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数据科学与大数据技术专业人才培养方案

作者：时间：2026-09-10点击数：

学科门类：工学专业类：计算机类专业代码：080910T

一、培养目标

本专业旨在培养德智体美劳全面发展，有家国情怀和责任担当，系统掌握计算机类专业知识和技能，深度融合人工智能理论方法与大数据技术，熟悉大数据与AI领域前沿技术，具有数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力，具有较强的工程实践、团队协作、沟通交流能力、创新创业能力及可持续发展能力，毕业后能够在不同行业内从事数据分析、大数据应用系统开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。

本专业学生毕业后5年预期达到以下目标：

目标1：具备良好的科学素养、人文修养、高度的社会责任感、家国情怀和职业道德，能够在工程实践中兼顾法律、社会、环境和可持续发展的要求，做到全面考虑和综合分析。

目标2：能深入理解和把握大数据与人工智能领域应用系统开发、智能数据分析与挖掘的全过程，遵循相关专业技术标准与规范，具备将机器学习、深度学习等AI算法与大数据平台融合的实践创新能力，能够在某一领域基于大数据与AI技术解决数据工程及交叉领域的复杂工程问题。

目标3：掌握大数据与AI技术专业设计中主流开发工具及机器学习平台，能够针对大数据与人工智能领域的复杂问题，开发、选择与使用合适的现代工程工具、AI框架和信息技术工具，高效支撑智能化的解决方案。

目标4:具有国际视野、良好的团队合作与交流能力，能够就复杂工程问题与国内外同行或社会公众进行有效沟通和交流。具有良好的组织能力、决策能力与沟通协调能力。

目标5:具备持续学习的能力，及时更新知识，不断提升工程能力和技术水平，具有深入理论研究和产品研发能力，具备不断学习，以适应区域经济发展、具身智能行业发展和社会竞争的能力。

