毕业要求1

毕业要求2

毕业要求3

毕业要求4

毕业要求5

毕业要求6

毕业要求7

毕业要求8

毕业要求9

毕业要求10

毕业要求11

毕业要求12

Ⅰ

一

思想道德修养与法律基础-2.5；英语Ⅰ-3； 军事理论-2;C程序设计-2;   高等数学CⅠ-6;专业认知课程-0.5;形势与政策1-0.25

大学生心理健康教育-(2);大学生安全教育-(0.5);艾滋病、性与健康-(0.5)

入学教育-(0.5); 军事技能训练-2; C程序设计实验-1; 思想政治理论课实践1-0.5；普通体育Ⅰ-1

必修：16.25

实践：4.5+(0.5)

选修：0+（3）

二

中国近现代史纲要-2.5; 英语Ⅱ-3; Python程序设计-2; 概率论与数理统计-4; 高等数学CⅡ-6; 线性代数A-2;大学物理A-3；职业生涯与发展规划-0.5;数据科学与大数据技术导论-2;形势与政策2-0.25；专题讲座1-0.5；劳动教育(理论)-(0.5)

推荐书目选读1-(0.5)

专业认知实习-0.5; Python程序设计实验-1; 大学物理实验-1; 思想政治理论课实践2-0.5； 普通体育Ⅱ-1；英语听力Ⅰ-0.5;

必修：25.75+(0.5)

实践：4.5

选修：0+(0.5)

Ⅱ

三

马克思主义基本原理-2.5; 英语Ⅲ-3;数据结构-3;大数据采集与预处理-2;离散数学-2；形势与政策3-0.25;统计学原理-2

大学语文-(2); 数学建模-2; 面向对象程序设计（JAVA）-3；美育教育1-(1)

思想政治理论课实践3-0.5; 大数据技术应用调查-1; 专项体育Ⅰ-1; 英语听力Ⅱ-0.5

必修：14.75

实践：3

选修：5+(3)

四

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论-4.5; 英语IV-3; 操作系统-3; 数据库原理-2; 数据存储与处理技术应用基础-2.5；形势与政策4-0.25；专题讲座2-0.5

算法设计与分析-3； Linux系统与应用-2.5 ;推荐书目选读2-(0.5)

思想政治理论课实践4-0.5; 专项体育Ⅱ-1; 英语听力Ⅲ-0.5

必修：15.75

实践：2

选修：5.5+(0.5)

Ⅲ

五

大数据挖掘与应用-3; 形势与政策5-0.25

WEB高级技术-2.5;计算机网络-2；R语言-2.5；数字图像处理-2.5；大数据技术专业英语-2；   NoSQL数据库-2；美育教育2-(1)

大数据挖掘与应用综合实践-1

必修：3.25

实践：1

选修：13.5+(1)

六

机器学习-2；大数据可视化技术-2；形势与政策6-0.25；网络信息安全-2；专题讲座3-0.5；就业指导与创业教育-0.5

农业大数据应用-2; 现代农业信息技术-2; 计算方法-2 ；信息检索与搜索引擎-2;推荐书目选读3-(0.5)

教学实习-2；劳动教育(实践)

必修：7.25

实践：2

选修：8+(0.5)

Ⅳ

七

形势与政策7-0.25

公共选修课-8；

大数据可视化技术综合实践-1; WEB高级技术应用实践-1;

大数据技术综合应用实践-2; 大学生创新工程-2；第二课堂-1

必修：0.25

实践：7

选修：0

八

形势与政策8-0.25；专题讲座4-0.5

推荐书目选读4-(0.5)

毕业实习和毕业论文（设计）-12

必修：0.75

实践：12

选修：0+(0.5)

学分

合计

理论教学（必修）：84+(0.5)

选修课程

最低学分：40+(9)

实践教学（必修）：36+(0.5)

总学分：160+(10)

