数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术——理学院 0574-87610251  QQ群:283355278

【专业介绍】

专业是教育部于 2019 年审批的数据科学领域的新专业。我校今年第一年招生。大数据被誉为21世纪的新石油”,是国家战略性资产,是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新,竞争和生产力前沿”。

【培养目标】

本专业的人才培养目标是培养德、智、体、美全面发展,具有良好的政治素质与道德修养,具备扎实的基础和专业知识、良好的动手能力,掌握数据科学与大数据技术完整理论知识体系、具备全面应用分析技能,能在相应的领域从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作,能够从事数据有关教学、科研、开发和应用的高层次、复合型人才。

【师资力量】

本专业现有专任教师近10人,其中教授1人,副教授3人,有海外学术经历3人,博士6人专任教师主持国家自然科学基金项目2项,省自科基金2项,市自科基金5项。主持各类横向科研项目20项。公开发表科研论文30余篇。

【就业方向】

数据科学与大数据技术是理论与技能相结合的应用性很强的专业,毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业,从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、技术管理等工作。本专业毕业生能在政府、金融、互联网、销售、制造、电子商务、医疗卫生等行业以及专业统计分析机构,从事大数据系统平台的搭建与应用开发、海量数据库的设计开发、大数据的挖掘与分析。

毕业生主要到各类型企业、事业、政府和社会组织等部门从事数据采集、整理、分析发掘、展现、应用等数据管理维护和分析相关工作,从事大数据集成、数据产品的研发与设计、数据咨询服务和教育培训等工作。

【实验室建设情况】

大数据平台实验室:教师和学生进行科研、科创的平台。

 数据工程中心:

 宁波工程学院于20147月成立数据工程中心,旨在以当前互联网和大数据时代新型信息技术为牵引,结合宁波市产业转型升级和经济社会发展需要,综合应用计算机和数学工具,开展统计数据综合应用、空间数据处理分析、网络数据挖掘和金融数据管理等研究,通过“加工”实现数据的“增值”,同时促进数学、统计、经济、金融、信息和计算机等学科之间的交叉、融合和渗透。中心建设经费已近1000万元。

【课程设置】

主要专业课程:微积分/线性代数/概率论与数理统计/基础统计学/应用随机过程/时间序列分析/非参数统计/数据结构与算法/面向对象程序设计/数据库技术/大数据技术原理与应用/应用机器学习/Python语言程序设计/大数据分析工具/数据采集技术/并行分布计算/云计算/数据可视化/大数据存储与处理技术应用基础(Hadoop)/NoSOL数据库。

主要实践教学环节:数据采集技术实验/面向对象课程设计/数学建模实践/机器学习实战/回归与多元统计实验/数据库课程设计/时间序列分析实验/非参数统计实验/大数据管理与可视化实验/数据采集与预处理实验/并行计算与分布式计算实验/NoSQL 数据库实验/物流大数据库实验/毕业实习、学年论文、毕业设计(论文)。

【人才培养模式】

坚持理论与应用相结合的培养模式,围绕数据科学与大数据技术本科专业培养目标和培养规格,不断改革课堂教学方法,注重理论水平的提高和应用能力的培养,采用理论学习、实践教学、大数据专题研究或学位论文研究相结合的方式,培养能够服务于政、产、学、研等领域的高层次大数据应用型人才。以社会需求为导向,开展大数据科学研究,努力取得对经济领域有重大影响的应用型成果;通过多学科交叉融合,努力培养具有大数据思维和创新能力的复合型人才;以数据共享和整合为基础,以研究应用为核心,建立大数据分析共享平台,促进政、产、学、研、用协同创新,推出具有自主知识产权的大数据分析开源软件和服务,加速大数据理论、技术和应用的创新。

【人才培养特色】

以信息时代的社会需求为导向,以数学、统计学、计算机科学为基础和工具,以大数据科学为桥梁,通过多学科交叉融合,培养具备良好政治素养和数据工程师修养、大数据思维和创新能力的应用型人才。

【教授带你聊专业】

Q1:数据科学与大数据专业是做什么的? 

全球范围内,运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。我国制定了《促进大数据发展行动纲要》,大力推动大数据发展和应用。

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据的集合。数据科学与大数据技术对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

Q2:数据科学与大数据技术专业的毕业生就业前景如何?

目前和未来,各行各业急需大量数据科学与大数据技术的专业人才,高校对大数据人才培养规模和行业对大数据人才的需求量出现了大落差。数据科学与大数据技术专业的毕业生炙手可热。数据科学与大数据技术是理论与技能相结合的应用性很强的专业,毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业,从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、技术管理等工作。本专业毕业生能在政府、金融、互联网、销售、制造、电子商务、医疗卫生等行业以及专业统计分析机构,从事大数据系统平台的搭建与应用开发、海量数据库的设计开发、大数据的挖掘与分析。

Q3:数据科学与大数据技术专业的毕业生适合考取哪些专业的研究生?

数据科学与大数据技术专业的毕业生适合考取数学、应用统计学和计算机科学与技术等相关专业研究生。

Q3:数据科学与大数据技术专业的培养目标是什么?

 针对各行业对数据科学与大数据技术应用型人才的大量和迫切需求,本专业致力于培养具有扎实的数学、统计学和计算机科学基础的应用创新型专业化数据人才。

Q4:数据科学与大数据专业的师资力量如何?

 本专业现有专任教师近20人,其中副教授以上5名,有海外学术经历3名,博士近10名。省151人才工程第二层次1人,市领军拔尖人才第三层次2。专任教师主持国家自然科学基金项目2项,省自科基金2项,市自科基金5项。主持各类横向科研项目50项。公开发表科研论文40余篇。

Q5:数据科学与大数据技术专业的主要课程有哪些? 

微积分,线性代数,概率论与数理统计,时间序列分析,数据结构与算法,面向对象程序设计,数据库技术,大数据技术原理与应用,应用机器学习,Python语言程序设计,大数据分析工具,云计算,数据可视化,大数据存储与处理技术应用基础(Hadoop)。

Q6:数据科学与大数据技术专业的特色是什么? 

以信息时代的社会需求为导向,以数学、统计学、计算机科学基础和工具,以大数据科学为桥梁,面向各类型企业、事业、政府和社会组织等部门,培养大数据应用型人才是数据科学与大数据技术专业的特色。

Q7:学习数据科学与大数据技术需要注意的问题有哪些? 

 夯实数学、统计学和计算机科学基础,掌握数据科学和大数据技术,加强数据技术在实际领域(如图像处理、物流数据,自然语言的处理等)的实践。

Q8:数据科学与大数据技术专业的毕业生的岗位需求有哪些,具体开展哪些工作?

数据科学与大数据技术专业的毕业生从事为数据开发工程师,图像处理工程师、金融数据分析师、销售数据分析师等应用数据科学与大数据技术的相关工作。例如,对于数据与算法类工作,可以负责公司数据仓库的架构设计、建模,组织数据仓库开发,并基于数据仓库,对数据进行挖掘,发现数据中的规律,或者负责应用和构建数学算法,以发现数据中的规律(算法)。

Q9:本专业与社会上企业是否有互动合作?

理学院全面融入产教融合工程,校企合作。与宁波市统计局、81890、云朵网络科技有限公司等很多企事业单位都有紧密的合作关系。