杭州师范大学数据科学与大数据技术专业本科培养方案（2020）

州師驼大学 数据科学与大数据技术专业 本科培养方案 (2020) 杭州师范大学教务处编印 2020年8月

数据科学与大数据技术专业 本科培养方案 （2020） 杭州师范大学教务处编印 2020 年 8 月

数据科学与大数据技术专业本科培养方案 培养目标 本专业培养德、智、体、美等方面全面发展的,有理想、有道德、有文化、有纪律的,能主动适应现 代社会、经济、科技与教育发展需要【目标1】,掌握数据科学与大数据技术的基础知识、理论及技术【目 标2】,包括面向大数据应用的统计学、数学、信息与计算科学基础知识,数学建模、高效分析与处理,统 计学推断的基本理论、基本方法和基本技能【目标3】,以及在自然科学和社会科学等应用领域中的大数据 应用【目标4】等,具有较强的专业能力和良好外语运用能力,能在I行业、金融业、行政事业单位等行 业从事大数据的处理、分析及预测等工作的应用型与复合型高级专门人才【目标5】,毕业后能在科技、教 育、经济和数据分析等部门,从事研究、教学、应用开发以及管理【目标6】等工作 、毕业要求 通过专业学习,毕业生应获得以下几方面的知识、能力和素质 1、思想素质和身体素质:热爱祖国,热爱人民,热爱中国共产党,掌握马列主义、毛泽东思想和邓小 平理论的基本原理、“三个代表”的重要思想、科学发展观和习近平新时代中国特色社会主义思想,树立 科学的世界观、人生观和价值观,具有良好的身体素质和心理素质 2、专业知识:掌握微积分、代数、几何等数学基础理论,掌握数据科学与大数据技术的基本理论和 基础知识,掌握现代程序设计理论和算法理论,具备良好的专业素养 3、分析问题能力:掌握本专业的基本思想方法,具备较强的逻辑推理能力、抽象思维能力、算法分 析能力,具备通过建立数学模型分析求解实际问题,得出有效结论的能力: 4、计算实践能力:熟练使用计算机编程语言实现算法,能够利用主流数学软件工具进行科学计算模 拟,并结合数学模型求解实际问题,具备数据的收集、分析、处理和应用的能力,具备软件开发特别是大 数据应用软件开发能力 5、学科视野:具有较宽的知识面,了解本专业相关理论、技术及应用的发展动态,能够熟练运用英 语进行交流和沟通,能够比较顺利地阅读本专业的英文文献 6、综合运用能力:具备运用本专业方法从事研究和实际数据分析、软件开发管理的综合能力,具有 较强的创新创业能力 7、团队合作能力:能够与他人进行有效的沟通和交流,能够在多学科背景的团队中承担个体、团队 成员以及负责人的角色 8、自主学习和终身学习意识:掌握资料调査与收集、文献检索及运用现代技术获得相关信息的基本 方法;具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。 “培养目标毕业要求”和“毕业要求课程体系”对应矩阵 (一)“培养目标-毕业要求”对应矩阵 目标1目标2目标3目标4目标5目标6 毕业要求 毕业要求2 毕业要求3

