数据科学与大数据技术本科专业 |
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数据科学与大数据技术本科专业人才培养方案 专业代码 080910T 授予学位 工学学士 一、培养目标 本专业立足郑州,面向河南,辐射全国,培养具有爱国情怀、社会担当和创新意识,掌握数学和计算科学的基础知识,熟练掌握大数据采集、处理、分析与应用相关的理论、知识、技能和方法,具有大数据分析、处理、挖掘、可视化、大数据系统集成、管理维护等能力,能在科研、教育、企事业、行政管理等行业领域从事大数据系统开发、应用和管理等相关工作的德智体美劳全面发展的高素质应用型人才。 毕业5年左右,能够达到以下预期目标: 1.具有一定的人文基础知识和人文社会科学素养、强烈的社会责任感、良好的职业道德和敬业精神。 2.能够熟练运用大数据采集与预处理、存储与管理、挖掘与分析、可视化等关键技术和核心技能,从事数据科学及大数据技术集成和综合设计工作。 3.在设计具体复杂工程问题解决方案过程中能够考虑对社会、健康、安全、法律、文化、环境和社会可持续发展的影响。 4.具备团队协作能力、组织管理能力、沟通及交流能力,能从事本专业相关的技术与管理工作。 5.具备自主学习和终身学习的能力,能够跟踪数据科学领域新技术发展,解决实际工作中的复杂工程问题。 二、毕业要求 1.思想道德修养 1.1热爱祖国,拥护中国共产党的领导,践行社会主义核心价值观,了解军事理论知识和国防观念,具有强烈的民族自豪感、社会责任感和拼搏进取精神; 1.2爱岗敬业、诚信友善,弘扬大国工匠精神,具有良好的法律素质和职业道德,树立正确的人生观、价值观和世界观; 1.3具备满足生存发展需要的基本劳动能力,养成热爱劳动的良好习惯,尊重劳动岗位,坚信劳动价值,树立正确的劳动观。 2.科学文化素养 2.1具有一定的国际视野和外语运用能力,能够阅读本专业的外文资料。掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法; 2.2掌握计算机专业所需要的数学知识和计算学科基础知识,具有严谨的逻辑思维和正确的分析推理能力;能够基于计算机科学原理分析、设计复杂数据工程问题,形成有效结论; 2.3具备一定的人文和社会科学知识,具有良好的人文艺术和社会科学素养。 3.身体心理素质 3.1掌握科学锻炼身体的基本方法和技能,达到国家规定的体质健康标准; 3.2养成良好的体育锻炼和卫生习惯,具有健康的体魄,健全的人格; 3.3具有健康的心理素质和良好的意志品质,有较强的适应能力和抗挫抗压能力。 4.专业知识技能 4.1依据大数据复杂工程应用的相关标准与规范,针对特定的用户或系统需求,能够运用数据科学与大数据技术专业思想与方法、知识与技术对大数据应用领域中的工程问题进行分析、设计和解决; 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,选用或搭建开发环境进行软硬件实现与验证,并能对实验结果进行分析和解释,来获取合理有效的结论; 4.3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.职业胜任能力 5.1具备工程项目管理的基本思维和方法,形成良好的大数据工程师素养; 5.2具备项目规划、需求分析、设计实施、有效沟通和交流等方面的管理能力; 5.3具有较强的团队合作、组织、协调能力,具有驾驭知识进行探究和创新创业的基本能力。 6.学习发展能力 6.1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; 6.2具有不断学习大数据技术相关领域新知识新方向的意识; 6.3掌握主动获取信息的方法,具有可持续发展的能力。 表1 培养目标与毕业要求对应关系矩阵图 培养目标 毕业要求 综合职业素养 专业技术能力 工程研究能力 团队合作 自主学习 思想道德修养 H M M H M 科学文化素养 M H M M M 专业知识技能 M H H M M 职业胜任能力 M H H M M 学习发展能力 M M M M H 三、修业年限及授予学位 1.实行弹性学制,本专业标准学制为4年,学生可在3-7年内完成学业。 2.学生在规定的弹性学制内修满本方案规定的164学分及各板块学分(其中必修130学分,选修34学分),获得毕业资格,同时符合学位授予条件,授予工学学士学位。 四、主干学科 计算机科学与技术 五、核心课程 面向对象程序设计、Python程序设计、Linux系统及应用、概率论与数理统计、大数据技术原理与应用、数据采集与预处理、数据仓库与数据挖掘、分布式数据库、大数据可视化 六、各类课程学分学时构成总表
