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信息管理与信息系统专业(大数据与商务分析卓越班)培养方案

发布时间:2023-12-08


Information Management and Information Systems

学科门类:管理学 专业代码:120102

一、培养目标

本专业培养具备社会主义核心价值观,具有家国情怀和社会责任感,具备管理学、信息科学、数据科学、经济学等理论基础,掌握信息系统工程、大数据、人工智能等方法与技术,熟悉商业领域的各项大数据管理工作,具有综合运用信息技术和数字思维解决数字化时代实际问题的信息系统开发设计和大数据分析能力,具备在政府部门和企事业单位从事信息系统开发设计、大数据分析与应用等工作的高素质应用复合型人才。

本专业应达到以下培养目标:

培养目标1:具备高尚的思想道德品格和良好的职业规范。具备坚定的思想政治立场、优良的道德品质、深厚的人文底蕴、正确的职业道德观念和社会责任感,能够了解国情、社情、民情,树立和践行社会主义核心价值观,自觉遵守工程伦理和职业道德,并在各种社会活动中展现出高度的责任心和服务社会的奉献精神,能够在信息管理与信息系统工程和商务大数据分析实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任

培养目标2:具备扎实的专业知识基础。具备坚实的数理基础和专业知识,能够理解和掌握管理学、信息科学、数据科学、经济学和计算机科学等多学科基础理论、技术、工具和方法;

培养目标3:具备综合解决问题的能力。具备信息系统分析、设计、开发能力,具备大数据管理和商务数据分析能力,能够进行信息系统的规划、分析、设计、实施和大数据管理和商务分析能力,具有创新性思维和科研能力,能够在实际问题中恰当应用现代信息技术手段和工具

培养目标4具有良好的团队沟通和人际管理的能力。具备良好的人际关系和团队合作精神,发挥多学科融合的专业特长,具备沟通能力、协调能力和决策能力,能够在多学科和跨文化背景下进行有效沟通和协作,并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流,有能力成为中高级管理人才;

培养目标5具有创新创业精神和自主学习能力。具备创新思维和和自我管理、自主学习能力,能够关注本专业及相关领域的最新动态和发展趋势,持续学习和发展,不断学习和拓展知识,能适应社会管理模式、商业竞争环境以及信息技术的快速发展对人才与时俱进的要求。


二、培养要求

1.培养要求

根据上述培养目标,本专业毕业生必须满足如下9条培养要求:

培养要求1品德修养具备深厚的人文底蕴、科学精神、职业素养和社会责任感,了解国情社情民情,践行社会主义核心价值观,能够在信息管理与信息系统工程和商务大数据分析实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行工程责任

培养要求2(学科知识具备坚实的数理基础和专业知识,能够理解和掌握管理学、信息科学、数据科学、经济学和计算机科学等多学科基础理论、模型、技术、工具和方法。

培养要求3(应用能力掌握信息系统的规划、分析、设计、实施和管理等方面的方法、技术与工具,具有一定的信息系统建设和大数据分析的实践能力和专业技能,能够针对复杂信息系统建设和数据分析问题进行综合分析和研究,并能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等方面的影响因素提出相应对策或解决方案,包括满足特定需求的商业模式、业务流程和技术手段。

培养要求4(创新能力具有批判性思维和科学研究创新能力。能够敏锐地发现复杂信息系统和数据分析现实现象与问题,采用数学、统计学、计量经济学等分析方法对复杂信息系统和数据分析问题进行研究,包括研究设计、数据采集、分析与解释、并通过信息综合得到提出创新性的个人见解。

培养要求5(信息能力具有信息技术应用能力和大数据商务分析能力。能够恰当应用现代信息技术手段和工具解决实际问题能够针对复杂信息系统和商务大数据分析工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源和工具,解决商务数据分析问题,包括对企业经营管理问题的预测与模拟。

培养要求6(沟通表达能够就复杂信息系统和数据分析工程问题与业界同行、社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写研究报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应外界请求或指令等口头和书面表达方式。并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

