数据科学与大数据技术 :普通高等学校本科专业

更新时间:2023-05-14 13:07

数据科学与大数据技术是中国普通高等学校的一个本科专业,属于计算机类,一般修业年限为四年,授予理学学士学位。

数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能,从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)出发,对实际问题进行分析和解决。本专业学生毕业后可选择IT类企业,在大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等相关岗位就业。

专业发展

时代背景

1990年代中后期,美国金融业和连锁零售业开始出现较大规模的信息化基础设施发展,形成了早期成规模的信息化数据沉淀,进而在商业中对数据使用转化成生产力的早期需求开始逐渐显现。2005—2007年,在商业调查与咨询行业内,“Big Data”(大数据)一词被提出并开始被讨论,在此之前,数据就是数据,狭义指能被统计的可数字化资料,广义 泛指各类信息,包含文本、图片、音频、视频等。 “大数据”一词的提出,使得人类运用数据的思维和方 法出现质变。时至今日,可以被总结的,相对地来描述, “小数据”一词专指利用人工采集的、规模有限的、能被传统统计学所刻画的数据集,广泛地以样本为研究出发点,多呈现结构化的特征。而“大数据”一词特指被机器或算法采集的,规模巨大的,潜在知识不清晰的数据集,广泛以总体为研究出发点,多呈现非结构化的特征。

2011年2月,世界顶级学术杂志《科学》以“数据”为 主题出版专刊,大数据从商业问题开始走向严肃科学理论 问题。2012年3月22日,美国奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,并将数据定义为“未来的新石油”,将“大数据战略”上升为国家意志。

2012年,联合国发布大数据政务白皮书,指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇,极为丰富的数据资源可以帮助政府更好地响应与服务社会和经济运行。

2013年10 月,由15位院士联合向中央建议中国应制定大数据国家战略,并在发展目标、发展原则、关键技术等方面作出顶层设计。2014年3月,金山和小米公司董事长、全国人大代表雷军在两会期间发出关于加快实施大数据国家战略的建议,雷军在建议中表示,从人才培养、完善法律、基础建设、产业试点等方面着手,从国家层面上制定大数据发展规划。

2015年9月5日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,开始系统部署大数据发展工作。作为落实《促进大数据发展行动纲要》以及国家“十三五”规划的大数据发展战略,2016年12月18日,工信部发布《大数据产业发展规划(2016—2020年)》,进一步明确数据是国家基础性战略资源,全面推进大数据发展,加快建设数据强国。在大数据人才培养方面,国家也提出总体要求“建立适应大数据发展需求的人才培养和评价机制。加强大数据人才培养,整合高校、企业、社会资源,推动建立创新人才培养模式,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。

专业建设

从2015年开始,数据科学与大数据相关专业在高校的创办与建设全面启动,可以说2015年是我国数据科学高等教育的历史“元年”。2016年,教育部审批通过北京大学对外经济贸易大学中南大学三所高校开设“数据科学与大数据专业(代码080910T)”,作为计算机科学与技术专业类 (代码0809)下的特设专业,可授工学或理学学位,正式开启数据科学与大数据人才的培养序幕。

截至2020年3月,教育部已经审批与备案开设数据科学与大数据技术专业619个,涉及的院校超过600所,部分院校先后申办了理学学位和工学学位的专业,开设数据科学与大数据技术专业的院校分布在全国所有省区,包括新疆、西藏自治区 和海南等人口和高等院校资源相对较少的省份或自治区,而且按照总体规模呈一定比例分布在重点大学、普通公办本科与民营本科高校。

培养标准

培养目标

本专业类培养具有良好的道德与修养,遵守法律法规,具有社会和环境意识,掌握数学与自然科学基础知识以及与计算系统相关的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法,具备包括计算思维在内的科学思维能力和设计计算解决方案、实现基于计算原理的系统的能力,能清晰表达,在团队中有效发挥作用, 综合素质良好,能通过继续教育或其他的终身学习途径拓展自己的能力,了解和紧跟学科专业发展,在计 算系统研究、开发、部署与应用等相关领域具有就业竞争力的高素质专门技术人才。

