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一、专业属性

二、北京信息科技大学数据科学与大数据技术专业简介

js09999金沙:北京信息科技大学 - 数据科学与大数据技术专业介绍

专业导师

吕学强，教授，博士后，博士生导师。任网络文化与数字传播北京市重点实验室副主任、中国人工智能学会理事、语言智能专业委员会副主任委员、中国计算机学会中文信息技术专业委员会委员、国家自然基金会上评审专家、教育部学位论文评审专家等，长期从事人工智能和大数据研究，获吴文俊人工智能科学技术奖一等奖、上海市科学技术奖一等奖、北京市科学技术奖二等奖。

张伟，教授、博士、硕士生导师。任计算机学院副院长，数据科学与大数据技术专业负责人，主要研究方向为软硬件协同设计、大数据系统架构和网络安全。IEEE、中国计算机学会会员，主持完成多项大数据系统开发项目，发表学术论文30余篇，申请国家发明专利5项。

培养目标

数据科学与大数据技术专业是全国第二批32个大数据专业之一，在2018年度全国普通高等学校“数据科学与大数据技术”本科专业教育教学综合实力排行榜中名列前茅。专业主动适应“互联网+、大数据、云计算”信息网络产业等国家及首都发展战略，服务于大数据技术领域及行业需求，培养目标是：培养具有相关计算机专业基本知识、方法和技能，具备大数据系统与平台技术（数据采集、清洗、存储、计算等大数据系统与平台相关技术）、大数据分析与可视化技术（数据分析、人工智能、数据挖掘等大数据分析相关技术和数据可视化技术）、特定场景下大数据开发与应用等方面的工程能力，具备工程师所必需的学习与创新、沟通与表达、合作与交流等能力与素养，具有良好的职业发展力和适应力的工程师与专业管理人才。

专业特色

面向行业需求，培养熟练掌握新型技术与工具，快速实现数据智能的应用型人才，专业特色在于:

1. 大数据技术与人工智能相结合，强化智能计算特色；
2. 大数据技术与互联网+相结合，强化服务计算特色；
3. 面向领域应用、重视校企合作，强化创新思维特色。

主干课程

计算机大类培养的主要课程包括：计算机导论、程序设计基础、离散数学、IT工程师职业道德与素养、数字逻辑电路、面向对象技术、专业发展概论等。主要实践课程包括：程序设计实践等。各专业都设有科研开发类项目实践、大学生科技创新训练项目等课程提升学生的科技与工程创新能力。

专业主干课程包括：统计分析方法、最优化理论、数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、大数据导论、计算机网络、数据采集、数据存储、高性能计算、人工智能、数据挖掘等专业理论课程，并开设了大数据系统与平台技术实践、大数据分析及可视化技术实践、大数据项目综合实践等专业实践课程。

毕业前景

毕业生适合在信息技术企业和企事业单位信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、高性能计算、智能分析与挖掘、展现与应用等生命周期相关技术或应用为主要内容，从事现场或一线的平台规划、设计、部署、管理、运维，或系统开发、测试、支撑、服务与管理等工作，并在五年内成长为能够独立胜任相关岗位工作的技术或管理工程师，或进入相关领域研究生阶段继续深造。

学长赠言

“在大学，努力去追寻你想要的生活。”——2017级学生王晓东获国家奖学金和校长奖学金

“大学是关于知识和对真理的追寻，希望你们能信仰事实并提高探知事实的能力。”——2017级学生牛文钰获奖学金5项、国家学科竞赛奖3项

师长寄语

张伟教授：“行胜于言，努力争做大数据新时代弄潮儿。”

宋莹副教授：数据已成为全球最为重要的资源，也与我们每个人息息相关，如何充分利用大量的数据也是各行各业面临的挑战。欢迎勇于迎接挑战的同学们加入数据科学与大数据技术专业，这里会给你一对迎接挑战的翅膀和一个施展拳脚的天地。

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