培养要求7(团队合作能够与团队成员和谐相处,协作共事,并作为成员或领导者在团队活动中发挥积极作用

培养要求8(国际视野了解国际信息管理与信息系统发展动态,关注全球性问题,理解和尊重世界不同文化的差异性和多样性

培养要求9(学习发展具有终身学习意识和自我管理、自主学习能力。能够通过不断学习,适应社会和个人可持续发展

2.培养要求的分解

上述培养要求又分解为如下表所示的分指标点。

培养要求指标点分解

通用标准的培养要求 分解指标点
培养要求1(品德修养具备深厚的人文底蕴、科学精神、职业素养和社会责任感,了解国情社情民情,践行社会主义核心价值观,能够在信息管理与信息系统工程和商务大数据分析实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行工程责任 指标点1-1:具有坚定正确的政治方向,具备思想道德和健全的人格,热爱祖国和人民,拥护中国共产党的领导,坚定四个自信。了解中国国情和相关的形势、政策,践行社会主义核心价值观,能够用马克思主义的立场、观点、方法认识和分析事物。
指标点1-2:有正确价值观,理解个人与社会的关系,具有科学精神、人文和专业素养、社会责任感和积极的人生态度,参与社会实践,能够传承中华优秀传统文化。
指标点1-3:理解信息技术和大数据行业及相关领域工作岗位的职业道德和规范,并能自觉遵守,诚实公正、诚信守则;能够了解数据伦理和隐私保护的基本原则,自觉遵守工程伦理和职业道德。
培养要求2(学科知识具备坚实的数理基础和专业知识,能够理解和掌握管理学、信息科学、数据科学、经济学和计算机科学等多学科基础理论、模型、技术、工具和方法。 指标点2-1:能够理解并掌握数学、管理学、数据科学、经济学和计算机科学相关专业知识;
指标点2-2:能够理解并掌握人文、艺术和社会科学知识,了解人及人类自身、理解社会和自然提供多种思维方式。
指标点2-3:能够理解并掌握建立描述求解社会经济管理领域复杂工程问题的抽象的管理模型、数学模型、数据分析模型、技术模型和业务模型的方法,了解信息技术的发展,掌握信息系统工程、大数据、云计算、互联网、人工智能等理论、方法与技术,具有大数据商务数据分析能力。
培养要求3(应用能力掌握信息系统的规划、分析、设计、实施和管理等方面的方法、技术与工具,具有一定的信息系统建设和大数据分析的实践能力和专业技能,能够针对复杂信息系统建设和商业大数据分析问题进行综合分析和研究,并能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等方面的影响因素提出相应对策或解决方案,包括满足特定需求的商业模式、业务流程和技术手段。 指标点3-1:能够综合运用管理模型、数学模型、数据分析模型等信息技术和大数据分析技术解决管理问题;
指标点3-2:掌握信息系统的规划、分析、设计、实施和管理等方面的方法、技术与工具,具有一定的信息系统建设实践能力,能够针对信息系统建设问题进行综合分析和研究,并能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等方面的影响因素提出相应对策或解决方案,包括满足特定需求的商业模式、业务流程和技术手段。
指标点3-3:具备大数据收集和管理能力,能够使用恰当的数据收集和整理工具对数据进行收集、清洗、整理和汇总;能够使用合适的数据库完成数据管理,能够选用合适的数据分析方法,获取有效的分析结果,具有大数据系统规划与开发能力,能够根据具体应用环境提出相应的对策和实现方案。
