数据科学人才培养（数据科学培养方案）

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本文目录一览：

• 1、大数据人才需要怎样的培养?
• 2、数据科学与大数据技术专业是学什么
• 3、计算机人才培养方案
• 4、数据科学与大数据技术学什么

大数据人才需要怎样的培养?

目前大数据人才培养涉及到两方面问题：交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配；学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。

熟练掌握工具和技术：熟悉并掌握常用的大数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark、SQL、Python等。了解这些工具和技术的使用方法，并能够运用它们进行大数据的处理、分析和挖掘。 培养数据思维：具备良好的数据思维能力，能够将业务问题转化为数据问题，通过数据分析和挖掘，提供有针对性的解决方案。

统计学等扎实的管理基础理论，能利用前沿大数据分析方法对企业的运营数据、市场数据、金融数据等进行定量分析，并最终实现商务智能化决策；培养具有创新意识、实践能力和国际化视野的“懂数据、懂商务、懂管理”的数据驱动型复合管理人才。

数据科学与大数据技术专业是学什么

大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。

数据科学与大数据技术学的内容：大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术。旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。

数据科学与大数据技术要学习以下方面：数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程。这些课程将为学生提供数学分析、概率论和统计学的知识，为后续的大数据分析提供数学基础。编程语言：学习至少一种编程语言，如Python，Java或C++。

数据科学与大数据技术是大学的一个专业，主要学《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。

计算机人才培养方案

本专业旨在培养德、智、体全面发展，掌握数学与自然科学基础知识以及计算机、网络与信息系统相关的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，掌握现代计算机教育的先进思想，掌握先进的教育技术，具备较强的专业能力和良好的综合素质，能在中、高等学校和企事业单位从事计算机教学和计算机应用的高级专门人才。

培养目标 本计划以培养高层次应用型人才为目的。

东北电力大学计算机在职硕士研究生培养方案如下：学科简介 计算机科学与技术学科设有虚拟现实、智能用电、嵌入式系统、网络安全等九个实验室、及智能信息处理等十个研究室，配备了价值1000余万元的实验设备，先后和多家企业合作，为培养研究生的创新能力和实践能力提供了保障。

改革目标针对以上改革方案，制定了以下改革目标：构建计算机应用技术型人才培养模式以工业和信息化部人才交流中心组织的“蓝桥计划”为导向，结合计算机专业的人才培养定位，以学生专业能力和职业能力发展为重点，构建计算机应用技术型人才培养模式。以培养计算机应用技术型人才为目标，制定计算机应用技术型人才培养方案。

计算机科学创新性思维的培养 计算机科学与技术对培养学生的创新性思维和动手能力的方法 根据创新教育理论，创新能力包括创造性观察能力、记忆能力、想象能力、思维能力和实践能力五个方面。

主要实践性教学环节：为了保证计算机应用技术专业学生的.创新实践能力的培养，本专业人才培养方案增设了创新创业模块和集中实践教学环节。创新创业模块课程以培养学生实践动手能力为主，积极引导学生参加科技竞赛，提高学生的创新实践能力。集中实践教学环节以专业实习和项目实训为主。

数据科学与大数据技术学什么

1、数据科学与大数据技术学的内容：大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术。旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。

2、数据科学与大数据技术要学习以下方面：数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程。这些课程将为学生提供数学分析、概率论和统计学的知识，为后续的大数据分析提供数学基础。编程语言：学习至少一种编程语言，如Python，Java或C++。

3、数据科学与大数据技术专业课程有：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。学科由来 本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。

4、数据科学与大数据专业主要学习数据分析、数据挖掘、机器学习等相关知识和技术。数据科学的基础知识 数据科学简介，介绍数据科学的定义、起源以及应用领域。数据库与数据管理，学习数据库设计、数据模型、数据清洗、数据集成等技术。

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