一、培养目标

本专业旨在培养适应区域经济和社会发展需求，具有扎实的数据科学理论、知识、方法和技能，能够胜任科研、教育、企事业等单位的大数据相关系统的分析、设计、建模、开发、管理与维护等工作，具有良好的人文社会科学素养、社会责任感、职业道德、国际视野和创新精神的大数据专业人才。

本专业员工在毕业5年左右，能够达到以下目标：

(1)具备解决大数据相关领域复杂工程问题所需的数学、数据科学、工程基础及计算机科学与技术专业知识以及综合运用的能力。

(2)能够紧跟大数据相关技术发展，合理选取并熟练使用现代工具、主流软硬件平台，进行大数据相关复杂工程问题的需求分析、方案设计、模型建立、系统开发、管理和维护等相关工作，具有较强的智能分析和大数据处理能力，并考虑具体工程实践对环境和社会可持续发展的影响。

(3)遵守行业相关规范和职业道德，具备多学科背景下的团队合作意识及有效表达、沟通和交流的能力，并能够在团队或跨文化环境中作为技术骨干或主要负责人发挥有效作用。

(4)具备良好的人文社会科学素养、较强的自主学习、终身学习和创新意识，保持在计算机相关领域持续的职业竞争力。

二、毕业要求

1、工程知识：能够将数学、数据科学与大数据技术专业知识用于解决数据获取、数据特征描述、数据统计分析以及数据呈现等大数据相关的复杂工程问题。

2、问题分析：能够应用数学、数据科学与大数据技术的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析复杂计算机相关工程问题，以获得有效结论。

3、设计/开发解决方案：针对大数据相关复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的大数据应用系统，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

4、研究：能够基于数据科学原理，采用科学方法和先进技术，紧跟国内外学科发展前沿及社会发展需求，凝炼大数据相关复杂工程问题中出现的科学问题，开展科学研究，并通过实验、计算和原型系统验证等方法获得科学结论。

5、使用现代工具：能够针对大数据相关复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工具和信息技术工具，包括复杂工程问题的预测和模拟，并能够理解其局限性。

6、工程与社会：能够基于社会现状和工程相关领域知识，合理分析并评价复杂大数据相关工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。

7、环境与可持续发展：能够理解和评价针对大数据相关复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

8、职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在专业实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。

9、个人与团队：能够在多学科背景下的研究、开发团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

10、沟通：能够针对大数据相关复杂工程问题与社会公众及国内外同行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，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

11、项目管理：理解并掌握大数据相关领域工程的管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

12、终生学习：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。

三、主干学科

数据科学、计算机科学。

四、专业核心课程

离散数学，数值计算方法，多元统计分析与R语言建模，运筹学与最优化方法，Python数据处理，Java技术，C程序设计，算法与数据结构（双语），数据库原理，软件工程，计算机网络（双语），计算机组成原理，操作系统原理，数据科学与大数据导论，算法设计与分析， ETL技术，数据仓库与数据挖掘，大数据技术基础，人工神经网络与深度学习，机器学习，数据可视化技术，NoSQL数据库技术。

五、主要实践性教学环节和主要专业实验

主要实践性教学环节包括专业认知实习、课程实验、课程设计、大数据分析综合训练、毕业实习、毕业设计等。

主要的专业实验包括：大学物理实验、数字逻辑电路分析与设计实验、计算机网络试验、组成原理实验、物联网软件集成技术实验等。

其他实践环节主要包括程序设计语言类课程及其它课程的课内上机实验等。

六、基本学制：四年

七、毕业合格标准

具有学籍的员工，德育、智育、体育成绩合格，在规定的学习年限内修满培养计划规定的必修课、选修课及各种实践教学环节，获得的总学分不少于180学分，准予毕业，发给毕业证书。

八、学位授予条件

符合《4688美高梅登录中心关于授予学士学位的有关规定》条件的毕业生，可授予工学学士学位。

九、课程学分与学时分配

十、课程体系配置流程图

数据科学与大数据技术专业课程体系配置流程图