|
一、 专业定位 数据科学与大数据技术专业的三大方向：数据科学与大数据技术系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。我院数据科学与大数据技术专业主要致力于培养应用型人才和分析型人才，同时为培养研究型人才打下基础，毕业生有较多继续深造的机会，可到国内外的著名高校、研究所等继续从事商业分析、数据科学等相关的研究生学习，也可以到企事业单位的数据分析部门，商业智能部门等从事数据分析师，商业智能分析师，数据科学家，首席数据官等职位。 二、 培养目标 1. 总体目标 本专业立足广东经济社会发展、面向基层，适应广东经济社会发展和产业结构调整需要，以“面向一线、 立足岗位、产学结合、注重素质、突出应用、强化实践、培养能力”为指导思想，对接新兴产业中大数据或数据挖掘的工程重点领域，培养具有良好的职业道德和职业精神，能从事大数据分析或数据挖掘的工程性开发与实现、在计算机与互联网企业中从事系统集成或售后服务、数据处理与分析、在政府部门或企事业单位从事信息系统的建设、管理、运行维护的技术工作，具备德、智、体、美、劳全面发展的高素质技术应用性人才。 2. 具体培养目标 培养目标1：具有人文社会科学素养、社会责任感、职业道德、创新创业意识、国际视 野和跨文化交流能力； 培养目标2：能够运用数学、自然科学、工程基础知识、数据科学与大数据技术基本理 论及专业知识分析和解决复杂工程问题； 培养目标3：能够针对计算机领域的复杂工程问题设计、优化解决方案，能从事商业分 析、数据科学等相关的研究生学习，也可以到企事业单位的数据分析部门，商业智能部门等从事数据分析师，商业智能分析师，数据科学家，首席数据官等职位； 培养目标4：具有良好的沟通交流、团结协作能力，适应多学科工作环境； 培养目标5：具有主动学习和终身学习的意识和能力，适应技术进步和社会发展。 三、 培养规格 修业期满，符合国家和学校相关规定，修读完人才培养方案规定的课程，成绩合格，获得应修168学分，并取得规定的课外培养必修学分8学分。 学制为四年；采用弹性修业时间，最高修业年限为八年。 根据专业认证要求，结合本专业培养目标和特色，毕业生应获得以下方面的知识、能力和素质的毕业要求： 1. 素质要求 毕业要求1：合格的思想政治素质：热爱祖国，拥护中国共产党的领导，树立辩证唯物主义和历史唯物主义的世界观，具有为祖国富强和人类发展贡献自己的力量的品格，具有良好的道德和健全的法制意识。 毕业要求2：良好的科学文化素质：具有正确的世界观、人生观、价值观。具有良好的文字、语言表达能力，积极参加社会实践。具有求真务实的科学素质，懂科学，爱科学，追求真理。 毕业要求3：扎实的专业技能素质：具有扎实的自然科学基础知识，以及本专业所需的技术基础及专业知识，掌握分析问题、解决问题的科学方法，具备在相关工程项目设计、实施、运行管理过程中基本的质量、环境、安全和法律意识，具有从事科学研究的严谨态度、浓厚的环境保护意识、价值效益意识、求实创新意识。 毕业要求4：良好的职业素质：具有人文社会科学素养和社会责任感，具备数据科学与大数据技术的专业素质和职业道德规范，履行责任。能够在多学科背景下的工程项目团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色，具备良好的团队合作精神，能够了解计算机工程技术领域及其相关行业国内外基本情况，能够就计算机工程领域的复杂工程问题在跨文化背景下进行沟通和交流。 毕业要求5：优良的身体心理素质：具有强健的体魄、健康的心理和社会责任感；具有乐观、积极、向上的精神与人格魅力，有较强的适应能力、承受能力和人际交往能力。 2. 知识要求 毕业要求6：通识教育知识：能够运用人文科学类、社会科学类、自然科学类知识达到“人格塑造、知识学习、能力锻炼”的通识教育“核心三要素”目标。 毕业要求7：专业基础知识：正确理解数学、自然科学和工程的基础知识及概念，以及在计算机实际应用的意义；掌握计算机系统的基本原理，形成专业思想，了解本专业发展动态与现状，适应环境的变化、技术的进步；能运用数学、自然科学和计算机科学基本原理识别、描述、表达复杂工程问题；掌握大数据科学与技术核心专业知识和应用技术，主要包括数据采集技术、云计算与数据中心、机器学习与模式识别、数据挖掘、数据建模、大数据分析和数据可视化等。 毕业要求8：专业知识：具备从事大数据应用系统设计与实现的能力；在数据分析、数据管理、数据存储方面，能发现、分析和解决实际工程技术问题；。 （三）能力要求 毕业要求9：专业能力：能紧跟当前流行的和新兴的技术，并能够根据用户需求评估其适用性；能够开发、选择与使用恰当的现代工程工具和信息技术工具完成复杂计算机工程问题的分析、设计、建模。 毕业要求10：综合能力：具有国际视野与跨文化沟通能力，具备良好的语言沟通、文字表达以及资源获取与信息处理能力；能够基于科学原理和方法，利用先进的技术手段进行数据分析、模型构建，设计可行的实施方案，并能对结果进行综合分析和解释，获取合理有效的结论。 毕业要求11：创新创业能力：培养创新创业意识，对科学技术最新发展动态及计算机领域的国内外研究现状有一定的了解，在工程项目中体现创新、创业思维；培养创新意识和批判意识，善于发现问题、提出问题，并解决问题；培养自主学习意识，运用所学大数据知识就实际数据完成数据分析整个过程。 毕业要求12：终身学习能力：具有自主学习、终身学习的意识和创新创业意识，具备持续学习和适应社会和技术发展能力。 四、 课程体系 本专业课程体系总体框架（含实践环节）和核心课程分别如表1和表2所示。 表1 课程（含实践环节）设置及教学计划表 课程 类型 | 课程 编码 | 课程名称（中文） | 学分 | 总学时 | 理论 学时 | 实践 学时 | 周学 时 | 开课 学期 | 课程 性质 | 考试方式 | 平 台 课 程 | 通识教育 平 台 课 程 | 100045 | 思想道德与法治 | 3 | 48 | 48 | 0 | 3 | 1 | 必修 | 考试 | 100041 | 中国近现代史纲要 | 3 | 48 | 32 | （16） | 2 | 2 | 必修 | 考试 | 100042 | 马克思主义基本原理概论 | 3 | 48 | 48 | 0 | 3 | 3 | 必修 | 考试 | 社科部 | 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 | 5 | 80 | 64 | （16） | 4 | 4 | 必修 | 考试 | 100044 | 形势与政策 | 2 | 64 | 48 | （16） | 分散1-6学期 | 必修 | 考查 | 100110 | 马克思主义中国化进程与青年学生使命担当 | 1 | 20 | 20 | 0 | 2 | 1 | 必修 | 考查 | 110031 | 大学语文 | 2 | 32 | 32 | 0 | 2 | 2 | 选修 | 考查 | 100111 | 军事理论 | 2 | 36 | 36 | 0 | 2 | 1 | 必修 | 考查 | 100112 | 军事技能 | 2 | 3周 | 0 | 3周 | 集中 | 1 | 必修 | 考查 |
| 大学英语（非艺体）（1） | 4 | 60 | 48 | 12 | 4 | 1 | 必修 | 考试 |
| 大学英语（非艺体）（2） | 4 | 68 | 48 | 20 | 4 | 2 | 必修 | 考试 |
| 大学英语（非艺体）（3） | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 3 | 必修 | 考试 |
| 大学英语（非艺体）（4） | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 4 | 必修 | 考试 | 042045 | 大学体育专项一（1） | 1 | 36 | 4 | 32 | 2 | 1 | 必修 | 考查 | 042046 | 大学体育专项一（2） | 1 | 36 | 4 | 32 | 2 | 2 | 必修 | 考查 | 042047 | 大学体育专项二（3） | 1 | 36 | 4 | 32 | 2 | 3 | 必修 | 考查 | 042048 | 大学体育专项二（4） | 1 | 36 | 4 | 32 | 2 | 4 | 必修 | 考查 | 110050 | 心理与健康教育 | 2 | 32 | 16 | 16 | 3 | 1 | 必修 | 考查 | 831602 | 大学生职业规划与就业指导 | 1 | 16 | 16 | 0 | 2 | 6 | 选修 | 考查 | 100113 | 劳动教育 | 2 | 32 | 2 | 30 | 分散1-6学期 | 必修 | 考查 | 通识素质教育选修课 | 4 | 60 | 2-8学期 | 选修 | 考查 | 3-4年级每学年安排4学时完成体质健康测试，不计学分。 | 通识教育平台课程小计 | 50 | 892 | 598 | 294 |