一

1

172001

思想道德修养与法律基础

公共必修课

40

2.5

3

1-16

2

210008

军事理论

公共必修课

32

2

2

1-16

3

150069

普通体育Ⅰ

公共必修课

32

1

2

1-16

4

080977

英语Ⅰ

公共必修课

48

3

3

1-16

5

141422

C程序设计

公共必修课

32

2

2

1-16

6

141495

C程序设计实验

公共必修课

32

1

2

2-17

7

134110

高等数学CⅠ

学科基础课

96

6

6

1-16

8

141752

专业认知课程

专业基础课

8

0.5

2

√

9

000373

艾滋病、性与健康

健康与安全教育课

8

0.5

2

√

10

141756

军事技能训练

综合性实践教学环节

2周

2

2周

2-3

11

000004

入学教育

综合性实践教学环节

0.5周

0.5

0.5周

1

12

172011

思想政治理论课实践1

综合性实践教学环节

0.5周

0.5

0.5周

√

13

170051

形势与政策1

公共必修课

4

0.25

4

√

14

210007

大学生安全教育

健康与安全教育课

8

0.5

2

√

15

000110

大学生心理健康教育

健康与安全教育课

32

2

2

√

二

1

172002

中国近现代史纲要

公共必修课

48

2.5

3

1-16

2

150070

普通体育Ⅱ

公共必修课

32

1

2

1-16

3

080978

英语Ⅱ

公共必修课

48

3

3

1-16

4

080981

英语听力Ⅰ

公共必修课

8

0.5

2

√

5

141764

Python程序设计

公共必修课

32

2

2

1-16

6

141765

Python程序设计实验

公共必修课

32

1

2

2-17

7

134111

高等数学CⅡ

学科基础课

96

6

6

1-16

8

130105

概率论与数理统计

学科基础课

64

4

4

1-16

9

133829

线性代数A

学科基础课

32

2

4

1-8

10

133862

大学物理A

学科基础课

48

3

3

1-16

11

133877

大学物理实验

学科基础课

32

1

2

1-16

12

190001

职业生涯与发展规划

素质拓展课

8

0.5

2

√

13

141809

数据科学与大数据技术导论

专业基础课

32

2

3

6-13

14

000201

推荐书目选读1

推荐书目选读课

0.5

15

172012

思想政治理论课实践2

综合性实践教学环节

0.5周

0.5

0.5周

√

16

170052

形势与政策2

公共必修课

4

0.25

4

√

17

141733

专业认知实习

综合性实践教学环节

0.5周

0.5

0.5周

√

18

000066

劳动教育（理论）

综合性实践教学环节

0.5周

0.5

0.5周

1

19

000737

专题讲座1

专业拓展课

8

0.5

2

1-4

三

1

172003

马克思主义基本原理

公共必修课

48

2.5

3

1-16

2

150071

专项体育Ⅰ

公共必修课

32

1

2

1-16

3

080979

英语Ⅲ

公共必修课

48

3

3

1-16

4

080982

英语听力Ⅱ

公共必修课

8

0.5

2

√

5

141810

数据结构

专业基础课

48

3

4

1-8

6

141812

大数据采集与预处理

专业核心课

32

2

2

1-12

7

140268

离散数学

专业基础课

32

2

4

1-8

8

141767

统计学原理

学科基础课

32

2

2

1-16

9

172013

思想政治理论课实践3

综合性实践教学环节

0.5周

0.5

0.5周

√

10

170053

形势与政策3

公共必修课

4

0.25

4

√

11

072126

大学语文

公共选修课

32

2

2

1-16

12

141817

数学建模

专业推荐选修课

32

2

2

1-12

13

141562

面向对象程序设计(JAVA)

