一、专业概况

2019年经教育部批准我校设置“数据科学与大数据技术”本科专业，同年开始招生。该专业是一个理实结合、以计算技术为基础、兼顾数据科学理论与应用、围绕数据价值化为特色的宽口径专业。依据本校应用型人才培养目标的定位，本专业主动适应区域经济社会发展需要，毕业生能够从事有关大数据分析、开发、部署与应用等相关领域的各类工作，就业前景十分广阔。

二、培养目标

以立德树人为根本，培养德智体美劳全面发展，具有良好的人文素养、职业道德、社会责任感和团队合作精神，掌握计算机、数学、统计学等学科的基本理论和方法，熟练掌握大数据采集、处理、分析与应用的技术和手段，具备大数据复杂工程项目分析挖掘和系统开发的能力，具有较强工程实践能力、自主学习能力以及创新意识的应用型数据工程师。学生毕业五年后能够在信息技术企业从事大数据应用开发和系统维护工作；在其他数据密集型行业领域从事大数据分析与挖掘、智能决策支持等方面的工作。

培养目标具体分解为以下五个子目标：

目标1：具有良好的职业素养、创新意识及新时代社会担当精神，能够在复杂工程项目实践中坚持可持续发展的理念，同时注重经济与社会效益的协调。

目标2：具有团队组织、协调和管理能力，能够进行有效的专业化表达和良好的沟通。

目标3：具有良好的专业能力，能够针对复杂场景下具体工程问题进行建模分析、测试判断，同时提出合理化建议和对策。

目标4：具有良好的工程师素养，能够胜任相关应用领域复杂场景下的大数据系统设计、开发、实施、运维等工作。

目标5：具有广阔的大数据应用视野和终身学习的能力，能够通过自身学习不断发展，以适应职业与社会发展所赋予的工作任务。

三、毕业要求

要求1. 工程知识：能够将数学、自然科学、计算、大数据工程基础和专业知识用于解决大数据应用领域复杂工程问题。

1.1能够将数学、物理、计算和大数据工程基础知识用于对大数据工程问题的逻辑推理和表达。 

1.2能够运用大数据工程基础知识和专业知识理解大数据复杂工程问题并建立求解模型。

1.3能够针对大数据领域复杂工程问题模型，运用数学、自然科学、计算、工程基础知识和专业知识对模型的复杂性、局限性进行分析。

要求2. 问题分析：能够应用数学、自然科学、大数据工程科学的第一性原理，判别关键、建模表达、并通过文献研究分析大数据应用领域复杂工程问题，综合考虑可持续发展的要求，以获得有效结论。

2.1能够针对大数据领域一个问题或者某个过程、模块进行抽象分析与识别，选择或建立一种模型抽象表达。

2.2能够针对大数据领域实际工程案例进行分析和描述。

2.3能够针对大数据领域复杂工程系统的多种可选方案，进一步根据约束条件进行分析评价，会通过文献研究寻求可替代的解决方案，综合考虑可持续发展的要求，并能获得有效结论。

要求3. 设计/开发解决方案：能够开发和设计针对大数据应用领域复杂工程问题的解决方案，设计满足用户需求的大数据系统架构、模块或实施流程，体现创新性，并能从健康与安全、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。

3.1掌握与大数据系统有关的设计原理和开发方法，能够开发和设计满足特定需求的系统应用结构。

3.2掌握程序设计理论与方法，能够合理地组织和处理数据，能够设计满足特定需求的算法流程或功能模块。

3.3能够设计针对大数据领域复杂工程问题的解决方案，设计或开发满足特定需求和约束条件的大数据应用系统。

3.4在设计/开发解决方案过程中，具有追求创新的态度和意识，并能从健康与安全、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。

要求4. 研究：能够基于数据科学与大数据技术相关原理和方法，对大数据应用领域复杂工程问题进行研究，构建大数据实验系统，能够分析与解释实验结果，并通过信息综合得到合理有效的结论。

4.1具有大数据系统相关的工程基础实验验证与实现能力，能够对实验数据进行解释与分析，给出实验结论。

4.2针对大数据领域复杂工程问题，能够基于大数据领域科学原理，设计实验方案，并构建实验系统。

4.3针对设计或开发的解决方案，能采用理论证明、实验仿真或系统实现等科学方法说明其有效性、合理性，并通过信息综合给出研究结论。

要求5. 使用现代工具：能够开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，对大数据应用领域复杂工程问题进行分析、设计、模拟或实现，并能够理解其局限性。

5.1掌握运用现代信息技术和工具获取大数据领域技术资料和信息的基本方法。能够通过图书馆、互联网及其他资源或信息检索工具，进行资料查询、文献检索。

5.2能够在大数据领域复杂工程问题的分析、设计、预测、模拟等过程中，开发、选择与使用恰当的技术、软硬件及系统资源、现代工程研发工具和专业模拟软件，并分析其局限性。

要求6. 工程与可持续发展：在解决复杂工程问题时，能够基于工程相关背景知识，分析和评价工程实践对健康、安全、环境、法律以及经济和社会可持续发展的影响，并理解应承担的责任。

6.1了解大数据领域相关的技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规，了解大数据领域活动与之相关性。 

6.2在大数据相关领域解决复杂工程问题的实践过程中，能够基于大数据工程领域相关背景知识分析和评价工程实践对健康、安全、法律以及经济和社会可持续发展的影响，并理解应承担的责任。

要求7. 伦理和职业规范：有工程报国、工程为民的意识，具有人文社会科学素养和社会责任感，能够理解和应用工程伦理，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。

7.1掌握较为宽广的人文社会科学知识，了解中国国情，理解社会主义核心价值观,树立正确的政治立场、劳动观、价值观、人生观和世界观。

7.2能够理解和应用工程伦理，在工程实践中能自觉遵守诚实公正、诚信守则的工程职业道德和规范，并履行应尽的社会责任。

要求8. 个人和团队：能够在多样化、多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

8.1能够理解团队中不同角色含义和作用，并能够承担个体、团队成员以及负责人等角色。

8.2能够在多样化、多学科背景的团队中独立或合作开展工作，并能够组织、协调团队成员实现目标。

要求9. 沟通：能够就复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令；能够在跨文化背景下进行沟通和交流，理解、尊重语言和文化差异。

9.1能够通过撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令等方式就大数据领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通与交流。

9.2具备良好的外语听、说、读、写能力，对大数据专业领域的国际发展趋势、研究热点有初步的了解，具有一定的国际视野，能够认可不同文化的差异并与不同文化背景的人士进行有效交流。

要求10. 项目管理：理解并掌握大数据系统工程项目相关的管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

10.1理解并掌握工程项目中涉及的工程管理原理与经济决策方法，掌握大数据工程项目生命周期各阶段的管理技术和方法。

10.2能够在多学科环境中应用工程管理原理与经济决策方法进行工程项目管理，具备初步的大数据工程项目管理经验与能力。

要求11. 终身学习：具有自主学习和终身学习的意识和能力，能够理解广泛的技术变革对工程和社会的影响，适应新技术变革，具有批判性思维能力。

11.1能够认识到专业领域知识和技术快速更新与发展的特点，具有自主学习和终身学习的意识和能力。

11.2能够理解广泛的技术变革对工程和社会的影响，能够适应新技术变革，具有批判性思维能力。

四、专业核心课程

数据库原理与NoSQL数据库（3.5学分），多元统计分析与R语言建模（3.5学分），分布式系统与Hadoop（3.5学分），机器学习及应用（3.5学分），数据仓库与数据挖掘（3.5学分），数据采集与可视化（3学分）。