2020年山东女子学院数据科学与大数据技术专业

数据科学与大数据技术专业是以数据为中心，以数据管理和分析处理的基本理论和方法（即“数据科学”），以及海量、异构、多源数据的全生命周期管理驱动的系统设计、开发、实施、评测、优化、运维（即“数据工程”）为基础的新兴学科。是以大数据为核心研究对象，利用大数据思维及大数据技术为方法解决具体行业应用问题。本专业以大数据平台开发、大数据分析为核心轴线，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑，以生物学、医学、经济学等为应用扩展学科的交叉学科。该专业在计算机科学与技术基础上，突出大数据采集、存储与管理、分析与应用等专业知识。

定位是培养从事数据科学与大数据技术相关工作的高素质应用型服务地方需求人才。

(二) 师资力量

本专业师资力量雄厚，均为南京大学、山东师范大学、陕西师范大学、山东科技大学等博士研究生，高级职称比例达70%以上。于谦老师的《Crossbar-Net: A Novel Convolutional Neural Network for Kidney Tumor Segmentation in CT Images》发表在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Image Processing》上。近三年，教师指导学生获得各类学科竞赛，获得国家级奖项3项，省级奖项10余项，指导学生国家级课题1项。

(三) 培养特色

本专业以产业需求为导向，以行业背景为依托，注重兼顾不同性别学生实践能力、创新能力的培养。与多家大数据相关企业建立良好的合作关系，为学生实习实训提供真实项目案例。

本专业贯彻学院的本科生导师负责制，学生入学后采用研究生模式培养，学生参与导师课题。同时，本专业将学科竞赛纳入学生培养的重要环节。为保证高质量人才培养目标，学生在校期间必须完成学院规定的“五个一”工程，即一个专利、一个大赛获奖、一个课题、一篇论文、一个创业项目。

(四) 课程体系

基础教育课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、程序设计基础、离散数学、统计分析应用。

专业教育课程：数据结构、操作系统及Linux应用、计算机网络、数据采集与预处理、大数据技术原理与应用、数据库系统概论、非关系型数据库、Spark大数据处理技术、机器学习、数据可视化技术、Web应用开发技术、软件工程等。

专业选修课程：R语言与数据统计、多元统计分析及应用、人工智能、算法分析与设计、云计算安全技术、大数据运维管理、大数据分析技术、深度学习及其应用、计算机视觉等。