数据科学与工程.doc
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1、附4 普通高等学校本科专业设置申请表(审批专业适用)学校名称(盖章): 昆明理工大学学校主管部门:云南省教育厅专业名称:数据科学与工程专业代码:080912T所属学科门类及专业类:计算机类学位授予门类:工科修业年限:4年申请时间:2016年5月专业负责人:刘文奇联系电话:13888490566教育部制目 录1.普通高等学校增设本科专业基本情况表2.学校基本情况表3.申请增设专业的理由和基础4。申请增设专业人才培养方案5。专业主要带头人简介6。教师基本情况表7.主要课程开设情况一览表8。其他办学条件情况表9.学校近三年新增专业情况表10。增设专业的区分度11.增设专业的基本要求12。医学类、公安
2、类专业相关部门意见填表说明1.申请表限用A4纸打印填报,并按专业分别装订成册,一式两份。2。若为申请设置尚未列入普通高等学校本科专业目录(以下简称专业目录)的新专业(无专业代码者),请参照专业目录,按专业的学科属性和专业类填写建议代码。3。在学校办学基本类型、已有专业学科门类项目栏中,根据学校实际情况在对应的方框中画。4。本表由申请学校校长签字报出.5。申请学校须对本表内容的真实性负责。1.普通高等学校增设本科专业基本情况表专业代码080912T专业名称数据科学与工程修业年限4年学位授予门类工学学校开始举办本科教育的年份现有本科专业(个)学校本年度其他拟增设的专业名称本校已设的相近本、专科专业
3、及开设年份信息与计算(1997)、计算机科学与技术(1980)拟首次招生时间及招生数2017。9,40人五年内计划发展规模每年60人师范专业标识(师范S、兼有J)所在院系名称理学院、数据科学研究中心高等学校专业设置评议专家组织审核意见(主任签字) 年 月 日学校审批意见(校长签字)(盖章) 年 月 日高等学校主管部门专业设置评议专家组织意见(增设尚未列入专业目录的新专业填写)(主任签字) 年 月 日高等学校主管部门审核(审议)意见(盖章) 年 月 日注:专业代码按教育部公布的填写,尚未列入专业目录的新专业请填写建议代码.学校基本情况表学校名称昆明理工大学学校地址云南省昆明市呈贡区景明南路727
4、号邮政编码650500校园网址http:/www。kmust.edu。cn学校办学基本类型部委院校地方院校 公办 民办 中外合作办学机构大学 学院 独立学院 在校本科生总数29,822(2016。3)专业平均年招生规模已有专业学科门类哲学 经济学 法学 教育学 文学 历史学理学 工学 农学医学 管理学 艺术学专任教师总数(人)2,333专任教师中副教授及以上职称教师数及所占比例55学校简介和历史沿革(300字以内,无需加页)昆明理工大学创建于1954年,时名为昆明工学院,1995年更名为昆明理工大学。1999年原昆明理工大学与原云南工业大学合并组建新的昆明理工大学。经过60余年的发展,现已发展
5、成为一所以工为主,理工结合,行业特色、区域特色鲜明,经济、管理、哲学、法学、文学、艺术、医学、农学、教育等多学科协调发展的综合性大学,是云南省规模最大、办学层次和类别齐全的重点大学,在中国有色金属行业和区域经济社会发展中发挥着重要作用。学校现有呈贡、莲华、新迎三个校区,占地4300余亩,主校区为呈贡校区,位于昆明市呈贡大学城。现拥有国家重点学科1个、国家重点培育学科1个、省级重点学科23个、省院省校合作共建重点学科9个、博士后流动站8个、一级学科博士点8个、二级学科博士点44个、一级学科硕士点36个、二级学科硕士点174个、工程硕士授权领域27个和工商管理硕士(MBA)、工程管理硕士、建筑学硕
6、士、城市规划硕士、艺术硕士(MFA)、翻译硕士、法律硕士专业学位授权点;有102个本科专业、1个第二学士学位专业。注:专业平均年招生规模=学校当年本科招生数学校现有本科专业总数3.申请增设专业的理由和基础(应包括申请增设专业的主要理由、学校专业发展规划及人才需求预测情况等方面的内容)(如需要可加页)1. 社会对数据科学与工程人才的需求近年来计算机软硬件技术和互联网的高速发展,数据收集、传输、存储、管理技术日渐成熟,催生了大量以数据为中心的应用。科学研究、社会治理、信息安全、金融、商业、制造等各个领域和行业,都面临着“大数据的机遇和挑战。迅猛发展的大数据产业,对大数据人才培养提出了新的要求。传统
