南昌航空大学软件学院数据科学与大数据技术专业简介 正文

培养目标：培养适应国家、地方经济发展和航空产业发展的需求，掌握扎实的数据科学理论和大数据专业知识，具有健全人格、社会责任感和创新精神，具备团队协作意识和一定的国际视野，能够选择和使用先进技术及工具，通过实践研究解决大数据复杂工程问题的能力，能够在大数据技术和大数据工程相关领域从事大数据分析、处理及应用开发等工作的复合型高级专门人才。毕业生经过5年左右的实际工作，能够达到下列目标：
1、能够对大数据复杂工程问题进行分析，根据不同的业务场景，设计大数据平台的整体架构，建立相应的数据分析模型，并能够进行大数据算法研究、设计、迭代优化和验证。
2、能够对大数据项目的组织和实施进行有效跟踪管理，并能够评估项目对社会、健康、安全、法律、文化和环境等因素的影响。
3、能够在项目团队中适应各种角色，并能够与其他成员进行有效沟通；能够在项目过程中与合作方进行有效的沟通并完成系统衔接、与用户进行有效沟通并得到用户的认可。
4、能够跟踪数据科学和大数据技术发展趋势，对技术进行整合和选型，在终身学习和专业发展等方面表现出担当和进步。
5、能够自觉坚守工程伦理和职业道德规范，爱岗敬业，具备良好的人文素养、法律意识和创新精神。
二、毕业要求
1. 工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决大数据复杂工程问题。
1.1掌握数学、自然科学、工程基础、数据科学和计算机学科的基本原理和专业知识，包括基本概念和基本方法。
1.2能够将数学、自然科学、工程基础、数据科学与大数据专业知识用于大数据复杂工程问题的表述、建模和求解。
1.3能够将数学、自然科学、工程基础、数据科学与大数据专业知识用于大数据复杂工程问题的推演和分析。
1.4能够将数学、自然科学、工程基础、数据科学与大数据专业知识用于大数据复杂工程问题解决方案的比较和综合。
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大数据复杂工程问题，以获得有效结论。
2.1能够应用数据科学和计算机学科的基本原理和方法，正确识别和判断大数据复杂工程问题的关键问题。
2.2能够基于数据科学和计算机学科的基本原理、模型和方法正确表达大数据复杂工程问题。
2.3能认识到解决问题有多种方案可选择，并能够通过文献研究寻求可替代的解决方案。
2.4 能够应用工程原理和专业知识，借助文献研究，分析大数据复杂工程问题的解决途径及其合理性，并获得有效结论。
3. 设计/开发解决方案：能够设计针对大数据复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统或模块，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。
3.1能够理解计算机系统原理和体系结构，熟练掌握大数据工程全过程的设计方法和开发技术。
3.2能够面向大数据复杂工程问题的特定需求，运用大数据工程知识和技术完成模块的设计。
3.3 能够针对需求和目标，完成大数据系统的设计并在设计中体现创新意识。
3.4 能够在模块或系统设计中考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境等制约因素,并了解影响设计目标和技术方案的各种因素。
4. 研究：能够基于科学原理并采用科学方法对大数据复杂工程问题进行研究，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效的结论。
4.1能够基于科学原理，通过文献研究或相关方法，调研和分析大数据复杂工程问题的解决方案。
4.2 能够根据对象特征，选择研究路线，设计实验方案，构建实验系统，安全开展实验，正确的收集实验数据。
4.3能够整理和分析实验数据，对实验结果进行解释和评价以得到有效结论。
5. 使用现代工具：能够针对大数据复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
5.1理解数据科学与大数据技术常用现代工程工具、信息技术工具的使用原理和方法，并能够理解其局限性。
5.2能够开发、选择和使用恰当的现代工程工具和信息技术工具，对复杂大数据工程问题进行数据获取、处理、分析和系统构建。
5.3能够选用合适的现代工具对大数据复杂工程问题中的具体对象进行模拟和预测，并能够理解其局限性。
6. 工程与社会：能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价专业工程实践和大数据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。
6.1能够理解数据科学与大数据技术相关领域的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规，理解不同社会文化对大数据项目实施的影响。
6.2能够分析和评价大数据工程专业实践对社会、健康、安全、法律和文化的影响，并理解应承担的相应责任。
7. 环境和可持续发展：能够理解和评价针对复杂工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
7.1能够理解环境保护和可持续发展的内涵和意义。
7.2能够理解大数据复杂工程问题的专业实践对环境以及社会可持续发展的影响。
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，履行责任。
8.1 了解中国国情，热爱祖国，坚持正义，品德良好，身心健康，具有扎实的人文社会科学素养及正确的价值观，理解个人与社会的关系。
8.2能够理解并遵守大数据工程的相关职业道德、行业规范和法律法规，能够理解大数据工程师对公众的安全、健康、福祉和环境保护的社会责任，并能够在工程实践中自觉遵守职业道德规范和履行责任。
9. 个人和团队：能够在多学科背景下的项目团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。
9.1理解个人与团队利益的一致性，具有合作精神，能够与项目团队内成员（包括其他学科成员）有效沟通，合作共事。
9.2能够在项目团队合作中独立思考并承担不同团队角色的相应职责，具备有效运作、组织协调能力。
10. 沟通：能够就大数据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。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。
10.1能够依据相关的工程标准及技术规范，针对复杂工程问题的解决方案与同学、同行及公众进行有效沟通，包括撰写报告、设计文稿、陈述观点、表达意见以及准确回应提问等。
10.2 了解专业领域的国际发展趋势、 研究热点，理解和尊重世界不同文化的差异性和多样性。
10.3 掌握一门外语，具有一定的听说、读写译能力；能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
11. 项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。
11.1 掌握大数据工程项目中涉及的管理与经济决策方法，了解大数据工程及产品全周期、全流程的成本构成，理解其中涉及的工程管理与经济决策问题。
11.2 能在多学科环境下( 包括模拟环境)，在设计开发解决方案的过程中，运用工程管理与经济决策方法。
12. 终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。
12.1能够理解自主学习和终身学习的重要性与必要性，以适应社会进步和大数据相关技术发展的要求。
12.2具有一定的自主学习能力，包括掌握新技术和新方法的能力、总结归纳知识经验的能力以及提出问题的能力。
三、主干学科
计算机科技与技术、软件工程、统计学
四、专业主干课程
程序设计基础，计算机与数据科学导论，Python程序设计，数据采集与处理技术,计算机系统基础，数据库原理，云计算及大数据处理，机器学习及模式识别，数据可视化，并行计算框架。
五、主要实践性环节
程序设计基础课程设计，数据采集与处理课程设计，大数据分析课程设计，大数据存储处理课程设计，专业综合课程设计，专业实践，毕业实习，毕业设计（论文）。
六、标准学制及授予学位
标准学制：四年
授予学位：工学学士
七、毕业与学位授予要求：
1、本专业学生必须修满174.5学分方可毕业。其中必修161.5学分，选修16学分，课外实践7学分。
2、符合《中华人民共和国学位条例》和《南昌航空大学学士学位授予实施细则》者，可授予数据科学与大数据技术学士学位。

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