| 平 台 课 程
| 学 科 基础 平 台 课 程 |
| 数据科学与大数据技术专业导论 | 8 | 0 | 1 | 考查 |
|
|
|
|
|
|
| 11T005 | 高等数学1 | 4 | 64 | 64 | 0 | 4 | 1 | 必修 | 考试 | 11T006 | 高等数学2 | 4 | 64 | 64 | 0 | 4 | 2 | 必修 | 考试 | 08T016 | 程序设计基础 | 4 | 64 | 40 | 24 | 4 | 2 | 必修 | 考试 |
| 数据通信与网络 | 4 | 64 | 48 | 16 | 4 | 2 | 必修 | 考试 | 08T005 | 信息技术基础数学 | 4 | 64 | 64 | 0 | 4 | 2 | 必修 | 考试 | 08T010 | 数据结构与算法 | 4 | 64 | 32 | 32 | 4 | 3 | 必修 | 考试 | 072006 | 操作系统 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 3 | 必修 | 考试 | 11T011 | 线性代数A | 2 | 32 | 32 | 0 | 2 | 4 | 必修 | 考试 | 学科基础平台课程小计 | 33.5 | 536 | 424 | 112 |
| 模块课 程 | 专 业 必 修 模块课程 |
| 网络存储技术 | 4 | 64 | 48 | 16 | 4 | 3 | 必修 | 考试 |
| 系统分析与设计 | 4 | 64 | 48 | 16 | 4 | 3 | 必修 | 考试 |
| 云计算基础 | 4 | 64 | 32 | 32 | 4 | 4 | 必修 | 考查 | 08T040 | Python程序设计 | 4 | 64 | 32 | 32 | 4 | 4 | 必修 | 考试 | 08T017 | 数据库系统原理与应用 | 3 | 48 | 24 | 24 | 3 | 4 | 必修 | 考试 | 08T020 | 数据可视化 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 5 | 必修 | 考试 | 08T039 | 云计算与大数据 | 4 | 64 | 48 | 16 | 4 | 5 | 必修 | 考试 | 专业必修模块课程小计 | 25 | 400 | 272 | 128 |
|
|
|
| 模 块 课 程 | 专 业 选修 模块课程 | 05T005 | 专业沟通技能 | 4 | 64 | 64 | 0 | 4 | 1 | 选修 | 考查 |
| 信息系统基础 | 4 | 64 | 48 | 16 | 4 | 1 | 选修 | 考查 | 08T021 | Hadoop大数据存储与运算 | 4 | 64 | 32 | 32 | 4 | 4 | 选修 | 考查 |
| Java Web编程技术 | 4 | 64 | 32 | 32 | 4 | 5 | 选修 | 考查 |
| 智能数据处理技术 | 4 | 64 | 32 | 32 | 4 | 6 | 选修 | 考查 | 08T082 | 计算机工程文档写作 | 0.5 | 8 | 8 | 0 | 0.5 | 6 | 选修 | <span font-size:9pt;"="" style="outline: 0px;box-sizing: border-box">考查 | 专业限选课程小计 | 20.5 | 328 | 216 | 112 |
| 111605 | 图论与组合数学 | 2 | 32 | 32 | 0 | 2 | 4 | 选修 | 考查 | 08T032 | 人工智能导论 | 2 | 32 | 32 | 0 | 2 | 4 | 选修 | 考查 | 08T033 | 概率论与数理统计 | 3 | 48 | 48 | 0 | 3 | 4 | 选修 | 考查 | 08T034 | 数字图像处理 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 5 | 选修 | 考查 | 08T039 | 数值分析 | 3 | 48 | 48 | 0 | 3 | 5 | 选修 | 考查 | 08T040 | 计算机图形学 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 5 | 选修 | 考查 |