培养要求4(创新能力具有批判性思维和科学研究创新能力。能够敏锐地发现复杂信息系统和数据分析现实现象与问题,采用机器学习、数据挖掘、统计学、计量经济学等分析方法对复杂信息系统和数据分析问题进行研究,包括研究设计、数据采集、分析与解释、并通过信息综合得到提出创新性的个人见解。 指标点4-1:能够基于管理学、经济学、计算机科学的基本原理,通过文献研究和调研等方法,批判性地分析与总结复杂信息系统、管理工程问题和商务问题的解决方案,并根据信息管理和商业大数据分析等具体问题的特征,设计研究技术路线与研究方案;
指标点4-2:能够根据研究方案设计并实现结构化、非结构化数据的采集、整理,能够创新性的提出解决问题的数学模型、数据分析模型,或个人见解。
指标点4-3:能够综合运用数理统计、大数据领域的基础理论与专业知识,对信息系统进行创新性的构思和设计,并能完成数据收集、处理、分析和解释,在商业大数据分析实践中体现创新意识。
培养要求5(信息能力具有信息技术应用能力和大数据商务分析能力。能够恰当应用现代信息技术手段和工具解决实际问题能够针对复杂信息系统和商务大数据分析工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源和工具,解决商务数据分析问题,包括对企业经营管理问题的预测与模拟。 指标点5-1:掌握大数据、人工智能和程序设计等技术,具有综合运用数智技术为企业和组织提供更深入的洞察力和智能化决策支持的能力。
指标点5-2:能够选择与使用恰当的技术、资源、信息技术工具、模拟或虚拟仿真软件,完成复杂信息系统工程问题和大数据商务分析问题的分析、设计、构建与可视化。
指标点5-3:针对具体的商务运营决策等任务,能够选择恰当的数学模型、数据分析技术、资源和工具,完成商务大数据分析,并给出合理的管理运营建议;
培养要求6(沟通表达能够就复杂信息系统和数据分析工程问题与业界同行、社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写研究报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应外界请求或指令等口头和书面表达方式。 指标点6-1:具备良好的口头和书面表达能力,能够清晰、准确、规范和严谨的口头表达或书面表达,能够有效地将自己的观点传递给沟通对象,并能撰写合格的文档。
指标点6-2:掌握文献检索及运用现代信息技术跟踪并获取信息的方法,具有信息获取、归纳和总结能力。
指标点6-3:熟练掌握一门外语,具有良好的国际交流沟通能力。
培养要求7(团队合作能够与团队成员和谐相处,协作共事,并作为成员或领导者在团队活动中发挥积极作用 指标点7-1:能够在多学科背景下理解团队合作的意义,具备良好的团队精神和协作能力;
指标点7-2:富有竞合意识和协作精神,能够与团队成员和谐相处,协作共事,并作为成员或领导者在团队活动中发挥积极作用。
指标点7-3:能够发挥多学科的背景优势,积极承担组织、协调和指挥团队工作的相关任务。
培养要求8(国际视野了解国际信息管理与信息系统发展动态,关注全球性问题,理解和尊重世界不同文化的差异性和多样性能够在跨文化背景下进行沟通和交流。 指标点8-1:有较好的外语沟通和表达能力,能够查找、阅读外文文献和资料,具有跨文化交流、竞争与合作能力;
指标点8-2:具有国际化意识,理解和尊重不同文化的多样性和差异性,在算法设计时遵守当地的法律法规和道德底线。
指标点8-3:了解国际信息管理与信息系统、大数据与商务分析的发展动态,关注全球信息技术、大数据技术对商业管理的影响,积极参与国际交流与合作。
培养要求9(学习发展具有终身学习意识和自我管理、自主学习能力。能够通过不断学习,适应社会和个人可持续发展 指标点9-1:能够在信息技术飞速发展的背景下,认识到自主学习和终身学习的重要性,并掌握科学的学习方法;
指标点9-2:具备自主学习的能力,能够运用各种学习工具和手段自主跟踪计算机科学与技术、大数据分析技术、经济管理及工程领域的进展
指标点9-3:理解国内外数字化发展趋势,不断学习来拓展自己的知识和能力。

