一、專業簡介
本專業以大數據為研究對象,以雲計算、人工智能等為主要技術手段,以從數據中獲取知識與智慧,指導生産與生活實踐為目的。依托“湖南省醫療大數據國際科技創新合作基地”等平台,建有PB級别的雲化綜合實驗平台,包括高性能數據節點和以Tesla V100為核心的智能計算服務器,能為學生提供大數據領域的專業實驗,旨在培養具備大數據采集、存儲、分析、挖掘等行業核心技術的應用能力。專業教師多具有國内外高水平大學博士學位或博後經曆,專業、職稱、學曆、年齡結構合理,已建立起一支年青的、科研能力較強且教學水平較高的優秀教師隊伍。
二、培養目标
本專業培養适應我國社會經濟發展需要,德、智、體、美、勞全面發展,具備紮實的人文科學、自然科學和數理知識,掌握數據科學與大數據技術所需要的專業知識和應用技能,在大數據存儲、處理與分析,大數據挖掘與可視化,大數據平台搭建與部署等方面具備較強的創新意識、技能和素養,畢業後能在國内外高新企業、科研院所、醫院等企事業單位從事相關工作的學術型高級專門人才。
預期五年以上的畢業生:
目标1:具有較高的政治素質和較強的社會責任感,能在工作崗位上嚴守職業道德和社會倫理。
目标2:具有紮實數理知識和數據科學與大數據技術專業知識;具有較強的實踐能力和創新能力,能勝任數據處理與分析和大數據系統的研究、開發、搭建與部署等工作,能搭建較為複雜的大數據平台。
目标3:具有良好的團隊意識和一定的國際視野,能夠在團隊項目中表現出分工協作、交流溝通、組織協調乃至領導指揮等作用,能夠在全球多元文化環境下開展繼續學習、融合及創新、創造活動。
目标4:具有較強的終身學習能力,能适應社會和技術的不斷發展。
三、培養要求
本專業培養掌握數據科學與大數據技術相關的基本理論和專業知識,具備大數據應用系統設計與開發、數據處理與分析能力,以及一定的科研工作能力,達到知識、能力與素質協調發展。
畢業要求具體内容如下:
1.工程知識:能夠将數學、自然科學、工程基礎和專業知識用于解決數據科學與大數據技術相關工程問題。
2.問題分析:能夠應用數學、數據科學與大數據技術的基本原理,識别、表達、并通過文獻研究分析複雜數據科學與大數據技術問題,以獲得有效結論。
3.設計/開發解決方案:能夠針對大數據領域特定需求設計搭建大數據平台,進行數據處理與分析,并能夠在該環節中體現創新意識,考慮社會、健康、安全、法律、文化以及環境等因素。
4.研究:能夠基于科學原理并采用科學方法對大數據進行處理與分析,并通過信息綜合得到合理有效的結論。
5.使用現代工具:能夠針對大數據分析與挖掘,數據平台搭建等任務,選擇與使用恰當的工具與框架,并能夠理解其局限性。
6.工程與社會:能夠基于工程相關背景知識進行合理分析,評價數據科學與大數據技術實踐和問題解決方案對社會、健康、安全、法律以及文化的影響,并理解應承擔的責任。
7.環境和可持續發展:能夠理解和評價針對數據科學與大數據技術問題的專業工程實踐對環境、社會可持續發展的影響。
8.職業規範:具有人文社會科學素養、社會責任感,能夠在數據科學與大數據技術應用實踐中理解并遵守職業道德和規範,履行責任。
9.個人和團隊:能夠在多學科背景下的團隊中承擔個體、團隊成員以及負責人的角色。
10.溝通:能夠就數據科學與大數據技術問題與業界同行及社會公衆進行有效溝通和交流,包括撰寫報告和設計文稿、陳述發言、清晰表達或回應指令。并具備一定的國際視野,能夠在跨文化背景下進行溝通和交流。
11.項目管理:理解并掌握數據科學與大數據技術管理原理與決策方法,并能在多學科環境中應用。
12.終身學習:具有自主學習和終身學習的意識,有不斷學習和适應發展的能力。
四、主幹學科
計算機科學與技術、軟件工程
五、核心知識領域與專業核心課程
(一)核心知識領域:數學與統計(MS)、程序設計基礎(PF)、計算機系統(CS)、數據庫系統(DB)、算法設計與分析(AA)、數據處理(DP)、數據分析(DA)、雲計算技術(CC)、人工智能(AI)。
(二)專業核心課程:
計算機科學導論、離散數學、數據結構、操作系統、數據庫原理、計算機網絡原理、算法設計與分析、大數據平台及編程實踐A、大數據分析與挖掘、Python數據處理、數據可視化、分布式系統、機器學習。
六、主要實踐性教學環節與主要專業實驗
(一)主要實踐性教學環節:實驗、實訓、課程設計、認識實習、生産實習、畢業實習、畢業設計
(二)主要專業實驗:物理實驗、C++程序設計實驗、Java程序設計實驗、計算機組成原理實驗、數據庫實驗、大數據平台及編程實踐A實驗、數據可視化實驗
七、學制與學位
學 制:四年
學業學分:學業學分 171 學分,第二課堂學分10學分
授予學位:工學學士
八、各類課程學分學時分配表

