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数据科学与大数据技术
2022年01月01日 16:02      浏览:

 

数据科学大数据技术                                    

一、专业基本信息    

(一)专业定位    

本专业立足珠三角信息产业,服务广东区域经济,支持粤港澳大湾区发展。通过强化学生实践能力和创新能力的训练,培养高素质应用型大数据人才,建设华南具有一定知名度的专业。  

(二)培养目标    

培养德、智、体等方面全面发展的社会主义事业合格建设者和接班人,培养掌握数据科学与大数据技术相关的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法,具有大数据储存与管理、大数据平台架构、大数据分析与算法设计、大数据行业应用等专业能力,具备创新、创造能力和团队精神,承担企业、事业、政府、社会组织等部门的数据采集、分析与处理、挖掘、可视化、大数据系统开发与集成、管理维护等相关工作的应用型人才。  

(三)培养特色    

本专业应用型人才培养为定位,以校训注重实践,扶助农工为指引,围绕乡村振兴国家战略,服务于智慧农业发展,拟通过课内知识+课外实践,校内实训+校外比赛的方式,形成学、训、赛的一体化培养特色,通过课程讲授和课程设计、校内外的创新实践培养学生的工程实践能力、创新能力和综合素质。  

(四)培养规划    

1. 学制:4  

2. 授予学位:工学学士学位  

3. 参考总学时:3242  

4. 参考总学分:160  

5. 人才培养基本要求  

(1) 工程知识:能够将数学、自然科学、工程基础、计算机专业知识和大数据技术用于解决复杂的数据科学工程问题;  

(2) 问题分析: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复杂数据科学工程问题,以获得有效结论;  

(3) 设计/开发解决方案:基于大数据技术,能够设计针对复杂数据科学工程问题的解决方案,设计满足特定需求的计算机系统、硬件部件和软件,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、采用科学方法并运用大数据技术对复杂数据科学工程问题进行研究,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序的结论;  

(5) 使用现代工具:能够针对复杂问题,开发、选择与使用恰当的大数据技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对复杂的数据科学工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性;  

(6) 工程与社会:能够基于数据科学相关背景知识进行合理分析,评价专业数据科学工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,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复杂的数据科学问题的工程实践对环境、社会的可持续发展的影响;  

(8) 职业规范:具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,具有社会责任感,树立和践行社会主义核心价值观;  

(9) 个人和团队: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:能够就复杂的数据科学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、设计文稿和论文、陈述发言、清晰表达或回应指令,并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;  

(11) 项目管理:理解并掌握数据科学与大数据技术领域的工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用;  

(12) 终身学习:具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应数据科学发展的能力。  

(五)课程体系    

1. 课程体系构建情况    

数据科学及大数据技术专业的课程体系依照《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》要求制定。课程平台概况如下表所示。  

1 数据科学及大数据技术专业课程平台学时学分分布  

课程类别      

学时        

学分        

理论        

实验        

比例(%)        

理论        

实验        

比例(%)        

通识课程平台      

必  修      

476      

196      

20.73%      

26      

6      

20.00%      

选  修      

192      

       

5.92%      

12      

       

7.50%      

学科基础课程平台      

必  修      

560      

120      

20.97%      

35      

5.5      

25.31%      

选  修      

56      

32      

2.71%      

3.5      

2      

3.44%      

专业课程平台      

必  修      

128      

64      

5.92%      

8      

4      

7.50%      

选  修      

240      

128      

11.35%      

15      

8      

14.38%      

小  计        

       

1652      

540      

67.61%      

99.5      

25.5      

78.13%      

     

     

     

     

     

       

       

周数        

(折算)学时        

比例(%)        

学分        

学分比例        

课  内      

(学分/周数)      

必修      

15      

420      

13.75%      

14      

8.75%      

选修      

15      

450      

13.75%      

15      

9.38%      

课  外      

(学分/周数)      

选修      

6      

180      

5.50%      

6      

3.75%      

小  计        

       

