选修 |
1 |
16 |
|
|
|
|
|
小计 |
24.25 |
368+ 4周 |
344 |
36 |
4 |
16 |
|
||
全校通识教育选修课 |
|
|
|
|
|
|
|
||
第二学年春季学期 |
|||||||||
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
讲课 |
实验 |
实践 |
上机 |
说明 |
SSE043 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论（Theory of Maoism and Socialism with Chinese Characteristics） |
必修 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
SSE039 |
国情调研与实践 （National Condition |
必修 |
1 |
1周 |
|
|
|
|
|
SSE024 |
形势与政策Ⅳ （Situation and PoliciesⅣ） |
必修 |
0.25 |
8 |
8 |
|
|
|
|
PHE202 |
体育（IV） （Physical Education IV） |
必修 |
1 |
32 |
32 |
|
|
|
|
MATH203 |
概率论与数理统计A（Probability and Mathematics Statistic A） |
必修 |
3 |
48 |
46 |
|
2 |
|
|
EEE224 |
数字逻辑 （Digital Logic） |
必修 |
3 |
48 |
40 |
8 |
|
|
|
CST205 |
数据结构 （Data Structure） |
必修 |
4 |
64 |
48 |
|
16 |
|
|
BDT211 |
计算机网络B （Computer Networks B） |
必修 |
2 |
32 |
28 |
|
4 |
|
|
BDT212 |
操作系统B （Operating System B） |
必修 |
2 |
32 |
28 |
|
4 |
|
|
BDT208 |
算法分析与设计(英)（Algorithms Design and Analysis（English）） |
必修 |
2 |
2周 |
|
|
|
|
|
BDT213 |
Web前端技术及应用（Front-End Web Technology） |
选修 |
2 |
32 |
16 |
|
16 |
|
|
|
艺术与人文学科（艺术）类 |
选修 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
|
科技与社会模块其它课程 |
选修 |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
小计 |
23.25 |
328+ 3周 |
310 |
8 |
18 |
|
|
||
全校通识教育选修课 |
|
|
|
|
|
|
|
||
（三）第三学年
第三学年秋季学期 |
|||||||||
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
讲课 |
实验 |
实践 |
上机 |
说明 |
SSE025 |
形势与政策V （Situation and PoliciesⅤ） |
必修 |
0.25 |
8 |
8 |
|
|
|
|
BDT301 |
分布式计算与系统（Distributed Computing and System） |
必修 |
3 |
48 |
32 |
|
16 |
|
|
BDT317 |
大型数据库设计原理（Principles of Large Database Design） |
必修 |
4 |
64 |
44 |
|
20 |
|
|
BDT315 |
计算机组成原理B（Principles of Computer Organization B） |
必修 |
2 |
32 |
28 |
|
4 |
|
|
BDT318 |
软件工程B （Software Engineering B） |
必修 |
2 |
32 |
24 |
|
8 |
|
|
EEE210 |
电子工程设计B （Electronic Engineering Design B） |
必修 |
3 |
3周 |
|
|
|
|
|
BDT319 |
分布式系统应用设计(英) （Distributed System Application Design）(English) |
必修 |
2 |
2周 |
|
|
|
|
|
BDT316 |
社交网络数据处理与分析（Social Network Data Processing and Analysis） |
选修 |
2 |
32 |
24 |
|
8 |
|
|
|
艺术与人文学科（艺术）类 |
选修 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
|
经济类与管理类 |
选修 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
PHI005 |
工程伦理 |
选修 |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
|
科技与社会模块其它课程 |
选修 |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
