专业代码：080910T
授予学位：工学
基本学制：4年
学习年限：3-8年
本专业坚持以立德树人为根本，立足社会经济发展，面向信息技术行业，培养德智体美劳全面发展的大数据领域的高素质工程型专门人才。毕业生具备扎实的数学、自然科学、工程技术、人文社科的基本理论,系统深入的大数据专业知识和实践能力具有良好的人文素养、社会道德、职业道德以及团队协作能力，具有一定的国际视野，以及主动适应社会和行业发展的创新意识和持续学习能力，能够在大数据产业及相关行业从事研究、开发、应用和管理工作。
本专业学生毕业五年左右预期可达到如下子目标：
(1)能够综合运用数学、自然科学、工程技术和专业知识，分析数据科学与大数据技术领域复杂工程问题，设计满足工程需求的解决方案，并对大数据系统进行研究、开发、应用、管理和维护；
(2)具有良好的人文素养、社会责任感和职业道德，在工作中能够综合考虑大数据系统工程对安全、法律、道德、环境和可持续发展等因素的影响；
(3)掌握数据科学与大数据技术相关规范、政策和法规，能有效进行沟通、协调和合作，并在团队中发挥有效作用；
(4)具有国际化视野和跨文化交流与合作能力，具有较强的创新意识和自主学习能力，具备不断拓展知识、提升能力的素质，适应社会发展。
(1)工程知识：掌握数学、自然科学、工程基础和专业知识，能够将其用于解决数据科学与大数据技术相关领域的复杂工程问题。
(2)问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达和分析大数据相关领域的复杂工程问题，并通过文献研究获取相关信息，整理、归纳和总结资料，以获得有效结论。
(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相关领域复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、功能模块或系统流程，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：能够基于科学原理并采用科学方法对大数据相关领域复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析和解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
(5)使用现代工具：能够针对数据科学与大数据技术相关领域复杂工程问题，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，包括对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：能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价大数据工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。
(7)环境和可持续发展：能够理解和评价针对大数据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，能够在数据科学与大数据技术实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。
(9)个人和团队：能够在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。
(10)沟通：能够就数据科学与大数据技术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，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行专业技术领域沟通和交流。
(11)项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。
(12)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。
主要在大数据新兴产业、大数据金融、大数据制造、大数据医疗、大数据教育、大数据政务等企事业单位从事数据科学与大数据技术研究、开发、应用和管理工作。
毕业要求总学分：166
（注：除满足毕业学分总数的要求外，还应满足各模块最低学分要求。）
根据《大学学士学位授予工作实施细则》，达到学位授予条件的，授予工学学士学位。
计算机组成原理、数据科学导论、操作系统原理与应用、计算机网络技术、数据库原理与应用、线性代数、概率论与数理统计、数据结构与算法、离散数学、Python程序设计、数据分析与应用、网络爬虫技术、机器学习、大数据治理、Java程序设计、Hadoop大数据开发基础、大数据存储、Spark大数据开发技术、大数据流式计算，以及核心课程集中实训与大数据行业综合案例实训等等。
数据科学与大数据技术专业旨在适应“大数据+”产业规划，聚焦大数据开发、数据分析、网络爬虫、大数据治理、数据库存储和机器学习等技术，培养掌握数据科学与大数据技术基本原理和方法的高素质技能专门人才。本专业依托计算机、软件等相关专业，有大数据教学实训室、数据智能实训室等支撑。
根据学生的学情分析，选择适合本专业学生的教材，或者编写适合本专业学生学习的课程教材都是非常有必要的。教材的选用或者编写还需要符合人才培养中对课程的要求，优先选用国家“十三五”规划教材、知名出版社出版的、出版年份新的教材也鼓励教师结合学校特色和学生情况，自编教材。鼓励专业教师、企业兼职教师探索基于工程过程的情景构建动态知识模块，开发新型活页式、工作手册式教材和数字化教学内容。
下列是数据科学与大数据技术的有关图书名单：
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