3.培养要求对培养目标的支撑

“培养目标——培养要求”关联度矩阵(下表P只是举例)

培养目标培养要求 培养目标1 培养目标2 培养目标3 培养目标4 培养目标5
培养要求1 P



培养要求2
P


培养要求3

P

培养要求4

P
P
培养要求5

P

培养要求6


P
培养要求7


P
培养要求8 P

P
培养要求9



P

三、专业培养特色

以培养“高素质、重应用、国际化”的高端大数据与商务分析创新人才为目标,加强数学、统计学、计算机科学等基础理论与方法教学,强调问题分析与求解能力、数据建模与决策分析能力、创新思维与创新能力,注重理论思维、计算思维、数据思维、互联网思维等科学素养,培养学生成为具有高度的社会责任感和良好的职业道德,具备良好的团队合作和组织管理能力,具有较强创新能力和国际视野的高素质应用复合型人才。

四、主干学科与核心课程

主干学科:管理科学与工程

核心课程:信息系统分析与设计、数据结构与算法、数据库原理及应用、计算机网络、搜索引擎与信息资源管理、Python程序设计基础、Java高级程序设计、管理信息系统、管理统计学、管理运筹学、商务建模与大数据分析。

五、修业年限

本科基本修业年限为4年。根据学校学分制管理规定,实行3-6年弹性学制,学生可提前1年或延长2年毕业。

六、毕业学分标准

本专业要求学生修满教学计划中规定的课程总学分155学分和各模块应修学分,方准毕业,其中:

1.通识教育课程67学分,其中,通识必修课47学分,通识选择性必修课10学分,通识选修课10学分且需修满每个模块要求的最低学分。

2.专业教育课程54学分,其中,专业基础课21学分,专业必修课程18学分,专业选修课需最低选修25学分。

3.独立实践课程24学分,其中,实践必修18学分,专业实践选修课需最低选修3学分,创新创业实践选修课3学分。

七、学位授予

按要求完成学业,达到毕业学分要求,并符合学士学位授予条件者,授予管理学学士学位。

八、课程体系及学分学时分配

课程按内容分为通识教育课程模块、专业教育课程模块和独立实践课程模块。课程按性质分为必修课、选修课两类,其中必修课包括通识必修课、专业基础课、专业必修课和实践必修课,选修课包括通识选择性必修课、通识选修课、专业选修课和实践选修课。总学分155分,其中必修课104分,占总学分的67%;选修课51分,占总学分的33%;实践教学48分,占总学分的31%

课程体系框架及学分学时统计表



课程类别
课程总学分 课程总学时 学时类型 学期、周数、周学时分配
理论 实践
14 17 17 17 17 17 17 17
通识课 通识必修课 47 867 785 82 16 15 11 6



通识选择性必修课 10 187 187
1 2 2 2 2 1

通识选修课 10 170 170
1 2 2 2 2 1

小计 67 1224 1142 82 18 19 15 10 4 2

专业课 专业基础课 21 331 268 63 3 6
7 4


专业必修课 18 306 204 102

10 5 3


专业选修课 25 306 204 102

5 5 8 5 2
小计 54 1113 798 315 3 9 15 17 15 5 2
独立实践 实践必修 18 102
102







专业实践选修 3 3
3




3

创新创业实践选修 3 201
201 2


2 3 2
合计 155 2422 1818 587 20 28 22 30 21 13 2


实践教学学分分配及比例


课内实践学分 独立实践课学分 实践学分合计 占总学分的比例
24 24 48 31%


课内实践学分=通识课课内实践学分+专业课课内实践学分

九、教学计划进程表


信息管理与信息系统专业(大数据与商务分析卓越班)教学计划进程表(通识课平台)


课程类别 课程代码 课程名称 程总学分 程总学时 学时类型 周学时 开课学期 先修课程
思想政治理论课 11200011 形势与政策Current Situation and Policy 2 64 64