7、模式培养的学生在面对行业大数据处理时,缺少数据全生命周期管理的概念、数据分析处理能力、系统架构的设计能力、工程实践能力和创新思维,不能有效适应产业发展需要.因此,我们迫切需要针对性进行大数据专业高端人才的培养.l 大数据产业发展的迫切需求当前,“大数据”这一术语已经远远超越了当初的互联网或信息技术(IT)的技术范畴,变成了一个时代的标志。大数据时代的到来有其必然性,当计算和通讯取得长足进步的时候,当传感器网络和互联网等信息采集平台日臻完善的时候,数据的存储管理和分析处理就自然成为关注的焦点.全球信息总量每两年就增长一倍左右,2011年全球被创建和被复制的数据总量有1。8ZB (1021),到2
8、020年全球所管理的数据将达到35ZB,比现在多出50倍。“大数据”概念的提出意味着信息技术领域的重点由“计算”转为“数据。大数据继在科学研究(如地球科学、生命科学、高能物理研究等)和商业领域(如:行为分析、趋势分析、行情预测、精准营销、商品推荐等)获得巨大成功之后,已经被社会各个层面广泛认可,开始从线上走到线下,越来越多的人从企业管理、社会治理、科学研究等领域来探讨大数据的应用。与互联网的出现一样,大数据不仅是信息技术领域的一场革命,它将在全球范围内启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革。据埃森哲公司调查了600家英美公司发现,33%的企业表示正在积极使用大数据,68的企业希望参与和支持数
9、据法分析的部署,并基于事实情况作出决策.有2/3的公司已经任命了负责数据管理和分析工作的高管。因此,大数据产业的发展将亟需大量的专业人才。数据科学与工程专业将系统深入地探索数据科学中遇到的科学问题以及工程技术问题,培养数据科学与工程的人才,解决各行各业中遇到的大数据处理问题.l 我国创新驱动发展的迫切需求我国的社会经济发展进入新常态,经济发展从中高速进入中低速,生产制造从中低端转向中高端.在新常态下,如何有效促进经济结构调整,同时保证就业和经济平稳发展,这有赖于信息化.新时期的信息化还和建设生态文明、拉动消费、提高产品竞争力等密切关联。与以前的“信息化带动工业化以及稍后的“两化融合”等信息化战
10、略相比,新型的信息化是在移动互联网的环境下提出来的,有着深刻的云计算和大数据背景,对数据科学与工程专业的人才培养有重要的指导意义。自从斯诺登“棱镜门”事件以来,世界各国(包括美国的盟国)都高度重视网络(空间)安全问题,我们国家成立了由最高领导人担任组长的国家网络安全领导小组,负责制定和指导关键任务信息系统及其安全的规划和建设。习近平总书记提出了“没有网络安全就没有国家安全”的论断。目前,我国的核心信息系统主要还是运行在来自美国的IT垄断企业的基础系统和平台之上,如何摆脱这种技术依赖是IT业界和关键应用行业的当务之急。针对于这种状况,互联网业界从成本考虑,提出了“去IOE的口号(即:摆脱对IBM
11、主机、Oracle高性能数据库以及EMC高端存储的依赖)。对于国家核心信息系统,这不仅仅是成本问题,更是安全问题.因此,“技术先进、企业领先、安全可靠、自主可控”已经成为我国发展信息技术和系统的基本战略。这对于我们从事IT研发和人才培养的专业人士而言,是提出了很高的要求。2015年3月5日,李克强总理在政府工作报告发出了“大众创业、万众创新”的号召,得到了全社会的积极响应.回顾一下我国的创新发展战略,改革开放以来的近三十年多年来大致经历了以“星期日工程师为标志的大学创新,到“企业是创新的主体的企业创新,再到2011年胡锦涛总书记提出的“协同创新,一直到当前的“大众创业、万众创新四个阶段,创新一
12、直被高度重视。自1996年4月江泽民前总书记提出“创新是一个民族进步的灵魂”的论断以来,迄今也有二十年时间了,离2020年建成创新型国家的时间节点也日益迫近.党的十八大以来,随着“两个一百年奋斗目标和实现中华民族伟大复兴的“中国梦”的提出,“创新驱动发展”作为国家的发展战略被提到前所未有的高度,凸显了新一代领导人对于创新的高度重视。从李克强总理提出的“互联网+”理念以及在各种场合对创新创业的解读来看,中国互联网企业的巨大成功是“大众创业、万众创新最好的注解,互联网本身作为人和人之间的连接平台为高校人才创新创业提供了崭新的环境。互联网和“互联网+”的成功与否本质上就取决于大数据技术的发展和应用.