知识要求

本专业要求学生系统掌握专业基础理论知识和专业知识,经历系统的专业实践,理解计算学科的基本概念、知识结构、典型方法,建立数字化、算法、模块化与层次化等核心专业意识。 掌握计算学科的基本思维方法和研究方法,具有良好的科学素养和强烈的工程意识或研究探索意识,并具备综合运用所掌握的知识、方法和技术解决复杂的实际问题及对结果进行分析的能力。 具有终身学习意识,能够运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识,持续提高自己的能力。了解计算学科的发展现状和趋势,具有创新意识,并具有技术创新和产品创新的初步能力。具有组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。

课程体系

课程体系必须支持各项毕业要求的有效达成,进而保证专业培养目标的有效实现。人文社会科学类课程约占15%,数学和自然科学类课程约占15%,实践约占20%,学科基础知识和专业知识课程约占30%。

课程设置

参考资料

实践教学

学校须具有满足教学需要的完备实践教学体系。主要包括实验课程、课程设计、实习、毕业设计(论文), 4年总的实验当量不少于2万行代码。积极开展科技创新、社会实践等多种形式的实践活动,到各类工程单位实习或工作,取得工程经验,基本了解本行业状况。 实验课程:包括软、硬件及系统实验。 课程设计:至少完成2个有一定规模和复杂度的系统的设计与开发。建立相对稳定的实习基地,使学生认识和参与生产实践。

毕业写作

各高校需制定与毕业设计(论文)要求相适应的标准和检查保障机制,对选题、内容、 学生指导、答辩等提出明确要求。保证课题的工作量和难度,并给学生有效指导;培养学生的工程意识、 协作精神以及综合应用所学知识解决实际问题的能力;题目和内容不应重复;教师与学生每周进行交流, 对毕业设计(论文)全过程进行控制;选题、开题、中期检查与论文答辩应有相应的文档。

发展方向

深造方向

该专业学生在研究生阶段可进入清华大学等国内知名院校继续深造,研究生专业有大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等。

就业方向

本专业学生毕业后可选择IT类企业,进入大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等相关岗位就业,也可报考中国贸促会、交通运输局、铁路公安局等国家公务员单位。

师资队伍

专任教师数量和结构满足本专业教学需要,中青年教师所占比例较高,各专业的专任教师不少于12 人,专业生师比不高于24: 1。教师须将足够的精力投入学生培养工作。新开办专业至少应有12名专任教师,在120名在校生基础上,每增加24名学生,须增加1名专任教师。专任教师中具有硕士、博士学位的比例不低于60%,其中中青年专任教师中拥有博士学位的比例不低于60%,专任教师中具有高级职称的比例不低于30%,来自企业或行业的兼职教师能够有效发挥作用。

教学条件

教室、实验室及设备在数量和功能上能够满足教学需要,生均教学行政用房不小于16平方米,生均教学科研仪器设备值不少于5000元;管理、维护和更新机制良好,方便教师、学生使用。 保证学生以学习为目的的上机、上网、实验需求。 实验技术人员数量充足,能够熟练地管理、配置、维护实验设备,保证实验环境的有效利用,有效指导学生进行实验。与企业合作共建实习基地或实验室,在教学过程中为全体学生提供稳定的参与工程实践的平台和环境;参与教学活动的人员理解实践教学的目标与要求,校外实践教学指导教师具有项目开发或管理经验。

开设院校

参考资料

专业排名

2023年上海软科中国大学专业排名评级A+的学校共有14所,评级A的学校共有59所,其中评级A+高校的专业排名依次为:

艾瑞深2024中国大学数据科学与大数据技术专业排名(研究型),A++档次的学校8所,A+档次的学校10所,学校排名依次为:

中国科学教育评价网2024-2025年数据科学与大数据技术专业排名中的中国大学本科教育专业排行榜中等级5★+的学校14所,等级5★的学校22所,其中等级5★+学校的排名依次为:

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