（专业代码：080910T）
一、专业培养目标
数据科学与大数据技术专业强调交叉学科的特点，致力于以大数据的挖掘与分析为核心轴线，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，建设面向大数据研发和应用的前沿性学科，以满足以大数据科学为基础的互联网、软件开发、新型制造、电子商务、电子政务、现代服务、医疗健康、金融证券、新媒体、智慧城市等相关领域的人才需求。本专业的人才培养将坚持理论教育与技能培养相结合、坚持基础知识体系与应用知识拓展相结合，力争培养兼具大数据思维、科学管理能力和数据分析应用技术素养、能够从事大数据相关科研、开发和应用领域的各类工作，契合我国创新发展需求的“复合型”人才。
二、专业毕业要求
1、坚持社会主义核心价值观，具有坚定的政治立场，热爱祖国，具有人文社会科学素养、职业道德和心理素质，社会责任感强，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行职责。
2、能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂工程问题。
3、掌握数据科学与大数据技术完整理论知识体系，能够通过文献研究并结合专业知识对数据科学相关问题进行分析，并得出有效结论。
4、获得大数据分析系统的开发、设计方面良好的工程实践训练，掌握全面的应用技能。
5、能从事各行业大数据分析、处理、开发、应用、大数据系统集成与管理维护等各方面工作。
6、能够就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。具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流，亦可胜任大数据研究、咨询、教育培训等工作。
7.具有自主学习和终身学习的意识，身心健康，有不断学习和适应发展的能力。
三、课程体系与毕业要求关系矩阵
主干学科：计算机科学与技术
主要课程：概率论与数理统计、线性代数、离散数学、数据科学导论、C语言程序设计I、面向对象程序设计、Python程序设计、Scala程序设计、Linux操作系统I、数据结构与计算机算法基础、计算机组成原理、大数据采集与管理技术、数据库系统概论、软件工程、大规模分布式系统、数据挖掘、大数据分析与领域建模、Hadoop大数据开发技术等。
课程体系与毕业要求关系矩阵：
数据科学与大数据技术专业毕业要求实现矩阵
序号 |
毕业要求 |
课程体系 |
1 |
坚持社会主义核心价值观，具有坚定的政治立场，热爱祖国，具有人文社会科学素养、职业道德和心理素质，社会责任感强，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行职责。 |
课程：思想道德修养及法律基础，中国近现代史纲要，毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论，马克思主义基本原理，形势与政策，通识教育选修课，计算机导论，综合素质拓展等。 实践环节：思想政治理论课课外实践，军事训练，生产实习，专业实习，毕业实习 课外：社会实践活动，党建活动，文体活动、学生社团活动，志愿义工，公益劳动等。 |
2 |
能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂工程问题。 |
课程：高等数学，线性代数，概率统计，大学物理，离散数学，C语言程序设计I，面向对象程序设计，数据结构，数据库系统概论，Python程序设计、Scala程序设计、Linux操作系统I、计算机组成原理、大数据采集与管理技术、大规模分布式系统、数据挖掘、大数据分析与领域建模、Hadoop大数据开发技术 实践环节：大学物理实验，创新教育与科研训练，课程设计，生产实习，专业实习，毕业实习 课外：科技创新活动、学科竞赛 |
3. |
掌握数据科学与大数据技术完整理论知识体系，能够通过文献研究并结合专业知识对数据科学相关问题进行分析，并得出有效结论。 |
课程：计算机导论，大学物理，计算机组成原理，Python程序设计、Scala程序设计、Linux操作系统I、数据结构、计算机组成原理、Hadoop大数据开发技术、大数据分析与领域建模、Hadoop大数据开发技术课程设计、数据挖掘、大规模分布式系统、计算机网络技术、大数据采集与管理、机器学习、大数据运维技术、数据可视化 实践环节：大学物理实验，C语言程序设计课程设计、数据结构课程设计、面向对象的程序设计课程设计、创新教育与科研训练、生产实习、专业实习、毕业实习 课外：科技创新活动、学科竞赛、科研实验室 |
4 |
获得大数据分析系统的开发、设计方面良好的工程实践训练，掌握全面的应用技能 |
课程：C语言程序设计I，数据结构，面向对象程序设计，Python程序设计、Scala程序设计、Hadoop大数据开发技术、大数据分析与领域建模、Hadoop大数据开发技术课程设计、数据挖掘、大规模分布式系统、大数据采集与管理 实践环节：C语言程序设计I课程设计，数据结构课程设计，面向对象程序设计程序设计，数据库系统概论课程设计、大规模分布式系统课程设计、Hadoop大数据开发技术课程设计、生产实习，专业实习，毕业实习 课外：科技创新活动、学科竞赛、科研实验室 |
5 |
能从事各行业大数据分析、处理、开发、应用、大数据系统集成与管理维护等各方面工作。 |
课程：Hadoop大数据开发技术、大数据分析与领域建模、Hadoop大数据开发技术课程设计、数据挖掘、大规模分布式系统、大数据采集与管理、机器学习、大数据运维技术、数据可视化、移动应用开发、Web前端开发技术 实践环节：C语言程序设计I课程设计，数据结构课程设计，面向对象程序设计程序设计，数据库系统概论课程设计、大规模分布式系统课程设计、Hadoop大数据开发技术课程设计、生产实习，专业实习，毕业实习 课外：科技创新活动、学科竞赛、科技讲座 |