1-8
11200131 中国近现代史纲要Outline of Modern Chinese History 3 51 51
3 1
11200111 思想道德与法治Ideology and Morality and Rule of Law 3 51 51
3 2
11200101 马克思主义基本原理Principles of Marxism 3 51 51
3 3 思想道德与法治/中国近现代史纲要
11200161 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论Introduction to Mao Zedong Thought and Theoretical System of Socialism with Chinese Characteristics 3 51 51
3 4 思想道德与法治/中国近现代史纲要
11200151 习近平新时代中国特色社会主义思想概论Introduction to Xi Jinping Thought on Socialism with Chinese Characteristics for A New Era 3 51 51
3 4 思想道德与法治/中国近现代史纲要
创新创业课 06200191 大学生成长与发展指导Ⅰ(新生研讨课)Course for College Students' Growth and Development Freshman Seminar 1 14 14
1 1
26200011 大学生成长与发展指导Ⅱ(创新、创业与就业能力培养)Course for College Students' Growth and Development 2 34 17 17 1+1 2 大学生成长与发展指导Ⅰ
26200021 大学生成长与发展指导Ⅲ(职业体验与创新创业实践)Course for College Students' Growth and Development 1 17
17 1 3 大学生成长与发展指导
公共基础课 94200022 军事理论Military Theories 2 34 34
2 1
15200861 大学英语ⅠCollege English 2 42 28 14 2+1 1
15200561 大学英语ⅡCollege English 3 51 34 17 2+1 2 大学英语Ⅰ
15200891 大学英语ⅢCollege English 2 51 34 17 2+1 3 大学英语Ⅱ
16000031 高等数学Ⅰ
Advanced Mathematics I
5 84 84
6 1
16300381 高等数学Ⅱ
Advanced Mathematics II
4 68 68
4 2 高等数学Ⅰ
16200031 线性代数
Linear Algebra
3 51 51
3 2
16200041 概率论与数理统计
Probability Theory and Mathematical Statistics
4 68 68
4 3 高等数学Ⅰ高等数学Ⅱ
10200061 大学生心理健康教育College Students' Mental Health Education 1 34 34
1 1
小计 小计 47 867 785 82


通识选择性必修课 思想政治理论课模块 体育课模块 4 68 68


体育课模块 中国传统文化模块 4 68 68


中国传统文化模块 劳动与安全教育模块 1 34 34


劳动与安全教育模块 小计 10 187 187


小计 财经特色 ≥3 51



财经特色 人文艺术类 ≥3 51



人文艺术类(含公共艺术) 自然科学 ≥2 34



自然科学 跨专业课程





跨专业课程 小计 10 170 170


小计 10 170 170




信息管理与信息系统专业(大数据与商务分析卓越班)教学计划进程表(专业课平台)


课程类别 课程代码 课程名称 课程总学分 课程总学时 学时类型 周学时 开课学期 先修课程
理论 实践
08200011 会计学
Accounting
3 42 36 6 3 1
07200011 管理学
Management
3 51 47 4 3 2


06302751
Python程序设计基础Python Programming Language 3 51 34 17 2+1 2 管理科学中的计算机应用
01200011 微观经济学
Micro-economics
3 51 49 2 3 2 高等数学Ⅰ
06300031 管理信息系统
Management Information System
3 51 51
3 4 管理学
06302861 管理统计学
Management Statistics
2.5 51 34 17 2+1 4 概率论与数理统计
06300041 管理运筹学
Management Operational Research
3.5 68 51 17 3+1 5 高等数学Ⅰ高等数学Ⅱ线性代数概率论与数理统计
21 365 292 46 21


信息管理与信息系统专业(大数据与商务分析卓越班)教学计划进程表(专业课平台)


课程类别 课程代码 课程名称 课程总学分 课程总学时 学时类型 周学时 开课学期 先修课程
理论 实践
06300681 Java高级程序设计Java Advanced Programming Language 4 68 34 34 2+2 3
06302881 数据库原理及应用
Database Principle and Application
3 51 34 17 2+1 3
06302801 数据结构与算法
Data Structure and Algorithm
3 51 34 17 2+1 3 Python程序设计基础
06300451 计算机网络
Computer Network
2 34 34
2 4
06302961 商务建模与大数据分析Business Modeling and BigData Analysis 3 51 34 17 2+1 4 Python程序设计基础、数据库原理及应用
06302971 信息系统分析与设计Analysis and Design of Information System 3 51 34 17 2+1 5 管理信息系统
小  计 18 306 204 102
18



信息管理与信息系统专业(大数据与商务分析卓越班)教学计划进程表(专业课平台)


