一、专业名称和专业代码
专业名称：数据科学与大数据技术
专业代码：080910T
二、培养目标
（一）总目标
本专业立足地方社会经济发展一线需求，辐射龙江，培养适应社会经济发展需要，具有铁人精神特质、德智体美劳全面发展的综合素质，具备信息科学、数理统计及数据科学基础知识，拥有大数据的采集、存储、处理、分析、可视化及数据安全的相关技能，能够在计算机相关应用领域胜任系统集成、大数据应用软件设计、运营或管理等工作的高素质应用型人才。
（二）分目标
目标1：专业基础知识深厚----具有扎实的信息科学、数理统计和数据科学基础知识，包括但不限于计算机编程、数据结构与算法、统计方法与模型、机器学习等。通过丰富的课程体系和实践项目，确保在专业领域具备坚实的理论基础。
目标2：数据科学技能全面掌握----具有大数据领域的技能，包括数据采集、清洗、存储、处理、分析、可视化等方面的能力。通过实验、实习和项目实践，熟练运用大数据工具和技术，具备处理复杂数据问题的能力。
目标 3：实践创新能力培养----具有实践能力和创新思维，在实际项目中能够应用所学知识，解决实际问题。参加科研、创新类竞赛、项目实训等活动，在实践中不断积累经验，提高解决实际问题的能力。
目标4：综合素质全面发展----具有正确的世界观、人生观、价值观和劳动观，德、智、体、美、劳五方面综合发展。通过思想政治教育、体育锻炼、文化艺术培养等活动，增强社会责任感、团队协作能力、审美情趣等综合素质。
目标5：产业适应能力提升----结合地方社会经济发展需求，深入了解相关行业，具有信息技术产业、大数据技术等领域的认知。通过实训、实习、企业合作等方式，在实际工作中的适应学科发展。
三、毕业要求
毕业要求1. 工程知识
指标点1-1：能够掌握专业所需的数学、自然科学等基础知识和基础理论，并能恰当表述大数据领域工程问题。
指标点1-2：能够准确的利用工程基础知识表述专业工程问题，并能针对数字逻辑电路、计算机硬件系统、操作系统建立模型和求解。
指标点1-3：能够将工程知识、专业知识和数学模型方法用于推演、分析大数据应用系统所面临的复杂工程问题。
毕业要求2. 问题分析
指标点 2-1：能够运用大数据领域的基本原理和工程方法，识别和判断大数据应用领域复杂工程问题的关键环节。
指标点2-2：能够将数学、自然科学、工程科学的语言工具用于大数据领域工程问题的恰当表述，针对大数据应用领域工程问题建立数学模型并求解。
指标点2-3：能够将工程推理、工程经验提炼和数学建模等方法用于推演、分析大数据专业复杂工程问题解决方案的比较与综合。
毕业要求3. 设计/开发解决方案
指标点3-1：能够认识到解决问题有多种方案可选择，具备利用多种资源开展文献检索及分析以寻求解决方案的能力。
指标点3-2：能够综合运用工程基础知识和大数据的基本理论和技术手段，设计与开发满足客户需求的大数据产品。
指标点3-3：能够针对大数据应用领域复杂工程问题，应用大数据的基本原理和方法设计复杂项目的解决方案，在此基础上能分析方案的合理性和比较不同方案的优劣；并能够在设计中体现创新意识。
毕业要求4. 研究
指标点 4-1：能够基于科学原理，通过文献研究、调研和分析解决大数据获取与优化处理等复杂工程问题。
指标点 4-2：掌握大数据处理的主流软件，能够根据问题特性，选择研究路线，能够利用已有软硬件工具基于实验方案构建大数据应用系统。
指标点 4-3：能够利用已有设计工具、软硬件开发工具，基于实验方案构建大数据应用实验系统，并能安全、正确、完整地实施实验。
毕业要求5. 使用现代工具
指标点 5-1：掌握文献检索、资料查询及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。
指标点5-2：能够面向不同行业需求和数据现状，设计个性化的大数据应用解决方案，选择研究路线，设计实验方案，进而实现业务资源优化配置。
指标点5-3：能够基于实验方案合理选择满足特定需求的技术、资源、工具，将其运用于大数据应用系统分析、设计、开发及测试过程中，并能够分析其局限性。
毕业要求 6. 工程与社会
指标点 6-1：熟悉数据科学与大数据应用领域相关的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规，理解社会、文化、环境的不同对工程活动的影响。
指标点 6-2：能够客观评价专业工程实践和复杂问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解大数据行业技术人员在相关行业中应承担的责任。
毕业要求 7. 环境和可持续发展
指标点 7-1：理解与本专业相关的职业和行业的生产、设计、研究与开发、环境保护和可持续发展等方面的方针、政策和法律、法规。
指标点 7-2：能正确并评价大数据工程实践对客观世界可持续发展的影响，并给出可行的建议或措施。
毕业要求 8. 职业规范
指标点 8-1：树立正确的世界观、人生观、价值观，坚定对马克思主义和共产主义的信仰、践行社会主义核心价值观，理解铁人精神基本内涵，内化铁人精神特质，具有推动民族复兴和社会进步的责任感。
指标点 8-2：具有良好的心理素质，具有面向生产管理服务一线的职业发展观，能够在大数据工程实践中理解和遵守工程职业道德和行为规范，诚实守信，履行大数据工程师对公众的安全、健康和福祉，以及环境保护的社会责任。
毕业要求 9. 个人和团队
指标点 9-1：在多学科背景下，能与其他学科的成员有效沟通，合作共事。能够在团队中独立或合作开展工作。
指标点 9-2：能够组织团队成员开展工作，与团队其他成员有效合作，承担相应责任，倾听其他团队成员的意见。
毕业要求 10. 沟通交流
指标点 10-1：能够针对大数据应用领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，具有撰写报告、设计文稿、陈述发言和清晰表达以及倾听并回应公众意见的能力。
指标点 10-2：掌握一门外语，具有良好的外语应用能力和一定的国际化视野，能够在跨文化背景下进行沟通、交流与合作能力，具有扎实的专业英语基础和专业英语应用能力，能够阅读、合理使用本专业外文文献，并具有听、说、写、译和开展国际交流的基本能力。
毕业要求 11. 项目管理
指标点 11-1：理解工程管理与经济决策的重要性，掌握大数据工程实践项目中所涉及的管理原理与经济决策方法。