·1· 数据科学与大数据技术专业本科培养方案 一、培养目标： 本专业培养德、智、体、美等方面全面发展的，有理想、有道德、有文化、有纪律的，能主动适应现 代社会、经济、科技与教育发展需要【目标1】，掌握数据科学与大数据技术的基础知识、理论及技术【目 标2】，包括面向大数据应用的统计学、数学、信息与计算科学基础知识，数学建模、高效分析与处理，统 计学推断的基本理论、基本方法和基本技能【目标3】，以及在自然科学和社会科学等应用领域中的大数据 应用【目标4】等，具有较强的专业能力和良好外语运用能力，能在IT行业、金融业、行政事业单位等行 业从事大数据的处理、分析及预测等工作的应用型与复合型高级专门人才【目标5】，毕业后能在科技、教 育、经济和数据分析等部门，从事研究、教学、应用开发以及管理【目标6】等工作。 二、毕业要求 通过专业学习，毕业生应获得以下几方面的知识、能力和素质： 1､思想素质和身体素质：热爱祖国，热爱人民，热爱中国共产党，掌握马列主义、毛泽东思想和邓小 平理论的基本原理、“三个代表”的重要思想、科学发展观和习近平新时代中国特色社会主义思想，树立 科学的世界观、人生观和价值观，具有良好的身体素质和心理素质； 2、专业知识：掌握微积分、代数、几何等数学基础理论，掌握数据科学与大数据技术的基本理论和 基础知识，掌握现代程序设计理论和算法理论，具备良好的专业素养； 3、分析问题能力：掌握本专业的基本思想方法，具备较强的逻辑推理能力、抽象思维能力、算法分 析能力，具备通过建立数学模型分析求解实际问题，得出有效结论的能力； 4、计算实践能力：熟练使用计算机编程语言实现算法，能够利用主流数学软件工具进行科学计算模 拟，并结合数学模型求解实际问题，具备数据的收集、分析、处理和应用的能力，具备软件开发特别是大 数据应用软件开发能力； 5、学科视野：具有较宽的知识面，了解本专业相关理论、技术及应用的发展动态，能够熟练运用英 语进行交流和沟通，能够比较顺利地阅读本专业的英文文献； 6、综合运用能力：具备运用本专业方法从事研究和实际数据分析、软件开发管理的综合能力，具有 较强的创新创业能力； 7、团队合作能力：能够与他人进行有效的沟通和交流，能够在多学科背景的团队中承担个体、团队 成员以及负责人的角色； 8、自主学习和终身学习意识：掌握资料调查与收集、文献检索及运用现代技术获得相关信息的基本 方法；具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。 三、“培养目标-毕业要求”和“毕业要求-课程体系”对应矩阵 （一）“培养目标-毕业要求”对应矩阵 目标 1 目标 2 目标 3 目标 4 目标 5 目标 6 毕业要求 1 ● ● ● 毕业要求 2 ● ● 毕业要求 3 ● ● ● ●

目标1 目标2 目校 标3 目标4 目标5 目标6 毕业要求4 毕业要求5 毕业要求6 毕业要求7 毕业要求8· (二)“毕业要求-课程体系”对应矩阵 (以关联度标识,课程与某个毕业要求的关联度根据该课程对相应毕业要求的支撑强度来定性估计 H:表示关联度高:M:表示关联度中:L:表示关联度低。) 毕业要求 课程性质 课程名称 567 思政类 军体类 通识必修课 外语类 HMM 创新创业类 经典研读与文化传承 创新精神与创业实务 国际视野与文明对话 数理基础与科学素养 M 通识选修课 信息技术与现代生活 生态环境与生命关怀 艺术鉴赏与审美体验 社会发展与公民责任 数据科学与大数据技术专业导论MH 微积分I 学科基础 平台课 高等代数I 微积分Ⅱ HH 高等代数Ⅱ HH 概率论与数理统计 HH H 专业核心课「计算 数据分析 HH H 程序设计 H H 个性化专业 先修课 解析几何 数据结构 HHH

·2· 目标 1 目标 2 目标 3 目标 4 目标 5 目标 6 毕业要求 4 ● ● ● 毕业要求 5 ● ● ● ● 毕业要求 6 ● ● 毕业要求 7 ● 毕业要求 8 ● ● ● （二）“毕业要求-课程体系”对应矩阵 （以关联度标识，课程与某个毕业要求的关联度根据该课程对相应毕业要求的支撑强度来定性估计， H：表示关联度高；M：表示关联度中；L：表示关联度低。） 课程性质 课程名称 毕业要求 1 2 3 4 5 6 7 8 通识必修课 思政类 H 军体类 H 外语类 M H H 创新创业类 M H 通识选修课 经典研读与文化传承 M 创新精神与创业实务 H H 国际视野与文明对话 M M 数理基础与科学素养 M M M 信息技术与现代生活 M M 生态环境与生命关怀 M M 艺术鉴赏与审美体验 M 社会发展与公民责任 H 学科基础 平台课 数据科学与大数据技术专业导论 M H H H 微积分Ⅰ H H M 高等代数Ⅰ H H M 微积分Ⅱ H H M 高等代数Ⅱ H H M 专业核心课 概率论与数理统计 H H H M 计算方法 H H H 数据分析 H H H H 个性化专业 选修课 程序设计 H H M 解析几何 H M M 数据结构 H H H M

