非凡国际

数据计算及应用专业人才培养方案

发布者:姚亚楠发布时间:2026-03-10浏览次数:10

新疆农业大学数据计算及应用专业人才培养方案

 

一、专业概况

专业名称:数据计算及应用

专业代码:070104T

数据计算及应用专业是数学、统计学和计算机科学与技术多学科交叉融合的理科专业。该

专业面向大数据这一国家战略资源,专注数据科学中的核心算法,强调学生在数据挖掘、数据建模、高性能计算及程序设计等方面的训练,致力于培养能够处理和分析大规模数据的专业人才,以满足各行各业对数据驱动决策的需求。

二、培养目标

本专业培养服务于社会主义建设事业,德智体美劳全面发展,具备扎实的数学基础和数学思维能力,掌握统计学和数据科学的基本理论和方法,具有较强数据处理、分析、建模能力的复合型应用专业人才。毕业生能够从事数学、数据科学与技术、计算机应用等交叉学科领域内的科学研究、应用开发、教学和管理工作,或在本学科及相关学科进一步深造。

本专业培养的学生毕业5年左右,预期可达成下列目标:

目标1(知识结构):掌握本专业的基础理论、专业知识和基本技能。了解本专业领域的前沿发展动态和趋势。

目标2(能力体现):具备运用所学知识解决实际问题的能力具备良好的沟通能力和团队合作精神。

目标3(素质提升):具备良好的职业道德和社会责任感具备健康的身心素质和良好的心理承受能力具备较强的适应能力和终身学习的能力。

目标4(职业定位):能熟练利用计算机及应用软件进行行业数据挖掘、数据建模、数据可视化、高性能计算和管理工作。

目标5(持续发展):持续关注本学科领域的发展需求,自主学习进行知识更新,终身学习增加知识储备。

三、毕业要求

1.基础知识:系统掌握数学、统计学、数据科学的基本理论和方法;

2.应用实践:具有运用计算机及相关应用软件解决某个应用领域(比如农业、经济、金融、生物等)数据问题的初步能力;

3.研究开发:掌握文件检索、资料查询的基本方法,受到科学研究的初步训练;

4.职业规范:具有正确的人生观、世界观和价值观;具备良好的科学与人文素养;具有良好的思想品德、社会公德和职业道德;具有高度的社会责任感。

5.个人和团队:具有团队合作的意识,并作为成员或领导者在团队活动中发挥积极作用;

6.沟通:持续关注本学科领域的发展需求能够与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流;具备一定的交叉学科视野,能够在跨学科背景下进行沟通和交流;具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

7.管理决策:能够熟练运用系统的数学思维、数据思维进行科学管理和决策。

8.终身学习:具有终身学习意识和自我管理、自主学习能力。

1. 毕业要求对培养目标的支撑情况

毕业要求

培养目标

培养目标1

培养目标2

培养目标3

培养目标4

培养目标5

1.基础知识

2.应用实践

3.研究开发

4.职业规范

 

 

 

 

5.个人和团队

 

 

6.沟通

 

 

7.管理决策

 

 

 

8.终身学习

(表1填写说明:简略概括8条毕业要求填入表中,分析毕业要求对培养目标的支撑关系,在相应的单元格内打“√”

四、学制与学位授予

学制4年,修业年限36年,最长学习年限包括休学期;本专业授予理学学士学位。

五、毕业要求学时学分

本专业最低毕业学分163+4学分,其中4为第二课堂学分。

六、主干课程

数学分析,高等代数,解析几何,概率论,数理统计,多元统计分析,最优化方法,常微分方程,数值分析,数据结构,数据科学导引,Python程序设计导论

七、课程体系设置、修读要求、学时学分统计

(一)课程体系设置

课程

体系

课程类别

课程性质

学时

最低学分要求

学分占比

学分占比小计

通识教育

通识理论课

必修

592

37

22.16%

30.54%

通识实践课

必修

322

14

8.38%

专业教育

专业基础课

必修

520

32.5

19.46%

59.28%

专业核心课

必修

472

29.5

17.66%

专业实践课

必修

570

19

11.38%

专业选修课

限选

288

18

10.78%

第一课堂素质教育

由科学探索、文学艺术历史、社会分析与哲学、安全教育、创新创业、其它专业推荐课6个类别组成

限选

176

11

6.59%

10.18%

素质教育任选课

任选

32

2

1.20%

第二课堂素质教育

由思想成长、实践实习、志愿公益、创新创业、文体活动、工作履历、技能特长等7个类别组成

任选

64

4

2.40%

合计

3036

167.0

100.00%

100.00%

其中:所有课程实践环节(含课内实验和实训)(不含专业选修课)合计

1070

44

26.42%

26.42%

 