| 数据挖掘基础算法 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 5 | 选修 | 考查 | 08T018 | 大数据查询与处理 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 5 | 选修 | 考查 | 08T066 | R语言基础 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 5 | 选修 | 考查 | 08T083 | Spark大数据快速运算 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 5 | 选修 | 考查 |
| 嵌入式系统 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 5 | 选修 | 考查 | 08T067 | 网络编程 | 3 | 48 | 24 | 24 | 3 | 5 | 选修 | 考查 | 08T052 | 网络安全 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 5 | 选修 | 考查 | 08T068 | IT项目管理 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 6 | 选修 | 考查 |
| 大数据分析 | 2 | 32 | 32 | 0 | 2 | 6 | 选修 | 考查 | 08T025 | 数据挖掘 | 4 | 64 | 32 | 32 | 4 | 6 | 选修 | 考查 | 08T072 | 数据可视化 | 2 | 32 | 0 | 32 | 3 | 6 | 选修 | 考查 | 08T074 | 机器学习基础 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 6 | 选修 | 考查 | 08T075 | 机器视觉基础 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 6 | 选修 | 考查 |
| 大数据案例建模 | 2 | 32 | 0 | 32 | 2 | 6 | 选修 | 考查 | 专业任选课程要求毕业前修满9个学分 | 专业选修模块课程小计 | 9 | 144 | 64 | 80 |
|
集中 实践性模块课程 | 08TS07 | 操作系统课程设计 | 1 | 1周 |
|
| 集中 | 3 | 必修 | 考查 | 08TS02 | Python程序设计课程设计 | 1 | 1周 |
|
| 集中 | 4 | 必修 | 考查 | 08TS05 | 数据库系统原理与应用课程设计 | 1 | 1周 |
|
| 集中 | 4 | 必修 | 考查 | 08TS06 | Hadoop大数据存储课程设计 | 2 | 2周 |
|
| 集中 | 5 | 必修 | 考查 |
| 大数据分析项目实训 | 2 | 2周 |
|
| 集中 | 6 | 必修 | 考查 | 08TS14 | 专业综合项目实训 | 2 | 2周 |
|
| 集中 | 6 | 必修 | 考查 |
| 实践教学 | 6 | 18周 |
|
| 集中 | 7 | 必修 | 考查 |
| 毕业论文（设计） | 8 | 10周 |
|
| 集中 | 8 | 必修 | 答辩 | 集中实践性模块课程小计 | 23 | 23周 |
|
|
|
|
|
| 模块课程 | 创 新 创 业 教育模块课程 | 831603 | 创新创业意识 | 1 | 16 | 16 | 0 | 2 | 2 | 必修 | 考查 | 831605 | 大学生创业基础 | 2 | 32 | 32 | 0 | 2 | 3 | 必修 | 考查 | 创新教育基础选修课 | 4 | 60 | 2-8学期 | 选修 | 考查 | 创新创业课程小计 | 7 | 108 | 108 | 0 |
| 合计 | 168 | 2408 |
|
|
