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长春大学的数据科学与大数据技术专业是工学门类本科专业,学制四年,授予工学学士学位。该专业聚焦数学、统计学和计算机科学的交叉融合,致力于培养具备数据采集、存储、分析、挖掘等核心能力的高级应用型人才。课程体系涵盖数学基础理论、编程技术和大数据工具链,同时强调创新意识和实践能力的塑造。学生毕业后可在人工智能、互联网、金融等领域从事技术开发或科研工作,就业前景广阔。
一、培养目标与核心能力
本专业以德智体美劳全面发展为宗旨,要求学生掌握数据科学思想和大数据技术服务意识。培养方向包括:
- 理论能力:通过数学分析、概率论基础、数理统计等课程夯实数理基础;
- 技术实践:学习Hadoop生态系统(如Hbase、Hive、Spark)及机器学习算法,掌握分布式存储、数据可视化等技术;
- 行业应用:针对金融、教育、行政等领域需求,培养数据治理和系统设计能力。
二、课程体系架构
专业课程分为三大模块:
- 数学基础模块
- 数学分析与高等代数构建数学建模能力
- 解析几何和多元统计分析支撑数据空间分析
- 计算机技术模块
- 面向对象程序设计(Java/Scala)
- 数据结构与算法优化数据处理效率
- Linux操作系统与大型数据库应用强化系统开发
- 大数据技术模块
- 机器学习和深度学习算法实现智能分析
- 分布式存储与计算技术(Zookeeper、Spark)应对海量数据
- 数据安全与隐私保护保障合规性
三、实践与就业路径
专业建立“产学研用”一体化培养机制:
- 实习基地:依托长春中软数据产业定制班,提供企业级项目实训;
- 学科竞赛:学生在全国大学生数学建模竞赛、数据挖掘大赛中屡获国家级奖项;
- 就业方向:
- 互联网企业:从事数据平台开发、算法优化
- 金融机构:负责风险建模、量化分析
- 科研院所:参与大数据算法研究或教育推广
近三年毕业生考研率位居全校前列,就业率高于吉林省平均水平,主要分布在长三角、珠三角地区的高新技术企业。
四、学院资源支撑
专业所属的数学与统计学院拥有:
- 师资力量:教授6人、副教授15人,博士占比47%,含吉林省教学名师2人;
- 科研平台:省级数学与交叉科学实验基地、黄大年式教师团队;
- 教学成果:建设国家级一流本科课程1门、省级精品课程3门;
- 学术活动:定期举办微分方程与动力系统学术会议,拓展学生视野。
通过理论深度与技术广度的平衡设计,该专业形成了“数学筑基-工具赋能-行业贯通”的特色培养路径,为大数据产业输送兼具工程能力和创新思维的复合型人才。
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