二、培养规格

（一）毕业要求

毕业要求	指标点分解
毕业要求1：工程知识掌握数据科学与大数据技术专业领域所必需的数学、自然科学知识，并能够应用于解决大数据领域复杂工程问题。	1.1理解并掌握数据的基础知识、数据科学与大数据技术的基础知识和基本方法，理解并掌握计算机应用系统中的基本工程知识、大数据领域的初始知识及工程技术，并具有一定的算法思维能力。
	1.2能够在课程考试、实践环节、科技活动以及毕业设计中，应用数学与自然科学、工程基础和专业知识解决大数据系统及应用中的工程问题。
毕业要求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领域的复杂工程问题，以获得有效结论。	2.1能够应用数学、自然科学和数据科学与大数据技术的基本理论与方法，识别、表达计算机应用领域复杂工程问题。
	2.2能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理并结合相关文献研究，对计算机应用领域复杂工程问题给出解决方案或优化方法。
毕业要求3：设计/开发解决方案能够设计针对复杂大数据问题的解决方案，设计满足特定需求的应用系统，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掌握大数据技术应用工程问题的基本设计原理与方法，能够针对相关工程问题设计合理的解决方案。
	3.2能够在特定行业大数据应用系统的规划与设计、部署与开发、管理与安全保障过程中，在设计大数据工程问题的解决方案环节中，体现出一定的创新思维能力。
毕业要求4：工程技术研究能够基于科学原理并采用科学方法对对大数据领域复杂工程问题进行研究并得到合理有效的结论。	4.1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，并能对实验结果论证。对大数据应用复杂工程系统中涉及的领域性功能或性能问题进行研究，设计、分析和总结。
毕业要求5：使用现代工具能够针对大数据领域复杂工程问题，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能够针对大数据领域复杂工程问题，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。
毕业要求6：工程与可持续发展能够基于计算机领域复杂工程问题进行逻辑分析，能够理解和评价大数据应用工程实践对环境、社会、健康、安全、文化及可持续发展的影响。	6.1具有计算机工程实践和社会实践经历或认知，熟悉数据科学与大数据技术领域相关的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规，在工程实践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、工程伦理等因素。具有承担复杂工程任务的能力、责任心，有成为合格的社会主义建设者和接班人的坚定志向。
	6.2能够了解国家信息产业发展的宏观政策，在数据科学与大数据技术领域复杂工程问题解决方案设计中，根据所掌握的专业技术，能够考虑环境、社会可持续发展的影响因素进行合理的规划，专业的分析，满足社会发展要求，保护环境。
毕业要求7：职业规范具有坚定的政治方向，树立科学与正确的三观。能在大数据工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。培养德智体美劳全面发展的计算机领域合格人才。	7.1理解世界观、价值观、人生观的基本意义，践行社会主义核心价值观，具有人文社会科学素养和社会责任感。
	7.2理解计算机工程师职业道德的含义，并在大数据工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，敬业爱岗、艰苦奋斗、积极进取，培养德智体美劳全面发展的计算机领域合格人才。
毕业要求8：个人与团队具有健全的人格和健康的身心，具备一定的人际交往能力。具有良好的综合素质和一定的组织管理能力，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。	8.1具有健康的体魄、健康的人格和良好的心理素质，具有审美和创造美的能力。热爱劳动、尊重劳动、弘扬劳动精神以应对数据科学与大数据技术领域中的挑战。
	8.2具有一定的独立工作能力、组织管理能力和团队合作能力，能够在新工科、多学科背景下的大数据工程项目团队中承担相应的责任。
毕业要求9：沟通与交流能够就大数据领域的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；具有良好的英语听说读写能力，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。	9.1能在大数据工程实践活动中根据需要撰写工作报告、设计文稿，能进行陈述发言及讨论交流。
	9.2能及时跟踪了解行业发展现状，能够就大数据应用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，能有效阅读和利用计算机领域外文资料，能够考虑文化、语言和知识的差异，在跨文化背景下进行有效沟通和交流。
毕业要求10：项目管理理解并掌握大数据领域工程管理原理与经济决策方法，并能将其应用于多学科交叉的大数据复杂工程问题。	10.1理解从事计算机实践活动所需的经济与管理因素，掌握工程管理原理与经济决策方法。能在多领域、多学科环境中应用。
	10.2能够在多学科交叉的实践活动中进行大数据技术工程项目的管理和决策，具备初步的项目管理经验。
毕业要求11：终身学习具有自主学习和终身学习的意识和能力，具备适应软件新形态、新技术和新应用的能力。	11.1具有批判性思维，能不断探索和学习，具备终生学习的知识基础，掌握自主学习的方法，适应软件新形态、新技术和新应用的能力。掌握主动获取信息的方法，具有自主学习能力。
毕业要求11：终身学习具有自主学习和终身学习的意识和能力，具备适应软件新形态、新技术和新应用的能力。	11.2具有不断学习大数据技术新知识新方向的意识，紧跟学科的国内外发展，合理制定职业发展规划，具备适应社会发展的能力。

（二）主干学科及专业核心课程

主干学科：计算机科学与技术、数据科学与大数据技术

专业核心课程：高级语言程序设计、数据结构与算法、大数据技术、数据仓库技术与应用、大数据处理平台、内存计算框架、实时数据处理技术与应用、数据可视化技术、数据挖掘、机器学习、深度学习实践、多模态数据智能处理、企业级大数据平台架构与实践、大数据应用系统开发、云计算、AI 大模型应用开发。

（三）学制及学位

基本学制4年，修业年限4～6年（有国家政策规定的按规定执行）。

毕业条件：学生在毕业时应按最低学分规定修满140学分（其中包括毕业实习1学分，考取职业资格证书1学分（至少1个资格证书），参加至少1次学科竞赛1学分），达到毕业要求、德育培育目标和大学生体质健康标准，准予毕业。符合学位授予规定条件的，授予工学学士学位。