| 备注：加括号的学时为分散进行或以讲座形式开出，不计课内学时。 | 培养 类型 | 项目 编号 | 项目名称 | 学分 | 认证方式 | 认证时间 | 项目 性质 | 课 外 培 养 能 力 | 08KWW01 | 全国计算机等级考证 | 2 | 等级证书 | 1-7学期 | 选修 | 08KWW02 | 全国英语等级考证 | 2 | 等级证书 | 1-7学期 | 选修 | 08KWW03 | 计算机相关专业设计大赛 | 2 | 大赛获奖证书 | 1-7学期 | 选修 | 08KWW04 | 专业相关职业考证 | 2 | 职业证书 | 1-7学期 | 选修 | 08KWW05 | 第二课堂活动 | 2 | 参加活动证明 | 1-7学期 | 选修 | 08KWW06 | 学校组织的活动与比赛 | 1 | 参加活动或比赛证明 | 1-7学期 | 选修 | 08KWW07 | 学生科研或企业项目 | 1 | 项目组开具证明 | 1-7学期 | 选修 | 08KWW08 | 学生创新创业项目 | 1 | 项目组开具证明 | 1-7学期 | 选修 | 08KWW09 | 计算机培训证书 | 2 | 结业证书或证明 | 1-7学期 | 选修 | 08KWW10 | 社会实践与公益活动 | 1 | 实践报告受到表彰 | 1-7学期 | 选修 | 小计 | 8 | 毕业时要求至少获得8个课外学分 |
表2 专业核心课程表
课程名称 | 课程总学时 | 课程周学时 | 拟授课教师 | 授课学期 | 数据结构与算法 | 64 | 4 | 尹怀英，刘红敏 | 3 | 操作系统 | 64 | 4 | 吴文臣，叶开珍 | 3 | Python程序设计 | 64 | 4 | 连育英，龙昊波 | 4 | 数据库系统原理与应用 | 64 | 4 | 米秋香，潘伯新 | 4 | Hadoop大数据存储与运算 | 64 | 4 | 王孟涛，杨其钦 | 4 | 云计算与大数据 | 64 | 4 | 徐锐，文谧 | 5 | 数据可视化 | 64 | 4 | 杨许亮，唐盛平 | 5 | Spark大数据快速运算 | 48 | 3 | 黄长江，梁炖君 | 5 | 数据挖掘基础算法 | 48 | 3 | 王威，段润英 | 5 | R语言基础 | 64 | 4 | 义梅练，马秋贤 | 6 | 数据挖掘 | 64 | 4 | 甘页昌，严宇 | 6 | 大数据案例建模 | 48 | 3 | 杨平利，周贵华 | 6 | 智能数据处理技术 | 64 | 4 | 黄卫祖，沈兰 | 6 |
五、 师资队伍 我院现有专任教师46名，适用于数据科学与大数据技术专业专有教师12人,其中副教授及以上职称教师数6名，硕士研究生及以上学历11人，教师及开课情况和教师基本情况分别如表3和表4所示。随着招生规模及专业建设的发展，我院将会持续引进人才壮大师资队伍，预计2022-2025年将引进15到20名专任教师。 表3 教师及开课情况汇总表
专任教师总数 | 12 | 具有教授（含其他正高级）职称教师数及比例 | 3； 25.00% | 具有副教授以上（含其他副高级）职称教师数及比例 | 6；50.00% | 具有硕士以上（含）学位教师数及比例 | 11；93.33% | 具有博士学位教师数及比例 | 3；25.00% | 35 岁以下青年教师数及比例 | 6；50.00% | 36-55 岁教师数及比例 | 3；25.00% | 兼职/专职教师比例 | 0 | 专业核心课程门数 | 13 | 专业核心课程任课教师数 | 26 |
表4 教师基本情况表
姓 名 | 性 别 | 出生 年月 | 拟授 课程 | 专业技 术职务 | 最后学历 毕业学校 | 最后学历 毕业专业 | 最后学历 毕业学位 | 研究 领域 | 专职 /兼职 | 黄卫祖 | 男 | 1963-04 | 智能数据处理技术 | 教授 | 东北大学 | 地理信息系统 | 博士 | 数据分析 | 专职 | 杨平利 | 男 | 1964-03 | 大数据案例建模 | 研究员级高级工程师 | 西安电子科技大学 | 计算机应用 | 博士 | 计算机应用 | 专职 | 王威 | 男 | 1957-10 | 数据挖掘基础算法 | 教授 | 合肥工业大学 | 机械工程 | 硕士 | 智能控制 | 专职 | 黄长江 | 男 | 1982-08 | Spark大数据快速运算 | 副教授 | 华南理工大学 | 计算机科学与技术 | 硕士 | 机器视觉 | 专职 | 杨许亮 | 男 | 1985-07 | 数据可视化 | 副教授 | 华中科技大学 | 软件工程 | 硕士 | 计算机应用 | 专职 | 吴文臣 | 男 | 1981-06 | 操作系统 | 副教授 | 哈尔滨理工大学 | 质量技术监督管理 | 学士 | 数据挖掘 | 专职 | 义梅练 | 女 | 1986-04 | R语言基础 | 讲师 | 华南师范大学 | 情报学 | 硕士 | 计算机应用 | 专职 | 米秋香 | 女 | 1987-09 | Python程序设计 | 讲师 | 华南理工大学 | 软件工程 | 硕士 | 计算机应用 | 专职 | 胡勍 | 男 | 1987-12 | 数据库系统原理与应用 | 讲师 | 西安理工大学 | 工商管理 | 硕士 | 计算机应用 | 专职 | 徐锐 | 男 | 1995-05 | 云计算与大数据 | 信息系统项目管理师 | 桂林理工大学 | 软件工程 | 硕士 | 计算机应用 | 专职 | 尹怀英 | 女 | 1994-04 | 数据结构与算法 | 软件测评师 | 华南师范大学 | 软件工程 | 硕士 | 软件测试 | 专职 | 王孟涛 | 男 | 1992-10 | Hadoop大数据存储与运算 | 计算机辅助设计工程师 | 上海师范大学 | 计算机应用技术 | 硕士 | 计算机应用 | 专职 |
六、 教学条件 1.实验室情况 广州增城校区已有计算机网络实验室、数据可视化实训室、物联网与智能技术创新实验室、计算机应用实训室和物联网基础实验室、云计算平台等，一个网络实验示范中心。依托肇庆新校区建设契机，加大新图书资源及教学资源投入，通过2021-2023共四期新实验室建设，积极推进数据科学与大数据技术相关实验室建设项目，购置大数据工作站、微主机、大数据软件平台、模拟教学软件等，加强数据科学与大数据技术综合实验室建设。 按照已经获批的三年实验室建设规划，未来三年我校在肇庆校区即将投入近2500多万建设15个计算机专业实验室及创新工作室，其中包括2021年下半年即将建设的大数据综合实验室、2022年建设数据挖掘综合实验室、云计算资源管理综合实验室等，形成完备的服务于本专业核心技能训练要求的实训综合平台。 2.主要教学设备 目前，能应用本专业的教学设备如表5所示。 表5 主要教学实验设备情况表 教学实验设备名称 | 型号规格 | 数量 | 设备价值（元） | 电脑主机 | 联想启天M427-D207 | 65 | 245,180 | 液晶显示器 | 联想23英寸 | 65 | 47,125 | 电脑主机 | 联想M920T | 235 | 1,595,600 | 液晶显示器 | 联想23英寸 | 235 | 235,000 | 大数据微主机 | CPU：Intel i3-8100T 3.1GHz 4核，内存: DDR4 4GB | 140 | 490,000 | 大数据工作站 | CPU：Intel i5系列 6核，内存：DDR4 8GB，固态硬盘容量：256GB | 140 | 672,000 | 人工智能案例包 | 泰迪智能科技TD-AI-Package | 1 | 217,800 | 跨境电商教学实训软件 | 跨境电商教学实训软件V3.0 | 1 | 150,000 | 博星卓越电子商务网站开发平台系统 | 电子商务网站开发平台系统V3.0 | 1 | 58,800 | 奥派电子商务应用软件 | 奥派电子商务应用软件 V1.0 | 1 | 50,000 | Python编程实训平台 | 泰迪TipDM-PD | 1 | 128,000 | 大数据开发实训平台 | 泰迪TipDM-HD | 1 | 168,000 | 大数据分析平台 | 泰迪TipDM-HB | 1 | 188,000 | 大数据整合平台 | 泰迪TipDM-IB | 1 | 80,000 | 互联网大数据采集平台 | 泰迪TipDM-CB | 1 | 218,000 | 智能报表与可视化平台 | 泰迪TipDM-BI | 1 | 156,000 |
3.实习基地 我院分别调研了与我院长期、全方位合作的的7家大中型实习基地，其对数据科学与大数据技术专业人才的需求情况如下： 广州粤嵌通信科技股份有限公司：每年至少10人；广州市靖凯网络科技有限公司：每年至少9人；深圳信盈达科技有限公司：每年至少8人；深圳领秀环球科技有限公司：每年至少7人；广州菁英职业培训有限公司：每年至少7人；深圳三二一电子商务咨询管理有限公司：每年至少6人；广东泰迪智能科技股份有限公司：每年至少10人。 我院计划未来3年内，建立10个左右稳定的数据科学与大数据专业实习就业基地；争取与阿里云、华为、微软等行业领头企业从共建实验室、实习实训基地、师资培养、合作办学等方面开展多方位深层次合作，为本专业学生提供更多就业机会，同时也为企业培养更多应用型人才，解决大数据人才缺口问题。
|
直播信息
京公网安备11010202009747号
