韩山师范学院的数据科学与大数据技术专业近年来吸引了众多学子的关注。该专业立足时代前沿,结合数学、统计学、计算机科学、经济学等多学科交叉优势,致力于培养具备大数据处理能力和创新实践素养的复合型人才。通过系统化的课程设计、多元化的竞赛平台以及校企协同培养模式,学生既能掌握扎实的理论基础,又能获得丰富的实战经验。
学科特色与课程体系
该专业的核心课程覆盖统计学、机器学习、深度学习、大数据存储与处理等领域。以Python程序设计和Hadoop/Spark分布式计算框架为代表的实践课程,帮助学生掌握数据采集、清洗、分析、可视化全流程技能。例如学生需通过网络爬虫技术完成真实数据抓取,利用自然语言处理工具挖掘文本信息,并在Linux操作系统环境下搭建数据处理系统。这种理论与实践深度融合的模式,使学生在校期间就能接触行业真实场景。
培养路径与就业方向
专业采用“2+2”协同培养创新模式,前两年在韩山师范学院学习基础课程,后两年可选择与江门职业技术学院合作开展应用技术实训。毕业生主要服务于政府、金融、医疗、电商、教育等领域,从事数据分析师、数据工程师、业务分析师等岗位。近年的毕业生中,既有进入华南农业大学攻读研究生的深造典型,也有在金融数学建模竞赛和挑战杯创业大赛中斩获国家级奖项的实践能手。
核心竞争力与教学资源
专业依托数学与统计学院和数据科学学院的双重资源,拥有65%高级职称教师组成的“双师型”团队。教学改革突出三大特色:
- MOOC混合教学模式:结合翻转课堂和随堂测评提升学习效率
- 过程化考试改革:打破传统应试评价体系
- 学科竞赛体系:构建覆盖数学建模、数据挖掘、创新创业的竞赛矩阵学生可参与全国大学生数学建模竞赛、泰迪杯数据挖掘挑战赛、大湾区金融数学建模竞赛等权威赛事,近三年获奖率持续提升。
招生要求与学习建议
该专业面向物理类考生招生,2023年广东省内计划招收79人,学费为5190元/年。报考建议关注:
- 夯实数学基础与编程能力
- 提前了解Hadoop生态圈和TensorFlow框架
- 积极参与Kaggle竞赛等开放平台项目新生入学后将经历从C语言基础到深度学习算法的阶梯式训练,建议利用暑假预习线性代数和概率论核心课程。
通过四年的系统培养,学生不仅能获得数据思维和工程实践能力,更能在人工智能浪潮中把握先机。正如优秀学长寄语所言:“每成功构建一个预测模型,都是对未知世界的精彩探索。”这或许正是该专业吸引莘莘学子的魅力所在。
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