毕业要求 课程性质 课程名称 大学物理C H M 面向对象程序设计 HHHH JAVA程序设计 HH H 常微分方程 离散数学 H M 微观经济学 商务智能 HHH 统计软件 数据库原理及应用 大学物理实验 数学模型 HH HHH M 并行计算与分布式计算 HH H 数据可视化 数据挖掘 HHHH 应用多元统计分析 H H 计算机网络 H 个性化专业EE编程基础 选修课 微积分续 基础 HHH 软件工程 HH HM 运筹学与优化 HH 应用随机过程 HH H 云计算初步 算法设计初步 MH H 图像数据挖掘 AMHH|HH|M 遥感大数据分析 大数据经济与金融学 统计计算 基于web的网络编程 HHHH HHH H 机器学习 HH H net平台开发 非参数统计 HH H 应用时间序列分析 HH H

· 3 · 课程性质 课程名称 毕业要求 1 2 3 4 5 6 7 8 个性化专业 选修课 大学物理 C H M H 面向对象程序设计 H H H H M JAVA 程序设计 H H H H H 常微分方程 H M 离散数学 H M 微观经济学 H H H H H 商务智能 H H H H H 统计软件 M H H 数据库原理及应用 H H 大学物理实验 M H H 数学模型 H H H H H H M 并行计算与分布式计算 H H H H H 数据可视化 H H H H M 数据挖掘 H H H H H 应用多元统计分析 H H H 计算机网络 H M J2EE 编程基础 H H 微积分续 H M XML 基础 H H 软件工程 H H H M 运筹学与优化 H M H 应用随机过程 H H H H H 云计算初步 M M H 算法设计初步 M H H 图像数据挖掘 M M H H H H M 遥感大数据分析 H H H 大数据经济与金融学 H H H H H 统计计算 H H H H H 基于 Web 的网络编程 H H H 机器学习 H H H H H .net 平台开发 M H M 非参数统计 H H H H H 应用时间序列分析 H H H

毕业要求 课程性质 课程名称 模式识别 医学与生物信息挖掘 移动数据挖掘 HHH 计量经济学 个性化专业 选修课 金融数据挖掘 HHH 文本挖掘 HHHHHHH H HH HHHHHH 社交网络挖掘 HHH 移动项目开发 大数据技术应用开发 H MH 「专业见习 HMH 专业实习 H MH M 实践环节、毕业毕业论文 论文(设计) 和其他 数学软件 数据科学实践 项目开发实践 HH H 四、学科基础平台课程和专业核心课程 (一)学科基础平台课程 数据科学与大数据技术专业导论、微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、高等代数Ⅱ。 (二)专业核心课程 概率论与数理统计、计算方法、数据分析 五、专业准入和准出标准 (一)准入课程要求及分流时间 学生修满下列学分,准许进入数据科学与大数据技术专业进行学习,分流时间为第二学期期末 准入课程:微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、高等代数Ⅱ (二)准出课程要求 学生需修满下列74学分,其中:学科基础平台课程(18学分):微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、 高等代数Ⅱ:专业核心课(10学分):概率论与数理统计、计算方法、数据分析:个性化专业课程(32学 分):程序设计、解析几何、数据结构、数据库原理及应用、数据挖掘、应用多元统计分析、统计计算 基于web的网络编程、机器学习、移动项目开发、大数据技术应用开发等;毕业论文(6分),专业实习 (8学分)。 六、学制和学位 基本学制为四年,学生可根据自身情况在三至六年内完成学业。符合学校学士学位授予的有关规定 授予理学学士学位

