一、专业基本情况

数据科学与大数据技术专业创办于2020年，2021年开始招生本科生。学制4年，授工学学士学位。专业现有专任教师10人，外聘教师6人。其中具有高级职称的老师4人，具有博士学位的老师2人，所有老师均具有硕士以上学位。

专业紧紧围绕“两层半”高素质应用型人才培养定位，以培养数字化人才为目标，面向企业数字化转型和智能化升级的的需求，以企业用人标准为依据，基于产学合作、协同育人的人才培养模式，培养掌握数据科学理论、数据管理与分析方法及现代化信息处理技术，具备解决大数据领域技术问题的基本专业能力和实践应用能力的高素质应用型人才。

二、专业学科特色及办学成果

1. 依托华为现代产业学院，提升学生实践应用能力

专业以应用型人才定位为出发点，依托华为现代产业学院的建设，选拨优秀学生进入专班学习，享受华为公司优质的教学资源，毕业生能优先推荐去华为公司合作生态企业就业。

2.融入科研平台，培养学生科研能力

借助学院大数据师资力量，赣州市云计算与大数据重点实验室成功获批并依托我校建设，具体由大数据教研室负责运行和管理。

以平台为支撑，科研团队为托举，大数据发展为引领，学生能积极的参与到教师的科研项目中，并通过各种学科竞赛来锻炼自己的实践创新能力。

3.校企深度融合，培养学生创新创业能力

校企深度融合中，学校与科睿特软件集团股份有限公司设立智慧城市数字孪生技术联合实验室，为学生校外实习实践提供了保障。

学院构建全员促就业格局，23、24届毕业生就业率位居全校第一，考研报考率稳定在45%左右，考研录取率稳定在15%左右，参军人数居全校首位，就业质量稳步提升。

三、毕业生未来发展方向

本专业旨在培养德、智、体、美、劳全面发展的，掌握数学、计算机科学以及大数据基础理论知识和专业技能的，具备良好的大数据思维能力、信息处理能力、创新创业能力的，具备从事大数据相关系统研发、大数据项目实施、大数据以及云计算系统运行和维护等能力的，能在科研、金融、企事业单位、政府等部门从事大数据分析处理、大数据应用开发和运维、大数据研究、大数据教学、大数据项目管理等工作，成为该领域高素质应用型人才。

四、培养方案简介

本专业学生能够系统地掌握计算机科学、大数据基础理论知识、可以综合利用统计分析等数学知识以及数据挖掘等工具对大数据进行有效分析，具备良好的大数据系统运维、大数据项目管理、大数据工程项目的系统集成能力以及应用软件设计开发能力；具有良好的工程职业道德以及职业素养，拥有较好的创新意识和良好的学科素养和工程开发素养；具备一定的数据科学研究能力。

毕业生经过5年左右的工作实践，应达到的预期目标：

（1）具有健全的人格心智、良好的道德情操、能坚守职业道德规范，具有大数据专业的职业素养和宽阔的国际视野；拥有健康的体魄并具有正确、进步、高尚的世界观、人生观和价值观；

（2）具有扎实的数理科学基础知识，掌握数据科学与大数据技术的知识体系与专业技能，具备在大数据及相关领域从事信息服务、工程设计、技术开发、科学研究工作的能力；

（3）具有文献检索、资料查询及运用现代信息技术方法的能力；具备适应信息技术和区域经济社会发展需要终生学习的能力；

（4）具有跟踪数据科学与大数据技术的发展现状和趋势，拥有创新意识，能适应未来大数据技术的发展要求；

（5）具有较强的团队合作与组织管理能力，较好的领导能力和工程项目管理能力，能综合大数据技术和资源、组织协调，正确做出计划和决策。

五、专业毕业要求（包括学分要求）

1．工程知识：能够灵活地运用数学、统计分析以及数据挖掘等方法解决工程中的大数据分析问题。能够熟练地将计算机专业基础知识、大数据专业知识应用于大数据获取、开发、运维领域；能够熟练地将Web技术以及各类可视化语言用于大数据可视化开发。了解软件工程在大数据应用开发中的具体应用过程。

2．问题分析：能够综合运用大数据思维、知识、理论以及数学和计算机科学的基本原理来识别、表达、并通过文献研究分析大数据开发、大数据运维、大数据分析以及可视化过程中的复杂问题，以获得有效的解决方案。

3．设计/开发解决方案：能够设计针对大数据开发、运维、分析项目的解决方案，采用自顶向下或自底向上的方法来设计满足企事业单位用户特定需求的系统，能够在解决方案设计过程中的各个环节充分体现软件工程思想以及创新意识并且综合考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

4．研究：基于大数据科学知识、计算机专业知识以及数学知识，能够使用科学原理并采用科学方法对大数据运维、分析以及系统设计中遇到的问题进行研究和创造，包括设计实验方案和算法、分析与解释数据、合理展示实验结果并通过信息综合得到合理有效的结论。

5．使用现代工具：能够针对大数据工程实践过程中遇到的问题，利用现代化检索工具检索以及查阅相关文献资料，选择恰当的编程语言、集成开发环境以及有关资源，进行学习和研究，并能够获得进一步的学习能力。

6．工程与社会：能够基于大数据相关背景知识进行合理分析，评价大数据开发实践和复杂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具体大数据开发问题的实践对环境、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，具备一定的职业素养，能够在项目实践中理解并遵守职业道德和规范，履行责任，并取得若干职业技能等级证书。

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，具备较强的团队协作精神，能够完成项目的协同开发。

10．沟通：具备一定的专业词汇基础，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。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：在项目实施过程中，科学合理地利用软件工程思想，掌握大数据工程项目管理的详细流程，可以利用软件工程思想管理简单的大数据工程项目，为复杂工程项目实施打下基础。掌握项目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：基于所学的计算机专业知识、大数据理论以及实践知识，采用现代化检索工具获取相关资源，从而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。

专业总学分要求：172学分。

六、主要专业课程

1. 主干学科： 计算机科学与技术、数学

2. 主要课程： Python程序设计、数据结构与算法设计、Linux操作系统及应用、数据库原理与技术、Hadoop大数据技术、计算机网络、操作系统、数据分析与可视化、大数据采集与处理、软件工程与Rose工具应用。