指标点 11-2：能够将管理原理与经济决策方法应用于多学科环境下大数据工程项目的设计、开发、实施等过程中。
毕业要求12. 终身学习
指标点 12-1：能认识不断探索和学习的必要性，具有自主学习和终身学习的意识，掌握自主获取知识的途径及方法。
指标点 12-2：能够进行自我评价，针对个人或职业发展的需要，进行职业规划，适应社会的发展。
四、毕业要求对培养目标的支撑矩阵
培养目标 毕业要求 |
目标1 |
目标2 |
目标3 |
目标4 |
目标5 |
毕业要求1 |
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毕业要求2 |
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毕业要求3 |
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毕业要求4 |
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毕业要求5 |
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毕业要求6 |
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毕业要求7 |
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毕业要求8 |
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毕业要求9 |
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毕业要求10 |
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毕业要求11 |
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毕业要求12 |
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* |
*关联
五、专业核心课程
面向对象程序设计基础、Python语言程序设计、数据库原理、计算机网络原理、操作系统、Linux系统管理、大数据技术基础、分布式数据库、大数据流处理框架、内存计算框架。
六、课程及教学活动与毕业要求的支撑矩阵
序号 |
毕业要求
课程名称 |
1.工程知识 |
2.问题分析 |
3.设计/开发解决方案 |
4.研究 |
5.使用现 代工具 |
6.工程与社会 |
7.环境和可持续发展 |
8.职业规范 |
9.个人和团队 |
10.沟通交流 |
11.项目管理 |
12.终身学习 |
1-1 |
1-2 |
1-3 |
2-1 |
2-2 |
2-3 |
3-1 |
3-2 |
3-3 |
4-1 |
4-2 |
4-3 |
5-1 |
5-2 |
5-3 |
6-1 |
6-2 |
7-1 |
7-2 |
8-1 |
8-2 |
8-3 |
9-1 |
9-2 |
10-1 |
10-2 |
11-1 |
11-2 |
12-1 |
12-2 |
1 |
思想道德与法治 |
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2 |
马克思主义基本原理 |
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3 |
中国近现代史纲要 |
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4 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 |
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5 |
习近平新时代中国特色社会主义思想概论 |
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6 |
形势与政策 |
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7 |
大学英语（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ） |
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8 |
大学英语拓展课程 |
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9 |
大学生心理健康教育 |
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10 |
军事理论 |
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11 |
高等数学（Ⅰ、Ⅱ） |
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12 |
面向对象程序设计基础（含实践） |
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13 |
数字逻辑 |
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14 |
计算机导论 |
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15 |
离散数学 |
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16 |
线性代数 |
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17 |
计算机组成与结构 |
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18 |
面向对象程序设计高级技术 |
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L |