专业推荐选修课

48

3

2

1-16

14

141823

大数据技术应用调查

综合性实践教学环节

1周

1

1周

√

15

080985

美育教育1

美育教育课

20

1

2

1-10

16

000067

劳动教育（实践）

综合性实践教学环节

8

四

1

172004

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

公共必修课

80

4.5

5

1-16

2

150072

专项体育Ⅱ

公共必修课

32

1

2

1-16

3

080980

英语IV

公共必修课

48

3

3

1-16

4

080983

英语听力Ⅲ

公共必修课

8

0.5

2

√

5

操作系统

专业基础课

48

3

2

1-16

6

141811

数据库原理

专业基础课

32

2

2

1-12

7

141706

数据存储与处理技术应用基础

专业核心课

40

2.5

2

1-14

8

141818

Linux系统与应用

专业推荐选修课

40

2.5

2

1-14

9

000202

推荐书目选读2

推荐书目选读

0.5

√

10

141819

算法设计与分析

专业推荐选修课

48

3

2

1-16

11

172014

思想政治理论课实践4

综合性实践教学环节

0.5周

0.5

0.5周

√

12

170054

形势与政策4

公共必修课

4

0.25

4

√

13

000738

专题讲座2

专业拓展课

8

0.5

2

1-4

14

000067

劳动教育（实践）

综合性实践教学环节

8

五

1

141813

大数据挖掘与应用

专业核心课

48

3

2

1-16

2

141820

WEB 高级技术

专业推荐选修课

40

2.5

2

1-14

3

141822

大数据技术专业英语

专业一般选修课

32

2

2

1-16

4

141821

计算机网络

专业推荐选修课

32

2

2

1-12

5

141838

R语言

专业一般选修课

40

2.5

2

1-14

6

141816

NoSQL数据库

专业一般选修课

32

2

2

1-12

7

141825

大数据挖掘与应用综合实践

综合性实践教学环节

1周

1

1周

√

8

141839

数字图像处理

专业一般选修课

40

2.5

2

1-14

9

170055

形势与政策5

公共必修课

4

0.25

4

√

10

080986

美育教育2

美育教育课

20

1

2

1-10

11

000067

劳动教育（实践）

综合性实践教学环节

8

六

1

141814

机器学习

专业核心课

32

2

2

1-12

2

141709

大数据可视化技术

专业核心课

32

2

2

1-12

3

141719

农业大数据应用

专业推荐选修课

32

2

2

1-12

4

140239

现代农业信息技术

专业推荐选修课

32

2

2

1-12

5

141840

信息检索与搜索引擎

专业一般选修课

32

2

2

1-12

6

000203

推荐书目选读3

推荐书目选读课

0.5

7

170056

形势与政策6

公共必修课

4

0.25

4

√

8

141740

计算方法

专业一般选修课

32

2

4

1-8

9

141815

网络信息安全

专业核心课

32

2

2

1-12

10

141569

教学实习

综合性实践教学环节

2周

2

2周

√

11

000739

专题讲座3

专业拓展课

8

0.5

2

1-4

12

190002

就业指导与创业教育

素质拓展课

8

0.5

2

√

13

000067

劳动教育（实践）

综合性实践教学环节

8

七

1

141826

大数据可视化技术综合实践

综合性实践教学环节

1周

1

1周

2

141824

WEB高级技术应用实践

综合性实践教学环节

1周

1

1周

√

3

141827

大数据技术综合应用实践

综合性实践教学环节

2周

2

2周

√

4

170057

形势与政策7

公共必修课

4

0.25

4

√

5

190005

大学生创新工程

素质拓展课程

2

6

300004

第二课堂

素质拓展课程

1

八

1

170058

形势与政策8

公共必修课

4

0.25

4

√

2

000204

推荐书目选读4

推荐书目选读课

0.5

3

000740

专题讲座4

专业拓展课

8

0.5

2

1-4

4

141828

毕业实习和毕业论文(设计）

综合性实践教学环节

12周

12

12周

√

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复杂大数据技术和大数据应用的工程问题。

1.1能够利用数据科学与大数据技术专业所要求学习的数学、统计学知识解决数据科学与大数据技术领域的复杂工程产问题。

高等数学

0.3

线性代数A

0.1

概率论与数理统计

0.2

离散数学

0.1

统计学原理

0.3

1.2能够利用数据科学与大数据技术专业所要求学习的计算机基础理论知识解决数据科学与大数据技术领域的复杂工程产问题。

数据库原理

0.2

Python程序设计及实验

0.3

WEB高级技术

0.15

Linux系统与应用

0.1

面向对象程序设计(JAVA)