表2 各类课程学分学时构成表 课程板块 必修/选修合计 占总学分比例 (实践) 必 修 选 修 学时 (周数) 合计 学分 合计 (实践) 门数 学时 (周数) 学分 (实践) 学时 学分 多元发展 培养板块 通识教育(实践) 18 724(2W) 40(7) 112 7 836(2W) 47(7) 29.9% (5.5%) 第二课堂教育 — — 2(2) — — — 2(2) 学科专业 培养板块 专业集群教育 8 442 25(4) — — 442 25(4) 53.1% (11.0%) 专业教育(实践) 16 672(5W) 36(14) 448 26 1120(5W) 62(14) 行业企业 培养板块 行业企业植入课程 2 112 5(2) — — 112 5(2) 14.0% (12.2%) 短期职业训练 4 4W 4(4) — — 4W 4(4) 综合实践教育 2 14W 14(14) — — 14W 14(14) 交叉学科 培养板块 微专业课程 — — — 128 8 128 8 — 创新创业 培养板块 创新创业教育课程 3 70 4(1) 16 1 86 5(1) 3.0% (0.6%) 创新创业实践训练 — — — — ≤2 — ≤2 未来学部培养板块 — — — — 6 — 6 不计入毕业要求总学分 学时学分合计 — 2020 (25W) 130(48) 576 34 2596(25W) 164(48) — 占总学分比例 (实践) — — 79.3% (29.3%) — 20.7% — 100% (29.3%) — 注:1.必修“学分”一列中,括号外为理论与实践学分之和; 2.计算各类实践教学占总学分比例时,只计必修部分的实践学分; 3.学生从微专业和通识自主选修模块中任选其一。 七、各板块课程及教学环节设置 (一)多元发展培养板块 1.通识教育平台。共47学分(必修40,选修7) 表3 通识教育平台课程设置一览表 课程 性质 课程编号 课程名称 学分 (实践) 周学时 总学时/ 周数 学时分配 开设 学期 考核 方式 理论 实践 必 修 MYA11031 思想道德与法治 Morality and Rule of Law 3 3 48 42 6 1 1 MYA11028 中国近现代史纲要 A Survey of Modern History of China 3(1) 3 48 40 8 2 1 MYA11035 马克思主义基本原理 The basic principles of Marxism 3 3 48 40 8 3 1 MYA11036 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 An Introduction to Mao Zedong Thought and the System of Theories of Socialism with Chinese Characteristics 5(1) 5 80 64 16 5 1 MYA12037 形势与政策 Situation & Policy 2
56 56
1-7 2 WYA11190 大学英语B ( Ⅰ) College English B (Ⅰ) 4(1) 4 56 42 14 1 1 WYA11191 大学英语B ( Ⅱ) College English B ( Ⅱ) 4(1) 4 64 48 16 2 1 WYA12192 大学英语B ( Ⅲ) College English B ( Ⅲ ) 2 2 32 32
3 2 WYA12193 大学英语B ( Ⅳ ) College English B ( Ⅳ) 2 2 32 32
4 2 WYA11194 大学英语A(提高) ( Ⅰ ) College English A (Enhanced) ( Ⅰ ) 4(1) 4 56 42 14 1 1 WYA11195 大学英语A(提高) ( Ⅱ ) College English A (Enhanced) ( Ⅱ) 4(1) 4 64 48 16 2 1 WYA12196 大学英语A(提高) ( Ⅲ ) College English A (Enhanced) ( Ⅲ ) 2 2 32 32
3 2 WYA12197 大学英语A(提高) ( Ⅳ ) College English A (Enhanced) ( Ⅳ) 2 2 32 32