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19 |
大学物理（含实践） |
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20 |
数据结构 |
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21 |
操作系统 |
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22 |
计算机网络原理 |
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23 |
数据库原理（含实践） |
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24 |
Linux系统管理 |
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25 |
概率论与数理统计 |
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26 |
大数据技术基础 |
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H |
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27 |
大数据流处理框架 |
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28 |
内存计算框架 |
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29 |
Python语言程序设计 |
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30 |
分布式数据库 |
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31 |
Web程序设计 |
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32 |
大学生职业生涯规划 |
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33 |
大学生就业指导 |
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34 |
创业基础 |
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35 |
铁人精神育人 |
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36 |
军事训练 |
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37 |
大学体育(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ) |
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38 |
专业见习 |
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L |
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39 |
金工实训 |
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40 |
职业技能训练 |
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41 |
毕业实习 |
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L |
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42 |
毕业设计 |
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L |
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43 |
劳动教育 |
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七、专业学制及学分规定
四年制本科，学生毕业最低应修读164.5学分，“第二课堂成绩单”成绩积分和学生德育考核合格，并达到教育部《国家学生体质健康标准（2014年修订）》，准予毕业。
八、授予学位
符合学位授予条件的，授予工学学士学位。
九、课程设置及课时安排表
（一）理论教学体系
1.通识必修课程
通识必修课程包括思想政治理论课、大学外语、大学生心理健康教育课程等，须修满47学分。
2.通识选修课程
通识选修课包括自然科学、人文社会科学、艺术素养、“中国共产党历史”专题课四类，在第2学期至第7学期开设，由教务处组织安排。要求学生大学期间至少修读6学分，其中，必须修读《“中国共产党历史”专题课》，不少于1学分；至少修读2学分人文社会科学类课程；至少修读2学分艺术素养类课程。
3.专业基础课程
专业基础课程包括离散数学、数据结构、面向对象程序设计基础、计算机组成与结构、操作系统、计算机网络原理、数据库原理、计算方法等，须修满27.5学分。
4.专业必修课程
专业必修课程包括Linux系统管理、Python语言程序设计、大数据技术基础、分布式数据库、大数据采集与预处理、Python数据分析技术、大数据流处理框架、内存计算框架等，须修满20学分。
5.专业选修课程
专业选修课程包括Web前端开发基础、Web程序设计软件工程概论、算法分析与设计、大数据可视化技术、Scala函数式编程等，须修满12学分。
6.创新创业教育课程
创新创业教育课程包括大学生职业生涯规划、大学生就业指导、创业基础等，须修满3.5学分。
附表1：理论课程设置及学时安排表
课程
类别 |
课程 性质 |
课程编码 |
课程名称 |
总
学
分 |
其中
实践
学分 |