课程类别 课程代码 课程名称 课程总学分 课程总学时 学时类型 周学时 开课学期 先修课程
理论 实践

25
01200023 宏观经济学Macroeconomics 3 51 51
3 3 微观经济学
06302493 Linux 系统管理与应用Management and Application of Linux 2 34 17 17 1+1 3
06303023 生产运营管理Production Operation Management 2 34 34
2 3
06303393 Web前端开发技术Web front-end Development Technology 3 51 34 17 3 3
06303033 搜索引擎与信息资源管理Search Engine and Information Resource Management 2 34 17 17 1+1 4 Python程序设计基础
07301143 组织行为学Organizational Behavioral Science 2 34 34
2 4
06302833 分布式计算框架与应用Distributed Computing Framework and Application 4 68 34 34 2+2 4 Java高级程序设计、Linux系统管理与应用
06300863 信息系统安全技术
Security Technologies of Information System
2 34 34
2 4
03200073 金融学Finance 2 34 34
2 4
06303043 Java Web系统开发技术Java Development Technology of Web System 4 68 34 34 2+2 4 Java高级程序设计、 Web前端开发技术
06303053 机器学习与人工智能Machine Learning and Artificial Intelligence 2 34 17 17 1+1 5
06303063 文本分析与社会网络分析Text Analysis and Social Network Analysis 2 34 17 17 1+1 5 Python程序设计基础
06300854 移动设备程序开发Mobile Device Programming 3 51 34 17 2+1 5 Java高级程序设计
06303073 多元统计分析Multivariate Statistical Analysis 2 34 17 17 1+1 5 管理统计学
06302853 战略管理Strategic Management 2 34 34
2 5
17200023 计量经济学
Econometrics
3 51 41 10 3 5 概率论与数理统计、管理统计学
06302873 信息经济学  Information Economics 2 34 34
2 6
06303083 神经网络与深度学习Neural Network and Deep Leaning 3 51 34 17 2+1 6 机器学习与人工智能
06303093 数据可视化技术
Data Visualization Techniques
2 34 17 17 1+1 6 Python程序设计基础
06303113 商业领域大数据分析Business Big Data Analysis 2 34 17 17 1+1 6 商务建模与大数据分析









25 425 292 133


专业选修课的“小计”一行中,“学期、周数、周学时分配”栏所列数字是建议学生各学期修读的学时,学生可根据自身情况予以调整。


信息管理与信息系统专业(大数据与商务分析卓越班)教学计划进程表(独立实践课平台)


课程类别 课程代码 课程名称 学分 总学时 开课起止/ 周学时 开课学期 先修课程





基础实践(必修)
06200052 军事技能Military Skills 2
2-3 1
06200022 名著阅读Classics Reading 1

1-8
06300892 管理科学中的计算机应用Computer Applications in Management Science 1 28 4-17 2 1
专业实践 单独开设专业实践 必修 06301032 大数据分析实战Practice of Big Data Analysis 3 51 1-17 3 5 商务建模与大数据分析
选修
最低选修3学分
06301052 大数据系统开发实战Practice of Big Data System Development 3 51 1-7 3 6 商务建模与大数据分析、Web系统开发技术
06301292 移动设备开发实战Practice of Mobile Device Development 3 51 8-14 3 6 移动设备程序开发
选修实践课小计 3 51



实习与论文(必修) 06202402 科学思维训练(数智思维训练)Scientific Thought TrainingDigital and Intelligent  Thought Training 1

6
06300032 毕业实习Graduation Practice 3
6

06300042 毕业论文(设计)Thesis (Project) 4
12 7-8
思政及劳动实践(必修) 92200062 思想政治实践与社会实践Ideological and Political Practice and Social Practice 1

5
92200102 劳动与社会实践Labor and Social Practice 1

7

创新创业实践
必修 26200072 大学生创新创业模拟实训The Innovation and Entrepreneurship Simulation Training for College Students 1 34

3/4
选修 92200052 第二课堂实践创新活动(最低选修3学分)Extracurricular Practice and Innovation Activities 3

