计算机科学与技术专业（校企合作-云计算与大数据方向）
人才培养方案（2022）
（080901）
一、培养目标
计算机科学与技术专业（云计算与大数据方向）培养适应信息社会和知识经济时代需要，具备良好的人文社会科学素养和职业道德，具备扎实的数学、自然科学基础知识以及计算机、软件专业知识与技术，富有创新意识、实践能力和终身学习能力，具有国际视野、团队合作精神和组织管理能力，能够在云计算和大数据领域从事云平台的搭建与运维、大数据的应用开发、大数据模型的分析与可视化等工作，德才兼备的高素质、复合型、应用型工程技术人才。
目标1：具有扎实的自然科学、人文社会科学和工程技术基础，掌握计算机软硬件和网络理论基本知识，能够用系统的观点分析、处理软件系统相关的科学研究和工程技术问题。
目标2：具有宽厚的基础理论知识和扎实的专业理论知识，具有综合运用云计算与大数据领域的专业知识与技术对项目、过程和系统进行分析、设计、实现和运行的能力。
目标3：具有良好的思想道德素质及工程、人文、社科素养，理解并能在科研或生产活动中践行社会主义核心价值观，充分运用经济、管理、安全、法律、环保、可持续发展等知识和理念。
目标4：养成良好的职业习惯和团队意识，能够在团队中发挥分工协作、交流沟通、组织协调乃至领导指挥等作用。
目标5：具备良好的表述能力、外语能力、创新能力和国际视野，能够在全球化、多文化环境下开展继续学习、交流合作及创新、创造活动，拥有自主的、终生的学习习惯和能力，实现能力和技术水平的提升。
预期学生在毕业后五年左右成长为云计算与大数据领域的从事应用开发、项目管理、技术研发、业务创新等相关工作的骨干力量，成为推动云计算、大数据及人工智能等新兴技术在国民经济各领域落地发展的专业人才。
二、毕业要求
经过本专业相关知识体系的学习，要求毕业生达到以下要求：
1.工程知识：能够将数学、自然科学、计算机科学基础、云计算与大数据的专业知识用于大数据领域及相关领域中软件的需求分析、设计、编码实现、测试以及维护等环节中的复杂工程问题。
1.1模型表述：能借助数学、自然科学和专业知识，正确理解和表示计算机系统尤其是云计算与大数据系统中的数据模型
1.2模型构建：能针对业务需求建立适当的算法、系统及网络架构模型 (主要体现在算法建模、架构建模上以及算法选取及实现上，不局限于特定工具)
2.问题分析：能够应用数学、自然科学、计算机科学与技术等学科的基本原理，在云计算平台、大数据应用、大数据系统等软件产品的分析阶段，综合运用文献研究、数学建模、工程推理等方法识别、表达、分析大数据领域及相关领域的复杂工程问题，以获得工程知识库等有效结论。
2.1 问题解析：掌握问题分析的基本方法，能够对系统模块和数据算法进行相应的分析和模拟，发现和判断关键问题
2.2 解决方案分析：能够借助文献研究，分析和对比多个可替代解决方案，并在方向性、框架性或关键影响因素上进行对比分析
2.3 得出结论：能够综合运用多学科知识，借助文献研究，对问题解决过程中的有效结论加以总结
3.设计/开发解决方案：能够针对具体的云计算与大数据领域及相关领域的复杂工程问题，提供合理有效的解决方案，并在设计/开发环节中体现创新意识，综合考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境等因素。
3.1 模块：能够根据给定的功能和非功能需求设计和实现单个子系统或模块 (数据获取，数据处理、数据分析、数据计算、数据展示等)
3.2 系统：能够基于用户需求、业务流程和技术条件等要素，按照软件工程设计和产品开发流程，制定合理的设计目标和总体方案 (完整的开发流程，完整系统的总体技术架构，完整的数据获取、数据处理、数据展示以及业务应用)
3.3 综合：在设计中能够考虑安全、健康、法律、文化及环境等制约因素并在实现中加以落实，能够从用户需求、业务功能、技术方法等方面进行创新，优化解决方案 (加入非技术性考虑)
4.研究：能够基于自然科学、计算机科学与技术等领域的科学原理，采用设计实验、分析与解释数据等科学方法对大数据领域及相关领域内的复杂工程问题进行研究，并通过数据筛选、信息综合等方法得到合理有效的结论。
4.1 实验设计：能够基于科学原理，选择合适的路径，针对工程中的关键问题设计合理的实验研究方案
4.2 实验实施：能够根据预设的实验方案构建实验系统，安全、正确的获取数据，开展实验 (搭建软件系统、中间件等实验环境，能够从多种来源接收输入数据，并执行计算)
4.3 归纳总结：能够使用工具对实验结果进行分析，检验预期目标，得到合理有效的结论，并形成实验报告或学术论文
5.使用现代工具：能够针对大数据行业问题，开发、选择与使用恰当的技术，对复杂工程问题分析，并能够理解其技术的局限性。
5.1 掌握解决云计算大数据领域复杂工程问题所需平台（KVM、Docker）、开发工具
5．2 能够针对大数据领域及相关领域内的复杂工程问题，选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，进行云计算与大数据系统的分析、设计和实现，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并理解当前技术与工具的局限性