学时数 |
学年及学期周学时分配 |
考
试
学
期 |
考
查
学
期 |
合
计 |
课堂
讲授 |
实验 上机
等 |
一 |
二 |
三 |
四 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
12 |
16 |
16 |
16 |
16 |
16 |
16 |
14 |
通识教育
课程 |
必修 |
1709013 |
思想道德与法治 |
2 |
|
32 |
32 |
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3/11 |
|
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1 |
1709016 |
马克思主义基本原理 |
3 |
|
48 |
48 |
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|
3 |
|
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|
|
2 |
|
1709003 |
中国近现代史纲要 |
3 |
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48 |
48 |
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
3 |
1709004 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 |
3 |
|
48 |
48 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
4 |
|
1709014 |
习近平新时代中国特色社会主议思想概论 |
3 |
|
48 |
48 |
|
4/12 |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
1709006 |
形势与政策 |
2 |
|
64 |
64 |
|
2/4 |
2/4 |
2/4 |
2/4 |
2/4 |
2/4 |
2/4 |
2/4 |
|
1-8 |
1708001 |
大学英语Ⅰ |
2 |
|
36 |
36 |
|
3/12 |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
1708002 |
大学英语Ⅱ |
2 |
|
32 |
32 |
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
1708003 |
大学英语Ⅲ |
2 |
|
32 |
32 |
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
大学英语拓展课程 |
3 |
|
48 |
48 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
4 |
1705006 |
大学生心理健康教育 |
2 |
0.5 |
32 |
24 |
8 |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1798001 |
军事理论 |
2 |
|
36 |
36 |
|
3/12 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1713901 |
高等数学Ⅰ |
4 |
|
60 |
60 |
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
1713902 |
高等数学Ⅱ |
5 |
|
80 |
80 |
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
1713903 |
线性代数 |
3 |
|
48 |
48 |
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
1713904 |
概率论与数理统计 |
3 |
|
48 |
48 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
5 |
|
1707003 |
大学物理 |
3 |
|
48 |
48 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
5 |
|
小计 |
47 |
0.5 |
792 |
784 |
8 |
20.5 |
13.5 |
5.5 |
6.5 |
6.5 |
0.5 |
0.5 |
0.5 |
|
|
选修 |
“中国共产党历史”专题课 |
≥1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2-7 |
自然科学类课程（人文社会科学类课程） |
≥2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2-7 |
艺术素养类课程 |
≥2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2-7 |
小计 |
≥6 |
|
96 |
96 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2-7 |
专业教育课程 |
基础 |
1704026 |
面向对象程序设计基础 |
1.5 |
|
24 |
24 |
|
4/6 |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
1704004 |
数字逻辑 |
2 |
|
32 |
32 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
1704025 |
计算机导论 |
1 |
|
16 |
16 |
|
2/8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1704003 |
离散数学 |
4 |
|
64 |
64 |