·4· 课程性质 课程名称 毕业要求 1 2 3 4 5 6 7 8 个性化专业 选修课 模式识别 H H H 医学与生物信息挖掘 H H H H H 移动数据挖掘 H H H H H 计量经济学 H H H H H 金融数据挖掘 H H H H H 文本挖掘 H H H H H 社交网络挖掘 H H H H H 移动项目开发 H H H M H 大数据技术应用开发 H H H M H 实践环节、毕业 论文（设计） 和其他 专业见习 H M H M 专业实习 H M H M 毕业论文 H H 数学软件 M M H M H 数据科学实践 M H H H H 项目开发实践 H H H 四、学科基础平台课程和专业核心课程 （一）学科基础平台课程 数据科学与大数据技术专业导论、微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、高等代数Ⅱ。 （二）专业核心课程 概率论与数理统计、计算方法、数据分析。 五、专业准入和准出标准 （一）准入课程要求及分流时间 学生修满下列学分，准许进入数据科学与大数据技术专业进行学习，分流时间为第二学期期末。 准入课程：微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、高等代数Ⅱ。 （二）准出课程要求 学生需修满下列 74 学分，其中：学科基础平台课程（18 学分）：微积分Ⅰ、微积分Ⅱ、高等代数Ⅰ、 高等代数Ⅱ；专业核心课（10 学分）：概率论与数理统计、计算方法、数据分析；个性化专业课程（32 学 分）：程序设计、解析几何、数据结构、数据库原理及应用、数据挖掘、应用多元统计分析、统计计算、 基于 Web 的网络编程、机器学习、移动项目开发、大数据技术应用开发等；毕业论文（6 分），专业实习 （8 学分）。 六、学制和学位 基本学制为四年，学生可根据自身情况在三至六年内完成学业。符合学校学士学位授予的有关规定， 授予理学学士学位

七、最低毕业学分及课内学时(含Ⅱ类学分 本专业毕业最低学分为166学分,其中Ⅰ类学分160学分:通识教育必修课程35学分:通识教育选 修课程15学分:学科基础平台课程185学分:专业核心课程10学分;实践环节及短学期安排22学分; 个性化专业课程595学分;Ⅱ类学分6学分,包括:专业见习、服务性学习、学科竞赛、学术成果、学科 创新获奖、开放性实验(实训)、职业资格认证、科硏训练(不含毕业设计、论文)及团委、学生处等部 门组织的社会实践活动等 八、课程结构、课程设置及学分分配 (一)课程结构 课程结构由通识教育课程和专业课程组成。通识教育课程包括通识教育必修课程和选修课程:专业课 程包括学科基础平台课程、专业核心课程、个性化专业选修课程 表1课程结构比例表 课程 学分 实践学分 课程类型 修习类型 学分比例 门数学分数 %)/实学分数度线学分比例 必修课 12 7.2 通识教育课程 选修课 学科基础平台课程 必修课 18.5 专业必修课 专业核心课程 6.0 06 主修专业选修课程1953.5322 个性化专业课程专业类创新创业课程2 2 12 非主修专业选修课程 422 实践环节及短学期安排 必修课 6 13.3 19 l14 Ⅱ类学分 必修 6 3.6 6 3.6 70

·5· 七、最低毕业学分及课内学时（含Ⅱ类学分） 本专业毕业最低学分为 166 学分，其中Ⅰ类学分 160 学分：通识教育必修课程 35 学分；通识教育选 修课程 15 学分；学科基础平台课程 18.5 学分；专业核心课程 10 学分；实践环节及短学期安排 22 学分； 个性化专业课程 59.5 学分；Ⅱ类学分 6 学分，包括：专业见习、服务性学习、学科竞赛、学术成果、学科 创新获奖、开放性实验（实训）、职业资格认证、科研训练（不含毕业设计、论文）及团委、学生处等部 门组织的社会实践活动等。 八、课程结构、课程设置及学分分配 （一）课程结构 课程结构由通识教育课程和专业课程组成。通识教育课程包括通识教育必修课程和选修课程；专业课 程包括学科基础平台课程、专业核心课程、个性化专业选修课程。 表 1 课程结构比例表 课程类型 修习类型 课程 门数 学分 实践学分 学分数 学分比例 （%） 实践学分数 实践学分比例 （%） 通识教育课程 必修课 18 35 21.1 12 7.2 选修课 15 9.0 学科基础平台课程 必修课 5 18.5 11.1 专业必修课 专业核心课程 3 10 6.0 1 0.6 个性化专业课程 主修专业选修课程 19 53.5 32.2 30 18.1 专业类创新创业课程 2 4 2.4 2 1.2 非主修专业选修课程 2 1.2 实践环节及短学期安排 必修课 6 22 13.3 19 11.4 Ⅱ类学分 必修 6 3.6 6 3.6 合计 166 100 70 34.3

