关于大数据专业课程安排的若干建议
数学基础课程（数学分析、线性代数）
我们专业的数学课程难度明显高于信息工程学院，其他学院学习高数A/B，而我们直接学习难度更高的数分，并在大一阶段就同时完成线性代数与高等数学的学习。我认为这个安排是正确的，打好数学基础对后续的机器学习、数据建模等核心课程有着决定性的作用。
机器学习、深度学习
建议：明显前置，不应晚于大二下学期。
这是我认为目前课程安排中最需要调整的地方。机器学习本质上可以视为数学建模的一个分支，而深度学习是其进阶版本。两者在数学上的核心依赖是线性代数、高数与概率论——而这些在大一大二已经学完。
然而目前这两门课分别被安排在大三上和大三下，此时学生面临竞赛、保研、实习等多重压力，根本没有心思和精力认真投入。结果是大多数人只是为了通过考试而走过场，严重浪费了这两门极具价值的核心课程。
建议将机器学习前置至大二下学期，深度学习安排在大三上学期，让学生在精力最充沛、数学基础刚刚完备的阶段学习这些内容。
此外，深度学习我觉得可以学习的再深入一些，接触更前沿的模型。如果可以，可以促进AI相关的项目立项。计算机/人工智能方向的考研复试比较看重个人AI相关项目。
数据结构
建议：后移至大三上学期，与其他408课程对齐。
目前数据结构安排较早，很多同学学完后印象模糊，实际效果欠佳。
这门课的作用有两面：一方面，对真正投入算法竞赛（如ACM）的同学来说，数据结构过于基础，搞竞赛的人在大一就应该自行掌握；另一方面，对大多数同学而言，这门课最直接的用途就是应对考研中的408（我注意到24级已经从python版变成了C++版本，我认为这是非常正确的决定。对于考研，C++版的数据结构更有用）。
如果如此计划，那么数据结构应后移至大三上学期，与其他需要为考研做准备的硬核课程集中安排，这样学生的复习与备考节奏会更加紧凑、高效。
编程语言类课程（C++、Python、Java）
建议：以C++和Python为核心，重新评估Java在本专业的定位。
我个人认为，对于我们理学专业的学生，精通C++与Python已经足够：
- C++是考研408的语言基础（语言方面，C++等于C加上类与抽象，学了C++就会C的），也包含了面向对象编程的核心概念；
- Python是数据分析、机器学习领域的通用语言，无论是否从事编程工作，都应具备读懂和运行Python代码的能力。
而Java更适合打算走前后端开发路线的信工学院学生深入学习，强行纳入理学专业课程体系我感觉意义不大。虽然现在Java确实是门选修课，但是大家在大二上很容易“抱团取暖”，一股脑地都选这门课。我觉得让新同学更清楚地了解Java的定位和现状很重要。
另外，我觉得比单纯学某门语言更重要的，是教会同学如何配置和管理开发环境（如Anaconda、uv等工具），以及熟练使用现代IDE（如VSCode）的调试、报错定位、代码补全等功能，以及使用AI Agent（如Claude Code、Codex）协作开发。这三件事是解决实际工程问题的基础，也是在AI辅助编程时代与工具高效协作的前提。
云计算与大数据相关课程（Hadoop、CentOS）
建议：大幅更新教学内容，减少对过时技术的依赖。
这部分课程目前的现状令人担忧。使用的教材和技术栈（如CentOS7、Hadoop等）已经相当陈旧，教学过程沦为机械的命令复制粘贴，学生耗尽精力只为跑通前置步骤，无法真正理解分布式计算的底层原理。
从就业角度看，真正需要从零搭建大数据底层架构的岗位较少，绝大多数企业使用的是成熟的云服务或自己的内部平台。建议将教学重心从“搭环境”转向“理解原理”，并适当引入当下主流的云原生技术、大模型推理部署等前沿方向。
- CentOS7也忒老了，这玩意在几年前就停止维护了。
