北京信息科技大学2017年大数据特长班招生简章.DOC

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1、 1 / 4 北京信息科技大学 2017 年“ 大数据 ”特长班招生简章 一、招生简介 为激发学生学习兴趣, 突出学校办学特色 ,有效利用学校优质教育资源,北京信息科技大学定于 2017 年开设 “ 大数据 ”特长班,供学有余力的学生自愿修读。通过特长班的学习,学生可 通过 数据采集 、清洗、存储、 计算 等 相关课程 了解 掌握大数据 系统 及 平台 相关 技术 , 通过 统计 分析 、 机器学习 、 数据挖掘 、 数据可视化 等相关 课程了解 掌握 大数据分析 及 可视化 技术 。 “ 大数据 ”特长班 由 学校 数据科学 与 大数据技术专业教学工作小组负责 , 由 下辖的 教学管理办公室

2、负责组织教学实施及其他日常管理 工作 。 二、招收学生范围、结业要求 1.对 大数据 相关 技术 和 知识感兴趣的全日制本科生均可申请修读特长班。 2.特长班实行学分制管理,修读年限一般为 1-3 年,修读学分不低于 12 学分,需在其本科在读期间内完成。 3.2017 级 特长班招收学生规模为 60 人。 三、申请程序及学生管理 1.修读特长班的学生,经本人自愿申请, 加入 微信群,并 填写北京信息科技大学修读“ 大数据 ”特长班申请表(见附件 1),本人签字后送交教学管理办公室。 2.教学管理办公室依据学生报名情况组织资格测试进行录取。录取学生名单报教务处备案。 3.特 长班学生每学期开学

3、注册时到教学管理办公室完成信息注册,逾期不办理手续的视为自动放弃修读计划,取消修读资格。 四、学生选课及成绩管理 1.特长班开设的课程列表见附件 2。 2.特长班授课时间由教务处统一安排在双休日或暑假。课程的考试命题、试题印刷、考试组织、试卷归档等参照本科教学运行有关规定执行。 3.课程成绩单独记载,缺考或不合格的课程不安排补考。考试作弊学生的处理按照本科课程考试作弊的处理办法执行。特长班课程未获得学分的学生,不影响其修读专业的成绩及学籍。 2 / 4 4.特长班课程 将在 小营 或者 健翔桥校区开课, 选课 时 同 学 可 参考开课 地 点 。 五、证书发放 课程学分修满 12 分的学生,由

4、学校颁发修读“ 大数据 ” 特长班合格证书;未修满 12 学分者,经本人申请,申请者所在学院审批后,可将已修读课程所得学分认定为专业任选课或公共选修课学分。 六、时间安排 1.2017 年 11 月 24 日前,学生 加入 微信群,并 详细填写北京信息科技大学修读“ 大数据 ”特长班申请表并报送教学管理办公室(电子版请发送到联系邮箱)。 2.2017 年 12 月 1 日前,教学管理办公室依据报名情况进行遴选确定特长班学生名单。 3.其它事项另行通知。 七、 联系方式 联系电话: 010-64884484 联系地点:教学管理办公室( 健翔桥 校区 教三楼 311 计算机 学院 教学办 公室)

5、联系人: 黄 姝 琪 电子邮箱: 附件 1:北京信息科技大学修读“ 大数据 ”特长班申请表 附件 2:特长班课程列表 数据 科学与 大数据 技术 教学工作小组 2017 年 11 月 24 日 3 / 4 附件 1: 北京信息科技大学修读“ 大数据 ”特长班申请表 姓名 性别 (照片 ) 班级 /学号 所属学院 专业 手机 E-mail 申请理由 我认真阅读了 北京信息科技大 学 2017 年“ 大数据 ”特长班招生简章,知晓有关规定及要求,本人有能力完成学分要求,并意愿遵守学校相关规定。 申请人(签字): 年 月 日 教学管理办公室意见 根据北京信息科技大学 2017 年 “ 大数据 ”特

6、长班招生简章,在公平、公正、公开的原则下,根据实际情况及具体要求,对该名学生进行了资格测试,审批结果为: 同意修读 不同意修读 特长班教学管理办公室主任(签章): 年 月 日 注册记录 注册时间 注册人签字 经办人签字 注册时间 注册人签字 经办人签字 说明:如有 大数据 方面经历、专长或个人发展目标等申请原因,请在申请理由栏内注明。 4 / 4 附件 2: 特长班课程列表 (暂定 , 部分 课程会 根据 实际情况调整) 课程类别 课程名称 理论 /实践 学分 总学时 大数据系统 与 平台 数据采集( Python) 理论 +实践 2 32 数据清洗 理论 +实践 2 32 NoSQL 数据库 理论 +实践 2 32 CUDA 编程 理论 +实践 2 32 Hadoop 技术 理论 +实践 2 32 大数据分析及 可视化 大数据 分析的原理与及技术 理论 +实践 2 32 大数据分析的 Python 基础 理论 +实践 2 32 统计 分析 理论 +实践 2 32 机器 学习 理论 +实践 2 32 数据挖掘 导论 理论 +实践 2 32 数据 可视化 理论 +实践 2 32 大数据行业应用解析 理论 +实践 2 32

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