大数据管理与应用专业
2020版本科培养方案
一、培养目标
贯彻党的教育方针，依据学校发展定位，培养德智体美劳全面发展，具有高度社会责任感、现代经营管理理念、大数据思维和国际化视野，具备“家国情怀、精英素养、能源特质”，掌握扎实的经济管理理论和大数据科学基础，善于利用大数据工具进行量化分析与管理，能实现数字化、智能化决策的高素质创新型人才。毕业五年后能够根据个人职业发展方向，可在科研院所从事数据科学或管理科学与工程类研究工作，也可在企事业单位从事商业数据分析、大数据产品管理、大数据项目管理、大数据开发工程师等工作
二、毕业要求及实现矩阵
毕业生应在基本素质、专业知识和业务能力等方面达到以下要求：
1. 品德修养。具有坚定正确的政治方向、良好的思想品德和健全的人格，具有社会责任感，热爱祖国、热爱人民，拥护中国共产党的领导和社会主义制度；掌握马克思主义、毛泽东思想和邓小平理论，具有正确的世界观、人生观、价值观，具有较强的形势分析和判断能力；具有人文和科学素养、文化审美品位；具有良好的心理素质和健康的体魄。
2. 学科知识。掌握经济与管理、信息技术的基础知识，掌握大数据获取与管理、大数据分析与应用、大数据开发等方面的知识、工具和技能，掌握数据科学的思维方法。
3. 信息能力。具有较强的信息技术应用能力，能够运用相关工具和技术获取、甄别和加工信息；能够使用基本办公软件、专业软件和网上办公系统开展工作。
4. 应用能力。能够基于数据科学原理并采用大数据分析方法对复杂管理问题进行研究，包括建立模型、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论，解决实际问题。
5. 创新能力。具有较强的逻辑思维能力和批判意识，能够开展社会调查，能运用大数据技术与方法识别、分析和解决实际问题，掌握创新创业技能，具有创新创业意识。
6. 沟通表达。具有良好的阅读和理解能力，能够通过准确规范的语言和文字等方式与同行和社会公众进行有效沟通。
7. 团队合作。具有团队协作精神，掌握团队合作技能，能够与团队成员和谐相处、协作共事，在团队活动中能发挥积极作用。
8. 国际视野。具有较强的外语应用能力，掌握文献检索的基本方法，了解大数据管理与应用的全球发展趋势，了解国际动态，关注全球性问题。
9. 学习发展。具有终身学习和专业发展意识，能够适应社会发展需要，进行自我规划、自我管理和自主学习。
三、主干学科与专业核心课程
主干学科：管理科学与工程
专业核心课程：管理学、经济学、统计学、数据库技术与应用、数据仓库理论与实践、大数据管理与应用导论、商业数据分析、数据可视化技术、Python语言程序设计、管理信息系统等。
四、最低毕业学分要求与课程设置
最低毕业总学分151，其中实践教学环节33学分，创新创业教学环节5学分。
教学环节总体结构安排表
理论教学环节 |
类别与性质 |
总学分（时） |
课内学分（时） |
课外学分（时）数 |
备注 |
学分（时）数 |
占理论教学总学分（时）比例 |
学分（时）数 |
占课内 总学分（时）比例 |
通识 教育 |
通识教育必修课 |
51.5 |
45.58% |
862 |
47.1% |
76 |
|
通识教育选修课 |
10 |
8.85% |
160 |
8.74% |
0 |
至少选修8学分 |
专业 教育 |
工程（学科）基础课 |
14.5 |
12.83% |
232 |
12.68% |
0 |
|
专业必修课 |
23 |
20.35% |
368 |
20.11% |
0 |
|
专业课程组 |
6 |
5.31% |
96 |
5.25% |
0 |
至少选修一组 |
国际化课程 |
2 |
1.77% |
16 |
0.87% |
0 |
一流专业不少于2学分，其他专业不少于1学分 |
专业任选课 |
6 |
5.31% |
96 |
5.25% |
0 |
专业根据培养目标自定最低学分要求（建议不少于6学分） |
合计 |
113 |
100.0% |
1830 |
100% |
76 |
|
实践教学环节 |
必修总学分数 |
32 |
|
选修总学分数 |
1 |
|
合计 |
33 |
|
创新创业教学环节 |
必修总学分数 |
3 |
|
选修总学分数 |
2 |
|
合计 |
5 |
|
毕业最低总学分数 |
151 |
|
五 学制
四年
六 授予学位
管理学学士
附件：课程体系对毕业要求的支撑关系矩阵图
毕业要求 课程名称 |
1
品德修养 |
2
学科知识 |
3
信息能力 |
4
应用能力 |
5
创新能力 |
6
沟通表达 |
7
团队合作 |
8
国际视野 |
9
学习发展 |
思想道德修养和法律基础 |
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M |
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L |
L |
M |
L |
中国近现代史纲要 |
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M |
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马克思主义基本原理概论 |
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L |
毛泽东思想和中国特色 社会主义理论体系概论 |
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形势与政策1 |
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形势与政策2 |
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形式与政策3 |
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形式与政策4 |
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形式与政策5 |
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形式与政策6 |
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形式与政策7 |
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形式与政策8 |
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大学体育1 |
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大学体育2 |
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大学体育3 |
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大学体育4 |
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M |
军事理论课 |
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高等数学A1 |
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高等数学A2 |
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线性代数 |
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L |
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概率论与数理统计 |
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大学英语1 |
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L |
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大学英语2 |
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L |
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L |
H |
L |
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H |
拓展英语1 |
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L |
L |
L |
L |
H |
L |
H |
H |
拓展英语2 |
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L |
L |
L |
L |
H |
L |
H |
H |
计算机技术及人工智能基础A |
L |
L |
H |
H |
M |
L |
L |
L |
L |
C语言程序设计A |
L |
L |
H |
H |
M |
L |
L |
L |
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能源开发概论A |
L |
H |
L |
M |
L |
L |
L |
L |
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自然科学与工程技术概论 |
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M |
L |
L |
H |
L |
L |
L |
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管理学科导论 |
L |
H |
L |
L |
L |
M |
L |
L |
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管理学 |
L |
H |
L |
M |
M |
M |
L |
L |
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宏观经济学 |
L |
H |
L |
M |
L |
L |
L |
L |
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微观经济学 |
L |
H |
L |
M |
L |
L |
L |
L |
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会计学原理 |
L |
H |
L |
H |
L |
L |
L |
L |
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统计学 |
L |
M |
H |
H |
H |
L |
L |
L |
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管理运筹学 |
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M |
