南工程数据科学与大数据技术专业培养方案概览

"该文档是南京工程学院数据科学与大数据技术(嵌入式培养计划)的本科专业培养方案，详细列出了2019年的教学计划、培养目标、专业核心课程以及教学特色课程，旨在为学生提供4年制的学习路径，要求最低毕业学分为168.5，预计授予工学学士学位。课程设置包括公共课程和工程技术基础课程，旨在全面培养学生的综合素质和专业技能。" 在大数据专业的本科教育中，培养目标通常是培养具备数据科学基础知识、大数据处理能力、数据分析与挖掘技能的专业人才。学生应掌握数学与统计学基础，熟悉计算机科学技术，同时具备良好的编程能力，能够运用大数据技术解决实际问题。 培养要求方面，学生需完成一系列课程的学习，以确保他们在理论知识和实践操作上达到行业标准。公共课程主要涵盖通识教育和基础科学知识，如高等数学、线性代数、大学物理等，旨在构建坚实的理工科基础。此外，还包含思想道德修养、法律基础、体育与健康、外语能力等人文社科素养，以培养全面发展的个人。 专业核心课程是大数据专业的重点，可能包括数据结构、数据库管理、大数据处理技术（如Hadoop、Spark）、机器学习、数据挖掘等，这些课程将使学生深入理解大数据的采集、存储、处理和分析流程，并掌握数据驱动决策的方法。 教学特色课程则根据学校的特色和行业需求设定，可能包括数据可视化、云计算技术、人工智能应用等，旨在提升学生的创新能力和专业竞争力。 计划学制为4年，学生需要在规定时间内修满168.5学分，其中公共课程占据了53.5学分，包括多门必修课，如高等数学BⅠ、Ⅱ，思想道德修养与法律基础，大学体育，中国近现代史纲要，线性代数A，大学物理AⅠ、Ⅱ，马克思主义基本原理等。这些课程不仅有助于学生打下扎实的基础，也注重人文素养和社会责任感的培养。 工程技术基础课程是大数据专业的重要组成部分，这部分课程将深化学生对工程技术的理解，可能包括软件工程、操作系统、网络技术等，这些技能对于大数据工程师来说至关重要。 通过这样的培养计划，学生将获得理论与实践的双重锻炼，毕业后有望成为数据科学领域的专业人士，为社会的信息化发展贡献力量。