(二)课程设置与学分分配 表2通识教育课程设置与学分分配 1.通识必修课程35学分 课内学时 课程 课程 课程名称 建议修读备注 代码 学分理论卖验 年级学期课外学 思想道德修养与法律基础 601010001 Education of Ideology and Morality and Introduction 3*48 秋 to the law 601020001 中国近现代史纲要 一春 Compendium of Chinese Modern History 60000克思主义基本原理概论 二秋 Introduction to Basic Principle of Marxism 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 601050001 Introduction to Mao Zedong Thought and Socialist 4*6432 Theoretical System with Chinese Characteristics 7610023 军事训练 两周 秋 Military training 761002312 国防教育 32 National Defense Education 二春 081000001 大学英语基础读 College English Reading and Writing 秋 学英语基础听说 32 College English Listening and Speaking 秋 大学英语分类拓展课程 Extended Curriculum of College English 061001001 大学体育I College P.E 秋 0600学体育Ⅱ College PE.Ⅱl 061007大学体育Ⅲ College peⅢl 二秋 61001004 大学体育Ⅳ College PEⅣN 二春 06100211国家学生体质健康标准测试 National Student Physical Health Standard Test 1周 四秋 104000001 大学生心理健康教育 一春 Mental health education 601008001 形势与政策 Political situation and policies 三春

·6· （二）课程设置与学分分配 表 2 通识教育课程设置与学分分配 1．通识必修课程 35 学分 课程 代码 课 程 名 称 课程 学分 课内学时 建议修读 年级学期 备注 课外学时 理论 课 实验 (训)课 601010001 思想道德修养与法律基础 Education of Ideology and Morality and Introduction to the Law 3* 一秋 601020001 中国近现代史纲要 Compendium of Chinese Modern History 2* 32 一春 601030001 马克思主义基本原理概论 Introduction to Basic Principle of Marxism 3* 二秋 601050001 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 Introduction to Mao Zedong Thought and Socialist Theoretical System with Chinese Characteristics 4* 64 32 二春 761002311 军事训练 Military training 2 两周 一秋 761002312 国防教育 National Defense Education 2* 32 二春 081000001 大学英语基础读写 College English Reading and Writing 3* 32 32 一秋 081003001 大学英语基础听说 College English Listening and Speaking 2* 16 32 一秋 大学英语分类拓展课程 Extended Curriculum of College English 3* 48 一春 061001001 大学体育Ⅰ College P.E.Ⅰ 1* 32 一秋 061001002 大学体育Ⅱ College P.E.Ⅱ 1* 32 一春 061001003 大学体育Ⅲ College P.E.Ⅲ 1* 32 二秋 061001004 大学体育Ⅳ College P.E.Ⅳ 1* 32 二春 061002201 国家学生体质健康标准测试 National Student Physical Health Standard Test 1 1 周 三秋 四秋 104000001 大学生心理健康教育 Mental Health Education 1 16 一春 601008001 形势与政策 Political Situation and Policies 2 32 三春 48 48

课内学时 课程 课程 课程名称 建议修读备注 代码 学分|理论实验 年级学期课外学 课(训课 大学生职业发展与就业指导 761001401 Career Planning and Employment Guidance for 16 秋 College Students 三秋 大学生创业基础教育 076000001 Entrepreneurship and Basic Education of College 春 注:大学英语拓展课程含专门用途类、学术交流类、人文素养类三大类,各大类课程设置与适用专业详见《大学英语课程设 置与实施说明》,要求修读3学分 .通识选修课程15学分 课内学时 课程 建议修读 课程类别 课程学分理论实验 备注 代码 年级学期 课|(训课 经典研读与文化传承 春秋滚动开设 创新精神与创业实务 春秋滚动开设 国际视野与文明对话 具体课程学分 春秋滚动开设 数理基础与科学素养」详见《杭州师范 春秋滚动开设 信息技术与现代生活大学通识选修 春秋滚动开设 课程一览表》 生态环境与生命关怀 春秋滚动开设 艺术鉴赏与审美体验 春秋滚动开设 社会发展与公民责任 春秋滚动开设 注:1.艺术鉴赏与审美体验类课程:要求师范生修读4学分,非师范生修读2学分(艺术类专业除外) 2.通识教育核心课程:要求学生修读6学分 3.建议人文社科类和自然科学类专业互选至少2学分课程