H |
H |
H |
L |
L |
L |
L |
Python语言程序设计 |
L |
H |
H |
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M |
M |
L |
L |
M |
数据结构与算法 |
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H |
H |
H |
M |
M |
L |
L |
M |
管理数据库技术与应用 |
L |
H |
H |
H |
M |
M |
L |
L |
M |
数据仓库理论与实践 |
L |
H |
H |
H |
M |
M |
L |
L |
M |
大数据技术原理与应用（荣誉课程） |
L |
H |
H |
H |
M |
M |
L |
L |
M |
数据可视化技术 |
L |
H |
H |
H |
M |
M |
L |
L |
M |
商业大数据分析（荣誉） |
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H |
H |
H |
M |
M |
L |
L |
M |
文本挖掘 |
L |
H |
H |
H |
M |
M |
L |
L |
M |
管理信息系统 |
L |
H |
H |
H |
M |
M |
L |
L |
M |
人工智能导论 |
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决策理论与方法 |
L |
H |
M |
H |
M |
M |
L |
L |
M |
能源经济与管理 |
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M |
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M |
M |
L |
M |
M |
初级计量经济学 |
L |
H |
M |
H |
H |
M |
M |
M |
H |
能源（金融）大数据分析 |
L |
H |
H |
H |
H |
M |
M |
M |
H |
电子商务与网络营销 |
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H |
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M |
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M |
IT项目管理 |
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M |
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大数据伦理与安全 |
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H |
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M |
M |
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H |
国际贸易实务（全英文） （含电子数据交换EDI） |
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M |
M |
M |
M |
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H |
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M |
国际金融（全英文） |
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Java程序设计基础 |
L |
H |
H |
H |
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M |
M |
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Spark大数据编程基础 |
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M |
M |
L |
H |
Hadoop大数据开发技术 |
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H |
H |
H |
H |
M |
M |
L |
H |
矿业金融（本院和外院均可选） |
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H |
L |
M |
M |
M |
M |
M |
M |
风险投资（本院和外院均可选） |
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财务报告可视化分析 |
L |
H |
H |
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M |
M |
M |
L |
M |
组织行为学 |
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M |
L |
M |
M |
H |
H |
M |
M |
人力资源管理 |
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M |
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M |
M |
H |
M |
L |
M |
企业战略管理 |
L |
M |
L |
M |
H |
M |
L |
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M |
创业学 |
L |
M |
L |
M |
H |
M |
M |
H |
M |
市场营销学 |
L |
M |
L |
M |
M |
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M |
运营管理 |
L |
M |
L |
M |
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M |
M |
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M |
思想政治理论社会实践1 |
H |
L |
L |
L |
L |
H |
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L |
L |
思想政治理论社会实践2 |
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L |
L |
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L |
军事技能训练 |
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L |
L |
L |
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大学英语实践1 |
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H |
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大学英语实践2 |
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L |
L |
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H |
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M |
计算机技术及人工智能基础 上机实践A |
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H |
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H |
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L |
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H |
C语言程序设计上机实践A |
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H |
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会计学原理实验 |
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M |
大数据技术原理与应用实践 |
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H |
H |
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能源大数据分析实践 |
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专业实习(大数据管理与应用） |
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管理信息系统课程设计 |
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H |
H |
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专业综合设计（大数据管理与应用） |
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H |
H |
H |
M |
M |
H |
毕业实习(大数据管理与应用） |
L |
H |
H |
H |
H |
H |
H |
M |
H |
毕业设计（论文）(大数据管理 与应用） |
L |
H |
H |
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基于大数据的智慧矿山管理虚拟仿真项目实训 |
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情商培养 |
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老员工创新训练项目 |
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大数据管理与应用专业 创新创业课程 |
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H |
M |
H |
注：根据课程对各项毕业要求的支撑强度分别用“H（高）、M（中）、L（低）”表示课程对该毕业要求贡献度的大小。