6












十、信息管理与信息系统专业(大数据与商务分析卓越班)开设课程与培养目标的支撑矩阵
课程类别 课程名称 培养目标1 培养目标2 培养目标3 培养目标4 培养目标5
通识必修课 形势与政策、思想道德与法治、中国近现代史纲要、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、马克思主义基本原理、习近平新时代中国特色社会主义思想概论 H
L L
大学生成长与发展指导 H
L L
军事理论 H
L L
高等数学Ⅰ、高等数学Ⅱ、线性代数、概率论与数理统计 H H L L
大学英语 H
L L
大学生心理健康教育 H
L L
通识选择性必修课 思想政治理论课模块、体育课模块、中国传统文化模块、劳动与安全教育模块 H
L L
通识选修课 财经特色类、人文艺术类、自然科学类、跨专业课程 M
L L
课程类别 课程名称 培养目标1 培养目标2 培养目标3 培养目标4 培养目标5
专业基础课 会计学 M
L L
管理学 M H L L
微观经济学 M H L L
Python程序设计基础 H H H L
管理信息系统 M H M L
管理统计学 M H M L
管理运筹学 M H M L
专业必修课 Java高级程序设计 M H H L
数据库原理及应用 M H H L
数据结构与算法 M H H L
计算机网络 M H
L
商务建模与大数据分析 M H H H M
信息系统分析与设计 M H H H
专业选修课 宏观经济学 M H
L
Linux 系统管理与应用 M H
L
生产运营管理 M H
M
Web前端开发技术 M H H H M
搜索引擎与信息资源管理 M H H M M
组织行为学 M H
L
分布式计算框架与应用 M H
L
信息系统安全技术 M H
L
金融学 M H
L
Java Web系统开发技术 M H H H
机器学习与人工智能 M H H L
文本分析与社会网络分析 M H H L
移动设备程序开发 M H H H
多元统计分析 M H
L M
战略管理 M

L
计量经济学 M H
H
信息经济学   M H
L
神经网络与深度学习 M H H L
数据可视化技术 M H
L
商业领域大数据分析 M H
L M
独立实践课 军事技能 M

M
名著阅读 M

L
管理科学中的计算机应用 M H
L
科学思维训练(数智思维训练) M M H H H
毕业实习 M M H H H
毕业论文 M M H H H
思政及劳动实践实践 M

H
创新创业实践 M

H H
大数据分析实战 M M H H H
WEB系统开发实战 M M H H H
大数据系统开发实战 M M H H H
移动设备开发实战 M M H H H

开设课程与培养目标的支撑权重矩阵表注

矩阵关系是为了说明每项人才培养目标由哪些课程实现,每门课程实现了哪些人才培养目标。格式及要求具体如下:

1)表格中的培养目标1、2、3等须对应着专业培养方案里“一、培养目标”中的各条目,且序号内容要一致。

2)通识必修课、通识选修课、独立实践课(除单独开设专业实践课),已统一在模板中写明课程名称,各专业可直接使用,并在对应的培养要求条目下填写。但专业方案中没有的或名称不一样的以上课程,各专业需做增删。

3)培养目标与课程设置的支撑分别用H(高支撑)、M(中支撑)、L(低支撑”表示


十一、信息管理与信息系统专业(大数据与商务分析卓越班)课程体系与培养要求任务矩阵
课程类别 课程名称 培养要求1 培养要求2 培养要求3 培养要求4 培养要求5 培养要求6 培养要求7 培养要求8 培养要求9
1-1 1-2 1-3 2-1 2-2 2-3 3-1 3-2 3-3 4-1 4-2 4-3 5-1 5-2 5-3 6-1 6-2 6-3 7-1 7-2 7-3 8-1 8-2 8-3 9-1 9-2 9-3
通识必修课 形势与政策、思想道德与法治、中国近现代史纲要、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、马克思主义基本原理、习近平新时代中国特色社会主义思想概论 P P

P





















大学生成长与发展指导 P P

P


















P P P
军事理论 P P
























高等数学Ⅰ、高等数学Ⅱ、线性代数、概率论与数理统计


P






















大学英语
















P

P





大学生心理健康教育 P P

P





















通识选择性必修课 思想政治理论课模块、体育课模块、中国传统文化模块、劳动与安全教育模块 P P

P





















通识选修课 财经特色类、人文艺术类、自然科学类、跨专业课程 P P

P





















课程类别 课程名称 培养要求1 培养要求2 培养要求3 培养要求4 培养要求5 培养要求6 培养要求7 培养要求8 培养要求9
1-1 1-2 1-3 2-1 2-2 2-3 3-1 3-2 3-3 4-1 4-2 4-3 5-1 5-2 5-3 6-1 6-2 6-3 7-1 7-2 7-3 8-1 8-2 8-3 9-1 9-2 9-3
专业基础课 会计学