·7· 课程 代码 课 程 名 称 课程 学分 课内学时 建议修读 年级学期 备注 课外学时 理论 课 实验 (训)课 761001401 大学生职业发展与就业指导 Career Planning and Employment Guidance for College Students 1 16 二秋 三秋 076000001 大学生创业基础教育 Entrepreneurship and Basic Education of College Students 2 32 二春 注：大学英语拓展课程含专门用途类、学术交流类、人文素养类三大类，各大类课程设置与适用专业详见《大学英语课程设 置与实施说明》，要求修读 3 学分。 2．通识选修课程 15 学分 课程 代码 课 程 类 别 课程学分 课内学时 建议修读 年级学期 理论 备注 课 实验 (训)课 经典研读与文化传承 具体课程学分 详见《杭州师范 大学通识选修 课程一览表》 春秋滚动开设 创新精神与创业实务 春秋滚动开设 国际视野与文明对话 春秋滚动开设 数理基础与科学素养 春秋滚动开设 信息技术与现代生活 春秋滚动开设 生态环境与生命关怀 春秋滚动开设 艺术鉴赏与审美体验 春秋滚动开设 社会发展与公民责任 春秋滚动开设 注：1．艺术鉴赏与审美体验类课程：要求师范生修读 4 学分，非师范生修读 2 学分（艺术类专业除外）； 2．通识教育核心课程：要求学生修读 6 学分。 3．建议人文社科类和自然科学类专业互选至少 2 学分课程

表3专业课程设置与学分分配 学科基础平台课程185分 建议 备注 课程 课程名称 课程 代码 学分理论实验修读准入准出副修 课ω训课学期课程课程课程 专业导论 024019001 Introduction to Data Science and Big Data 0.58 024444微积分I Calculus I 高等代数 024015001 4*64 Advanced Algebra I 一秋|√ ▲微积分Ⅱ 024444002 Calculus II 024015002 ▲高等代数Ⅱ 春「√√y 2.专业核心课程10学分 课内学时建议 备注 课程 课程 课程名称 代码 学分/论/实验修读准入准出副修 课|训课学期课程课程课程 0241200|概率论与数理统计 Probability and Statistics 二秋 02010计算方法 3*3232 秋 Computational Methods 0240数据分析 3*48 Data Analysi 3.个性化专业选修课程595学分 (1)主修专业选修课程(53.5学分) 课内学时建议 备注 课程 课程名称 课程 代码 学分/理论/实验修读准入准出副修 课|训课学期课程课程 025468101 程序设计 3*3232 秋 Programming design 02540解析几何 3*48 秋 Analytic Geometry 024040数据结构 4*483一春 Data structure 029611学物理C 34 College physics C 秋

