发布时间：2020-05-18 编辑：考研派小莉 推荐访问：
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天津大学数学学院数据科学与大数据技术硕士简介正文
2019级数据科学与大数据技术专业培养方案
专业代码：080910T
学制四年
授予学位 理学学士
一、培养目标
本专业面向国家新科技、新工业、新经济对大数据处理、研究与
应用的需求，培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好的政治素
质与道德修养，掌握扎实的数学、统计与计算机科学等相关学科的基
础理论，具备牢固的数据科学专业知识，具备较强的大数据分析、建
模和应用的综合能力，具备开阔的国际视野，优秀的跨领域创新能力、
跨学科研究能力和跨文化交流能力的高素质复合型专业人才。
本专业口径宽，适应性强，毕业生主要在科研机构、金融部门、
高等院校、高科技企业等从事数据科学研究与大数据管理、应用开发
等方面的工作，也可以报考国内外数据科学、数学、统计、计算机或
其他相关专业的研究生。
二、毕业要求
本专业毕业生需达到相应的知识、能力、思维要求见下表，具体
要求及分解指标如附件表 1 所示。
表 1. 本专业知识、能力与思维要求指标
培养环节 具体要求指标
知识方面 要求 1-1:具备良好的数学基础和规范、严谨
的数学思维, 比较全面掌握数学的基本知
识、基本理论和基本技能。
要求 1-2:熟练掌握基于统计和优化的数据分
析的基本思路基本理论与基本方法,以及相
关的算法编程、测试和软件对应知识要求。
要求 1-3: 熟练掌握数据挖掘与机器学习的
基本原理与基本方法，并掌握利用其方法进
行数据处理的基本技能。
要求 1-4: 较熟练地掌握一门外语,具有一定
的听、说、读写能力。
能力方面 要求 2-1：计算机编程与算法设计能力:具有
较强的计算机编程和算法设计能力,以及网
络数据采集能力。
要求 2-2：数据分析与建模能力:具有熟练应
用统计与优化方法进行数据分析与建模能
力,进而提供管理决策支持。
要求 2-3：数据挖掘与机器学习系统设计能
力：具备较强的应用数据挖掘与机器学习算
法与思维来设计实际大数据系统。
要求 2-4：实践应用能力:面向不同行业需求
和数据现状,具备个性化的数据应用解决方
案设计能力。
思维方面 要求 3-1：具有良好的数学思维与数据科学。
具备较好的抽象思维能力与数学形式化思维
能力。能够从数据科学的视角出发来分析、
研究科学问题与技术问题。
要求 3-2：具有良好大数据思维。能够具备大
数据收集、分析与挖掘的整体思维，并善于
构造大数据应用场景来解决现实问题。
三、主干学科与相近专业
主干学科：数学、统计学、计算机科学。
相近专业：人工智能、软件工程、自动化、计算机科学与技术、
应用统计学、应用数学、信息与计算科学学等。
四、核心课程
专业基础课程如下：
1）必修：高等代数、实变函数、复变函数、离散数学、常微分方
程、算法设计；
2）选修：、微分几何、专业英语、数据结构、计算机数据结构、
人工智能概论。
专业核心课程如下：
1）必修：最优化理论与方法、大数据的 Python 基础、概率与统
计、数据科学导论、数据可视化；
2）选修：图论及其应用、随机过程、多元统计分析、时间序列分
析、数字图像处理、自然语言处理、机器学习、社会计算、生物信息、
计算机网络、分布式计算、并行计算、保险精算、组合证券投资理论。
五、毕业学分
项目采取学科交叉融合的课程体系，本专业学生须按培养方案要
求修读各类课程，总学分最低修满 177 学分，方可毕业。主要包括构
成如下：
1. 通识教育类 79.5 学分，包括思想政治理论、专项教育、通识
核心以及选修课程等。
2. 专业教育类 86.5 学分，包括大类基础课、专业核心课、专业
选修与实践教学类课程等。
3. 创新创业教育类 3 学分，包括创新创业课程和实践等。
4. 课外实践类 8 学分。
各模块课程学分要求及分布详见下表所示。
本文来源：http://m.okaoyan.com/tianjindaxue/yanjiushengyuan_291735.html
