教学体系

一、基础技能模块:至少四选一(计学分,≥3学分)

课程名称 课程号 学分 开课时间
大数据分析(A) 60700033 3学分 春、秋季学期
大数据分析(B) 60240103 3学分 秋季学期
大数据系统基础(A) 60470013 3学分 秋季学期
大数据系统基础(B) 64100033 3学分 秋季学期

二、能力提升模块:(计学分,≥4学分)

课程名称 课程号 学分 开课时间
数据伦理 60250121 1学分 春季学期
数据思维与行为 60700052 2学分 春季学期
大数据科学与应用系列讲座 60250131 1学分 春季学期
人工智能 60240052 2学分 秋季学期
大数据算法基础 60248013 3学分 秋季学期
大数据分析与处理 80240632 2学分 春季学期
数据挖掘中的统计方法 60160033 3学分 春季学期
大数据系统导论 80240693 3学分 春季学期
模式识别 70250043 3学分 春季学期
模式识别 60230023 3学分 春、秋季学期
数据可视化 80240683 3学分 春季学期
深度学习 84100342 2学分 春季学期
统计学习理论与应用 70240413 3学分 春季学期
数据分析与优化建模 80700973 3学分 春季学期
大数据管理与创新 60510202 2学分 春季学期
大数据治理与政策 80591342 2学分 春季学期
政务大数据应用与分析 80700673 3学分 秋季学期
数据分析方法 Y0240363 2学分 夏季学期
数字经济环境下的企业家创新能力 Y4100091 1学分 夏季学期
量化金融信用与风控分析 80470193 3学分 春季学期
大数据与城市规划 70000662 2学分 秋季学期
媒体数据挖掘 80670883 3学分 春季学期
大数据机器学习 70240403 3学分 秋季学期
数据挖掘: 理论与算法 80240372 2学分 秋季学期
大数据的采集与智能处理 70250473 3学分 春季学期

                          备注:每学期具体的开课安排以教务系统通知为准。

三、实践模块: (必修)

         包括实践课和大数据相关讲座两部分。


                    1、实践课(二选一,必修)


课程名称 课程号 学分 开课时间
大数据实践课 60470023 3学分 夏季学期
人工智能实践课 60250993 3学分 夏-秋季学期

                          实践课具体要求请关注选课通知!

                    2、大数据相关讲座(参加数据科学研究院举办的大数据相关讲座并记录考勤,累计8次以上)


                           包括应用•创新系列讲座、技术•前沿系列讲座、RONG论坛讲座等