数据科学与大数据技术专业(传媒大数据方向)培养计划

发布者:王传彪发布时间:2019-04-24浏览次数:450

1、专业建设基础


统计学是大数据挖掘与建模分析的灵魂。原“应用统计学”专业自2005年招生以来,15年办学积累,在本科生教学课程培养模式,实践课程培养模式,教学模式与方法改革、科研训练培养模式等方面已具备较为完善的培养体系和行之有效的培养方式。


在培养目标方面,原“应用统计学”专业侧重培养学生掌握各种传媒领域数据获取和数据处理方法、数据建模分析方法,使学生适应传媒领域大数据产业发展的需求,这与“数据科学与大数据技术(传媒大数据方向)”专业衔接非常紧密,为新专业的招生打下了牢固的基础。


在学生科研培养模式方面,鼓励学生积极参与科研竞赛、科研项目以及班集体建设,获得多项成果。

1)数学建模竞赛获得全国和北京市13项奖项(全国一等奖1项,北京市一等奖3项,二等奖9项);

2美国数学建模竞赛获得6项(一等奖1项;二等奖4项;三等奖1项);

3)全国科技作品“挑战杯”竞赛获15项,其中2008年,获得北京市特等奖一项;

4)参加全国“蓝桥杯”等计算机相关领域比赛获得6项奖项;

5)全国和北京市大学生创新项目34项,参与学生140余人;

6)学生通过数据建模和创新项目科研训练累计发表16篇论文;

72008-2015年,4届获得18项“北京市”和“中央三台“等优秀班集体荣誉。




2、培养计划


   本专业的培养计划主要包括:教学课程培养;实践教学课程培养;科研训练培养。


2.1 教学课程培养


   根据专业的培养目标和培养要求,专业教学课程包括五大模块,分别是:数理基础课程模块、计算机课程模块、数据处理课程模块、人工智能课程模块、媒体处理课程模块。


1)数理基础课程模块

   通过数学和统计理论知识的学习,对学生不仅进行了严格的科学思维训练,而且使学生掌握统计学的基本理论、方法和大数据分析建模技术。

2)计算机课程模块

   通过此模块课程的学习,使学生掌握计算机技术,完成数据的获取、储存和算法实现。

3)数据处理课程模块

   通过此模块课程的学习,使学生能够具有一定的应用基本理论、方法和技术进行数据分析与建模的实践能力。

4)人工智能课程模块

   通过此模块课程的学习,既可以拓展学生知识结构,强化学生的人工智能思维训练,又可以提高学生对智能方法和智能技术的理解、认识和应用能力。

5)媒体处理课程模块

   通过此模块的学习,使学生能够利用大数据方法解决文化科技和传媒行业大数据应用问题。





2.2 实践教学课程培养


   本专业实践教学体系目标:注重基础、强化训练、加强综合、培养能力。本系将按照“实验、实习与实训三位一体”进行实践教学。


1)基础教学模块

   教师通过授课讲解数据汇聚和处理、数据建模和算法实现、数据应用和可视化的基础知识

2)调研参观模块

   采取“请进来、走出去”的开放形式,外聘高校、研究院所和业界专家进行大数据相关知识的讲解,开阔学生眼界。同时,也让学生走向业界,体会大数据的应用。

3)动手实践模块

   针对不同年级差异化的授课内容,在校内和校外的实践平台上,针对学生进行大数据相关的实践能力训练。



2.3 科研训练培养


1)在教学课程的授课过程中,根据所学内容,指导学生进行平台搭建、数据库建设。

2)指导学生积极参与国家级、北京市的“大学生实践创新训练及创业计划项目”。

3)鼓励、支持和指导学生参加各类学科竞赛,主要包含:全国数学建模比赛、美国数学建模比赛、全国科技作品“挑战杯”竞赛、全国“蓝桥杯”计算机比赛等。

4)引导学生参与教师的科研项目中,通过科研活动,帮助学生拓宽视野,更好地将理论知识运用到实践中。