小计 |
22.25 |
264+ 5周 |
224 |
0 |
48 |
|
|
||
全校通识教育选修课 |
|
|
|
|
|
|
|
||
第三学年春季学期 |
|||||||||
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
讲课 |
实验 |
实践 |
上机 |
说明 |
SSE026 |
形势与政策VI （Situation and PoliciesⅥ） |
必修 |
0.25 |
8 |
8 |
|
|
|
|
BDT306 |
数据挖掘 （Data Mining） |
必修 |
4 |
64 |
48 |
|
16 |
|
|
BDT307 |
数据可视化 （Data Visualization） |
必修 |
3 |
48 |
32 |
|
16 |
|
|
CST322 |
人工智能原理与实践（Artificial Intelligence Principles and Practice） |
必修 |
3 |
48 |
32 |
|
16 |
|
|
FOL007 |
基础法语 （Elementary French） |
必修 |
2 |
48 |
48 |
|
|
|
|
BDT311 |
大数据专业实习 （Big Data Internship） |
必修 |
4 |
4周 |
|
|
|
|
|
CST324 |
图像信息分析 （Image Information Analysis） |
选修 |
2 |
32 |
20 |
|
12 |
|
|
BDT309 |
双创竞赛训练营（Innovation and Entrepreneurship Training Camp） |
选修 |
2 |
32 |
16 |
|
16 |
|
|
|
社会科学模块其它课程 |
|
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
|
跨学科与交叉学科模块 |
|
1 |
16 |
16 |
|
|
|
|
小计 |
21.25 |
328+ 4周 |
304 |
0 |
76 |
|
|
||
全校通识教育选修课 |
|
|
|
|
|
|
|
||
（四）第四学年
第四学年秋季学期 |
|||||||||
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
讲课 |
实验 |
实践 |
上机 |
说明 |
SSE027 |
形势与政策VII（Situation and PoliciesⅦ） |
必修 |
0.25 |
8 |
8 |
|
|
|
|
|
思想政治理论与社会实践类 |
选修 |
0 |
|
|
|
|
|
|
BDT401 |
大数据应用系统综合设计 （Integrated Design for Big-data Application System ） |
必修 |
2 |
2周 |
|
|
|
|
|
CST402 |
嵌入式系统及应用（Embedded System and Application） |
选修 |
2 |
32 |
16 |
|
16 |
|
|
CST403 |
计算机系统安全（Computer System Security） |
选修 |
2 |
32 |
20 |
|
12 |
|
|
BDT406 |
非结构化大数据分析（Unstructured Big Data Analysis） |
选修 |
2 |
32 |
20 |
|
12 |
|
|
BDT408 |
图数据库基础及应用（Foundation and Application of Graph Database） |
选修 |
2 |
32 |
24 |
|
8 |
|
|
CST409 |
自然语言处理 （Natural Language Processing） |
选修 |
2 |
32 |
24 |
|
8 |
|
|
CST412 |
深度学习实战 （Deep Learning in Action） |
选修 |
2 |
32 |
24 |
|
8 |
|
|
CST410 |
岗位实习 （Position Internship） |
必修 |
0 |
4周 |
|
|
|
|
第16~19周 |
|
跨学科与交叉学科模块 |
|
2 |
32 |
32 |
|
|
|
|
小计 |
10.25 |
136+6周 |
100 |
0 |
36 |
|
|
||
全校通识教育选修课 |
|
|
|
|
|
|
|
||
第四学年春季学期 |
|||||||||
课程编号 |
课程名称 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
讲课 |
实验 |
实践 |
上机 |
说明 |
SSE028 |
形势与政策VIII（Situation and PoliciesⅧ） |
必修 |
0.25 |
8 |
8 |
|
|
|
|
BDT409 |
岗位实习 （Position Internship） |
必修 |
6 |
2周 |
|
|
|
|
|
BDT403 |
毕业设计(论文) （Graduation Design） |
必修 |
14 |
18周 |
|
|
|
|
与岗位实习同步启动 |
小计 |
20.25 |
8+ 20周 |
8 |
|
|
|
|
||
专业责任教授： 2024 年3月25日
院 长： 2024 年3月25日
主 管 校 长： 2024 年3月25日