毕业最低学分规定：

总学分	教学学分							第二课堂（含劳动教育、社会实践、考证、竞赛、创新创业实践等）
	思想政治理论课	通识教育类		大类平台课	专业模块课		集中实践课
140
	必修	必修	选修	必修	必修	选修	必修	必修
	18	34	8	23	37	5	7	8

三、教学进程表

（一）理论教学环节

课程类别	课程性质	课程编号	课程名称		学分数	总学时	学时类型			考核		开课部门
课程类别	课程性质	课程编号	课程名称		学分数	总学时	讲授	实验（实训）	实践	学期	方式	开课部门
思想政治理论课	必修	131201430	思想道德与法治		3	48	40		8	1	考试	马院
		131200330	中国近现代史纲要		3	48	40		8	2	考试	马院
		131201330	马克思主义基本原理		3	48	48		0	3	考试	马院
		131202330	毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论		3	48	40		8	4	考试	马院
		131201530	习近平新时代中国特色社会主义思想概论		3	48	40		8	5	考试	马院
		131201625	形势与政策BK1		0.25	4	4		0	1	考查	马院
		131201725	形势与政策BK2		0.25	4	4		0	2	考查	马院
		131201825	形势与政策BK3		0.25	4	4		0	3	考查	马院
		131201925	形势与政策BK4		0.25	4	4		0	4	考查	马院
		131202005	形势与政策BK5		0.25	4	4		0	5	考查	马院
		131202105	形势与政策BK6		0.25	4	4		0	6	考查	马院
		131202425	形势与政策BK7		0.25	4	4		0	7	考查	马院
		131202525	形势与政策BK8		0.25	4	4		0	8	考查	马院
		131202210	国家安全教育		1	16	16		0	1	考查	马院
		小计			18	288	256	0	32
通识教育课	必修	071243430	大学英语（普本）1		3	48	48			1	考试	外院
		071243530	大学英语（普本）2		3	48	48			2	考试	外院
		090200610	大学体育1		1	32		28	4	1	考查	课部
		090200710	大学体育2		1	32		28	4	2	考查	课部
		091000810	大学体育3		1	32		28	4	3	考查	课部
		091000910	大学体育4		1	32		28	4	4	考查	课部
		091201730	高等数学B		3	48	48			1	考试	课部
		091201750	高等数学B		5	80	80			2	考试	课部
		091202430	线性代数 A		3	48	48			1	考试	课部
		091202730	概率论与数理统计A		3	48	48			2	考试	课部
		100200320	军事理论		2	32	16		16	1	考查	军事
		100200820	军事技能		2	32		32		1	考查	军事
		100200610	大学生心理健康教育1		1	16	16			1	考查	心理
		100200710	大学生心理健康教育2		1	16			16	2	考查	心理
		140200410	职业生涯发展		1	16	8		8	2	考查	创业
		140200320	创新创业基础		2	32	16		16	5	考查	创业
		140200510	就业指导		1	16	8		8	6	考查	创业
		小计			34	608	384	144	80