(二)修读要求

1.通识教育(51学分)

课程类别

课程代码

课程名称

学分

学时

讲课

学时

实验

实训

学时

实践

学时

开课

学期

备注

通识理论课

293010015

形势与政策

2

32

32

0

0

1-6

 

210271010040

大学英语

4

64

64

0

0

1

 

210277120001

简明新疆地方史教程

3

48

40

8

0

1

 

210277120093

思想道德与法治

3

48

36

12

0

1

 

210057120007

大学生心理健康教育

2

32

32

0

0

1

 

210068120001

军事理论

2

32

32

0

0

2

 

247010002

大学英语

4

64

64

0

0

2

 

290010001

大学生职业生涯规划

1

16

16

0

0

2

 

246010059

Python程序设计导论

3

48

24

24

0

3

 

293010007

马克思主义基本原理

3

48

42

6

0

3

 

293010013

中国近现代史纲要

3

48

36

12

0

4

 

210277120094

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

3

48

42

6

0

6

 

210277120095

习近平新时代中国特色社会主义思想概论

3

48

42

6

0

6

 

290010002

大学生就业指导

1

16

16

0

0

6

 

通识实践课

295010001

体育

1.5

24

0

24

0

1

 

298010001

军事训练

2

60

0

0

60

1

 

295010002

体育

2

32

0

32

0

2

 

295010003

体育

1.5

24

0

24

0

3

 

299040001

劳动

2

60

0

0

60

3

 

295010004

体育

2

32

0

32

0

4

 

295010005

体育5

0.5

15

0

0

15

5

 

295010006

体育6

0.5

15

0

0

15

6

 

291040001

大学生社会实践

1

30

0

0

30

7

 

295010007

体育7

0.5

15

0

0

15

7

 

295010008

体育8

0.5

15

0

0

15

8

 

合计

51

914

518

186

210

 

 

 


2.专业教育(99学分)

课程类别

课程代码

课程名称

学分

学时

讲课

学时

实验

学时

实践

学时

开课

学期

备注


专业基础课

241010048

解析几何

3

48

48

0

0

1

 


241010049

数学分析

4

64

64

0

0

1

 


241010029

数学分析

4.5

72

72

0

0

2

 


241010030

数学分析

4.5

72

72

0

0

3

 


241010046

数学分析

4

64

64

0

0

4

 


241010050

高等代数

4

64

64

0

0

1

 


241010047

高等代数

4.5

72

72

0

0

2

 


241010052

普通物理

4

64

48

16

0

2

 


专业核心课

241010006

概率论

3.5

56

48

8

0

3

 


210229040013

数理统计

3.5

56

48

8

0

4

 


210229040014

多元统计分析

3

48

48

0

0

5

 


210214030034

数据结构

3

48

24

24

0

3

 


 

数据科学导引

3

48

48

0

0

6

 


 

数值分析

3

48

48

0

0

4

 


241080012

常微分方程

3

48

48

0

0

3

 


241010032

最优化方法

3

48

48

0

0

5

 


210229080004

数学模型

2

32

32

0

0

6

 


210229040011

随机过程

2.5

40

40

0

0

4

 


专业实践课

 

 

 

Python程序设计4(数据科学)

1

30

0

0

30

6

 


 

Python程序设计3(最优化方法)

1

30

0

0

30

5

 


210229090009

Python程序设计2(多元统计分析)

1

30

0

0

60

5

 


 

Python程序设计1(数值计算)

1

30

0

0

60

4

 


241040008

教育教学实习

1

30

0

0

90

6

 


210229090006

专业文献综述

1

30

0

0

30

7

 


210229090031

学科竞赛与科创实践

1

30

0

0

30

7

 


210229090007

毕业实习

4

120

0

0

120

8

 


210229090010

毕业设计(论文)

5

150

0

0

150

8

 


 

学科前沿专题

2

60

0

0

60

5

 


210229090008

数学建模实践

1

30

0

0

30

6

 


专业选修课

 

机器学习

2

32

32

0

0

5

至少选9个学分


210214030100

数据库技术与应用

3

48

24

24

0

4


 