7 |
能够就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。具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流，亦可胜任大数据研究、咨询、教育培训等工作。 |
课程：大学英语（一、二、三、四），英语口语（一、二、三、四），专业英语，人文与科学类选修课，中国近代史纲要、形势与政策，数据挖掘、大数据分析与领域建模、机器学习、Web前端开发技术、移动应用开发、数据可视化 实践环节：创新教育与科研训练，生产实习，专业实习，毕业实习，毕业设计 第二课堂：大学生创业基础，IT创新创业实践 课外：科技创新活动，学科竞赛课程，各种社团活动、英语角等。 |
8 |
具有自主学习和终身学习的意识，身心健康，有不断学习和适应发展的能力。 |
课程：计算机导论，思想道德修养与法律基础，大学生心理健康，人文素质类选修课，高等数学，线性代数，概率统计，大学物理，信息安全、软件工程 实践环节：军事训练，综合素质拓展，创新教育与科研训练，毕业教育，生产实习，专业实习，毕业实习，毕业设计 第二课堂：大学生学习方法指导、大学生心里辅导 课外：各类专题讲座、社团活动，各类学科竞赛、科技创新活动。 |
四、修业年限、学分要求和授予学位类别
学制：四年 修业年限：3-6年；
毕业学分要求：修满200学分，具体要求见数据科学与大数据技术专业学分表。
表1 数据科学与大数据技术专业学分表
|
收费学分 |
免费学分 |
必修课 |
通识教育课 |
35 |
10① |
学科基础课 |
42 |
|
专业课 |
21 |
|
集中性实践教学 |
35 |
15② |
选修课④ |
通识教育课 |
10 |
|
学科基础课与 专业课 |
32 |
|
|
注：①含思想政治理论课课外实践2学分；形势与政策2学分；军事技能训练2学分；军事理论2学分；英语自主学习2学分，共10学分。
② 指综合素质拓展学分。
授予学位类别：工学学士
五、培养措施
1、根据学校人才培养定位，加强课程教学内容的改革，增加学科前沿知识的教学，使学生知识、能力、素质全面得到培养和训练。
2、加强实践教学，注重学生实践能力培养，保证实验教学、课程设计、各类实习、毕业设计(论文)工作质量。
3、扩大自然科学的选修课程。指导和鼓励学有余力的学生跨学科大类辅修专业、副修第二学士学位课程，满足学生个性化需要。
4、改革教学方法、教学手段与考核内容、考核手段。改革教学方法，倡导讲授与自学、讨论与交流、指导与研究、理论学习与社会调查相结合的教学方法；运用现代教育技术，拓展教学空间。考核内容应当注重创新精神和实践能力考核；考核方式应当灵活多样。鼓励学生参加中国计算机技术与软件专业资格(水平)的“数据库系统工程师级”考试，并奖励科技创新学分。
5、实施3至6年弹性修业年限和学籍预警机制，尊重学生的主体地位,拓宽学生个性发展空间。
6、为确保专业人才的培养，建立并实行本科生导师制，对学生的全期教育给与个性化指导，切实提高专业人才的培养质量，提高就业率。导师在一、二年级主要对学生进行人身观、价值观及心理健康教育；在三年级指导学生制定个性化学习计划、掌握学习与研究方法，鼓励学生尽早进入科研领域，组织学生参加“电子商务大赛”、“ACM程序设计大赛”、“数学建模竞赛”、“英语演讲比赛”等课外科技竞赛活动；在四年级导师主要结合自己的科研课题及毕业设计开展多种形式的指导活动。
六、通识教育必修课模块教学进程表（附表1）
七、学科基础课必修课模块教学进程表（附表2）
八、专业课必修课模块教学进程表(附表3)
九、选修课建议修读课程列表（附表4）
十、各学期时间分配及进程计划表（附表5）
十一、集中性实践性教学环节安排表(附表6)
十二、免收费学分课程安排表（附表7）
十三、学时学分分布及比例表（附表8）
附表1 通识教育课模块必修课教学进程表
课程代码 |
课程名称 |
学分 |
总学时 |
理论授课 |
实验/ 上机/ 实践 （训） |
课程性质 |
考核方式 |
开课学期 |
开课部门 |
备注 |
COMP2201 |
C语言程序设计I |
4.0 |
64 |
54 |
10 |
必修 |
考试 |
1 |
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|
SPTS2101 |
大学体育1 |
2.0 |
32 |
28 |
(4) |
必修 |
考查 |
1 |
体育课部 |
|
SPTS2102 |
大学体育2 |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考查 |
2 |
体育课部 |
|
SPTS2103 |
大学体育3 |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考查 |
3 |
体育课部 |
|
SPTS2104 |
大学体育4 |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考查 |
4 |
体育课部 |
|
FORL2101 |
大学英语1 （含口语1） |
3.0 |
48 |
48 |
|
必修 |
考试 |
1 |
外国语学院 |
|
FORL2102 |
大学英语2 （含口语2） |
3.0 |
48 |
48 |
|
必修 |
考试 |
2 |
外国语学院 |
|
FORL2103 |
大学英语3 （含口语3） |
3.0 |
48 |
48 |
|
必修 |
考试 |
