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桂林電子科技大學2022年數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術專業(yè)介紹

招生專業(yè)

2022/7/18

桂林電子科技大學招生辦

專業(yè)概況

為順應國際科技發(fā)展趨勢、打造學科發(fā)展生態(tài)體系、更好地服務廣西區(qū)域經(jīng)濟建設，桂林電子科技大學于2018年7月正式成立“院辦大學”試點學院——人工智能學院（School of Artificial Intelligence），并于2019年3月21日正式獲教育部批準新增數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術專業(yè)。

培養(yǎng)目標

在人工智能領域開展面向產(chǎn)業(yè)的工程教育和交叉學科的前沿研究，培養(yǎng)具有國際競爭力的高級研發(fā)工程師和工程科學家。

培養(yǎng)要求

本專業(yè)學生主要學習數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術方面的基礎理論和基本技術，接受從事數(shù)據(jù)科學研究與大數(shù)據(jù)處理技術應用相關的技能訓練，從而系統(tǒng)地掌握數(shù)據(jù)科學與工程專業(yè)知識和技能，具有設計開發(fā)大數(shù)據(jù)處理構(gòu)件及應用系統(tǒng)的基本能力。

畢業(yè)生應達到以下幾方面的知識與能力要求：

1、工程知識：具有扎實的數(shù)學與自然科學基礎知識，并將其應用到解決相關領域大數(shù)據(jù)問題建模及分析推理的能力；

2、問題分析：能夠運用所學數(shù)學、自然科學和數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術的基本原理，識別、表達和分析相關領域復雜大數(shù)據(jù)處理的工程問題；

3、設計/開發(fā)解決方案：具有設計開發(fā)數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)相關領域的功能模塊和系統(tǒng)的能力，并具有較強的創(chuàng)新意識和創(chuàng)新能力；能夠設計針對特定領域復雜大數(shù)據(jù)處理工程問題的解決方案，并能夠在設計環(huán)節(jié)中綜合考慮社會、健康、安全、法律、文化以及環(huán)境等因素；

4、研究：能夠采用科學有效的方法對相關領域數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術的復雜工程問題進行實驗設計、數(shù)據(jù)分析與結(jié)果評價，進而得到合理有效的結(jié)論；

5、使用現(xiàn)代工具：具有選擇和使用信息技術工具和檢索工具全方位多渠道獲取數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術領域相關信息的能力；能夠合理地選擇技術開發(fā)工具和資源，運用于復雜工程問題的設計、開發(fā)、仿真及驗證過程中；

6、工程與社會：針對數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術專業(yè)相關的工程實踐和復雜工程問題解決方案，能夠合理分析和評價其可能對社會、健康、安全、法律、文化帶來的影響和理解應承擔的責任；

7、環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展：了解信息產(chǎn)業(yè)和數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術相關領域的基本發(fā)展方針、政策和國家法律法規(guī)，能夠考慮和評估實際工程實踐活動對環(huán)境、社會可持續(xù)發(fā)展的影響；

8、職業(yè)規(guī)范：具有良好的文化素養(yǎng)、社會責任感和職業(yè)道德，能夠在數(shù)據(jù)工程實踐中遵守職業(yè)道德和相關規(guī)范，履行責任；

9、個人和團隊：具有健康的體格和良好的心理素質(zhì)，具有團隊協(xié)作精神，能夠在團隊中完成所承擔的任務；

10、溝通：能夠針對數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術的工程問題與業(yè)界同行及社會公眾進行有效溝通和交流，具備一定的國際視野，能夠在跨文化背景下進行交流；

11、項目管理：掌握工程項目管理方法，能夠?qū)?shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術開發(fā)項目進行有效的組織實施和管理；

12、終身學習：具有自主學習和終身學習的意識，有不斷學習新知識，掌握新方法和新技能，能夠適應未來數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術發(fā)展的能力。

三、主干學科、主要課程與主要實踐教學環(huán)節(jié)

1、核心基礎課程：數(shù)據(jù)科學導論、線性代數(shù)及應用、概率論及數(shù)理統(tǒng)計、信息論、大數(shù)據(jù)處理與云計算、數(shù)據(jù)庫原理及應用、最優(yōu)化及運籌學、機器學習導論等。

2、專業(yè)特色課程：大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、人工智能學科概論、人工智能數(shù)學基礎、機器人學概論、人工智能導論、大數(shù)據(jù)技術原理與應用、自然語言處理等。