数据科学与大数据技术专业
学制：四年；授予学位：工学学士学位。
培养目标：本专业培养德智体美劳全面发展、具有一定的人文社会科学、扎实的自然科学基础理论知识，具有较强的工程实践能力，具备运用先进的工程化方法、技术和工具从事复杂的大数据工程问题的分析、设计、开发、测试、维护和项目组织能力；具备较强的团队协作能力和创新精神；能在智慧交通、智慧城市、智慧教育等“大数据+”领域从事科研、开发与管理的高级应用型人才。经过毕业后五年左右的工程实践，能发展为可以独立完成大数据平台运维管理、数据挖掘与分析、大数据综合应用开发、大数据项目管理的高级应用型专业技术人才。
目标1:遵守法律法规，具有良好的人文科学素养，理解并坚守职业道德规范，能综合考虑法律、环境与可持续性发展等影响因素，在数据科学与大数据技术领域实践中能承担社会责任；
目标2:能够综合运用自然科学及计算机学科知识以及数据科学与大数据技术专业理论和方法，独立分析和解决工作中遇到的复杂工程问题，胜任本领域的数据分析、数据平台应用设计与开发、系统维护、工程管理等工作；
目标3:能与国内外同行、客户和社会公众有效沟通，具备良好的沟通协作、组织领导以及项目管理能力，具有数据平台运维管理业务骨干、数据分析和数据平台应用研发业务骨干、数据分析和数据平台应用开发工程项目团队负责人的基本素养和能力；
目标4:具有国际视野，适应社会经济建设和数据科学与大数据技术领域发展需要，能跟踪本领域前沿技术，能够主动适应国内外形势及环境变化，拥有终身学习意识、自主学习能力和开拓创新能力。
毕业要求：
1.工程知识：能够应用数学、自然科学、计算机科学基础和大数据技术，解决复杂的数据科学与大数据技术领域工程问题。
2.问题分析：能够综合应用掌握的数学、自然科学、计算机科学基础理论和大数据专业知识，构建大数据问题模型，并通过文献研究、分析、识别和表达数据科学与大数据技术领域的复杂大数据工程问题，并获得有效结论。
3.设计/开发解决方案：能够设计针对数据科学与大数据技术领域的复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的算法/模型、数据分析系统、数据平台展示系统，并能够在设计环节中体现创新意识，并从健康与安全、全生命周期成本与净零碳要求、法律与伦理、社会与文化等角度考虑可行性。
4.研究：能够基于科学原理、采用科学方法并运用大数据技术对复杂数据科学工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有序的结论。
5.使用现代工具：能够针对数据科学与大数据技术领域复杂工程问题，选择使用恰当的技术、资源和工具。 能够针对复杂问题，开发、选择与使用恰当的大数据技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂的数据科学工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
6.工程与可持续发展：在解决数据科学与大数据领域的复杂工程问题时，能够基于工程相关背景知识，合理分析和评价工程实践对健康、安全、法律、文化等方面的影响；熟悉环境保护和可持续发展等方面的政策，能够理解和评价针对数据科学与大数据领域复杂工程问题的工程实践对环境与社会可持续发展的影响；能够理解应承担的社会责任。
7. 工程伦理与职业规范：具有工程报国、为民造福的意识，具有人文社会科学素养和社会责任感，能够理解和践行工程伦理，在工程实践中遵守工程职业道德、规范和相关法 律，履行责任。
8.个人与团队：能够在数据科学工程实践的团队中承担团队成员和负责人的角色，能够听取其他团队成员的意见和建议，发挥团队的协作优势。
9.沟通：具有良好的表达能力，能够与同行和社会公众进行有效沟通，包括撰写设计文档和报告；掌握一门外语，能够进行外文文献阅读和基本的交流。
10.项目管理：理解并掌握工程管理与经济决策方法，并能在方案设计中应用。
11.终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。
主要课程：数据科学与大数据技术导论、高等数学、概率论与数理统计、离散数学导论、数据结构与算法、程序设计基础、数据分析与数据挖掘、机器学习、人工智能、大数据处理技术等。
实践教学包括工程训练、认识实习、毕业实习、教学实验、社会实践、科研训练、课程设计、综合设计、毕业设计（论文）等环节。
在培养过程中重视理论与实践的紧密结合，强调工程实践环节，大力提高学生的数据分析与大数据软件开发能力、工程实践创新能力和就业竞争力；优化专业课程体系和教学模式，加强教学改革，通过与杰普软件科技有限公司等企业实施校企合作办学，借助企业工程实践与产品研发能力强的优势，在培养方案制定、实习基地建设、综合设计、实习实训、毕业设计、共建专业实验室等多层次开展深层次合作。
就业前景：毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、交通等领域大数据平台的运维与开发、大数据的分析与智能计算等相关科研与开发工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