3 |
外国语学院 |
通过外语水平考试者可选择其他英语提高课程 |
FORL2104 |
大学英语4 （含口语4） |
3.0 |
48 |
48 |
|
必修 |
考试 |
4 |
外国语学院 |
IPTC2101 |
思想道德修养与法律基础 |
2.5 |
40 |
40 |
（8） |
必修 |
考查 |
1 |
马克思学院 |
|
IPTC2102 |
中国近现代史纲要 |
2.0 |
32 |
28 |
（4） |
必修 |
考查 |
2 |
马克思学院 |
IPTC2103 |
马克思主义基本原理 |
2.5 |
40 |
40 |
（8） |
必修 |
考试 |
3 |
马克思学院 |
IPTC2104 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 |
4.0 |
64 |
64 |
（16） |
必修 |
考试 |
4 |
马克思学院 |
|
必修课合计 |
35 |
560 |
542 |
18 |
|
|
|
|
|
注：带括号的为课外学时。
附表2
学科基础课模块必修课教学进程表
课程代码 |
课程名称 |
学分 |
总学时 |
理论授课 |
实验/ 上机/ 实践 （训） |
课程性质 |
考核方式 |
开课学期 |
开课部门 |
备注 |
MATH2201 |
高等数学Ⅰ1 |
5.5 |
84 |
84 |
|
必修 |
考试 |
1 |
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|
MATH2202 |
高等数学Ⅰ2 |
5.0 |
80 |
80 |
|
必修 |
考试 |
2 |
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|
MATH2211 |
线性代数 |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
1 |
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|
COMP3102 |
数据结构 |
4.0 |
64 |
56 |
8 |
必修 |
考试 |
2 |
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|
PHYS2103 |
大学物理Ⅱ1 |
3.5 |
56 |
56 |
|
必修 |
考试 |
2 |
电气学院 |
|
PHYS2104 |
大学物理Ⅱ2 |
2.0 |
32 |
32 |
|
必修 |
考试 |
3 |
电气学院 |
|
PHYS2108 |
大学物理实验Ⅱ |
2.0 |
30 |
|
30 |
必修 |
考试 |
3 |
电气学院 |
|
MATH3109 |
离散数学 |
3.0 |
48 |
48 |
|
必修 |
考试 |
4 |
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|
IMIS3105 |
操作系统 |
4.0 |
64 |
52 |
12 |
必修 |
考试 |
4 |
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|
COMP3301 |
计算机网络技术 |
4.0 |
64 |
54 |
10 |
必修 |
考试 |
5 |
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|
COMP3104 |
计算机组成原理 |
4.0 |
64 |
48 |
16 |
必修 |
考试 |
5 |
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|
COMP3401 |
Hadoop大数据开发技术 |
3.0 |
48 |
32 |
16 |
必修 |
考试 |
6 |
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
必修课小计 |
42 |
664 |
572 |
92 |
|
|
|
|
|
附表3
专业课模块必修课教学进程表
课程代码 |
课程名称 |
学分 |
总学时 |
理论授课 |
实验/ 上机/ 实践 （训） |
课程性质 |
考核方式 |
开课学期 |
开课部门 |
备注 |
IMIS3101 |
数据库系统概论 |
4.0 |
64 |
48 |
16 |
必修 |
考试 |
3 |
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|
COMP4401 |
Python程序设计 |
4.0 |
64 |
48 |
16 |
必修 |
考试 |
3 |
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|
COMP4402 |
大规模分布式系统 |
3.0 |
48 |
36 |
12 |
必修 |
考试 |
4 |
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|
COMP4313 |
网络编程技术 |
4.0 |
64 |
48 |
16 |
必修 |
考试 |
5 |
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|
COMP4404 |
数据挖掘 |
3.0 |
48 |
32 |
16 |
必修 |
考试 |
5 |
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|
COMP4403 |
