2019年枣庄学院本科数据科学与大数据技术

学制与层次：四年，本科

特色与优势：重点培养学生的独立思考精神，通过掌握新技术来提升职业竞争力。强调数据科学的三个要素，突出数据科学的跨学科性，开设课程涉及计算机科学、统计学、机器学习及实战应用。强调实习的重要性，与多家企业合作。重视产业真实数据及现实问题的处理能力。要求学生综合运用所学知识，选择来自产业、学术或政府的真实数据，解决现实世界中存在的具体问题。

培养目标：本专业培养能够适应地方及区域经济发展需要，德、智、体、美全面发展，具备大数据技术的基础理论和专业知识，能够在信息技术领域开展大规模并行处理、数据挖掘、分布式文件系统与数据库、分布式处理与云计算、互联网和可扩展存储系统等方面的科学研究、工程设计和技术开发等工作。培养具有数据获取、传输、处理、分析等相关理论和专业知识，且能从事行业大数据分析及应用的应用型工程技术人才。

主要课程：数据结构、JavaWeb编程技术、R语言与统计分析、Linux操作系统、计算机组成原理、操作系统原理、计算机网络、大数据算法分析与设计、机器学习（python）、Hadoop生态系统、NoSQL数据库技术、数学建模、分布式数据库、大数据仓库技术、云计算、大数据系统运维技术、大数据内存计算技术、大数据的实时计算技术、大数据可视化技术、大数据Web开发框架技术。

就业方向：企事业单位、政府机关等相关行业领域从事大数据处理、应用分析、业务咨询、决策支持和信息管理，大数据系统开发、应用、维护工作，及大数据研究、教育培训工作等岗位。如：大数据系统架构师、大数据系统分析师、Hadoop开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。升学或出国深造。

化学化工与材料科学学院

学制与层次：四年，本科

特色与优势：重点培养学生的独立思考精神，通过掌握新技术来提升职业竞争力。强调数据科学的三个要素，突出数据科学的跨学科性，开设课程涉及计算机科学、统计学、机器学习及实战应用。强调实习的重要性，与多家企业合作。重视产业真实数据及现实问题的处理能力。要求学生综合运用所学知识，选择来自产业、学术或政府的真实数据，解决现实世界中存在的具体问题。

培养目标：本专业培养能够适应地方及区域经济发展需要，德、智、体、美全面发展，具备大数据技术的基础理论和专业知识，能够在信息技术领域开展大规模并行处理、数据挖掘、分布式文件系统与数据库、分布式处理与云计算、互联网和可扩展存储系统等方面的科学研究、工程设计和技术开发等工作。培养具有数据获取、传输、处理、分析等相关理论和专业知识，且能从事行业大数据分析及应用的应用型工程技术人才。

主要课程：数据结构、JavaWeb编程技术、R语言与统计分析、Linux操作系统、计算机组成原理、操作系统原理、计算机网络、大数据算法分析与设计、机器学习（python）、Hadoop生态系统、NoSQL数据库技术、数学建模、分布式数据库、大数据仓库技术、云计算、大数据系统运维技术、大数据内存计算技术、大数据的实时计算技术、大数据可视化技术、大数据Web开发框架技术。

就业方向：企事业单位、政府机关等相关行业领域从事大数据处理、应用分析、业务咨询、决策支持和信息管理，大数据系统开发、应用、维护工作，及大数据研究、教育培训工作等岗位。如：大数据系统架构师、大数据系统分析师、Hadoop开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。升学或出国深造。

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特色与优势：重点培养学生的独立思考精神，通过掌握新技术来提升职业竞争力。强调数据科学的三个要素，突出数据科学的跨学科性，开设课程涉及计算机科学、统计学、机器学习及实战应用。强调实习的重要性，与多家企业合作。重视产业真实数据及现实问题的处理能力。要求学生综合运用所学知识，选择来自产业、学术或政府的真实数据，解决现实世界中存在的具体问题。

培养目标：本专业培养能够适应地方及区域经济发展需要，德、智、体、美全面发展，具备大数据技术的基础理论和专业知识，能够在信息技术领域开展大规模并行处理、数据挖掘、分布式文件系统与数据库、分布式处理与云计算、互联网和可扩展存储系统等方面的科学研究、工程设计和技术开发等工作。培养具有数据获取、传输、处理、分析等相关理论和专业知识，且能从事行业大数据分析及应用的应用型工程技术人才。

主要课程：数据结构、JavaWeb编程技术、R语言与统计分析、Linux操作系统、计算机组成原理、操作系统原理、计算机网络、大数据算法分析与设计、机器学习（python）、Hadoop生态系统、NoSQL数据库技术、数学建模、分布式数据库、大数据仓库技术、云计算、大数据系统运维技术、大数据内存计算技术、大数据的实时计算技术、大数据可视化技术、大数据Web开发框架技术。

就业方向：企事业单位、政府机关等相关行业领域从事大数据处理、应用分析、业务咨询、决策支持和信息管理，大数据系统开发、应用、维护工作，及大数据研究、教育培训工作等岗位。如：大数据系统架构师、大数据系统分析师、Hadoop开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。升学或出国深造。

