数据科学与大数据技术

概况

随着科技的发展,人们的生活、工作和娱乐方式不断发生改变,社会对工程和计算机科学交叉领域人才的需求也在逐渐增加。数据科学与大数据技术专业结合了计算机科学、数据处理以及数据分析的核心要素,依托学院与甲骨文公司的产业学院合作项目,建设了能满足本专业学生实验实训教学的大数据实验室,为学生提供企业级真实大数据项目。

在培养学生进行数据采集、存储、处理、分析与展示,运用所学知识解决实际问题,具备创新与实践能力的同时,积极创新新的教学理念,新的教学思路,围绕“以学生为主体的有效性课堂教学”开展教学活动。

为什么选择数据科学与大数据技术?

  • 大数据被誉为“21世纪的新石油”,是国家战略性资产,人工智能是势不可挡的发展趋势,大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。
  • 本专业依托我院计算机学科传统优势,借助软件工程、网络工程、数学等学科资源,合理设置人才培养体系,以“理论厚实、能力本位、市场需求”为导向,以能力培养为核心,以“产教融合、协同育人”为基本路径,以项目驱动为抓手,激发学生学习兴趣,培养学生创新能力。
  • 本专业涵盖计算机科学以及大数据技术的核心要素、大数据分析的基本知识,并注重学生的思维训练。
  • 本专业秉承将“行业标准作为教学标准”的人才培养理念,“时代的需求就是我们的追求”的育人理念,时刻关心行业的发展与时代需求的变化。
  • 本专业所在的计算机工程学院与oracle公司、一阁供应链公司、东软国际以及青岛人才交流中心大数据人才培养基地等业内领先企业一直保持着良好的合作伙伴关系,能够为毕业生创造良好的实习和就业条件。
  • 本专业自设置以来,师资队伍的职称结构、学历结构、年龄结构不断优化,发展态势良好,逐步形成一支结构较为合理,师德高尚,素质优良,充满活力的专业化教师队伍。
  • 计算机工程学院大数据实验室创立于2020年,依托甲骨文(中国)软件系统有限公司与我校计算机工程学院共同创建的甲骨文大数据学院,是深化产教融合、校企合作,推进应用型人才培养的重要基地。

基本信息

  • 学院 计算机工程学院
  • 学习形式 全日制
  • 学制 4 年
  • 学位证书 数据科学与大数据技术(工学学士)

知识与技能

本专业毕业生将具备以下能力:

  • 具有使用常用软件完成数据处理的能力;掌握应用本学科的理论和方法解决实际问题的能力;
  • 具备运用计算机及信息网络平台获取大数据行业相关数据的能力;具备大数据系统分析以及维护的能力;具备应用大数据相关理论、方法和关键技术,将大数据技术与其它行业系统相结合,完成大数据分析的能力;
  • 具备使用大数据相关软件解决行业应用实际问题的能力;具备存储、分析及管理数据的能力以及发现、分析和解决实际工程技术问题的能力;具备实现大数据可视化的能力;
  • 具备较强的创新创业意识,熟知行业前景和专业发展方向;具备一定的创新创业能力,能够有效掌握创新创业所需的职业技能,善于将专业知识与未来的职业构建进行深度融合。

专业负责人寄语

“万物感知、万物互联、万物智能”——数据为王。大数据开启了第三次信息化浪潮,作为时代的弄潮儿,你们满怀激情,心有梦想。希望你们跨上“云平台”,遨游“大数据”,关注未来,体察现实,挖掘无限潜能,踏浪而行,码动精彩人生。

陈延波

课程设置

第一学年

一年级主要包括通识教育课程

第二学年
必修课:
  • 概率论与数理统计I
  • 离散数学
  • 专业英语
  • 计算机程序设计基础
  • 程序设计基础课程设计
  • 数据结构
  • 数字电子技术基础
  • 网络基础
  • 数据库原理与应用
  • 操作系统
  • 面向对象程序设计(Java)
  • 数据库课程设计
选修课:
  • 多媒体技术
  • 信息安全
  • 物联网概论
  • 大数据导论
第三学年
必修课:
  • Python程序设计与应用
  • 大数据技术基础
  • 统计学
  • Python应用课程设计
  • 大数据基础课程设计
  • 数据导入与预处理应用
  • 大数据存储与处理
  • 大数据算法设计与分析
  • 大数据存储与处理课程设计
  • 大数据算法设计与分析课程设计
  • 社会调查与实践
选修课:
  • R语言建模与应用
  • Web前端技术
  • 非关系型数据库
  • Linux操作系统应用
  • 人工智能技术与应用
  • 智能搜索引擎技术
  • 数据采集与网络爬虫
  • 编译原理
  • 自然语言处理
第四学年
必修课:
  • 数据可视化技术
  • 软件工程
  • 机器学习导论
  • 数据可视化技术课程设计
  • 软件工程课程设计
  • 毕业实习
  • 毕业设计(论文)
选修课:
  • 互联网金融信息挖掘
  • 教育大数据分析
  • 社交网络与舆情分析
  • 移动端程序开发

就业

本专业毕业生可在政府、企事业单位、社会组织的大数据分析、大数据应用开发及大数据可视化等岗位工作,也为学生毕业后进一步攻读计算机科学专业的研究生打下坚实的基础。
在学习过程中获得一定数量的、可转换的技能,可使本专业毕业生在非技术性行业领域任职,如管理、教育培训等。