4 2 TYA11006 大学体育Ⅰ College Physical Education Ⅰ 1 2 36 4 32 1 1 TYA11007 大学体育 Ⅱ College Physical Education Ⅱ 1 2 36 4 32 2 1 TYA11008 大学体育Ⅲ College Physical EducationⅢ 1 2 36 4 32 3 1 TYA11009 大学体育Ⅳ College Physical EducationⅣ 1 2 36 4 32 4 1 JYA12025 心理健康教育 Mental Healthy Education 2(1) 2 32 16 16 2 2 WZA12001 军事理论与国防教育 Military Theory and Education for National Defense 2 2 36 36
1 2 XSA12001 军事技能训练 Military Training 2(2)
2周
1 2 WZA12002 国家安全教育 National Security Education 1 1 16 16
2 2 JYA12001 劳动理论与实践 Labor Theory and Practice 1
32 16 16 1-4 2 小计 40(7)
724(2周) 496 228
选 修 指定性选修课:公共艺术课程(2学分,第1学期)、“四史”教育课程(1学分,第6学期); 自主选修模块:每生从六个模块中选修4-8学分 注:设置《大学英语A(提高)》,供入学英语成绩达到相当于四级水平的学生修读。大学英语计入总学分时只计算一类(12学分)。奖励修读《大学英语A(提高)》学生2学分,计入学生个人成绩单。 2.第二课堂教育平台。不少于2 学分,均为实践学分。 (二)学科专业培养板块 1.专业集群教育平台。共25学分(均为必修) 表4 专业集群教育平台课程设置一览表 课程性质 课程编号 课程名称 学分 (实践) 周学时 总学时 学时分配 开设 学期 考核 方式 理论 实践
必 修 TJB11003 高等数学Ⅰ Advanced Mathematics Ⅰ 4 4 56 56
1 1 TJB11004 高等数学Ⅱ Advanced Mathematics Ⅱ 4 4 64 64
2 1 TJB11005 线性代数 Linear Algebra 3 3 48 48
3 1 TJB11006 概率论与数理统计A Probability Theory and Mathematical Statistics A 3 3 48 48
4 1 XGB11001 程序设计基础 Fundamentals of Programming 2.5(1.5) 4 56 14 42 1 1 XGB12002 计算机导论 Introduction to Computers 2(1) 3 42 14 28 1 2 XGB11003 计算机组成原理 Principles of Computer Organization 3.5(0.5) 4 64 48 16 3 1 XGB11004 数据库原理及应用 Database Principle and Application 3(1) 4 64 32 32 4 1 小计 25(4)
442 324 118
2.专业教育平台。共62学分(必修36,选修26) 表5 专业教育平台课程及教学环节设置一览表 课程性质 课程/教学环节编号 课程/教学环节 名称 学分 (实践) 周学时(周数) 总学时 学时分配 开设 学期 考核 方式 备注 理论 实践
专业核心
必修 XGB11007 数据结构与算法 Data Structures and Algorithms 3(1) 4 64 32 32 2 1
XGB12301 大数据导论 Introduction to Big Data 2 2 32 32
2 2
XGB11011 面向对象程序设计 Object-Oriented Programing 3(1) 4 64 32 32 3 1
XGB12012 Linux系统及应用 Linux System and Application 2(1) 3 48 16 32 3 2
XGB12013 Web应用开发 Web Application Development 1(1) 2 32
32 3 2
XGB12014 Web应用课程设计 Web Application Course Design 1(1)
1周
3 2
XGB11302 Python程序设计 Python Programming 3(1) 4 64 32 32 4 1
XGB11010 计算机网络 Computer Network 4 4 64 64
4 1
XGB11303 数据采集与预处理 Data Acquisition and Preprocessing 3(1) 4 64 32 32 5 1