- 学的东西不具有可复现性（当然我承认可能linux里命令行操作对于部分同学来说太难了，所以只能采用让大家跟着文档一步一步做的方式），换个新版本可能就无法运作。遥想我第一天上课兴高采烈的去自己配置新环境，以为自己可以大展身手……
- 花了大量的时间去配置环境，搭建基本环境，对于核心的代码编写部分却浅尝辄止（复制粘贴）。分布式计算最吸引我的地方，就是在于其能做何等庞大规模的计算啊……
- 现在企业一般都走docker部署，自己私有的分布式集群，自己的技术。高性能计算则有HPC的解决方案。
数据科学导论、数据挖掘
这两门课我感觉是偏向于科普性质的“前世今生”介绍，对学生建立领域认知有一定帮助。但部分内容（如传统关联规则挖掘）在大模型时代已略显过时。
建议：如果条件允许的话，更新部分案例和工具，让学生关注数据分析的底层思维方式，而不是局限于某些过时传统算法。
图像处理
图像处理是我个人觉得非常有价值、但选的人却很少的课。我当时很想选图像处理，但身边几乎没有同学选，最终没有开课成功，觉得挺可惜的。
图像处理教的是图像的基本变换、先验知识归纳、偏置归纳以及图像的基本性质——这套底层思维和我们做数学建模、做数据分析时的思路是完全一致的：做分析之前，得先对数据做最基础的了解，比如算个均值、方差，看看基本性质，而不是上来就直接建模。图像处理只是把这套思路用在了图像数据上。
建议在选课时加强引导，让同学们了解每门课课程的实际价值，而不是因为“大家都不选”就跟风放弃。
数据库
我觉得数据库是必须扎实学好的基础课，建议给予充足的课时。
说实话，数据库是我大三上最想认真学、但最终没能好好学的一门课——开学前我就告诉自己一定要好好听，课后也要自己再巩固，结果被大三上的课业压力淹没，只能快速略过，非常遗憾。
这门课没法快速学。数据库确实值得好好学习，人总不能一辈子靠txt和json存数据，数据库是进入任何数据相关工作都绕不开的基础，命令、语法、设计范式，都需要时间沉淀，不是靠临时突击就能掌握的。
另外，我觉得yjh老师是一位非常负责、真心想让同学们学好的好老师。可惜某专业学风不太好……
核心问题不在于这门课本身，而在于它被挤在了大三上这个最忙的学期。 大三上同时堆叠了spark、数据库、机器学习等多门硬课，加上竞赛压力和逐渐到来的备战考研，很多同学在每门课都只能草草过一遍。
建议重新规划大三上的课程密度，让数据库这类需要扎实积累的课有足够的时间和精力投入。
实践类课程
现在AI这么强，在AI的帮助下可以探索的更深远。
建议实践课程设置更多开放性题目，鼓励学生自主定义问题、自己找数据来源、自行探索解决方案，而不是只做给定数据集的封闭练习。
要是给定题目和方法，直接扔给AI，5min就能拿到初版，再随便迭代几次就能提交了……
以爬虫实践为例。可以推荐几个idea，但具体实现让大家自行完成。
- 也许就会有学生自行探索目前流行的agent架构自主web search？
- 可能会有同学去抓教务系统课程评价？
- 或者做成定时获取学校新闻、用LLM过滤和自己是否有关、然后给自己发送邮件？抓取招聘网站信息，然后构建简历改造方案分析系统？
- 抓某领域最近几年论文标题，用词频或聚类看研究趋势？
- 构建反爬取的网站，与其他同学构建的爬虫做对抗，看看“茅与盾”孰强孰弱？
C++、Python、数据结构、机器学习、深度学习等课程的实践是很容易就做成项目级别的大作业。这一点其他高校应该是都做的特别好的——我的简历发给别人看，会被质疑：“你这做过的项目只是别人一个课程大作业的难度，是否太普通了”。我真难过。
总结
基础课扎实早学，核心AI课程趁热打铁，老旧内容及时迭代，实践课贴近真实场景。希望以上建议对课程体系的完善有所参考，感谢老师的阅读。若有后来的同学看到，也希望对你选课、规划有一点参考。
Vanilla_Yukirin 2026年4月