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宁波工程学院工业设计（机器人）和数据科学与大数据技术哪个好?哪个比较好就业?哪个好考点?

技校网更新时间：2022-11-17 11:15:41 解决时间：2022-11-05 21:31

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宁波工程学院工业设计（机器人）和数据科学与大数据技术哪个好？小编通过比较工业设计（机器人）和数据科学与大数据技术在浙江往年的录取分数线，工业设计（机器人）就业前景和数据科学与大数据技术就业前景，工业设计（机器人）专业介绍和数据科学与大数据技术专业介绍等数据帮助大家了解工业设计（机器人）和数据科学与大数据技术这二个专业，希望本文对大家有帮助。

一、工业设计（机器人）和数据科学与大数据技术录取分数线(浙江)

综合

年份	工业设计（机器人）	数据科学与大数据技术
2021	--	559
2020	--	565
2019	--	574

二、工业设计（机器人）和数据科学与大数据技术专业介绍

计算机类数据科学与大数据技术

宁波工程学院

层次本科

学制四年

【专业介绍】

数据科学与大数据技术属于战略性新兴产业发展急需的相关学科专业。国家高度重视大数据产业的发展，就业市场人才需求量大。

毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业，从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、技术管理等工作。

本专业拥有由中青年博士组成的优秀教学团队，注重扎实的学科基础和工程实践能力，践行以学生为中心、产学研结合、持续改进学生培养质量的理念，培养掌握相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才。

【培养目标】

具有良好的政治素质与道德修养、健康的体魄、团队协作意识、良好的英语沟通能力；

掌握面向数据应用数学、计算机科学以及统计学的基础理论和方法、熟练运用各种数据分析技术和手段；

掌握数据和大数据采集、存储、建模与应用等技术；

具备数据和大数据应用项目的设计和开发能力；

在系统的专业技术训练基础上，具备广泛的数据应用视野、能够胜任大数据分析挖掘、大数据系统开发等技术领域，以及大数据商务与金融等各类相关应用领域的多层次工作。

【师资力量】

本专业现有专任教师10人，其中教授1人，副教授5人，有海外学术经历3人，博士6人。

专任教师主持国家自然科学基金项目2项，省自科基金2项，市自科基金5项。主持各类横向科研项目20余项。公开发表科研论文30余篇。

【就业方向】

本专业毕业生能在各类型企业、事业、政府和社会组织等部门从事数据管理维护和分析、数据产品的研发与设计、数据咨询服务和教育培训等工作。

考取计算机科学与技术、应用数学、应用统计学、软件工程等专业的研究生。

【实验室建设情况】

本专业实验室建设始于2014年，配置和积累了较高标准的软硬件资源，能够很好地支撑大数据实践课程、科创和大数据项目的开展。

本专业实验室包含大数据实验室和数据工程中心，是教师和学生进行教学、科研、科创的平台。

本专业实验室以当前互联网和大数据时代新型信息技术为牵引，结合宁波市产业转型升级和经济社会发展需要，开展大数据研究，通过“加工”实现数据的“增值”，从而实现以实验室和数据工程中心为平台、以大数据项目驱动、促进学生就业能力和科研素养的提升和增强学生未来发展的潜力的功能。

机械类工业设计（机器人）

宁波工程学院

层次本科

学制四年

培养目标：本专业培养具备坚实的工业设计基础理论、基本知识与应用能力，具有国际化视野和社会责任感、综合性的创新思维方式和团队合作精神，能在企事业单位、专业设计机构和科学研究单位从事工业产品创新设计及相关的服务模式和商业模式设计、传播设计、人机交互设计、环境与展示设计等领域的开发、研究、策划、教育和管理工作的复合型工业设计师后备人才。

培养要求：本专业学生主要学习工业设计的基础理论与基本知识，接受工业设计的原理、程序、方法以及设计表达等方面的基本训练，具备适当处理工业设计与环境、用户、市场、功能、造型、色彩、结构、材料、工艺的相互关系，并将这些关系综合地表现在产品及服务设计上的基本能力。

毕业生应获得以下几方面的知识和能力：

1．具有良好的工业设计职业道德、坚定的追求创新与卓越的态度、强烈的爱国敬业精神、社会责任感和丰富的人文艺术素养；

2．具有从事工业设计工作所需的自然科学和社会科学知识，了解相关的技术和社会发展趋势；

3．较系统地掌握本专业领域宽广的理论基础知识，主要包括设计基础、工业设计工程基础、设计表现、设计历史及理论、人机交互、设计材料及加工、数字及实体模型制作、可持续设计、服务模式及商业模式设计等基础知识；

