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2021年安徽师范大学皖江学院数据科学与大数据技术专业工程知识:能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决大数据应用领域的复杂工程问题

2021年安徽师范大学皖江学院数据科学与大数据技术专业工程知识:能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决大数据应用领域的复杂工程问题。
技校网 更新时间:2022-05-30 09:41:30 解决时间:2021-11-20 09:52

满意答案

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大数据应用领域的复杂工程问题。

1.1能够运用数学、自然科学、大数据专业知识和工程基础知识对大数据应用复杂工程问题进行表述和建模。

1.2能够选择恰当的大数据应用系统模型,对模型的正确性进行推理和求解。

1.3能够对大数据应用复杂工程问题的解决途径进行分析和改进。

2.问题分析:能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析大数据应用领域复杂工程问题,以获得有效结论。

2.1能够判断大数据应用复杂工程问题中的核心问题与关键环节。

2.2能够识别复杂工程问题中多种相互关联和制约的因素,并通过分析文献寻求佳解决方法。

2.3能基于数据科学和大数据专业知识,对数据应用复杂工程问题的解决方法进行有效表达。

2.4能运用基本原理,分析和验证解决方法的合理性,并得到有效结论。

3.设计/开发解决方案:能够针对大数据应用复杂工程问题设计满足特定需求的实施方案,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理解大数据工程项目设计方法与开发技术及其对社会、健康、安全、法律、文化以及环境方面的影响。

3.2能够根据工程项目任务要求,选择合适技术路线,设计满足需求的大数据应用解决方案。

3.3能够在社会、健康、安全、法律和文化等现实约束条件下,对解决方案进行评估、优化和创新。

3.4能够综合运用大数据预处理、挖掘分析等技术手段,开发实现大数据应用系统。

4.研究:能够基于科学原理并采用科学方法对大数据应用复杂工程问题进行研究,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能够基于科学原理和方法对大数据处理、分析和挖掘等方面的大数据应用复杂工程问题进行需求和功能分析。

4.2能够基于大数据科学理论,选择研究路线,设计可行的实验方案。

4.3能够选用或搭建开发环境进行实现与验证。

4.4能对实验结果进行分析和解释,来获取有效的结论。

5.使用现代工具:能够针对大数据应用复杂工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对复杂工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。

5.1了解信息领域主要资料来源及获取方法,熟悉数学、程序设计等大数据应用工程领域现代工程工具。

5.2能够选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,对大数据应用领域复杂工程问题进行预测与模拟,并理解其局限性。

5.3能够根据工程问题设计的需要,运用多种编程语言开发适用的工具,对大数据应用工程方案进行检验和评价。

6.工程与社会:能够基于工程相关背景知识进行合理性分析,评价大数据应用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了解大数据应用复杂工程问题的社会性因素与社会影响,了解大数据相关技术标准、产业政策和法律法规。

6.2在对大数据应用复杂工程问题解决方案的评价中,能够考虑安全、隐私、法律、知识产权保护等方面的因素,给出正确的评价结论,理解大数据工程师应承担的社会责任。

7.环境和可持续发展:能够理解和评价大数据应用复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

7.1理解环境保护和社会可持续发展的内涵和意义,了解大数据产业相关的环境保护与可持续发展的方针政策和法律法规。

7.2能够理解大数据应用工程实践中绿色计算技术的手段和方法对环境和社会可持续发展的影响。

8.职业规范:具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在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具有良好的人文社会科学素养,愿为社会主义现代化建设服务。

8.2理解大数据工程师的职业性质与责任,具备良好的职业道德和科学素养,遵守职业道德规范,履行相应责任。

9.个人与团队: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。

9.1理解团队协作的必要性,能够主动与其他学科的成员合作开展工作。

9.2具有独立工作能力,能够胜任团队成员的角色,完成团队分配的工作。

10.沟通:能够就复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

10.1具有良好的语言表达能力,能够就大数据应用复杂工程问题进行陈述发言和讨论交流;

10.2具备良好的文字组织能力,能够就大数据应用复杂工程问题解决方案撰写技术报告和设计文稿。

10.3掌握一门外语,具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下对大数据应用复杂工程问题进行沟通与交流。

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理解工程管理的基本理念与决策方法,并应用于多学科环境中。

11.2掌握大数据应用项目与产品的设计流程和管理方法,具备基本的大数据应用项目管理能力。

12.终身学习:具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。

12.1能够认识到终身学习的重要性,具备自主学习能力。

12.2养成正确的学习习惯,为知识和能力的持久发展提供保障。

学制与毕业学分

标准学制4年。学习年限 3~6 年,学生应至少修满 165学分方可毕业。

专业核心课程

应用统计学、数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络、数据库原理等。

答案来源于:2021年安徽师范大学皖江学院数据科学与大数据技术专业

  技校网数据中心 2021-11-20 09:52

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