大数据分析与领域建模 |
3.0 |
48 |
32 |
16 |
必修 |
考试 |
6 |
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
必修课小计 |
21 |
336 |
244 |
92 |
|
|
|
|
|
选修课建议修读课程列表
课程代码 |
课程名称 |
学分 |
总学时 |
理论授课 |
实验/ 上机/ 实践 （训） |
课程类别 |
考核方式 |
开课学期 |
开课部门 |
备注 |
|
通识教育选修课 |
10 |
|
|
|
通识课 |
|
2-7 |
|
|
COMP4414 |
大数据概论 |
3.0 |
48 |
36 |
12 |
学科基础课 |
考查 |
1 |
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|
|
面向对象程序设计 |
4.0 |
64 |
48 |
16 |
专业课 |
考查 |
2 |
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|
MATH2210 |
概率统计 |
3.0 |
48 |
48 |
|
学科基础课 |
考试 |
3 |
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|
MATH3113 |
运筹学 |
3.0 |
48 |
48 |
|
专业课 |
考查 |
4 |
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|
|
高级编程技术 |
3.0 |
48 |
32 |
16 |
专业课 |
考查 |
5 |
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|
|
R语言 |
3.0 |
48 |
32 |
16 |
专业课 |
考查 |
5 |
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|
COMP3402 |
大数据采集与管理 |
3.0 |
48 |
32 |
16 |
学科基础课 |
考查 |
6 |
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|
COMP4406 |
算法分析 |
3.0 |
48 |
36 |
12 |
专业课 |
考查 |
6 |
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|
COMP3403 |
大数据运维技术 |
3.0 |
48 |
32 |
16 |
学科基础课 |
考查 |
6 |
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|
COMP4407 |
数据可视化 |
2.0 |
32 |
20 |
12 |
专业课 |
考查 |
6 |
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|
COMP4109 |
人工智能导论 |
3.0 |
48 |
32 |
16 |
专业课 |
考查 |
7 |
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|
COMP4216 |
软件工程学 |
3.0 |
48 |
40 |
8 |
专业课 |
考查 |
7 |
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|
COMP4408 |
信息安全 |
3.0 |
48 |
40 |
8 |
专业课 |
考查 |
7 |
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|
COMP4410 |
Web前端开发技术 |
2.0 |
32 |
20 |
12 |
专业课 |
考查 |
7 |
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|
COMP4409 |
移动应用开发 |
2.0 |
32 |
20 |
12 |
专业课 |
考查 |
7 |
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|
COMP4411 |
机器学习 |
3.0 |
48 |
32 |
16 |
专业课 |
考查 |
7 |
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|
IMIS4106 |
J2EE技术 |
2.0 |
32 |
12 |
20 |
专业课 |
考查 |
7 |
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
选修课最低学分要求 |
42 |
672 |
544 |
128 |
|
|
|
|
|
附表5
各学期时间分配及进程计划表
学期 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
理论教 学周数 |
备注 |
一 |
※ |
※ |
※ |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
| |
16 |
|
二 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
K |
K |
16 |
|
三 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