XGB11304 分布式数据库 Distributed Database 3(1) 4 64 32 32 5 1
XGB12305 网站数据爬虫与分析课程设计 Course Design of Web Data Crawler and Analysis 1(1)
1周
5 2
XGB11306 多元统计分析 Multivariate Statistics Analysis 3(1) 4 64 32 32 6 1
XGB11307 数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data Mining in Data Warehouse 3(1) 4 64 32 32 6 1
XGB11308 Spark大数据处理技术 Spark Big Data Processing Technology 2(1) 3 48 16 32 6 1
XGB12325 大数据可视化课程设计 Data Visualization Course Design 1(1)
1周
6 2
小计 35(13)
672 352 320
专业拓展
必 修 XGB12309 社会实践 Social Practice 1(1) 2周 - - - 暑期 2 专业领域课程 选修 XGB21019 操作系统原理 Operating System Principles 4 4 64 64
5 1 XGB22025 离散数学 Discrete Mathematics 2 2 32 32
5 2 XGB22310 统计学 Statistics 3 3 48 48
5 2 XGB22311 Python数据爬虫 Python Reptile 2 3 48 16 32 5 2 XGB22312 Java Web程序设计 Java Web Program Design 2 3 48 16 32 5 2 XGB22009 计算机专业英语 Professional English for Computers 2 2 32 32
5 2 XGB22026 云计算 Cloud Computing 3 3 48 48
6 2 XGB22024 机器学习 Machine Learning 2 2 32 32
6 2 XGB21023 信息安全 Information Security 2 2 32 32
6 1 XGB22314 数据清洗技术 Data Cleaning 1 2 32
32 6 2 XGB22021 物联网 Internet of Things 2 2 32 32
6 2 XGB22022 人工智能概论 Introduction to Artificial Intelligence 2 2 32 32
7 2 XGB22028 软件项目管理 Software Project Management 2 2 32 32
7 2 XGB22008 文献信息检索 Document Information Retrieval 2 2 32 32
7 2 XGB22315 R语言分析编程 R Language Program Analyzer 1 2 32
32 7 2 XGB21316 财务报表数据分析 Financial Statement Analysis 1 2 32
32 7 1 XGB22317 大数据与金融 Big Data and Finance 2 3 48 16 32 7 2 就业创业课程
XGB21318 大数据系统运维 Big Data System Operation and Maintenance 3 4 64 32 32 7 1 XGB21319 高级Java开发技术 Advanced Java Development Technology 3 4 64 32 32 7 1 MYB22001 综合时政 Political Synthesis 3 12 48 48
7 2 继续深造发展课程 WYB22001 综合英语 Comprehensive English 3 12 48 48