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特色与优势：重点培养学生的独立思考精神，通过掌握新技术来提升职业竞争力。强调数据科学的三个要素，突出数据科学的跨学科性，开设课程涉及计算机科学、统计学、机器学习及实战应用。强调实习的重要性，与多家企业合作。重视产业真实数据及现实问题的处理能力。要求学生综合运用所学知识，选择来自产业、学术或政府的真实数据，解决现实世界中存在的具体问题。

培养目标：本专业培养能够适应地方及区域经济发展需要，德、智、体、美全面发展，具备大数据技术的基础理论和专业知识，能够在信息技术领域开展大规模并行处理、数据挖掘、分布式文件系统与数据库、分布式处理与云计算、互联网和可扩展存储系统等方面的科学研究、工程设计和技术开发等工作。培养具有数据获取、传输、处理、分析等相关理论和专业知识，且能从事行业大数据分析及应用的应用型工程技术人才。

主要课程：数据结构、JavaWeb编程技术、R语言与统计分析、Linux操作系统、计算机组成原理、操作系统原理、计算机网络、大数据算法分析与设计、机器学习（python）、Hadoop生态系统、NoSQL数据库技术、数学建模、分布式数据库、大数据仓库技术、云计算、大数据系统运维技术、大数据内存计算技术、大数据的实时计算技术、大数据可视化技术、大数据Web开发框架技术。

就业方向：企事业单位、政府机关等相关行业领域从事大数据处理、应用分析、业务咨询、决策支持和信息管理，大数据系统开发、应用、维护工作，及大数据研究、教育培训工作等岗位。如：大数据系统架构师、大数据系统分析师、Hadoop开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。升学或出国深造。

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特色与优势：重点培养学生的独立思考精神，通过掌握新技术来提升职业竞争力。强调数据科学的三个要素，突出数据科学的跨学科性，开设课程涉及计算机科学、统计学、机器学习及实战应用。强调实习的重要性，与多家企业合作。重视产业真实数据及现实问题的处理能力。要求学生综合运用所学知识，选择来自产业、学术或政府的真实数据，解决现实世界中存在的具体问题。

培养目标：本专业培养能够适应地方及区域经济发展需要，德、智、体、美全面发展，具备大数据技术的基础理论和专业知识，能够在信息技术领域开展大规模并行处理、数据挖掘、分布式文件系统与数据库、分布式处理与云计算、互联网和可扩展存储系统等方面的科学研究、工程设计和技术开发等工作。培养具有数据获取、传输、处理、分析等相关理论和专业知识，且能从事行业大数据分析及应用的应用型工程技术人才。

主要课程：数据结构、JavaWeb编程技术、R语言与统计分析、Linux操作系统、计算机组成原理、操作系统原理、计算机网络、大数据算法分析与设计、机器学习（python）、Hadoop生态系统、NoSQL数据库技术、数学建模、分布式数据库、大数据仓库技术、云计算、大数据系统运维技术、大数据内存计算技术、大数据的实时计算技术、大数据可视化技术、大数据Web开发框架技术。

就业方向：企事业单位、政府机关等相关行业领域从事大数据处理、应用分析、业务咨询、决策支持和信息管理，大数据系统开发、应用、维护工作，及大数据研究、教育培训工作等岗位。如：大数据系统架构师、大数据系统分析师、Hadoop开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。升学或出国深造。

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学制与层次：四年，本科

特色与优势：重点培养学生的独立思考精神，通过掌握新技术来提升职业竞争力。强调数据科学的三个要素，突出数据科学的跨学科性，开设课程涉及计算机科学、统计学、机器学习及实战应用。强调实习的重要性，与多家企业合作。重视产业真实数据及现实问题的处理能力。要求学生综合运用所学知识，选择来自产业、学术或政府的真实数据，解决现实世界中存在的具体问题。

培养目标：本专业培养能够适应地方及区域经济发展需要，德、智、体、美全面发展，具备大数据技术的基础理论和专业知识，能够在信息技术领域开展大规模并行处理、数据挖掘、分布式文件系统与数据库、分布式处理与云计算、互联网和可扩展存储系统等方面的科学研究、工程设计和技术开发等工作。培养具有数据获取、传输、处理、分析等相关理论和专业知识，且能从事行业大数据分析及应用的应用型工程技术人才。

主要课程：数据结构、JavaWeb编程技术、R语言与统计分析、Linux操作系统、计算机组成原理、操作系统原理、计算机网络、大数据算法分析与设计、机器学习（python）、Hadoop生态系统、NoSQL数据库技术、数学建模、分布式数据库、大数据仓库技术、云计算、大数据系统运维技术、大数据内存计算技术、大数据的实时计算技术、大数据可视化技术、大数据Web开发框架技术。

就业方向：企事业单位、政府机关等相关行业领域从事大数据处理、应用分析、业务咨询、决策支持和信息管理，大数据系统开发、应用、维护工作，及大数据研究、教育培训工作等岗位。如：大数据系统架构师、大数据系统分析师、Hadoop开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。升学或出国深造。

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