一、微专业介绍

人类社会进入大数据时代，大数据技术和人工智能技术的快速发展，使得数据科学和计算智能成为推动社会进步和产业升级的重要力量。各行各业都需要专业的数据科学家和计算智能人才来挖掘数据的价值，优化业务流程，提升决策效率。数据科学与计算智能微专业融合了统计学、计算科学、人工智能等多个学科的知识，形成了一个新兴的交叉学科领域，致力于培养学生的数据处理和分析能力、提高其运用编程语言从事机器学习、深度学习等智能计算领域的能力。

这种跨学科的融合符合国家信息化建设、数字经济发展的战略需求，有助于推动相关学科的发展和创新。本微专业的开设有助于培养具有全面素养和创新能力的复合型人才。

二、培养目标

本专业在大数据时代背景下，结合国家发展数字经济战略需求，通过开展系统的创新思维训练、创业知识学习和创业技能实训等教学环节，充分发挥学校和学院的学科优势和办学特色，开设数据科学与计算智能微专业。

通过6门课程(共16学分)，培养学生在数据科学与智能计算领域具有知识获取的能力、工程实践能力和创新创业的能力。学生修完本微专业后，可在科技、教育、互联网、经济、金融等相关行业从事大数据分析、大数据挖掘算法研究、大数据开发以及人工智能应用等工作。

三、培养要求

学生在学好主修专业的基础上，利用业余时间修读完本微专业后，可以获得以下几方面的知识和能力：

1、数据处理和分析基础能力：通过课程设置和实践操作，使学生掌握数据采集、存储、清洗、分析等基本技术和方法，熟悉数据科学的基本知识和流程。

2、智能计算能力：让学生了解人工智能、机器学习、深度学习等智能计算领域的基础概念和理论，并能够运用Python等编程语言实现相关算法和模型。

3、通过实际项目和案例让学生掌握数据挖掘与智能计算的全流程和相关技术，掌握相关领域的前沿发展与变化趋势，具有良好的工程素养与科学素养。

四、招生对象及条件

本校2023、2024 级全日制信息与计算科学、应用统计学、人工智能、信息管理与信息系统等相关专业本科生，具有一定的数学、计算机基础知识。

计划招生人数：30人。

五、学制：一年。

六、授课方式

本微专业独立开班，周六、日以及寒暑假上课；

采用线上和线下相结合的方式进行教学。

七、学分认定与证书授予

学生修完微专业培养方案规定的课程，且成绩全部合格的，将获得由景德镇陶瓷大学颁发的“数据科学与计算智能”微专业结业证书。

学生修完本微专业课程可直接参加工信部教育与考试中心的考试，考试合格可获得工信部教育与考试中心颁发的相应证书。

八、招生时间安排及报名方式

第一阶段 网络报名：

2025年11月28日24：00（最终以学校发布时间为准）之前符合报名条件的同学可使用微信扫描图1的二维码报名，请审慎、认真报名。

报名后，扫描图2的二维码，加入微专业学习QQ群。

第二阶段  录取

2025年11月30日（最终以学校发布时间为准）统一公布校内学生录取名单。

第三阶段  开课：

2025-2026学年秋季学期由微专业组织开课。

图1  微专业网络报名表

图2  微专业学习群

九、咨询方式

报名相关问题请咨询徐老师（QQ：471469214）。

十、微专业课程费用

以景德镇陶瓷大学公布的学费为准。

十一、课程设置及学时分配表

十二、微专业课程简介

【数据科学基础】

本课程将引导学生们掌握数据采集的基本方法和技巧，能够从不同数据源中获取所需数据。理解数据清洗的重要性，掌握数据清洗的基本流程和方法。熟练进行探索性数据分析，能够发现数据中的模式和趋势。掌握统计推断的基本原理和方法，能够对数据进行有效的统计分析和推断。深入理解特征工程，能够从原始数据中提取、选择和变换特征，为后续的建模和分析奠定基础。

【Python高级应用与实践】

本课程是一门实践性很强的课程，课程旨在通过系统教学，使学生掌握面向对象编程（OOP）的基本概念、原理和实现方法。深入理解NumPy库，掌握其多维数组操作和数学运算功能。掌握SciPy库，学会利用其进行高级科学计算和数据分析。能够结合OOP、NumPy和SciPy解决实际问题，提升编程能力和问题解决能力。

【机器学习与数据挖掘】

本课程是一门基于机器学习与数据挖掘算法的综合应用型课程，使学生能够深入理解机器学习与数据挖掘的基本概念、原理与区别。掌握常用的机器学习算法和数据挖掘技术，如监督学习、无监督学习、强化学习，关联规则挖掘、分类与回归树、K-means聚类等。学习如何将机器学习与数据挖掘技术应用于解决实际问题。培养学生的数据分析、模型构建与优化能力。

【深度学习基础与应用】

本课程将详细讲解深度学习的基本概念、原理、技术和实现方法。本课程将通过一系列的实践案例，使学生理解神经元模型的基本原理及其在神经网络中的作用。掌握CNN的基本架构、工作原理及其在图像处理中的应用。学习RNN的结构特点、优势及其在序列数据处理中的应用。理解注意力机制的概念、原理及其在深度学习模型中的应用。能够结合神经元模型、CNN、RNN和注意力机制解决实际问题。

【AIGC专题实训】

本课程将介绍AIGC的基本概念、发展历程、技术原理以及应用领域等。涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等相关知识，为学员建立扎实的理论基础。围绕AIGC的核心技术，如文本生成、图像生成、音频生成等，开展具体的实操训练。通过案例分析和项目实践，学员掌握相关工具的使用方法和技巧，提高解决实际问题的能力。

【专业综合实训】

专业综合实训是一个结合数据科学、人工智能和计算技术的综合性实践环节。旨在通过实际操作和项目实践，加深学生对数据科学、智能计算相关理论知识的理解，包括统计学、机器学习、深度学习、数据挖掘、大数据处理等技术，提升学生的数据处理、模型构建、系统开发与调试等技能，培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，提升创新思维和实践能力。

景德镇陶瓷大学信息工程学院

2025年11月