13、在当前的创新创业背景下,推进数据科学与工程专业的人才培养是恰逢其时.l 复合型高端大数据人才匮乏信息技术作为发展最快的领域,人才市场需求的变化也最为明显.2006年是一个转折点,这个转折点的标志性事件是,百度作为国内互联网企业,第一次对国内高校的毕业生给出了比老牌的跨国IT企业更高的薪酬。在那之前,国内高校的大多数毕业生是以拿到那些著名跨国IT企业提供的职位为追求目标的。其深层次的原因在于,国内的信息系统都是架构在这些跨国IT企业的基础系统或平台之上的,国内的IT企业实际上就是系统集成商或是解决方案提供商,所有源头的核心技术都不掌握在我们手里,我们培养的IT人才要做的就是用好垄断企业的系统和平
14、台,充其量需要再做些简单的二次开发.垄断企业对优秀人才的吸引也进一步枯竭了我国自主创新和研发的能力.近十年来,以BAT为代表的中国互联网企业在商业上取得了被世人认可的巨大成功,这对于我国信息技术产业以及其他相关领域的影响也同样巨大。当然,互联网企业不是IT企业,因为它不提供诸如硬件、软件或是咨询服务、解决方案等传统IT企业提供的产品,它只是第三产业中的信息服务业企业.但是,对互联网企业而言,IT能力是其核心竞争力.互联网企业的IT能力建设不依赖于传统的IT企业,这一事实有着非凡的意义。一是破除迷信,打破了IT界以往对于传统垄断性IT企业的盲目崇拜,以为那些高端的技术和系统是他们的独门秘籍,是我
15、们所望尘莫及的;二是解放思想,使得各行各业可以效仿互联网业界,针对自身的应用需求,融会贯通利用掌握的IT知识和开源技术,从应用需求出发,从硬件体系结构到网络架构再到软件系统直至应用软件,度身定制所需要的IT系统和平台。这带来的不仅仅是成本的降低,更重要的是可以对创新型商业模式的开发提供有效的支持。商业模式是服务业企业的生命线,创新型商业模式的开发依赖于“数据科学家”,企业IT能力的建设依赖于“系统架构师”.在我国,虽然经济下行没有影响IT的就业形势,但是市场上对IT人才的需求与高校能够提供的人才相比还是有很大的差距,这表现在企业所需要的合格的“系统架构师和“数据科学家”很难直接从学校招到.这一
16、点在高校表现尤为明显,课堂和实验室学的东西远离市场需求,厌学频发。因此,在当前的大数据时代,能从数据中分析挖掘出有价值信息的“数据科学家”正在成为各行各业最需要的人才。特别是能运用统计分析、信息管理、分布式处理等技术,从大量数据中提取出对业务有意义的信息,以易懂的形式传达给决策者的数据科学与工程领域的研究人员、商业数据分析师和首席信息官。2. 人才培养国内外现状近年来,国内外高校在积极进行大数据学术研究的同时,也开始考虑将大数据相关课程纳入培养体系,以满足社会对大数据人才的需求.在开设数据科学和工程相关课程方面,美国的加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学香槟分校、哥伦比亚大学、纽约大学等从2011
17、年开始就进行了卓有成效的尝试.纽约大学、华盛顿大学等著名已经开始设置硕士学位培养计划。在我国,从2012年开始,清华大学、中国人民大学、复旦大学、北航等高校也开始设置了学术型或专业型硕士学位培养计划。在本科专业设置方面,上海纽约大学从2015年4月份开始就在内部讨论设置一个数据科学的学士学位,其中除了计算机系的教授外,还包括商学院、设计学院等教授参与其中,他们已于2015年9月开始招收本科生.2015年6月7日,中山大学宣布成立名为“数据科学与计算机学院,整合了与计算机相关专业的优势资源。2015年5月27日,复旦大学在其110周年校庆日宣布筹建“大数据科学与技术学院”。相信未来会有更多的学校
