大数据管理与应用专业人才培养方案

一、 专业名称
专业名称:大数据管理与应用 (Big Data Management and Application); 专业代码:120108T
二、 培养目标
本专业培养德、智、体、美全面发展,具备经济学与管理学基础理论、数据统 计知识、计算机科学技术与方法、系统化管理思维,掌握面向大数据环境的数据 建模、数据处理和数据分析知识和方法,能够运用管理决策方法和大数据技术为 农业、工商业企业及政府部门等应用领域,进行数据分析、治理和辅助管理决策
的应用型毕业生。
三、培养规格
(1) 知识目标
掌握大数据管理与应用的知识和方法。主要包括:
① 掌握现代经济和管理基本理论和方法;
② 掌握数据统计知识以及常用决策方法;
③ 掌握大数据处理与分析的知识和技术;
④ 掌握大数据管理与治理的知识和理念。
(2) 能力目标
具备运用专业知识和技能面向应用领域进行大数据分析、 治理和辅助管理决 策的能力。主要包括:
① 具备大数据处理和分析的能力。能够系统运用数据统计知识和大数据技术 面向应用领域进行大数据处理和分析。
② 具备基于大数据分析的决策和咨询能力。能够系统运用管理决策和大数据 分析方法,为企业及政府部门等提供决策支持以及解决方案咨询。
③ 具备应用领域大数据管理和治理的能力。能够对农业等行业应用领域采集 的大数据进行有效的管理和治理。
④ 具备良好的语言表达和沟通能力。具备至少一种外语应用能力,包括阅读 专业外文献,与外国人沟通合作的能力。
(3) 素质目标

具备良好的数据素养, 职业道德和素养、高度社会责任感。主要包括:
① 具备良好的数据素养。对数据价值有高度敏感性,具备合理规范获取、处 理和分析数据的能力,具有利用数据提高组织绩效和决策水平的素养。
② 具备良好的职业道德和素养。坚守职业道德规范和伦理,熟悉和遵守本行 业相关法律知识。具备较强的适应新领域、新技术和新环境能力的职业素养。
③ 具备高度社会责任感。具备良好的质量、安全、服务意识;刻苦务实、精
勤进取,不断保持和增强职业能力,具有脚踏实地的工作精神。
四、主干学科
管理科学与工程、统计学、计算机科学与技术
五、专业核心课程
Python 程序设计、模式识别与机器学习、数据库原理与应用、数据结构与算 法设计、商务智能与数据挖掘、大数据统计与计量分析、大数据治理与商业模式
六、修业年限及授予学位
标准学制为 4 年。授予管理学学士学位。
七、课程结构及毕业要求
本专业教学计划中, 课内总学时为 2020 学时,学生毕业应取得总学分为 160
学分,其中必修 75 学分,选修 43 学分,实践 42 学分。

  

注: 1、课内总学时=必修课总学时+选修课总学时+实验教学学时=1268+7720+32=2020;
2、选修课比例=  (拓展选修学分 27+通识选修课 16+体育 4+学科训练 1+创新创业实践 2+独立实验课选修 0) /总学分*100%= 50/ 160 = 31.2 %;
3、实践环节比例=(实践教育学分 42 +理论课附带的实验学时 96/32) /总学分*100%=45 / *100%=28.1%。

  

八、人才培养目标实现矩阵

  

九、培养计划进程表

双学位总学分:  60 学分        辅修总学分:24 学分