·8· 表 3 专业课程设置与学分分配 1．学科基础平台课程 18.5 分 课程 代码 课 程 名 称 课程 学分 课内学时 建议 修读 学期 备注 理论 课 实验 (训)课 准入 课程 准出 课程 副修 课程 024019001 专业导论 Introduction to Data Science and Big Data Technology 0.5 8 一秋 024444001 ▲微积分Ⅰ CalculusⅠ 5* 80 一秋 √ √ √ 024015001 ▲高等代数Ⅰ Advanced Algebra Ⅰ 4* 64 一秋 √ √ √ 024444002 ▲微积分Ⅱ Calculus Ⅱ 5* 80 一春 √ √ √ 024015002 ▲高等代数Ⅱ Advanced Algebra Ⅱ 4* 64 一春 √ √ √ 2．专业核心课程 10 学分 课程 代码 课 程 名 称 课程 学分 课内学时 建议 修读 学期 备注 理论 课 实验 (训)课 准入 课程 准出 课程 副修 课程 024012001 概率论与数理统计 Probability and Statistics 4* 64 二秋 √ √ 024013001 计算方法 Computational Methods 3* 32 32 二秋 √ √ 024429001 数据分析 Data Analysis 3* 48 二春 √ √ 3．个性化专业选修课程 59.5 学分 （1）主修专业选修课程（53.5 学分） 课程 代码 课 程 名 称 课程 学分 课内学时 建议 修读 学期 备注 理论 课 实验 (训)课 准入 课程 准出 课程 副修 课程 025468101 程序设计 Programming Design 3* 32 32 一秋 √ √ 025447001 解析几何 Analytic Geometry 3* 48 一秋 √ √ 024404001 数据结构 Data Structure 4* 48 32 一春 √ √ 024906111 大学物理 C College Physics C 3 48 二秋

课内学时|建议 备注 课程 果程 课程名称 代 理论实验修读|准入准出副修 课|(训课|学期课程课程课程 02434101面向对象程序设计 3*3232二秋 Object Oriented Programming 024428101 JAVA程序设计 33232 JAVA Programming 春 025452001 常微分方程 3*48 Ordinary Differential Equation 秋 02501700离散数学 3*48 春 Discrete mathematics 024217001 微观经济学 Microeconomics 348 二秋 023740商务智能 348 二秋 ess intelli 0260统计软件 Statistical Software 0244707/数据库原理及应用 3*3232二春 Database Principle and Practice 024A0120l 大学物理实验 32 春 College Physics Experiments 025451101 数学模型 33232二春 Mathematical Modeling 025600并行计算与分布式计算 Parallel computing and distributed computing 33232二春 025620101数据可视化 Data visualization 02543400/数据挖掘 秋 Data mining 0246070应用多元统计分析 3*3232 √|√ Applied Multivariate statistical analy 024423101 计算机网络 33232 秋秋 Computer Network 025452101|EE编程基础 33232三秋 Introduction to 2ee 025049001 高等代数续 三秋 Continuation Course of Advanced Algebra 025479101/XML基础 25|3216 Ⅹ ML Basis 0254600软件程 3323 秋秋 Software engineering 02531运筹学与优化 3*48 Operational and Optimization Theory

·9· 课程 代码 课 程 名 称 课程 学分 课内学时 建议 修读 学期 备注 理论 课 实验 (训)课 准入 课程 准出 课程 副修 课程 024434101 面向对象程序设计 Object Oriented Programming 3* 32 32 二秋 024428101 JAVA 程序设计 JAVA Programming 3 32 32 二春 025452001 常微分方程 Ordinary Differential Equation 3* 48 二秋 025017001 离散数学 Discrete Mathematics 3* 48 一春 024217001 微观经济学 Microeconomics 3 48 二秋 025474001 商务智能 Business intelligence 3 48 二秋 025436101 统计软件 Statistical Software 3 32 32 二秋 024427101 数据库原理及应用 Database Principle and Practice 3* 32 32 二春 √ √ 024A01201 大学物理实验 College Physics Experiments 1 32 二春 025451101 数学模型 Mathematical Modeling 3 32 32 二春 025456101 并行计算与分布式计算 Parallel computing and distributed computing 3 32 32 二春 025620101 数据可视化 Data Visualization 3 32 32 二春 025434001 数据挖掘 Data mining 3* 32 32 三秋 √ √ 024607101 应用多元统计分析 Applied Multivariate statistical analysis 3* 32 32 三秋 √ √ 024423101 计算机网络 Computer Network 3 32 32 三秋 025452101 J2EE 编程基础 Introduction to J2EE 3 32 32 三秋 025049001 高等代数续 Continuation Course of Advanced Algebra 3 48 三秋 025479101 XML 基础 XML Basis 2.5 32 16 三秋 025460101 软件工程 Software Engineering 3 32 32 三秋 025455001 运筹学与优化 Operational and Optimization Theory 3* 48 二春