九、各平台課程設置與學分
(一)公共基礎必修課平台


(二)公共基礎選修課平台

公共基礎選修課共計8學分,分2個模塊。
限選:
1.大學生心理健康教育與指導(1學分,學生須在第一學期修讀);
2.公共藝術類選修課程(2學分,在影視鑒賞、音樂鑒賞、舞蹈鑒賞、書法鑒賞、戲劇鑒賞、戲曲鑒賞、美術鑒賞、古代名劇鑒賞等8門課程中選修2門)。
任選:
每個學生要求跨學科修讀其他學科門類通識課程5學分;其中工科類學生要求選修至少1學分經濟管理類通識課。
8個學分在第五學期以前修完,第一、第三學期各修1學分,第二、第四、第五學期各修2學分。
(三)學科基礎課平台必修課


(四)學科基礎課平台選修課

(五)專業課平台必修課

(六)專業課平台選修課

(七)集中性實踐教學環節


十、輔修專業課程

十一、輔修學位課程

十二、學期開課門數統計表

十三、課程體系與培養要求的對應關系矩陣
課程體系 |
畢業要求 |
1 工程知識 |
2 問題分析 |
3 設計/開發解決方案 |
4 研究 |
5 使用現代工具 |
6 工程與社會 |
7 環境和可持續發展 |
8 職業規範 |
9 個人和團隊 |
10 溝通 |
11 項目管理 |
12 終身學習 |
大學英語 |
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大學計算機 |
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大學生職業發展與就業指導 |
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大學體育 |
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思想道德修養與法律基礎 |
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毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論 |
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中國近現代史綱要 |
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馬克思主義基本原理概論 |
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軍事技能 |
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勞動教育 |
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創新創業實踐(創新創業基礎) |
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Web全棧開發 |
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Web全棧開發課程設計 |
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大學物理 |
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物理實驗 |
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概率論與數理統計 |
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高等數學 |
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線性代數 |
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電工電子與人工智能實訓 |
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操作系統原理 |
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計算機網絡原理 |
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數據結構 |
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C++程序設計 |
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C++程序設計實驗 |
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數據庫原理A |
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數據科學導論 |
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智能醫療 |
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數字圖像處理與機器視覺 |
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機器學習B |
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大數據平台及編程實踐A |
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統計學 |
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算法分析與設計 |
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Python數據處理A |
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深度學習 |
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數據可視化 |
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大數據分析與挖掘 |
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大數據生産實習 |
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大數據畢業設計 |
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操作系統原理課程設計 |
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數據庫原理A課程設計 |
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