4．有较强的设计表现技能、动手能力、美学鉴赏与创造能力，以及较强的计算机、互联网、多媒体和外语应用能力；

5．具有在了解社会和消费者的需求基础上，综合应用所学的科学理论，分析、提出和解决问题的能力，能够参与产品或服务全生命周期的策划、设计、运行和维护的能力；

6．熟悉工业设计相关的知识产权法规、安全及环保的政策、规范和标准；

7．具有较强的信息获取和职业发展学习能力，了解工业设计的发展趋势与理论前沿；

8．具有较好的设计管理能力、不同专业和学科间交流沟通能力、团队合作能力和应对危机与突发事件的初步能力；

9．具有一定的国际视野和跨文化环境下的交流、竞争与合作的初步能力。

主干学科：设计学、机械工程。

核心知识领域：本专业知识体系由4个核心知识领域构成，即基础知识领域，包括工业设计的基本原理、工业设计的程序与方法、工业设计表达；理论知识领域，包括工业设计历史与理论、人机工程学与设计心理学、知识产权保护、设计管理；技术知识领域，包括工业设计工程基础、工业设计材料与成型工艺、工业设计的安全性；实践知识领域，包括工业设计实践。

核心课程示例：

示例一：设计概论（32学时）、人机工程学（48学时）、工业设计史（32学时）、计算机辅助工业设计（64学时）、设计心理学（32学时）、设计程序与方法（48学时）、设计快速表现（48学时）、材料成型与工艺（40学时）、产品形态设计（48学时）、结构设计（64学时）、系统设计(48 学时）、设计管理（32学时）、设计研究基础（32学时）、产品开发设计（48学时）、专题设计(48 学时)。

示例二：设计概论（32学时）、人机工程学（32学时）、工业设计史（32学时）、计算机辅助工业设计（64学时）、产品设计原理与方法（120学时）、综合设计表达（64学时）、材料与工艺(40 学时)、产品系统设计（120学时）、设计美学（32学时）、民族艺术考察与设计（64学时）、设计管理（40学时）、产品开发设计（120学时）、专题设计（120学时）。

示例三：设计心理学（40学时）、人机工程学（60学时）、工业设计史（80学时）、计算机辅助设计(CAD)（80学时）、材料与技术（240学时）、综合构造（80学时）、专业绘画（80学时）、专业方向设计（80学时）、社会实践1（传统文化与设计）（60学时）、社会实践2（现代工业与设计）（60学时）、专题设计（80学时）。

主要实践性教学环节：认识实习、生产实习、社会实践、课程设计、专题设计、毕业设计（论文）等。

主要专业实验：设计基础实验、人机工程学实验、模型及样机制作、影像实验等。

修业年限：四年。

授予学位：工学学士。

三、工业设计（机器人）和数据科学与大数据技术招生计划(2022)

地区	专业名称	类型	批次	招生类型	学制	人数	专业组	选科要求
江苏	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	四年	2	（01）	首选物理，再选不限
浙江	数据科学与大数据技术（风华校区）	综合	普通类平行录取	普通类	四年	40
安徽	数据科学与大数据技术	理科	本科二批	普通类	-	2
江西	数据科学与大数据技术	理科	本科二批	普通类	-	4
河南	数据科学与大数据技术	理科	本科二批	普通类	四年	4
湖南	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	四年	5	（003）	首选物理，再选不限
广西	数据科学与大数据技术（在风华校区办学）	理科	本科二批	普通类	四年	5
四川	数据科学与大数据技术（风华校区）	理科	本科二批	普通类	四年	3
贵州	数据科学与大数据技术	理科	本科二批	普通类	四年	5

四、各省市最新录取分数线(2021)

地区	专业名称	类型	批次	招生类型	最低分	最低排名	专业组	选科要求
江苏	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	499	87569	（01）	首选物理，再选不限
浙江	数据科学与大数据技术	综合	平行录取一段	普通类	559	87996
安徽	数据科学与大数据技术	理科	本科二批	普通类	489	88983
江西	数据科学与大数据技术	理科	本科二批	普通类	520	48329
湖南	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	514	69102	（2组）	首选物理，再选不限
广西	数据科学与大数据技术（5500元/年，在风华校区办学）	理科	本科二批	普通类	447	66757
四川	数据科学与大数据技术（认同四川省少数民族地区加分项目，但分值最高20分）	理科	本科二批	普通类	509	95221
贵州	数据科学与大数据技术	理科	本科二批	普通类	437	62368
青海	数据科学与大数据技术	理科	本科一段	普通类	362	12655

中专 2022-11-05 21:31

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