7 2 TJB22009 数学综合A Mathematical Synthesis A 2 3 48 16 32 7 2 TJB22010 数学综合B Mathematical Synthesis B 2 3 48 16 32 7 2 说明:学生应从专业拓展选修课程中修读不少于26学分 注:数学综合A为高等数学模块,数学综合B为线性代数模块和概率论与数理统计模块,学生根据实际需要选择修读。 (三)行业企业培养板块 1.行业企业植入课程平台。共5学分(均为必修) 表6 行业企业植入课程安排表 课程 性质 课程编号 课程名称 学分 (实践) 总学时 学时分配 开设 学期 考核 方式 理论 实践 必 修 XGC12320 大数据技术原理与应用 Big Data Technology and Application 3(1) 64 32 32 4 2 XGC11321 大数据可视化 Big Data Visualization 2(1) 48 16 32 6 1 小计 5(2) 112 48 64
2.短期职业训练平台。共4学分,均为实践学分。 表7 短期职业训练平台教学环节设置一览表 性质 编号 实践环节名称 学分 周数 开设学期 考核方式
必 修 XGC12006 数据库应用课程设计 Database Application Course Design 1 1周 小学期Ⅱ 2 XGC12323 Python应用课程设计 Python Application Course Design 1 1周 小学期Ⅱ 2 XGC12324 数据挖掘与分析课程设计 Course Design of Data Mining and Analysis 1 1周 小学期Ⅲ 2 XGC12322 专业实习 Professional Practice 1 1周 小学期Ⅲ 2 小计 4 4周
3.综合实践教育平台。共14学分,均为实践学分。 表8 综合实践教育平台教学环节设置一览表 性质 编号 实践环节名称 学分 周数 开设学期 考核方式 必 修 XGC12326 毕业实习 Graduation Internship 4 4周 7—8学期 2 XGC12327 毕业设计与综合训练Graduation Project and Integrated Training 10 集中10周 分散在第7—8学期,集中10周 2 小计 14 14周
(四)交叉学科培养板块 学生根据实际需求自主选择修读微专业课程模块,可冲抵通识教育选修模块学分。 (五)创新创业培养板块 1.创新创业教育课程平台。共5学分(必修4,选修1) 表9 创新创业教育课程设置一览表 课程性质 课程编号 课程名称 学分 (实践) 周学时 总学时 学时分配 开设 学期 考核方式 理论 实践 必 修 JZE12015 职业生涯与发展规划 Career Planning and Development 1 1 20 14 6 1 2 JZE12016 就业指导 Careers Guidance 1 1 18 16 2 6 2 CCE12001 创业基础 Foundation of Entrepreneurship 2 2 32 16 16 3 2 小计 4(1)
70 46 24
选 修 每生从中至少选修1门,1学分 2.创新创业实践训练平台。选修2学分,最高认定不超过2学分。 (六)未来学部培养板块 共6学分,不计入毕业要求总学分。 八、学年学期教学执行计划表 表10 学年学期教学执行计划表 学年 学期 课程/教学环节名称及编号 学分 (实践) 周学时 (周数) 课内学时 课程性质 考核 方式 课程/教学环节编号 课程/教学环节 名称 总计 理论 实践 一 1 MYA11031 思想道德与法治 3 3 42 42
1 1 WYA11190 大学英语B ( Ⅰ) 4(1) 4 56 42 14 1 1 TYA11006 大学体育Ⅰ 1 2 36 4 32 1 1 JZE12015 职业生涯与发展规划 1 1 20 14 6 1 2 WZA12001 军事理论与国防教育 2 2 36 36
1 2 XSA12001 军事技能训练 2(2)
2周
1 2 TJB11003 高等数学Ⅰ 4 4 56 56
1 1 XGB11001 程序设计基础 2.5(1.5) 4 56 14 42 1 1 XGB12002 计算机导论 2(1) 3 42 14 28 1 2 -- 公共艺术课程 2 2 32 32
2 2 小计 23.5(5.5) 25 -- 2 MYA11028 中国近现代史纲要 3(1) 3 48 40 8 1 1 WYA11191 大学英语B ( Ⅱ ) 4(1) 4 56 42 14 1 1 TJB11004 高等数学Ⅱ 4 4 56 56
1 1 TYA11007 大学体育Ⅱ 1 2 36 4 32 1 1 JYA12025 心理健康教育 2 2 32 16 16 1 2 WZA12002 国家安全教育 1 1 16 16
1 2 XGB11007 数据结构与算法 3(1) 4 64 32 32 1 1 XGB12301 大数据导论 2 2 32 32