	选修	道德与责任（通识教育选修1）			≥8	1.本专业学生至少选修 3 个大类的通识教育选修课，其中必须修 2个艺术与审美课程的学分； 2.不得选修数字与技术类的课程； 3.沟通与合作课程模块需包含应用文写作B相关内容				2-7	考查	线下面授与网络教学平台相结合
		艺术与审美（通识教育选修2）
		沟通与合作（通识教育选修3）
		健康与礼仪（通识教育选修4）
		数字与技术（通识教育选修5）
		实践与创新（通识教育选修6）
		小计			8	128	128
大类平台课	必修	041000130	高级语言程序设计		3	48	24	24		1	考查	计算机
		041001720	人工智能导论		2	32	16	16		2	考查	计算机
		041000230	数据结构与算法		3	48	32	16		2	考查	计算机
		041000530	离散数学		3	48	48			2	考试	计算机
		041014640	计算机组成与体系结构		4	64	48	16		2	考试	计算机
		041000430	计算机网络		3	48	32	16		3	考试	计算机
		041000820	操作系统		2	32	24	8		3	考试	计算机
		041001030	数据库系统		3	48	32	16		3	考试	计算机
		小计			23	368	256	112	0
专业模块课	大数据基础（必修）	041005020	大数据技术导论		2	32	32	0		1	考试	计算机
		041005120	企业级大数据仓库设计与实战		2	32	16	16		2	考查	计算机+企业
		041005220	数据挖掘		2	32	32	0		3	考查	计算机
		041005320	云计算		2	32	16	16		4	考查	计算机
		小计			8	128	96	32	0
	大数据主流技术（必修）	041005420	内存计算应用实战		2	32	0	32		5	考查	计算机+企业
		041005520	实时数据处理与实践		2	32	0	32		5	考查	计算机+企业
		041005030	大数据处理平台		3	48	16	32		4	考查	计算机+企业
		041005130	大数据分析与可视化综合实战		3	48	16	32		5	考查	计算机+企业
		041005620	行业数据分析及应用		2	32	0	32		5	考查	计算机+企业
		小计			12	192	32	160	0
	大数据系统开发（必修）	041006430		机器学习B	3	48	32	16		3	考查	计算机
		041005230		深度学习实践	3	48	0	48		4	考查	计算机
		041005330		多模态数据智能处理	3	48	16	32		5	考查	计算机
		041005040		企业级大数据平台架构与实践	4	64	0	64		4	考查	计算机+企业
		041005140		大数据应用系统开发	4	64	0	64		5	考查	计算机+企业
		小计			17	272	48	224	0
	AI应用开发（选修）	041006530		AI大模型应用开发	3	48	0	48		4	考查	计算机
		041003220		智能体开发实践	2	32	0	32		5	考查	计算机
		041007340		移动应用全栈开发	4	64	0	64		6	考查	计算机
		041003540		鸿蒙项目综合实践B	4	64	0	64		6	考查	计算机
		小计			13	208	0	208	0
	选修模块至少修				5	80	0	80	0
集中实践	必修	041013210		毕业实习	1	16			16	6-7		6个月
		041013360		毕业设计（论文）	6	96			96	8
		小计			7	112			112
总计（实际应修）					132	2176	1200	752	224

