数据科学与大数据技术专业培养方案
一、 培养目标
本专业旨在培养思想品德好、专业素质高、实践能力强，掌握数据 科学专业方向所需的基础理论和方法，具有经济、金融等相关行业知 识背景，具备较强的数据收集、数据处理和数据分析的技术和能力的 国际化应用型数据科学人才。
学生毕业后，能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、 商务等行业的大数据分析，能利用数据科学方法开展商务流通大数据 应用、金融大数据应用，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动 大数据在相关行业的应用创新。
二、 培养规格及标准
1.知识结构
本专业学生应具备以下几方面的知识：
(1)通识教育知识：思想政治理论课、英语、大学语文、体育、哲学 与社会、历史与文化、文
学与艺术、科学与创新、数学思维与经济分 析等；
(2)基础知识：数据科学导论、数学分析、线性代数A、概率论A、 数理统计、Python程序设计、计算机系统基础、C++程序设计、数据
结构、数据库原理与设计等；
(3)专业知识：大数据探索性分析、最优化方法、数据挖掘与机器学 习、计算统计、应用回归分析、应用时间序列分析、应用多元统计分 析、分布式计算、人工智能、自然语言处理、深度学习、文本挖掘
等；
(4)相关专业知识：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、国际金 融、国际贸易、商务大数据案例分析、金融数据风险建模、运筹学、 管理学、博弈论等；
(5)有关当代知识：数据科学的理论和应用前沿。
具体课程设置详见本专业指导性教学计划。
internet explorer无法打开2.能力
通过培养，学生应具备以下几方面的能力：
(1)具有扎实的数据分析的理论基础和大数据技术，培养比较系统的 大数据分析思维；
(2)掌握数据科学的基本理论、基本方法和基本技术，具有大数据采 集和数据挖掘的技术，具备解决涉及大数据问题的能力；
(3)掌握系统的经济、金融等方面的行业知识，具有运用数据科学的 理论、方法和技术分析相关领域实际问题的能力;
(4)掌握英语，听、说、读、写、译能力均达到较高水平。具有较强 的英语口语和书面交流能力，熟练运用专业英语能力。能阅读数据科 学和大数据方面的专业外文文献，掌握中外文资料查询、文献检索及 运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有较强的自学能力和 初步科研能力；
乐的拼音(5)具有较好的团队合作精神、人际交往能力和组织管理能力；
(6)具有终身学习的意识，了解本学科的理论前沿及发展动态，具有 获取新知识的能力。
3.素质
通过培养，学生应具备以下几方面的基本素质：
(1)具有强烈的社会责任感，热爱祖国、热爱人民；
(2)具有创新意识、创业意识和团队合作意识；
(3)具有较高的职业道德和敬业精神；
(4)具有强烈的事业心和进取心，具有良好的专业素养，较高的专业 能力；
(5)具有健康的体魄和良好的心理素质。
4.实践及创新能力
通过培养，学生应具备从事大数据处理、数据分析和数据挖掘等工 作所需的创新精神与创新能力。
三、 培养方式
根据国内外数据科学与大数据技术专业的发展动态，并结合我校财 经特采取科学合理的培养方式，具体包括：
1.形式多样的课堂教学：理论讲授、模拟实验、案例分析、课堂 讨论、小组报告等；
2.课外讲座：专业学术报告、政府官员讲座、相关企业或行业的 讲座等；
3.课外实践：通过学科竞赛、社会实践和毕业实习等形式提高学 生的专业素质，加强学生的解决问题能力，并有计划地让学生进入社 会企业实习；
4.产、学、研有机结合：重视数据科学与大数据技术专业的基础 知识和专业知识的教学；强调大数据分析方法在经济、金融、贸易、 商务等相关行业的中的运用，结合实际问题的背景进行有针对性的教 学和实践；
5.部分教材和课程设置与国际接轨，采用英文原版教材并通过双 语或全英文形式授课。
四、 成绩考核
课程考核合格，给予相应的成绩、绩点和学分。成绩考核严格按照
《上海对外经贸大学本科学分制培养方案总则》、《上海对外经贸大 学全日制本科生学分制学籍管理规定》和《上海对外经贸大学课程考 核管理办法》的有关规定执行。
五、 教学质量保证
本专业教学质量保证工作严格按照学校有关规定执行。
六、 学制
本科学制为四年，详见《上海对外经贸大学全日制本科生学分制学 籍管理规定》。
七、 学分
总学分 | 必修课 | 选修 课 | 课内教 学 | 实验教 学 | 集中性实践教 学环节 |
168 | 132 | 36军训感想800字 | 134 | 22 | 12 |
八、毕业与学位
1.学生在规定的时间内完成培养方案规定的全部课程和学习任务， 获得相应的学分，并符合各项要求者，准予毕业并发给毕业证书。
2.毕业生符合《中华人民共和国学位条例》、《中华人民共和国学 位条例暂行实施办法》和学校《学士学位授予工作实施细则》，经学 校学位委员会审查通过，授予理学学士学位。
九、专业指导性教学计划
本专业指导性教学计划见附表。
知识、能力和素质矩阵图苹果11pro max
要素 | 内容 | 目标要求 | 方式方法 | 核心课程 |
知识 | 1.通识教育知 识 2.基础知识 3.专业知识 4.相关专业知 识 5.有关当代知 识 | 1.具备丰富的自然科 学和人文科学知识， 了解相关领域的经典 理论和发展现状，具 有包括历史、文学、 哲学、艺术等诸多方 面的充实的知识结 构。 2.具有扎实的数学基 础和科学的逻辑思维 训练；培养一定的数 据建模能力，掌握一 门外语和计算机知 识，掌握经济、管理 类等方面的基础知 识。 大明官 起点3.掌握数据科学的基 本理论和基本方法， 掌握大数据分析的各 类技术，能熟练使用 相关软件进行相关行 业的大数据分析。 4.了解经济、贸易、 金融、生物、商务等 行业的基本知识，能 将数据科学的理论方 法和大数据技术应用 于这些行业的数据分 析，为行业发展提供 定性和定量参考。 5.了解数据科学的发 展历史与现状，把握 数据科学的发展方向 和应用背景，能跟进 | 1.通识教育知识以 课堂讲授为主，同 时配合进行实验、 习题加作业等实现 教与学同步进行； 人文科学知识采用 课堂讲授、读书沙 龙、报告和讲座等 方式进行。 2.基础知识主要通 过内容讲授、习题 课讨论和上机模拟 等环节开展教学， 同时可以通过讨论 班的形式开展教 学。 3.专业知识通过课 堂讲授与习题课相 结合、课后作业和 案例项目相结合、 课程论文和上机操 作相结合等方式实 现教学共进。 4.相关专业知识以 课堂讲授为基础， 课后习题和案例分 析结合来巩固课堂 所学内容，同时通 过讨论班和个人报 告等形式深化教学 效果。 5.结合专业新的理 论和研究方法进行 讨论研究，既可以 | 1.数学思维与经 济分析、中国近 现代史纲要、哲 学与社会、历史 与文化、文学与 艺术、科学与创 新、军事理论与 训练、大学语 文、政治经济学 2.数据科学导 论、数学分析、 线性代数A、概 率论A、数理统 计、Python程序 设计、C++程序 设计、数据结 构、数据库原理 与设计、金融数 据风险建模、管 理学 3.数据可视化、 大数据探索性分 析、应用回归分 析、应用时间序 列分析、应用多 元统计分析、计 算统计、数据挖 掘与机器学习、 分布式计算、自 然语言处理、深 度学习、文本挖 掘、人工智能 4.微观经济 学、宏观经济 学、国际贸易、 |
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