广州大学的数据科学与大数据技术专业介绍

广州大学的数据科学与大数据技术专业备受关注。以下为你详细介绍该专业，包括学制学位、培养目标、核心课程等内容，旨在让你全面了解这一前沿专业的特色与优势。

一、学制与学位

此专业学制为4年，完成学业后，符合要求的学生将被授予理学学士学位。

二、培养目标

本专业依据党的教育方针与学校24字育人理念，致力于培养全面发展、德才兼备的复合型人才。学生不仅要掌握扎实的数据科学基础，还需具备创新精神、实践能力与广阔国际视野，毕业后能在多领域解决数据密集型应用问题。

核心课程：搭建知识框架

专业核心课程涵盖数学分析、几何与代数、数据库技术及应用等。这些课程为学生的专业学习筑牢根基，助力他们在数据科学领域深入探索。

三、培养特色：三大亮点

• 基础扎实：培养学生深厚的数学与统计学理论功底，使其熟练运用多种技术解决实际问题。
• 实践创新：国内一流的实验室与实训基地，强化学生动手能力，践行“厚基础、强实践、精技能、重创新”的培养模式。
• 出口广阔：学生毕业后选择多样，可在国内外深造，也可在多行业从事大数据相关工作，具备良好社会需求与就业前景。

四、毕业要求

• 素质要求：涵盖思想道德、专业与身心素质。学生要热爱祖国、秉持高尚品德、具备严谨科学态度、保持身心健康。
• 知识要求：包括人文社科、自然科学和专业知识，为专业学习提供多维度知识支撑。
• 能力要求：有信息获取、交流表达、研究管理和创新终身学习能力，以适应复杂的专业环境。

五、修业指导

专业课程分三个层次。基本学制4年，弹性学制3 - 7年，毕业需满足学分要求。各层次课程有明确规定：

• 学分要求：总学分不少于156.5学分，合理分配不同课程与实践环节学分。
• 课程设置：全校公共必修课程32学分；通识选修课程有模块学分要求，可在特定范围内选修；学科与专业必修课程必须修读，不及格需重修；专业选修不少于25学分；第二课堂至少积累9个学分。
• 学习建议：建议学生在前四个学期注重学科基础与英语课程学习，控制通识选修学分 。认识实习为1周，大数据实训分三阶段实施 。