0.15

操作系统

0.1

1.3能够利用应用数学、统计学相关的基础理论知识解决数据科学与大数据技术专业的复杂工程产问题。

计算方法

0.2

算法设计与分析

0.2

概率论与数理统计

0.35

统计学原理

0.25

1.4能够利用数据科学与大数据技术基础知识解决数据科学与大数据技术领域的复杂工程问题。

数据科学与大数据技术导论

0.2

机器学习

0.25

大数据挖掘与应用

0.2

数据库原理

0.2

操作系统

0.05

数据结构

0.1

1.5能够利用数据科学与大数据技术专业的基础知识和专业知识解决信息获取、处理、分析与可视化等复杂工程问题。

数据科学与大数据技术导论

0.1

大数据采集与预处理

0.2

机器学习

0.2

数据存储与处理技术应用基础

0.2

数字图像处理

0.1

NoSQL数据库

0.2

2.问题分析

能够应用数学、自然科学和大数据科学的基本原理与方法，识别、表达、并通过文献研究分析复杂大数据工程问题，以获得有效结论。

2.1 能应用数学、工程数学和专业知识的基本原理，对数据科学领域内的复杂工程问题进行数学描述与数学建模。

高等数学

0.2

线性代数A

0.1

概率论与数理统计

0.2

数学建模

0.3

大学物理A

0.2

2.2能应用数据科学、大数据技术原理及大数据挖掘算法等基本理论，对数据科学与大数据技术领域内复杂工程问题的机理进行分析。

数据科学与大数据技术导论

0.3

大数据挖掘与应用

0.4

数据存储与处理技术应用基础

0.3

2.3 能应用工程科学的基本原理，并通过文献研究，对数据科学与大数据技术领域内复杂工程问题进行识别、分析、表达，以获得有效结论。

大数据技术应用调查

0.1

数学建模

0.2

大数据可视化技术

0.2

大数据挖掘与应用综合实践

0.15

计算机网络

0.05

0.3

3.设计/开发解决方案

能够设计较复杂，大数据工程问题的解决方案，包括满足特定需求的系统设计、数据选择、工程实施流程或方案设计。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 掌握数据科学与大数据技术领域相关的数据采集、集成、存储、分析和可视化等基础知识及技术，能够应用于设计大数据技术领域复杂工程问题的解决方案。

大数据采集与预处理

0.1

计算机网络

0.05

数据存储与处理技术应用基础

0.1

统计学原理

0.2

机器学习

0.2

大数据挖掘与应用综合实践

0.15

大数据可视化技术综合实践

0.2

3.2 掌握大数据技术核心知识，具备数据处理分析项目的方案设计能力。

大数据采集与预处理

0.2

数据存储与处理技术应用基础

0.3

机器学习

0.3

大数据可视化技术

0.2

3.3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。

中国近现代史纲要

0.1

马克思主义基本原理

0.1

WEB高级技术应用实践

0.15

大数据挖掘与应用综合实践

0.15

大学生创新工程

0.2

毕业实习和毕业论文（设计）

0.3

4.研究

能够正确运用大数据平台技术、数据科学的基本原理，对复杂大数据工程问题进行研究，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 具备针对大数据技术领域的工程问题，能够设计实验方案、验证方法，具有模拟分析和实验验证的能力。

WEB高级技术应用实践

0.25

大数据可视化技术综合实践

0.25

大数据挖掘与应用综合实践

0.2

毕业实习和毕业论文（设计）

0.3

4.2会采用信息综合手段对实验结果得出合理有效的结论, 能对实验结果进行分析、解释数据。

机器学习

0.2

大数据挖掘与应用

0.2

大数据可视化技术

0.1

大数据可视化技术综合实践

0.2

毕业实习和毕业论文（设计）

0.3

5.使用现代工具

能够通过文献与信息资源的收集、研究与分析，选择与使用恰当的技术和工具，对复杂的大数据工程问题进行开发或预测、模拟，并能够理解其局限性。

5.1熟悉主流数据分析程序语言工具，能够使用恰当的技术、资源、现代工程工具。

英语Ⅰ

0.1

C程序设计及实验

0.1

Python程序设计及实验

0.5

面向对象程序设计(JAVA)

0.3

5.2了解数据科学与大数据技术领域复杂工程问题基本原理。

数据科学与大数据技术导论

0.4

算法设计与分析

0.3

数据库原理

0.3

5.3运用现代工程工具和信息技术工具对复杂工程进行预测与模拟，并能理解相关方法的局限性。

Python程序设计

0.3

面向对象程序设计(JAVA)

0.3

R语言

0.2

Linux系统与应用

0.1

信息检索与搜索引擎

0.1

6. 工程与社会

能够基于数据科学相关背景知识进行合理分析，评价大数据工程实践和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熟悉社会、安全、法律、以及文化等问题与工程实践的关系。