1 2 小计 20(3) 22 -- 二 3 MYA11035 马克思主义基本原理 3 3 48 40 8 1 1 WYA12192 大学英语B(Ⅲ) 2 2 32 32
1 2 TYA11008 大学体育Ⅲ 1 2 36 4 32 1 1 CXE12001 创业基础 2(1) 2 32 16 16 1 2 TJB11005 线性代数 3 3 48 48
1 1 XGB11003 计算机组成原理 3.5(0.5) 4 64 48 16 1 1 XGB11011 面向对象程序设计 3(1) 4 64 32 32 1 1 XGB12012 Linux系统及应用 2(1) 3 48 16 32 1 2 XGB12013 Web应用开发 1(1) 2 32
32 1 2 XGB12014 Web应用课程设计 1(1)
1周
1 2 小计 21.5(5.5) 25 (通识选修2学分左右) 4 WYA12193 大学英语B (Ⅳ) 2 2 32 32
1 2 TYA11009 大学体育Ⅳ 1 2 36 4 32 1 1 TJB11007 概率论与数理统计 A 3 3 48 48
1 1 XGB11004 数据库原理及应用 3(1) 4 64 32 32 1 1 XGB11302 Python程序设计 3(1) 4 64 32 32 1 1 XGB11010 计算机网络 4 4 64 64
1 1 XGC12320 大数据技术原理与应用 3(1) 4 64 32 32 1 2 小计 19(3) 23 (通识选修2学分左右) 小学期Ⅱ XGC12006 数据库应用课程设计 1(1)
1周
1 2 XGC12323 Python应用课程设计 1(1)
1周
1 2 小计 2(2)
-- 三三
五5
MYA11036 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 5 5 80 64 16 1 1 XGB11303 数据采集与预处理 3(1) 4 64 32 32 1 1 XGB12305 网站数据爬虫与分析 课程设计 1(1)
1周
1 2 XGB11304 分布式数据库 3(1) 4 64 32 32 1 1 XGB21019 操作系统原理 4 4 64 64
2 1 XGB22025 离散数学 2 2 32 32
2 2 XGB22310 统计学 3 3 48 48
2 2 XGB22311 Python数据爬虫 3(1) 3 48 16 32 2 2 XGB22312 Java Web程序设计 3(1) 3 48 16 32 2 2 XGB22009 计算机专业英语 2 2 32 32
2 2 小计 12(3) 13 (专业拓展选修9学分左右) 六6
JZE12016 就业指导 1 1 18 16 2 1 2 XGB11306 多元统计分析 3(1) 4 64 32 32 1 1 XGB11307 数据仓库与数据挖掘 3(1) 4 64 32 32 1 1 XGB11308 Spark大数据处理技术 2(1) 3 48 16 32 1 1 XGB12325 大数据可视化课程设计 1(1)
1周
1 2 XGC11321 大数据可视化 2(1) 3 48 16 32 1 1 XGB22026 云计算 3 3 48 48
2 2 XGB22024 机器学习 2 2 32 32
2 2 XGB21023 信息安全 2 2 32 32
2 1 XGB22314 数据清洗技术 1(1) 2 32
32 2 2 XGB22021 物联网 2 2 32 32
2 2 -- “四史”教育课程 1 1 16 16
2 2 小计 13(5) 16 (专业拓展选修5学分左右) 小学期Ⅲ XGC12322 专业实习 1(1)
1周
1 2 XGC12324 数据挖掘与分析课程设计 1(1)
1周
1 2 小计 2(2)
-- 四
四四
七7
XGB22022 人工智能概论 2 2 32 32
2 2 XGB22028 软件项目管理 2 2 32 32
2 2 XGB22008 文献信息检索 2 2 32 32
2 2 XGB22315 R语言分析编程 1(1) 2 32
32 2 2 XGB21316 财务报表数据分析 1(1) 2 32
32 2 1 XGB22317 大数据与金融 2(1) 3 48 16 32 2 2 XGB21318 大数据系统运维 3(1) 4 64 32 32 2 1 XGB21319 高级Java开发技术 3(1) 4 64 32 32 2 1 MYB22001 综合时政 3 12 32 32
2 2 WYB22001 综合英语 3 12 32 32