深度学习

2

32

32

0

0

7


241080020

数学软件与数学实验

2

32

16

16

0

3


210229080005

生物统计

2.5

40

32

8

0

7


210229080072

回归分析

2.5

40

32

8

0

5

至少选5个学分


210229080070

时间序列分析

2.5

40

32

8

0

6


210229080006

贝叶斯统计

2.5

40

32

8

0

5


241080014

抽样技术

2.5

40

32

8

0

5

 

241080021

精算数学

2.5

40

32

8

0

5

至少选4个学分

 

210229080071

经济计量分析

2.5

40

32

8

0

6


210229030036

经济学

3

48

48

0

0

3


241080018

分析专题

2

32

32

0

0

6


241080019

代数专题

2

32

32

0

0

6


合计

114.5

2098

1376

152

690

 

 


 


3.素质教育课程(17学分)

课程

类别

课程名称

学分

总学时

讲课

学时

实验实训

学时

实践

学时

学期

备注

素质教育

科学探索类

2

32

32

0

0

自选

各类别需按要求修得学分,另外学生可以按兴趣在任一类别中加修2学分,合计素质教育额定最低学分为13学分

文学艺术历史类

2

32

32

0

0

自选

社会分析与哲学类

2

32

32

0

0

自选

其它专业推荐选修课

2

32

32

0

0

自选

安全教育类

2

32

32

0

0

自选

创新创业类

1

16

16

0

0

自选

素质教育任选

2

16

16

 

 

自选

第二课堂综合素质

由思想成长、实践实习、志愿公益、创新创业、文体活动、工作履历、技能特长等7个类别组成

1

16

0

0

16

自选

新疆农业大学第二课堂成绩单制度实施办法(试行)规定,至少修得4学分

1

16

0

0

16

自选

1

16

0

0

16

自选

1

16

0

0

16

自选

合计最低修读学分

17

272

208

0

64

 

 

1:专升本学生:素质教育选修课应修学分为7学分,类别不少于3类;第二课堂应修学分为2学分,类别不少于2类。

2:第二课堂管理参照新疆农业大学第二课堂成绩单制度实施办法(试行)执行。

(三)课程学期分布统计

 

项目

1

学期

2

学期

3

学期

4

学期

5

学期

6

学期

7

学期

8

学期

学期不确定的素质教育课程

合计

学时

456

358

362

372

237

301

105

285

272

2748

学分

26.8

22.4

20.9

22.4

10.9

15.8

3.5

9.5

17.0

149.0

 

 


八、课程对培养目标、毕业要求的支撑关系矩阵表

8-1本专业课程体系对毕业要求及其指标项的支撑矩阵

课程体系

课程名称

1.基础知识

2.应用实践

3.研究开发

4.职业规范

5.个人与团队

6.沟通

7.管理决策

8.终身学习

1

2

3

1

2

3

1

2

1

2

3

1

2

1

2

3

1

2

1

2

通识教育

思想道德与法治

 

 

 

 

 

 

 

 

M

H

 

 

 

 

 

 

L

 

 

 

习近平新时代中国特色社会主义思想概论

 

 

 

 

 

 

 

 

H

 

H

 

 

 

 

 

 

 

H

 

简明新疆地方史教程

 

 

 

 

 

 

 

 

H

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

形势与政策

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

L

中国近现代史纲要

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

马克思主义基本原理

 

 

 

 

 

 

 

 

H

 

 

 

 

 

 

 

 

 

H

 

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

 

 

 

 

 

 

 

 

H

 

 

 

 

 

 

 

 

 

H

 

大学英语

 

 

 

 

 

 

L

L

 

 

 

 

 

 

M

M

 

 

 

 

大学英语

 

 

 

 

 

 

L

L

 

 

 

 

 

 

M

M

 

 

 

 

大学生职业生涯规划

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

大学生就业指导

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

H

 

 

L

 

大学生心理健康教育

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

H

M

 

 

M

 

 

 

M

L

军事理论

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

H

 

 

 

 

 

 

 

M

 

Python程序设计导论

 

 

M

H

 

 

M

 

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

体育

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

体育

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

体育

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

体育

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

体育5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

体育6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

体育7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

体育8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

支农劳动

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

H

 

 

 

 

 

 

 

 

 

大学生社会实践

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

M

 

 

 

 

M

 

 

军事训练

 

 

 

 

 

 

 

 

H

M

M

M

 

 

 

 

 

 

 

 

专业教育

解析几何

H

 

 

 

M

L

 

L

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

M

数学分析

H

 