K |
K |
16 |
|
四 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
K |
K |
16 |
|
五 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
K |
K |
16 |
|
六 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
| |
K |
K |
16 |
|
七 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
|
Z |
Z |
Z |
16 |
|
八 |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
B |
|
|
|
|
0 |
|
符号说明：“—”理论教学；“×”假期；“|”期末考试；“△”毕业教育；“※”军事理论与军训；“0”入学教育；“J”金工实习；“D”电工电子实习；“K”课程设计；“Z”专业实习；“S”生产实习；“C”制图测绘；“B”毕业实习与设计；“Q”其它实践性环节，并在备注中标明。
附表6
集中性实践教学环节安排表
课程代码 |
名 称 |
课程性质 |
周数 |
学分 |
执行 学期 |
备 注 |
COMP2502 |
C语言程序设计I课程设计 |
必修 |
1 |
1 |
2 |
|
COMP3111 |
数据结构课程设计 |
必修 |
1 |
1 |
2 |
|
COMP4412 |
Python程序设计课程设计 |
必修 |
1 |
1 |
3 |
|
IMIS3108 |
数据库系统概论课程设计 |
必修 |
1 |
1 |
3 |
|
COMP4413 |
大规模分布式系统课程设计 |
必修 |
1 |
1 |
4 |
|
IMIS3109 |
操作系统课程设计 |
必修 |
1 |
1 |
4 |
|
COMP4319 |
网络编程技术课程设计 |
必修 |
2 |
2 |
5 |
|
COMP3404 |
Hadoop大数据开发技术课程设计 |
必修 |
2 |
2 |
6 |
|
PRAC0571 |
创新教育与科研训练 |
必修 |
2 |
2 |
6 |
分散进行 |
PRAC0523 |
生产实习 |
必修 |
4 |
4 |
6 |
暑假假期执行 |
PRAC0532 |
专业实习 |
必修 |
3 |
3 |
7 |
|
PRAC0541/ PRAC0552 |
毕业实习与毕业设计(论文) |
必修 |
4+12 |
16 |
8 |
|
|
合 计 |
35 |
|
|
附表7
免收费学分课程安排表
课程代码 |
课程名称 |
学分 |
学时 |
课程性质 |
考核方式 |
开课学期 |
开课部门 |
备注 |
FEEC0100 |
军事技能训练 |
2.0 |
32 |
必修 |
考查 |
1 |
学工处 |
|
FEEC0101 |
军事理论 |
2.0 |
36 |
必修 |
考查 |
1 |
学工处 |
|
FEEC0200 |
形势与政策 |
2.0 |
(128) |
必修 |
考查 |
1-8 |
马克思学院 |
|
FEEC0300 |
思想政治理论课课外实践 |
2.0 |
(48） |
必修 |
考查 |
1-4 |
马克思学院 |
|
FEEC0406 |
英语自主学习I1 |
0.5 |
32 |
必修 |
考查 |
1 |
外国语学院 |
|
FEEC0407 |
英语自主学习I2 |
0.5 |
32 |
必修 |
考查 |
2 |
外国语学院 |
|
FEEC0408 |
英语自主学习I3 |
0.5 |
32 |
必修 |
考查 |
3 |
外国语学院 |
|
FEEC0409 |
英语自主学习I4 |
0.5 |
32 |
必修 |
考查 |
4 |
外国语学院 |
|
FEEC0500 |
综合素质拓展 |
15.0 |
|
必修 |
考查 |
1-8 |
学工处 |
|
|
合计 |
25.0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
附表8
学时学分分布及比例表
表8-1 数据科学与大数据技术专业学时学分分布表
|
课程模块 |
课程性质 |
学时（周） |
学分 |
课堂教学 |
通识教育课 |
必修课 |
560 |
35 |
选修课 |
64 |
4 |
小计 |
720 |
39 |
学科基础课与 专业课 |
学科基础必修课 |
672 |
42 |
专业必修课 |
336 |
21 |
选修课 |
608 |
38 |
小计 |
1616 |
101 |
课内学时总计 |
2240 |
140 |
实践教学 |
集中性实践教学 |
必修 |
|
35 |
免费学分 |
军事理论 |
必修 |
|
2 |
军事技能训练 |
必修 |
|
2 |
形势与政策 |
必修 |
|
2 |
思政课课外实践 |
必修 |
|
2 |
英语自主学习 |
必修 |
|
2 |
综合素质拓展 |
必修 |
|
15 |
小计 |
|
|
25 |
总学分 |
|
|
200 |
8-2 数据科学与大数据技术专业学时学分比例表
项 目 |
时（周）、 学分数 |
百分比（%） |
备注 |
必修课与选修课 |
必修课 |
98 |
70 |
|
选修课 |
42 |
30 |
课堂教学与实践环节 |
课堂教学 |
140 |
70 |
|
实践环节 |
集中性实践教学 |
35 |
30 |
免收费课程 |
25 |
理论课与实验课 |
理论课 |
1896 |
85 |
指必修课，实验课含上机 |
实验课 |
336 |
15 |