36      

1080      

33.%      

35      

21.88%      

最低毕业学时        

3242      

最低毕业学分      

160      

2. 核心课程体系情况    

核心课程体系是实现专业人才培养目标的关键。本校根据人才培养目标,将核心课程根据学科的内在逻辑顺序和学生知识、素质能力形成的规律进行编排,形成专业核心课程体系。数据科学及大数据技术专业核心课程包括以下课程:离散数学、C语言程序设计、数据结构、数据库原理及应用、面向对象程序设计(Java)、操作系统、计算机网络、大数据技术原理及应用、计算机组成原理、Hadoop分布式文件系统及应用、大数据分布式实时计算框架。  

(六)师资队伍    

1. 师资队伍数量和结构要求    

数据科学及大数据技术专业专任教师数量为11人。专任教师中具有硕士及以上学位的比例为100%,具有博士学位的比例为45%。具有企业或相关工程实践经验教师的比例为64%;实验教学已配备专任专职实验技术人员,35岁以下实验技术人员均具有相关专业本科及以上学历;有从事创新创业教育的教师。  

2. 教师背景和水平要求    

教师均遵守《高等学校教师职业道德规范》,爱国守法,敬业爱生,教书育人,严谨治学,服务社会,为人师表。  

从事本专业教学工作的教师,均具有计算机类专业或相关学科的教育背景,毕业于“985”“211”高校的计算机类专业  

专业专任教师具有足够的教学能力,能开展科学研究、技术开发、工程实践,参与学术交流,满足专业教学的需要。所有专任教师均已取得高等学校教师资格证。  

教师熟练掌握课程教学内容,能够根据人才培养目标、课程教学内容与特点、学生的特点和学习情况,结合现代教学理念和教育技术,合理设计教学过程,做到因材施教、注重效果。  

教师均至少承担l门本科生的学科基础课程或专业课程,指导毕业设计(论文)和专业实习等,为学生职业发展提供必要指导。  

本专业教师多人曾获青年教师教学竞赛优秀教师称号以及多次校级教学质量优秀奖等荣誉称号。  

3. 教师发展环境    

有合理可行的师资队伍建设规划,有吸引与稳定合格教师的制度,支持教师进修和从事学术交流活动,指导和培养青年教师,促进教师专业发展。  

为教师从事教学、学术研究、工程实践提供基本的条件和环境,鼓励和支持教师开展教学研究与改革、学术研究与交流、工程设计与开发、社会服务等,使教师明确其在教学质量提升过程中的责任,不断改进工作,满足专业教育不断发展的要求。  

(七)教学条件    

1. 教学设施要求    

1) 教学实验室  

自本专业成立以来,学校和信科院对专业建设投入了大量的人力、物力和财力,从而使得本专业的办学条件得到了很大改善,专业建设水平上了一个新的台阶。本专业所依托的实践基地计算机实验示范中心,20084月被评为仲恺农业工程学院校级实验教学示范中心建设点,2012年被评定为广东省实验教学示范中心建设点,2016年成立农业物联网虚拟仿真实验中心。通过这难得的建设机遇,本专业的实验室与实习基地建设被纳入示范中心的统一建设规划。近三年教学科研仪器设备分布情况见表2  

目前学院实验示范中心已建成电子信息工程实验室、电子综合实训室、数据科学及大数据技术实验室、移动互联实验室、图形图像处理实验室、虚拟仿真实验室、通信原理实验室、网络多媒体技术实验室、嵌入式实验室等实验室。实验室实验仪器设备价值达1304万元。可开出本专业的全部课程实验,完全能够满足数据科学及大数据技术专业的实验、课程设计、实习和毕业设计等教学和科研的需要。  

2  实验中心实验室基本情况表  

序号        

位置        

实验室名称        

承担主要课程及说明        

计算机数量        

是否有多媒体        

1      

英东楼518      

电子信息工程实验室      

数字信号处理、DSP原理与应用、现代数字系统、微波技术与天线、通信网络规划与优化,信号与系统,图形图像处理,EDA技术      

36      

     

2      

英东楼618      

电子综合实训室      

电子实训、贴片、制版等实训课程      

0      

     

3      

英东楼619      

信息管理与信息系统实验室      

ERP、信息管理等相关课程      

40      

     

4      

英东楼621      

网络工程实验室      

网络安全技术、TCP/IP协议原理与应用、计算机网络、路由与交换技术、无线网络、网络管理基础、网络工程及组网技术      

40      

     

5      

英东楼622      

微机原理实验室      

微机原理、PLC编程等硬件课程(硬件实验箱各36套)      