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
1704006 |
计算机组成与结构 |
3 |
|
48 |
48 |
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
1704005 |
面向对象程序设计高级技术 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
2 |
1704007 |
数据结构 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
3 |
|
|
|
|
|
3 |
|
1704009 |
操作系统 |
3 |
|
48 |
48 |
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
3 |
|
1704010 |
计算机网络原理 |
3 |
|
48 |
48 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
4 |
|
1704008 |
数据库原理 |
2 |
|
32 |
32 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
4 |
|
1704034 |
计算方法 |
3 |
|
48 |
48 |
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
6 |
|
小计 |
27.5 |
1 |
456 |
424 |
32 |
4.5 |
10 |
6 |
5 |
|
3 |
|
|
|
|
必修 |
1704301 |
Linux系统管理 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
3 |
1704214 |
Python语言程序设计 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
3 |
1704118 |
内存计算框架 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
6 |
1704498 |
大数据采集与预处理 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
6 |
1704499 |
Python数据分析技术 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
6 |
|
1704117 |
大数据流处理框架 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
6 |
|
必修（华为） |
1704104 |
分布式数据库 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
5 |
|
1704149 |
大数据技术基础 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
5 |
|
小 计 |
20 |
4 |
384 |
256 |
128 |
|
|
6 |
0 |
6 |
12 |
|
|
|
|
选修 |
1704211 |
Web前端开发基础 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
3 |
1704206 |
Web程序设计 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
4 |
1704123 |
Scala函数式编程 |
1.5 |
0.5 |
32 |
16 |
16 |
|
|
|
4/8 |
|
|
|
|
4 |
|
1704208 |
算法分析与设计 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
3 |
|
|
|
|
4 |
|
1704606 |
数据库开发技术 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
5 |
1704174 |
数据爬取技术 |
2 |
0.5 |
32 |
24 |
8 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
5 |
1704225 |
软件工程概论 |
2 |
|
32 |
32 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
5 |
|
1704033 |
计算机专业英语 |
2 |
|
32 |
32 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
5 |
1704212 |
Web前端开发高级技术 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
6 |
1704158 |
编译原理 |
2 |
|
32 |
32 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
6 |
|
1704116 |
物联网工程概论 |
2 |
|
32 |
32 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
6 |
|
1704166 |
Python程序设计进阶 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
6 |
1704106 |
数据分析与挖掘 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
6 |
|
选修（华为） |
1704175 |
机器学习 |
2 |
0.5 |
32 |
24 |
8 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
6 |
1704150 |
数据仓库挖掘 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
6 |
1704259 |