P P





















管理学


P P





















Python程序设计基础

P P






















微观经济学


P P





















管理信息系统

P


P P



P P P






P



管理统计学


P
P




















管理运筹学


P
P




















专业必修课 Java高级程序设计

P P






















数据库原理及应用

P P






















数据结构与算法

P P
P




















计算机网络

P P






















商务建模与大数据分析

P

P P

P P P P P P P





P
P P P
信息系统分析与设计

P


P P



P P P P

P P P
P
P P P
专业选修课 宏观经济学


P P





















Linux 系统管理与应用

P P






















生产运营管理

P P P P




















Web前端开发技术

P











P

P P P





搜索引擎与信息资源管理

P


P
P P P P P P P P







P P P
组织行为学

P P P P




















分布式计算框架与应用

P P







P P P


P P P


P P P
信息系统安全技术

P P






















金融学


P P





















Java Web系统开发技术

P


P P
P P P P P P P







P P P
机器学习与人工智能

P

P

P P P P


P







P P P
文本分析与社会网络分析

P

P

P P P P


P P P P


P P P P P
移动设备程序开发

P


P P






P

P P P
P
P P P
多元统计分析


P
P




















战略管理

P

P P
















P P P
计量经济学

P P P P P
















P P P
信息经济学  

P P P P P
















P P P
神经网络与深度学习

P

P P
P P P P











P P P
数据可视化技术

P










P











商业领域大数据分析

P

P P
P P P P P P P P

P P P

P P P P
独立实践课 军事技能 P P
























名著阅读 P P
























管理科学中的计算机应用

P P






















科学思维训练(数智思维训练)

P P

















P
P P P
毕业实习


























毕业论文

P

P P P P P P P P P P P P P



P
P P P
思政及劳动实践实践 P P












P










创新创业实践














P P




P
P P P
大数据分析实战

P P
P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P
WEB系统开发实战

P


P P
P P P P P P P P P P P P P P P P P P
大数据系统开发实战

P


P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P
移动设备开发实战

P


P P
P P P P P P P P P P P P P P P P P P

课程体系与培养要求任务矩阵表注

矩阵关系是为了说明每项人才培养要求由哪些课程实现,每门课程实现了哪些人才培养要求。格式及要求具体如下:

1)表格中的培养要求1、2、3等及分解指标点须对应着专业培养方案里“二、培养要求”中的各条目,且序号内容要一致。

2)通识必修课、通识选修课、独立实践课(除单独开设专业实践课),已统一在模板中写明课程名称,各专业可直接使用,并在对应的培养要求条目下填写。但专业方案中没有的或名称不一样的以上课程,各专业需做增删。

3)逐门课程(即逐行)研究,看其能支撑哪些培养要求(各列标题栏),在相应单元格中加P


十一、名著阅读推荐书目

1.伊恩·艾瑞斯,《大数据思维与决策》,人民邮电出版社2014

2.杨轶莘,《大数据时代下的统计学》,电子工业出版社2015

3.韩家炜(Han,J.)等[译]范明,《数据挖掘:概念与技术》,机械工业出版社2012

4.威滕,弗兰克,霍尔,[译]李川,《数据挖掘:实用机器学习工具与技术》,机械工业出版社2014

5.王星,《大数据分析:方法与应用》,清华大学出版社2015

6.Anand Rajaraman,Jeffrey David Ullma,《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》,人民邮电出版社2012

7.赵刚,《大数据:技术与应用实践指南》,电子工业出版社2013

8.黄宜华,《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》,机械工业出版社2014

9.Viktor Mayer-Schönberger,《大数据时代》,浙江人民出版社2012。

10.曾鸣,《智能商业》,中信出版集团,2023