6.工程与社会：能够基于计算机科学与技术、人文社会科学等领域的背景知识，评价专业工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解工程师应承担的责任与义务。
6.1 了解云计算与大数据及相关领域有关的社会、健康、安全、法律及文化方面的知识并能进行合理分析
6.2 能够评价社会、健康、安全、法律及文化对大数据专业工程实践和复杂工程问题的影响，并能理解应承担的责任；具备大数据工程师素养和水平，并能够担当工程技术岗位
7.环境和可持续发展：能够基于人文社会科学、计算机科学与技术以及环境工程等领域的相关背景知识，理解和评价针对云计算与大数据领域及相关领域复杂工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响，并能给出合理化建议。
7.1 了解大数据系统各个环节对环境和社会可持续发展的影响
7.2 能根据环境和社会可持续发展原则，评价大数据工程的实施效果
8.职业规范：树立和践行社会主义核心价值观，具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在大数据系统等软件产品的设计、开发和实现中理解并遵守大数据工程师等职业的工程职业道德和规范，履行社会责任。
8.1 理解社会主义核心价值观，了解中国国情，具有人文社会科学素养和社会责任感
8.2 能够在大数据工程实施过程中遵守工程职业道德规范并履行责任
9.个人和团队：能够在跨学科背景下的项目团队中，胜任个体、团队成员以及负责人等多种角色，并能有效开展工作。
9.1 具有团队合作精神或意识，具备在多学科背景下进行团队合作的良好精神和意识，明确自己在团队中的责任
9.2 能够在从事大数据领域研究和开发的团队中承担相应角色
10.沟通：能够与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写信息技术相关报告和设计方案文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。
10.1 能够就云计算与大数据领域及相关领域内的复杂工程问题，以及在跨国背景下，以一定的国际视野，与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告、设计文稿、陈述发言、清晰表达等。
10.2 掌握一门外语，能熟练查阅本专业外文资料，并具备一定的外语交流能力并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。
11.项目管理：理解并掌握云计算与大数据领域及相关领域的技术标准、思维方法和研究方法，具有基本的项目实施和管理知识，具备项目组织和管理能力，并能在多学科环境中应用。
11.1 理解云计算与大数据领域基本工程活动所涉及的管理学基本知识
11.2 理解云计算与大数据领域基本工程活动所涉及的经济学基本知识
12.终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应计算机技术快速发展的能力。
12.1 具有自主学习和终身学习的意识，具备较强的适应社会发展的职业素养，能针对时代发展和个人职业发展的需求
12.2 关注本专业领域的前沿和趋势，自主学习新技术，适应云计算与大数据领域及相关领域的新发展
三、 核心课程设置
计算机科学导论、程序设计基础、离散数学、面向对象程序设计、算法与数据结构、数据库系统原理、计算机操作系统、计算机组成原理、计算机网络、Python程序设计、Linux操作系统、云计算与大数据概论、框架编程技术（python）、机器学习算法、云计算框架与应用、大数据开发与应用。
四、 主要实践教学环节（含主要专业实验）
主要实践性教学环节包括集中性实践课程、军事理论训练与安全教育、毕业实习、毕业设计（论文）、程序设计基础课程设计、软件项目实践Ⅰ、软件项目实践Ⅱ、软件项目实践Ⅲ、软件项目实践Ⅳ、企业级项目集中实训、学科专业竞赛与科技活动、职业标准与认证、社会实践活动等。
五、 毕业学分
165学分
六、标准学制
标准学制 4年
七、授予学位
符合《太阳集团tyc官方入口客户端全日制本科毕业生学士学位授予工作细则》的条件，授予工学学士学位。
八、课程学分结构比例一览表
专业课程学分结构比例一览表
课 程 类 型 |
修读 形式 |
理论 学分 |
实践 学分 |
合计学分 |
占总学分比例% |
通识教育课程 |
必修 |
25.5 |
13.5 |
39 |
44 |
23.7 |
26.7 |
选修 |
5 |
0 |
5 |
3 |
专业 课程 |
学科平台课程 |
必修 |
21 |
0 |
21 |
88 |
12.7 |
53.3 |
专业基础课程 |
必修 |
14 |
5 |
19 |
11.5 |
专业核心课程 |
必修 |
15 |
5 |
20 |
12.1 |
专业拓展课程 |
选修 |
15 |
13 |
28 |
17 |
实践课程 |
必修 |
0 |
33 |
33 |
20 |
合计 |
95.5 |
69.5 |
165 |
|
实践环节学分占总学分的比例% |
42 |
（注：每学期学分数原则上不超过30学分）