（二）第二课堂活动一览表

性质	类别	学分	学期
必修模块（7学分）	思政素养类	至少1学分	第1-7学期
	劳动教育类	至少2学分	第1-7学期
	社会实践类	至少2学分	第1-7学期
	学术科技与创新创业类	至少取得1次学科竞赛证书，1学分	第1-7学期
	位置技能培训类（含考证、竞赛）	至少考取1个职业资格证书，1学分	第1-7学期
选修模块（1学分）	志愿服务类		第1-7学期
	文体艺术活动类		第1-7学期
	工作履历类		第1-7学期

注：1.学生根据《武汉晴川学院第二课堂成绩单管理办法》等文件修满第二课堂8学分，其中必修模块7学分，选修模块1学分；

2.学科竞赛与考证，共需获取2个学分，特殊情况下，超额可置换另一项项目学分；

3.在毕业实习过程中，作出重要成果并被实习单位应用，或被实习单位直接正式录用的，可以置换考证学分，相关置换由学院教学指导委员会认定

（三）学时学分统计表（不包括第二课堂学分）

类别			学分				学时
类别			小计	理论	实践	学分占总学分比例（%）	小计	理论	实践	学时占总学时比例（%）
按课程类别分	理论教学环节	思想政治教育	18	16	2	13.64%	288	256	32	13.24%
		通识教育课	42	32	10	31.82%	736	512	224	33.82%
		大类平台课	23	16	7	17.42%	368	256	112	16.91%
		专业模块课	42	11	31	31.82%	672	176	496	30.88%
		小计	125	75	50	94.70%	2064	1200	864	94.85%
	集中实践教学环节（1周=16学时）		7	0	7	5.30%	112	0	112	5.15%
	合计		132	75	57	100.00%	2176	1200	976	100.00%
按课程性质分	必修课	理论教学环节	112	67	45	84.85%	1856	1072	784	85.29%
		集中实践环节	7	0	7	5.30%	112	0	112	5.15%
		小计	119	67	52	90.15%	1968	1072	896	90.44%
	选修课	理论教学环节	13	8	5	9.85%	208	128	80	9.56%
	合计		132	75	57	100.00%	2176	1200	976	100.00%
理论及实践学分、学时占总学分及学时的比例			/	56.82%	43.18%	/	/	55.15%	44.85%	/

注：1.理论教学（体育除外） 16 学时记 1 学分；体育每学期1学分；

2. 实验（实训）实践教学包括课内的实验（实训）实践以及集中实践实验教学环节：其中课内实验（实训）实践16学时记1学分；集中性实践实验环节单独设置的实验、实训课1周计1学分，1学分按16 学时计；毕业实习（专业实习）计1学分、毕业论文（设计）等原则上每周计0.5学分；

3.选修课学分数：统计各类选修课的毕业最低学分数。

四、周数分配表

学年学期	第一学年		第二学年		第三学年		第四学年		合计
学年学期	第1 学期	第2 学期	第3 学期	第4 学期	第5 学期	第6 学期	第7 学期	第8 学期	合计
周数	18	18	18	18	18	18	18	15	141
开设总学分	26.25	30.25	22.25	21.25	25.25	13.25	3.25	6.25	148
建议至少选修教学学分（不含第二课堂）	25.25	29.25	21.25	20.25	24.25	3.25	2.25	6.25	132

五、学期教学进程表

学期/周次	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18
一	★	★	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	+	+
二	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	+	+
三	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	+	+
四	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	+	+
五	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	+	+
六	—	—	—	—	—	—	—	—	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	+	+
七	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●
八	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	⊕●	▲	▲

符号说明：军事技能★ 课程教学— 复习考试+ 毕业实习⊕ 毕业论文（设计）● 毕业教育 ▲ 机动X

六、课程体系矩阵

课程体系对毕业要求的支撑

本专业课程及实践教学环节对毕业要求的支撑度（H表示强支撑关系、M表示中支撑关系、L表示低支撑关系）如下：

课程名称

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

毕业要求7

毕业要求8

毕业要求9

毕业要求10

毕业要求11

1.1

1.2

2.1

2.2

3.1

3.2

4.1

5.1

6.1

6.2

7.1

7.2

8.1

8.2

9.1

9.2

10.1

10.2

11.1

11.2

思想道德与法治

中国近现代史纲要

马克思主义基本原理

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

习近平新时代中国特色社会主义思想概论

形势与政策1-6

国家安全教育

大学英语1-3

大学体育1-4

高等数学B

线性代数A

概率论与数理统计A

应用文写作B

军事理论

大学生心理健康教育1-2

职业生涯发展

创新创业基础

就业指导

道德与责任

艺术与审美

沟通与合作

健康与礼仪

实践与创新

高级语言程序设计

人工智能导论

数据结构与算法

离散数学

计算机组成与体系结构

计算机网络

操作系统

数据库系统

大数据技术导论

企业级大数据仓库设计与实战

数据挖掘

云计算

内存计算应用实战

实时数据处理与实践

大数据处理平台

大数据分析与可视化综合实战

行业数据分析及应用

机器学习B

深度学习实践

多模态数据智能处理

企业级大数据平台架构与实践

大数据应用系统开发

AI大模型应用开发

移动应用全栈开发

鸿蒙项目综合实践B

智能体开发实践

军事技能

毕业实习

毕业设计（论文）

第二课堂学分（含劳动教育、社会实践等）