2 2 TJB22009 数学综合A 2(1) 12 48 16 32 2 2 TJB22010 数学综合B 2(1) 12 48 16 32 2 2 XGC12326 毕业实习
1 2 XGC12327 毕业设计与综合训练
1 2 小计 0 0 (专业拓展选修12学分左右) 8 XGC12326 毕业实习 4
1 2 XGC12327 毕业设计与综合训练 10
1 2 小计 14
-- 注:非课程教学环节记学分和教学活动周数,不计学时;《形势与政策》1-7学期开设,共56学时,计2学分;《劳动理论与实践》1-4学期开设,共32学时,计1学分。毕业实习,7-8学期集中4周开展,计4学分;毕业设计与综合训练,7-8学期集中10周开展,计10学分;社会实践设置在暑期,2周,1学分。
九、专业课程拓扑图 数据科学与大数据技术专业课程拓扑图
十、课程计划与毕业要求对应关系矩阵 表11 课程计划与毕业要求对应关系矩阵 毕业要求及 分解指标
课程名称 或教学环节 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 指标1 指标2 指标3 指标1 指标2 指标3 指标1 指标2 指标3 指标1 指标2 指标3 指 标 1 指 标 2 指标3 指标1 指标2 指标3 思想道德与法治 H M
L
M
中国近现代史纲要 H M
L
马克思主义基本原理 H M
L
M
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 H M
L
M
形势与政策 H
M
L
大学英语
H
L
L 大学体育
H M L
心理健康教育
L M H
军事理论与国防教育 H M
L
军事技能训练 H M
L
国家安全教育 H M
L
劳动理论与实践
L H
M
L
公共艺术课程
L
H
L
“四史”教育课程 H M
L
职业生涯与发展规划
H
M L L 就业指导
H
M L L 创业基础
M
H M L L 高等数学
H
L L M
线性代数
H
L L M
概率论与数理统计A
H
L L M
程序设计基础
H
M L L
计算机导论
H
M
L
计算机组成原理
H
M
L
数据库原理及应用
H
M L L
数据库应用课程设计
H
L M L
L
数据结构与算法
H
L M L
大数据导论
M
H
L
面向对象程序设计
M
H M
L
L
Linux系统及应用
L
M H M
Web应用开发
L
H
M
Web应用课程设计
L
H L
M
Python程序设计
L
H L M
L
Python应用课程设计
L
H L M
L
计算机网络
H
L L M
L 大数据技术原理与应用
M H L L
L
数据采集与预处理
H M L L
L
分布式数据库
M H L L
L
网站数据爬虫与分析课程设计
H M L
L
多元统计分析
H
L L M
数据仓库与数据挖掘
M L H L
L
数据挖掘与分析课程设计
M H M L L
L
Spark大数据处理技术
M H L L
L
大数据可视化
H M L
L
大数据可视化课程设计
H M L L L
操作系统原理
H
M L
离散数学
H
L L M
统计学
H
L L M
Python数据爬虫
H M L L
L
Java Web程序设计
L
H
M
计算机专业英语
H
L
L L 云计算
L M H
L L
机器学习
M H
L
信息安全
L
H M
数据清洗技术
H M L L
L
物联网
L M H
L L
软件项目管理
H M L
文献信息检索
H
L
M R语言分析编程
H L M L
人工智能概论
H
M L 财务报表数据分析
M
L H
L
大数据与金融
M
L H
L
大数据系统运维
H M L M
高级Java开发技术
M
H M
L
L
数学综合A
H
L L M
L
数学综合B
H
L L M
L
综合时政 H H M
L
L
综合英语
H
M
L
社会实践
M
L
H
M L L 专业实习
M
L
H M M H M M L L L 毕业实习
M
L
M M H M H M L L L 毕业设计与综合训练
M H M M M M L L L 注:1.根据培养要求与课程或教学环节的关联程度,在相应表格内填写H、M、L 。H表示高度关联,M表示中度关联,L表示低度关联; 2.同一门课程分学期开设的仅出现一次,如大学体育Ⅰ、Ⅱ,可列为大学体育; 3.专业选修课程也需要在本表格中体现。
教研室主任签名: 教学副院长签名: 院长签名(盖章): 年 月 日 年 月 日 年 月 日
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