大数据可视化技术 |
2.5 |
0.5 |
48 |
32 |
16 |
|
|
|
3 |
|
|
|
|
6 |
|
小计 |
12 |
3 |
320 |
240 |
80 |
|
|
3 |
9 |
7 |
3 |
|
|
|
|
创新创业教育课程 |
必修 |
1794001 |
大学生职业生涯规划 |
1 |
0.5 |
20 |
12 |
8 |
2/6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1701001 |
创业基础 |
1.5 |
0.5 |
24 |
16 |
8 |
|
|
2/8 |
|
|
|
|
|
|
3 |
1794002 |
大学生就业指导 |
1 |
|
16 |
16 |
|
|
|
|
|
|
2/8 |
|
|
|
6 |
小计 |
3.5 |
1 |
60 |
44 |
16 |
1 |
|
1 |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
合计 |
116 |
9.5 |
2104 |
1840 |
264 |
26 |
23.5 |
21.5 |
20.5 |
19.5 |
19.5 |
0.5 |
0.5 |
|
|
（二）实践教学体系
实践教学体系包括基础实践、专业实践和综合实践三个层次，根据人才培养目标和规格要求，以能力培养为主线，设计教学活动。
1.基础实践
基础实践包括铁人精神育人、军事训练、专业见习等，须修满13学分。
2.专业实践
专业实践包括课程设计、金工实训、职业技能训练等，须修满7.5学分。
3.综合实践
综合实践包括毕业实习、毕业设计等，须修满28学分。
附表2：实践环节设置及学时安排表
实践类别 |
课程代码 |
实践环节 |
学分 |
学时或周数 |
学期安排 |
基础实践 |
1709012 |
铁人精神育人 |
2.5 |
40学时 |
1~2 |
1798002 |
军事训练 |
2 |
2周 |
1 |
1706001 |
体育Ⅰ |
1 |
36学时 |
1 |
1706002 |
体育Ⅱ |
1 |
36学时 |
2 |
1706003 |
体育Ⅲ |
1 |
36学时 |
3 |
1706004 |
体育Ⅳ |
1 |
36学时 |
4 |
1704011 |
面向对象程序设计基础实践 |
1 |
24学时 |
1 |
1707079 |
大学物理实验 |
1 |
24学时 |
5 |
1704014 |
数据库原理实践 |
1 |
24学时 |
4 |
1704015 |
专业见习 |
0.5 |
1周 |
3 |
1798007 |
劳动教育 |
1 |
8理论学时、 24实践学时 |
1-8 |
小计 |
13 |
288学时/3周 |
|
专业实践 |
1704173 |
Python程序设计进阶课程设计 |
1 |
1周 |
4 |
1707063 |
金工实训 |
1 |
1周 |
6 |
1704156 |
数据分析与挖掘课程设计 |
1 |
1周 |
6 |
1704572 |
大数据采集与预处理综合设计 |
1 |
1周 |
7 |
1704573 |
大数据技术与分布式系统综合设计 |
1 |
1周 |
7 |
|
职业技能训练 |
2.5 |
60学时 |
1-5 |
小计 |
7.5 |
60学时/5周 |
|
综合实践 |
1704017 |
毕业实习 |
14 |
14周 |
7 |
1704018 |
毕业设计 |
14 |
14周 |
8 |
小计 |
28 |
28周 |
|
合计 |
48.5 |
348学时/36周 |
|
附表 3：英语拓展课程安排表（外国语学院组织）
课程编码 |
课程名称 |
学分 |
学时 |
学期安排 |
备注 |
1708914 |
大学英语IV |
3 |
48 |
4 |
学生在给定的课程中选择1门修读 |
1708922 |
考研英语 |
3 |
48 |
4 |
1708903 |
职场英语 |
3 |
48 |
4 |
1708905 |
旅游英语 |
3 |
48 |
4 |
1708926 |
英语口语 |
3 |
48 |
4 |
1708921 |
英语四级强化 |
3 |
48 |
4 |
1708928 |
英语视听说 |
3 |
48 |
4 |
附表 4: 职业技能训练安排表
课程编码 |
项目名称 |
学分 |
学时 |
学期安排 |
组织单位 |
1704020 |
计算机指法训练 |
0.5 |
12 |
1 |
计算机科学与信息技术学院 |
1704021 |
工具软件应用 |
0.5 |
12 |
2 |
计算机科学与信息技术学院 |
1701900 |
企业运营仿真实训 |
0.5 |
12 |
3 |
经济管理学院 |
1704030 |
科技文献检索 |
0.5 |
12 |
4 |
计算机科学与信息技术学院 |
1704027 |
办公软件的高级应用训练 |
0.5 |
12 |
5 |
计算机科学与信息技术学院 |
附表5：课程结构比例表
|
通识教育 必修课程 |
通识教育 选修课程 |
专业基础 课程 |
专业必修 课程 |
专业选修 课程 |
创新创业教育课程 |
实践教学环节 |
合 计 |
课程类别 |
理论 |
实践 |
理论 |
实践 |
理论 |
实践 |
理论 |
实践 |
理论 |
实践 |
理论 |
实践 |
理论 |
实践 |
学分 |
46.5 |
0.5 |
6 |
0 |
26.5 |
1 |
16 |
4 |
9 |
3 |
2.5 |
1 |
48.5 |
106.5 |
58 |
占学分比例,% |
28.3 |
0.3 |
3.6 |
0 |
16.1 |
0.6 |
9.7 |
2.4 |
5.5 |
1.8 |
1.5 |
0.6 |
29.5 |
64.7 |
35.3 |
学时 |
784 |
8 |
96 |
0 |
424 |
32 |
256 |
128 |
240 |
80 |
44 |
16 |
1212 |
1844 |
1476 |
占学时比例,% |
23.6 |
0.2 |
2.9 |
0 |
12.8 |
1 |
7.7 |
3.9 |
7.2 |
2.4 |
1.3 |
0.5 |
36.5 |
55.5 |
44.5 |
注：实践教学环节中，相应实践周以24学时/周统计