18、在学科设置和学院建制方面进行新的探索。2016年3月,教育部发布2016年新增审批本科专业名单,北京大学、对外经济贸易大学、中南大学等三所高校拟新增“数据科学与大数据技术本科专业.在省内,云南大学整合了信息与计算、计算机科学与技术、软件工程、网络工程等专业的教学与科研资源,于3016年3月成立了大数据研究院,并已有申报数据科学本科专业的计划;云南财经大学也于2016年5月成立了云南省社会经济大数据研究院,并有申报数据科学本科专业的计划。昆明理工大学整合了校内信息与计算、计算机科学与技术、最优化理论、数理统计与数据挖掘的教学与科研资源,于2016年4月下文成立了昆明理工大学数据科学研究中心。自1
19、997年成立理学院信息与计算专业教研室以来,一直致力于培养数据处理领域的人才,探索数据科学与工程领域的协同创新和人才培养道路;近年来,在原有基础上,我们积极引进数据科学人才,逐步在数据博弈、概念认知学习、数据驱动下的智能制造与服务科学领域建成了高水平的教学科研团队,并在数据科学人才培养模式探索上积累了一些经验,为本次数据科学与工程本科专业的创设打下了良好的基础。3. 专业发展规划思路围绕计算机、应用数学和信息系统设计从本科生到博士生的人才培养方案(依托理学院计算数学、系统分析与集成、数理统计、运筹学与控制论硕士点和动力系统及计算二级学科博士点),结合开源技术与时俱进地更新计算机教学,结合应用实
20、践加强数理统计、复杂网络、博弈论、排队论、排序论和矩阵计算等建模和算法训练,为各行各业培养“数据仓库及安全系统架构师和“数据分析师”。这是当前最需要的两类人才.基于以上培养目标,针对本科、硕士研究生、博士研究生各自的学制和教学特点,专业的课程设计遵循以下指导思想:l 突出数据科学基础课程教学:结合统计、应用数学等学科的优势,在强调概率论教学的同时,将数理统计、数值计算与优化、机器学习、数据挖掘、认知计算、社会计算、复杂网络、数据博弈论、信息检索、自然语言处理、众包技术等课程作为重要的专业必修课或选修课在本科教学阶段进行讲授,为研究生阶段讲授统计学习理论、概率图模型、语言模型、信息抽取与集成、海
21、量数据分析与挖掘、智能制造、精准医疗和能源大数据、食品安全与环境监测数据质量控制等高阶课程打下扎实的基础.l 适当减少传统计算机硬件系统和信息系统类课程,适应新技术发展和应用场景:在操作系统、数据库系统、计算机体系结构、编译原理、分布式系统等传统计算机课程中,弱化历史性材料的讲授(作为课外阅读作业),补充相关系统与应用的最新进展,例如补充云计算系统中的资源调度、大数据系统(如Hadoop)、集群搭建与实践、新型编程范型(如MapReduce)及其编译执行等内容,弥补近年来技术与应用快速发展造成的这些传统课程教学内容和教材与时代的脱节.l 强调数据管理与处理的全生命周期:结合情报和信息管理等学科
22、的优势,课程覆盖数据从获取、整理、存储、索引,到查询与检索、分析与挖掘、加工与展现的整个生命周期的基础理论、技术方法以及系统。在课程设置上,通过在本科低年级设置计算机系统、信息管理与信息系统等专业必修课,在高年级开设开源软件、大数据系统等专业选修课,达到从宏观角度介绍数据全生命周期、联接相关课程的目的。l 充分利用企业和行业力量,强调设计思维(design thinking),提升课程实用性:开设计算广告、智慧城市、社会计算、推荐系统等具有较强实用性的选修课,由企业兼职教师单独或与专职教师联合讲授,突出应用场景抽象、问题建模、案例分析、原型系统搭建、结果评测等环节的教学,将学生所学的基础理论与
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