数据科学与大数据技术专业培养方案
专业英文名：Data Science and Big Data Technology
专业代码：080910T
方案制定负责人:李凤银 方案编写执笔：祝永志
数据科学与大数据技术专业设置在日照校区信息科学与工程学院，2018年始设，是工学学科门类中计算机类中的本科专业。
一、培养目标与要求
（一）培养目标
本专业旨在培养具有扎实的理论基础，自主的创新意识以及宽广的国际视野的高素质人才。本专业要求学生具有良好的数学和计算机的基础知识、理论与技术，掌握面向大数据应用的数学、统计，计算机等学科的知识，掌握数据建模、数据高效分析与应用以及统计学相关知识，经过学习具备熟练的应用计算机软件来处理大数据的能力，成为可以胜任数据分析与挖掘算法研究以及相关大数据系统开发的研究型和技术型人才。
（二）培养要求
本专业涉及多个领域，主要学习应用数学、统计学、计算机科学的基本理论和基础知识，应获得的知识和能力如下：
1.熟练的掌握计算机基本理论、运用经典数据挖掘算法的能力；2.掌握当下主流的Python语言的编程能力；
3.熟练使用Hadoop、Spark等大数据处理平台进行开发的能力；
4.具备数据采集、数据预处理、数据处理、数据分析、数据可视化以及数据安全等方面的基本能力；
5.了解大数据技术最新发展动态，可将本专业学习的基本知识技术应用于具体现实问题的能力；
6.掌握文献检索、资料搜集的基本方法，具有基本的专业资料分析与综合的能力；7.逻辑思维较强，具有良好的创新意识、创新能力和工程实践能力；
8.热爱本专业，自觉遵纪守法，成为德、智、体、美全面发展的高素质人才；9.完成“五个十”拓展学习计划。
二、学制与学分
（一）学制
标准学制4年。实行弹性修读年限，弹性区间为3～8年。
（二）学分
总学分为160学分。国（境）外留学生可免修除公共体育系列课程之外的通识必修课程及其相应的实践教学环节。
三、主干学科、核心课程与主要专业实验
（一）主干学科
电子科学与技术、计算机科学与技术。
（二）核心课程
高等数学1、高等数学2、线性代数、概率论与数理统计、Linux操作系统、Python程序设计、大数据科学与技术导论、Hadoop大数据开发技术、数据结构、数据库系统原理、Java程序设计、Pig大数据处理技术、Hbase大数据快速读写技术、Hive大数据查询技术、Oozie大数据工作流技术等。
（三）主要专业实验（实训）
Python程序实训、Java程序设计和课程设计、数据爬虫和网络采集实训、数据挖掘与分析课程设计、Web程序设计课程设计、计算机网络课程设计、云计算与虚拟化实训、大数据信息安全实训、分布式数据库技术实训、大数据应用设计实训、大数据项目综合实训、数据库原理与应用、Hbase大数据实践等。
四、主要实践性教学环节
（一）课程论文（设计）
课程论文（设计）是在学习专业课的过程中所进行的实践教学活动，一般依托所学习的某一门课程进行，在第3、4学期各安排1篇。完成并符合要求，每篇计1学分，共2学分。
（二）专业实习
专业实习是重要的实践教学环节，目的是全面培养、提升学生的实际工作能力。一般安排在第7学期进行，用时10周，完成并符合要求，计10学分。
（三）毕业论文（设计）
毕业论文（设计）是学程即将结束时，检查学生学习成效，培养工作能力和科研能力的重要实践教学环节，原则上安排在第7、8学期进行，用时8周。完成并符合要求，计6学分。
五、毕业与学位授予
（一）毕业
修满本专业要求的学分，通过毕业资格审查即可毕业。
（二）学位
符合学位授予条件者，经学校学位委员会审议，授予工学学士学位。
六、学分分配表
说明：表中通识必修课程模块的40学分中，含通识实践模块中必修课程实践教学的15.5学分；专业教育平台的101学分中，含专业实践模块实验（实训）的学分29学分。
