大数据与审计

基础课程通常包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、大学物理及程序设计基础，先建立数学建模和计算思维。专业核心课程一般围绕数据结构、算法、计算机组成、操作系统、数据库、计算机网络、信号与系统或控制理论展开，逐步形成从原理到系统实现的方法链。方向课程可围绕机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理与智能系统部署展开。实践环节通常包括编程实验、系统综合实验、课程设计、企业实习和毕业设计，训练数据处理、程序调试、系统集成、实验评价与项目协作能力。不同学校课程名称、模块比例和实践安排可能不同，具体课程以学校最新官方培养方案为准。