统计学(数据科学与工程)


(一)培养目标

培养具有扎实的数学和计算机科学等基础知识,掌握大数据处理和分析的基本理论和方法,具有深度的数据探索、挖掘技能熟练掌握一定的数据分析工具,具备运用数据科学知识解决实际问题的创新与实践能力,能从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作的将数据技术、理论和方法与实际应用结合,实现数据驱动决策高级专业人才。

(二)学习课程和方向

主要课程是:数学分析、高等代数、空间解析几何、常微分方程、计算机程序设计、数据结构概率论、数理统计、机器学习导论、操作系统、数据库系统、大数据处理技术、大数据分析方法及应用、时间序列分析、多元统计分析、统计分析软件等。还设置了两个方向的专业特色课:

1、 数据科学方向

主要学习:大数据可视化与安全、高级数据库开发技术、云计算、统计自然语言处理。

2、 统计学方向

主要学习非参数统计、贝叶斯统计、现代回归分析方法、随机过程。

(三)师资情况

本专业拥有各类数据资源和实验室,主要涵盖交通、医疗、生物、证券期货、交通、互联网营销、测绘和遥感等应用领域的数据资源;建有大数据处理算法及应用研究实验室生物大数据分析实验室优化与并行计算实验室1个,用于本专业的课程实验(设计)、毕业设计、综合实训和数据建模等

本专业共有专任教师16人,其中教授3人、副教授5人、讲师8人;博士生导师1人、硕士导师8人;13人具有博士学位,3人在读博士。本专业教授每学年都能坚持主讲12门本科生课程。

并与青岛青软实训教育科技股份有限公司、青岛市统计局等单位共建了一批实习基地。

(四)培养对象

本科、四年,授予理学学位。

)培养机制与特色

通过办学实践专业建设研究相结合形成了本专业的办学机制与特色,即

1、专业课程均衡设置

理学类学科特点设置课程的基础上,强调本专业统计学、计算机科学等学科的密切联系,既肯定统计学在数据挖掘中扮演着重要的角色,同时兼顾传统方法的并行以及高性能计算能力的提高按照数据处理工程类学科的特点设置课程,做到种类型课程设置的相对平衡。

2、确定多元化人才培养方式

模式就是强调基础,重视应用,分方向培养,确保学生学习的承接性,保障就业,充分体现“以学生为本”的办学理念,有利于学生个性化发展和满足人才市场需求。

就业方向

本专业就业去向主要是政府管理部门、金融部门、医疗服务部门、交通部门、公司企业和学校等,应聘职位主要是数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策系统开发和管理等。

)发展趋势

数据科学与工程专业是新世纪最有前途的学科之一,该专业人才的社会需求空间很大。

1、大数据在科学研究(如地球科学、生命科学、高能物理研究等)社会治理(如智慧城市智慧医疗智能交通等企业管理(如行为分析、趋势分析、行情预测、精准营销、商品推荐等)领域都有成功的应用。

2、数据资源的重要性有可能超过石油、煤炭、矿产成为人类最重要的资源。大数据的存储、有价值信息的挖据分析与应用等内容已成为社会各界炙手可热的问题,若想充分利用数据带来的价值,都需要拥有大量的、合格的具有该专业知识和技术的数据人才。

在大数据时代,数据科学与工程人才面临着大好机遇和挑战,基于新的视角大力建设数据科学与工程专业、积极推进专业的提升,必然会使数据科学与工程专业得到更快更好地发展。

 


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