36      

     

6      

英东楼701      

Web技术实验室      

Java技术与应用、大型数据库、web技术及应用      

76      

     

7      

英东楼702      

Linux实验室      

Linux操作系统、Linux开发      

72      

     

8      

英东楼704      

网络多媒体技术实验室      

网络多媒体技术      

70      

     

9      

英东楼710      

图形图像处理实验室      

图形图像处理、计算机辅助设计、photoshop等      

70      

     

10      

英东楼712      

数据科学及大数据技术实验室      

高频电子线路、现代交换技术、光纤通信、移动通信      

36      

     

11      

英东楼721      

移动互联实验室      

移动互联、物联网等相关课程(移动互联实验设备20套)      

24      

     

12      

英东楼801      

单片机原理与接口实验室      

单片机、接口技术、组成原理实验课程      

36      

     

13      

英东楼802      

虚拟仿真实验室      

计算机类相关实验(除MATLAB)      

70(可用53)      

     

14      

英东楼803      

物联网与传感实验室      

物联网和无线传感相关课程、课程设计及实训课程(物联网试验箱40套、物联网综合实训沙盘一套、物联网相关实训软硬件数套)      

36      

     

15      

英东楼804      

嵌入式实验室      

嵌入式及相关课程(物联网实验性35套)      

35      

     

   

A. 有良好的设备管理、维护和更新机制,近5年年均更新仪器设备值12.78%,现有仪器设备完好率100%,满足实验教学需求。  

B. 实验室已提供开放服务,满足学生课内外学习要求,提高设备利用率。  

C. 实验教学过程管理规范,实验教学计划、教学大纲、实验指导书等资料齐全。 实验室建设有长远建设规划和近期工作计划,既注重专业基础实验,又注重新方向、新技术的发展,还结合本专业特长和地方经济发展需要,建设专业实验室。  

D. 实验技术人员数量充足,能够熟练管理、维护实验设备,保证实验环境有效利用、学生实验顺利进行。  

2. 实践基地    

因地制宜建设粤嵌仲恺学院众创空间,能为学生提供充分嵌入式硬件实训时间,并设有专门的指导教师对学生的实践内容、实践过程等进行全面跟踪和指导。  

根据数据科学及大数据技术学科特色和学生的就业去向,本专业与行业内知名企业签订协议,成立校外实习实训基地。学院每年结合本科培养计划的实践教学环节与企业实训基地深度合作,组织数据科学及大数据技术专业学生参与到企业的实际项目中,参与教学活动的人员理解实践教学目标和要求,校外实践教学指导教师具有项目开发和管理经验,为全体学生提供稳定的参与工程实践的平台和环境,满足相关专业人才培养的需要。  

近年来,专业积极与百度在线网络技术(北京)有限公司深圳市腾讯计算机系统有限公司 广州粤嵌通信科技股份有限公司等知名企业共同申报并立项了教育部产学合作协同育人项目多项,共同探索培养企业满意的应用型人才。  

3. 信息资源要求    

图书馆文献资源总量达到326.09万册,其中:纸本文献122.65万册,电子图书203.44万册;报刊杂志382种, 电子版学位论文321万多册, 数字资源总量261264 GB。已购入中国知识资源总库平台(CNKI)数据库、 Springer 数据库、 Wiley-Blackwel 电子期刊全文库等中外文数据库39个,并自建特色数据库7个。图书馆实行藏、借、阅、咨、网全方位开放管理模式, 图书库室平均每周开放96小时,电子资源中心每周开放 168小时, 网上资源全天开放。业务工作全部实现计算机管理,网络环境良好,软硬件设施较为完备,方便学生学习网络课程与精品共享资源课程,满足学生的学习以及教师的日常教学和科研所需。信息资源管理规范,共享程度高。  

4. 教学经费要求    

专业教学经费主要包括专业建设专项经费、课程建设经费和日常实习实验经费。近三年本专业均有稳定的专业建设经费投入。为了确保专业建设工作的正常进行和建设质量,专业建设专项经费的使用采取项目负责人审批制度,专款专用。建设经费主要用于专业调研、购买图书资料、教师短期培训与进修、参加学术会议、课程建设、发表论文及教学日常开支等。专业教学经费及时到位,使用合理。  

     

 

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