 

H

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

数学分析

H

 

 

 

M

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

数学分析

H

 

 

 

M

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

数学分析

H

 

 

 

M

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

高等代数

H

 

 

 

M

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

高等代数

H

 

 

 

M

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

普通物理

H

 

 

 

M

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

概率论

 

H

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

数理统计

 

H

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

M

M

 

 

多元统计分析

 

H

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

数据结构

 

 

 

H

M

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

数据科学导引

 

H

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

M

 

 

 

数值分析

M

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

常微分方程

M

 

 

 

M

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

最优化方法

H

 

 

 

M

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

数学模型

H

 

 

 

M

 

 

M

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

随机过程

 

H

 

 

 

M

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

Python程序设计4(数据科学)

 

 

 

H

 

M

M

 

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

Python程序设计3(最优化方法)

 

 

M

 

 

H

 

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

Python程序设计2(多元统计分析)

 

M

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

 

M

 

 

Python程序设计1(数值计算)

 

 

 

H

M

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

教育教学实习

 

 

M

L

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

专业文献综述

 

H

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

学科竞赛与科创实践

 

H

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

毕业实习

 

M

 

 

 

M

 

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

毕业设计(论文)

 

H

 

 

 

M

 

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

学科前沿专题

 

H

 

 

 

H

 

L

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

数学建模实践

 

 

L

M

M

M

 

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

机器学习

 

M

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

数据库技术与应用

 

M

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

深度学习

 

 

L

M

 

L

 

L

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

数学软件与数学实验

 

 

L

M

 

H

 

L

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

生物统计

 

H

 

 

M

 

 

M

 

 

 

 

 

H

 

M

 

L

 

L

回归分析

 

H

 

 

M

H

 

 

 

L

 

 

M

 

 

 

 

L

 

 

时间序列分析

 

H

 

 

M

 

H

 

 

 

 

 

 

H

 

 

 

L

 

L

 

经济计量分析

 

 

H

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

L

经济学

 

 

H

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

分析专题

M

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

代数专题

M

 

 

 

 

L

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

贝叶斯统计

 

H

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

抽样技术

 

H

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

精算数学

 

 

H

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

素质教育

科学探索类

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

M

 

 

 

 

文学艺术历史类

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

 

 

 

M

 

 

 

 

社会分析与哲学类

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

安全教育类

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

创新创业类

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M

 

 

 

 

 

 

M

 

其它专业推荐选修课

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

第二课堂

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

L

 

L

 

L

 

 

L

 

 

注:表根据课程对各项毕业要求的支撑强度分别用“H(高)、M(中)、L(弱)表示。 表中首行中的123分别表示相应毕业要求的二级指标,详见表8-2


8-2  本专业毕业要求具体说明

毕业要求

毕业具体要求描述

1.基础知识

1

掌握数学科学的基本思想、方法和技能,具有扎实的数学理论基础和较强的数学思维能力

2

掌握统计科学数据科学的基本思想、基本理论、基本方法和技能

3

有良好的计算机科学的基础知识和计算机应用能力

2.应用实践

1

能运用数学、统计学、数据科学的知识解决基于数据或基于模型的实际问题

2

掌握python程序设计语言并能进行数据计算和数值计算

3

具备初步的数学教育教学能力

3.研究开发

1

熟练掌握资料查询、文献检索、信息获取的基本方法

2

具有初步的科学研究与技术开发能力

4.职业规范

1

具备正确的人生观、世界观、价值观,具有良好的人文社会科学素养

2

理解职业道德和规范,并能自觉遵守,自觉履行责任

3

具有健康的体魄、良好的心理素质、积极的人生态度,高度的社会责任感

5.个人与团队

1

能够与其他团队成员有效沟通,合作共事

2

能够组织、协调、参与团队管理,独立或合作开展工作

6.沟通

1

了解数学、统计学数据科学发展现状和趋势

2

能够通过口头、文稿、图表等方式准确表达问题观点,并能理解业界同行及社会公众的质疑和建议

3

具备跨文化交流的语言和书面表达能力,能就专业问题在跨文化、跨学科背景下进行基本沟通和交流

7.管理决策

1

了解一定的管理与决策方法

2

能够熟练运用数学思维、数据思维进行科学管理和决策,并能够理解其局限性。

8.终身学习

1

能在社会发展的大背景下,认识到自主学习和终身学习的必要性;

2

具有自我管理、自主学习的能力,终身学习知识常新。