专业介绍

数据科学与大数据技术专业介绍
专业名称数据科学与大数据技术专业简介
招生计划254 人(含普通及建档立卡)
专业代码080910
专业大类电子类
对应专科大类电子信息类
专科二级专业电子信息、计算机、通信、集成电路
公共课科目计算机(大题数据库或编程任选)、英语
专业课科目C语言程序设计60分,网络工程或电工电子二选一90分,综合组卷,满分150分。
数据科学与大数据技术招生院校计划
招生院校免试生
计划
建档立卡
计划
普通考生
计划
兰州工业学院201434
兰州文理学院101050
兰州信息科技学院18989

建档立卡 16%
普通考生 84%

院校数据分类招生计划人数
公办免试生30
公办建档立卡24
公办普通考生84
公办院校合计138
民办免试考生18
民办建档立卡9
民办普通考生89
民办院校合计116
数据科学与大数据技术专业招生院校共 3 所 招生人数合计 254

公办 54%
民办 46%
电子类相关专业更多
专业代码人数招生院校
通信工程080703241
电子信息工程080701347
医学信息工程080711109
软件工程080902298
计算机科学与技术0809011211
网络工程080903440
物联网工程080905213
数字媒体技术080906379
数据科学与大数据技术080910254
人工智能工程技术310209155
信息安全与管理310207155
智能科学与技术080907T30
电子类专业合计 12 个 招生人数合计 3832
各院校专业学费住宿费

兰州工业学院学费

  1. 财贸类专业学费:4000元/学年/人
  2. 通信工程学费:8500元/学年/人(校企合作班)
  3. 物联网工程专业学费:8000元/学年/人(校企合作班)
  4. 其他专业学费:4700元/学年/人
  5. 住宿费:800元/学年/人

兰州文理学院学费

  1. 工科类学费:4700元/学年/人
  2. 理科类、体育类学费:4300元/学年/人
  3. 文科类学费:3800元/学年/人
  4. 艺术类学费:6500元/学年/人
  5. 文理兼收专业学费:3800元/学年/人
  6. 住宿费:700-900元/学年/人

兰州信息科技学院学费

  1. 能源类、生化类、资源类、电子类、土建类、装备类专业学费:17300元/学年/人
  2. 电子类电子信息工程、能源类金属材料工程、装备类电气工程及其自动化专业学费:18600元/学年/人
  3. 教育类、财贸类专业学费:16000元/学年/人
  4. 住宿费:1600元/学年/人(六人间,带独立卫生间、洗澡间、盥洗室)

电子类分数线更多历年分数线
年份专业类专业名最低控制
分数线
2023电子类所有专业123
2022电子类所有专业104
电子类统考生考试科目
序号考试科目分值占比
文化素质课满分 300
1必选文化课 | 计算机满分 150
2必选文化课 | 英语满分 150
专业基础课满分 150
1程序设计模块(必选)40%
2电工电子(二选一)60%
3计算机网络(二选一)60%
三科合计满分 450
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  1. 程序设计40%,电子电工或计算机网络二选一60%,综合组卷,满分150。
  2. 程序设计(必选):《C语言程序设计》(第二版),赵睿主编,十三五职业教育规划教材,高等教育出版社。
  3. 电工电子(二选一):《电工电子技术项目教程》(第三版),何军主编,十三五职业教育规划教材,电子工业出版社。
  4. 计算机网络(二选一):《计算机网络技术基础》,十三五职业教育规划教材,上海交通大学出版社。

数据科学与大数据技术专业简介更多

数据科学与大数据技术是以大数据为研究对象,综合运用计算机科学、统计学、数学等学科的相关理论和方法,从数据中提取信息、形成知识、支持决策,从而实现大数据价值的系统化理论与方法。它是计算机、统计学、数学、信息科学等学科交叉融合形成的一门新兴学科。

本专业培养德智体美劳全面发展,具有良好的人文素养,掌握面向大数据应用的数学、统计学、计算机科学的基本理论、方法和技能,具备数据收集、处理、提取、分析、应用等能力。能够在智慧城市建设及大数据相关领域从事大数据处理、分析、开发和应用工作,具有创新创业意识,能够通过自主学习和终身学习拓展自己的知识和能力,具有良好的交流能力、沟通能力、合作精神以及组织管理能力的工程应用型人才。

主要课程:数据科学与大数据技术专业导论、数据结构与算法、大数据应用开发语言、数据仓库原理及应用、Linux操作系统原理及应用、网络技术应用与开发、大数据平台部署与开发、数据可视化技术、数据挖掘与分析、云计算基础、数据库原理及应用、面向对象程序设计、人机交互与界面设计、Spark大数据、机器学习、云应用与云安全、工程实践I(大数据平台部署与开发实践)、工程实践II(机器学习实践)、工程实践III(大数据应用开发实践)、数据采集技术、系统运维、深度学习、工程实践IV(数据挖掘与可视化实践)、工程实践V(企业级智能项目)、工程实践VI(文本挖掘技术项目实践)。

就业岗位:从事大数据分析类、系统研发类和应用开发类工作,可在企事业单位、科研部门和技术研发部门从事大数据应用分析等工作,主要面向岗位是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析工程师、大数据系统运维工程师等核心岗位。

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