入学教育

0.1

思想道德修养与法律基础

0.15

中国近现代史纲要

0.15

马克思主义基本原理

0.15

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

0.35

形势与政策1-8

0.1

6.2能够分析评估大数据技术工程问题对社会有关领域造成的影响。

现代农业信息技术

0.2

农业大数据应用

0.2

专业认知课程

0.1

专题讲座1-4

0.3

大数据技术应用调查

0.2

6.3明确实施大数据技术工程实践及其解决方案中应承担的社会、安全、健康、法律及文化责任。

毕业实习和毕业论文（设计）

0.15

教学实习

0.2

专业认知实习

0.15

WEB高级技术应用实践

0.1

网络信息安全

0.4

7.环境和可持续发展

能够理解和评价针对复杂大数据工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

7.1了解大数据技术工程项目运行时对人文和自然环境的影响。

军事课程

0.1

思想道德修养与法律基础

0.18

中国近现代史纲要

0.18

马克思主义基本原理

0.18

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

0.18

形势与政策1-8

0.18

7.2了解大数据技术项目的相关标准和规范，能评价项目和工程对能源、自然资源的消耗情况，评估对环境、社会可持续发展的影响

专题讲座1-4

0.15

大数据技术应用调查

0.1

教学实习

0.2

网络信息安全

0.1

公共选修课

0.2

创业与就业课程

0.15

劳动教育

0.1

8.职业规范

具备人文社会科学素养、社会责任感，能够在大数据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具有人文社会科学素养，社会责任感。

军事理论

0.1

思想道德修养与法律基础

0.2

中国近现代史纲要

0.1

马克思主义基本原理

0.1

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

0.1

形势与政策1-8

0.1

思想政治理论课实践1-4

0.1

艾滋病、性与健康

0.1

大学生安全教育

0.1

8.2能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行职责。

专题讲座1-4

0.2

大数据技术应用调查

0.26

教学实习

0.16

网络信息安全

0.22

创业与就业类课程

0.16

9.个人和团队

能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色，具有较好的团队合作精神、人际交往能力和组织管理能力。

9.1具备数据科学与大数据技术专业相关交叉学科的基础知识，并对企业运作的模式有认知能力。

入学教育

0.1

专业认知课程

0.2

专题讲座1-4

0.2

毕业实习和毕业论文（设计）

0.3

专业认知实习

0.2

9.2具备从事数据科学与大数据技术专业领域工作的职业技能。

WEB高级技术应用实践

0.2

大数据挖掘与应用综合实践

0.2

大数据可视化技术综合实践

0.2

大学生心理健康教育

0.3

大学生安全教育

0.1

9.3具有技术团队的构建、运行、协调和负责的能力。

创业与就业类课程

0.3

普通体育Ⅰ-Ⅱ

0.1

专项体育Ⅰ-Ⅱ

0.3

第二课堂

0.3

10.沟通

能够就复杂大数据工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通、交流和撰写文档。

10.1具有外语交流、沟通的能力，具备外文文献检索、阅读、理解能力，能够对复杂工程问题进行人际交往、口头表达并准确回应指令。

英语Ⅰ-Ⅳ

0.2

大数据技术专业英语

0.2

大学生心理健康教育

0.15

大学生创新工程

0.2

信息检索与搜索引擎

0.15

创业与就业课程

0.1

10.2具有撰写实验报告、设计报告、分析报告、调研报告、总结报告的能力。

大数据技术应用调查

0.25

WEB高级技术应用实践

0.25

大数据挖掘与应用综合实践

0.25

大数据可视化技术综合实践

0.25

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了解数据科学与大数据技术在多学科环境中应用，利用相关知识进行工程管理和经济决策, 具有自动化工程项目管理和经济的一般知识。

专题讲座1-4

0.3

大数据挖掘与应用综合实践

0.2

农业大数据应用

0.3

大学生创新工程

0.2

11.2具有初步的项目实施过程中的运行和管理能力。

第二课堂

0.5

大学生创新工程

0.4

职业生涯与发展规划

0.1

12.终身学习

具有自主学习和终身学习的意识，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。

12.1具有创新意识的价值观，具备自主学习和终身学习的意识。

入学教育

0.1

专业认知课程

0.05

专题讲座1-4

0.15

教学实习

0.2

专业认知实习

0.1

创业与就业类课程

0.1

就业指导与创业教育

0.2

推荐书目选读1-4

0.1

12.2掌握良好的学习方法，能够使用现代技术获取新知识，具有一定的探索知识、适应发展的能力。

数学建模

0.2

Python程序设计

0.2

R语言