一、專業定位

數據科學與大數據技術專業是計算機科學、數學、人工智能技術的交叉學科🤳🏽，涵蓋大數據的采集與處理👩🏽‍🍳、存儲與管理、分析與應用多個方面內容，從行業角度對含有高價值的海量數據進行管理分析和系統研發。該專業是一個理實結合、以計算技術為基礎、兼顧數據科學理論與應用、圍繞數據價值化為目標的寬口徑專業。

本專業以國家大數據發展戰略與廣東省數字經濟發展需求為導向，結合熊猫石化產業特色背景⬅️，服務於廣東省省及區域經濟的人才需求，建設面向大數據研發和產業應用的復合應用型人才培養體系。在培養定位上🙂，圍繞數據科學基礎理論和大數據管理應用兩大核心內容，突出石化大數據特色♠︎，重點培養學生的大數據分析建模能力、計算機實現能力和大數據工程應用實踐能力🦂。通過全方位的課程設置和實踐教學環節設計，畢業生將具備大數據分析🦸🏼‍♂️、處理🧉、服務、開發和利用、溝通和創新等多個方面的知識和技能，能在政府、企業🙍‍♂️🧙🏼‍♂️、事業、國防等單位從事大數據的系統構建、理解與計算、分析與應用等工作，就業前景廣闊。

二、培養目標

面向國家、特別是廣東省區域大數據產業發展需求，培養具有高尚的職業道德和社會責任感；掌握大數據采集、預處理👰🏽、存儲、計算👩🏿‍🔬、分析、可視化💎、簡單數據挖掘等技術；擁有自我學習能力和創新意識⛏🪑，適應社會需求👮🏿‍♀️🧏🏿‍♂️；具有能夠從事大數據相關崗位（大數據環境運維、大數據爬取、大數據分析與可視化、大數據挖掘、大數據技術應用）職業能力的高素復合應用型人才。

培養目標可以歸納為以下5 項：

1.具備良好的道德情操和科學文化素養，具備有效協調和科學處理專業相關工程實踐與社會👌🏼、環境可持續發展方面的能力；

2.能適應行業大數據應用的發展需要，具備綜合運用數學與自然科學基礎知識、大數據科學與工程專業知識對大數據復雜工程問題進行分析、研究🙆🏻、解決的能力；

3.能綜合運用專業理論和技術手段，能夠從事大數據工程領域的設計☔️、開發、運營、管理、決策等工作，具有創新意識；

4.能積極適應工作環境📟👨🏿‍💻，具備良好的協調、溝通、競爭與合作能力，具備一定的組織管理與執行能力；

5.終身以學習為樂，具備開闊的國際視野🥅🤖，能緊跟專業發展前沿，不斷進取、促進數據科學領域的產品創新與轉型升級🦂。

三、培養規格

本專業學製為四年製，要求修滿162個學分，本專業對學生知識要求🏄🏻‍♂️、能力要求與素質要求如下：

1.工程知識：具備紮實的數學知識，系統掌握數據科學與大數據領域的工程基礎和專業知識，能夠描述🤚🏻、分析和解決數據科學與大數據領域復雜工程問題。

(1).能夠將數學🕵️‍♂️、自然科學、工程科學的語言用於工程問題的描述；

(2).能針對數據系統分析🧔🏻、開發與應用中的具體對象和過程建立數學模型並求解🍹；

(3).能夠從數學、工程基礎和計算機專業知識的角度對復雜工程問題進行推演和分析，並嘗試改進。

2.問題分析：具備良好的數學基礎和規範、嚴謹思維，比較全面掌握數學的基本知識👳🏿‍♂️、理論和技能，掌握大數據基本技術👨，平臺軟件🤴🏼，對實際問題進行分析解決的能力。

(1).能運用數學、自然科學和計算機科學的基本原理，識別和判斷數據密集型復雜工程問題的關鍵環節。

(2).能基於相關科學原理和數學模型方法正確表達大數據工程問題🗳；

(3).能夠通過分析文獻對數據科學和大數據領域中的復雜工程問題提出多種解決方案🧑🏼‍💼。

(4).能夠對理論和實際結果之間的差異進行合理解釋，並獲得有效結論。

3.設計/開發解決方案：能夠以行業大數據分析基本知識和基本理論為背景✔️，熟練掌握與行業應用相關的數據分析、建模和實踐技能，並能夠在設計環節中體現創新意識🚶🏻‍♂️，考慮社會、健康、安全🦬、法律、文化以及環境等因素🛁。

(1).掌握工程設計和產品開發全周期🦵🏽、全流程的基本設計/開發方法和技術，了解影響設計目標和技術方案的各種因素；

(2).能夠針對特定需求，完成數據分析和大數據應用系統模塊（部件）的設計；

(3).能夠分析現有解決方案的不足，提出改進的設計方案，體現創新意識🧔‍♀️。

(4).在大數據系統設計中能夠考慮安全⏪🈸、健康、法律、文化及環境等製約因素

4.研究：能夠基於科學原理並采用數據科學與大數據的方法對復雜的數據系統工程進行研究👣，包括設計實驗、分析與解釋數據🦵🏻、並通過信息綜合得到合理有效的結論。

(1).能采用計算機技術、數據科學與大數據技術及相關方法對復雜的工程問題進行研究，能夠設計相應的實驗方案😊。

(2).能夠根據實驗方案構建實驗系統👨🏽‍🏫，安全地開展實驗♠️，正確地采集實驗數據；

(3).能采用數據分析方法，針對復雜工程問題的不同解決方案，進行理論分析、仿真實驗，並通過信息綜合得到合理有效的結論

5.使用現代工具：能夠針對數據科學與大數據領域復雜工程問題，開發🧘🏼、選擇與使用恰當的技術👮🏼、軟硬件及系統資源🖖🏼、現代工程研發工具和信息檢索工具𓀋，包括對復雜工程問題的預測與模擬📷，並能夠理解其局限性。

(1).能夠跟蹤數據科學和大數據領域的前沿技術🏊🏿‍♂️，並能在工程開發中選擇和使用新技術。

(2).掌握數據科學和大數據的重要資料來源及獲取方法🦶🏽，包括網絡搜索工具使用方法和在工程實際中獲取相關信息的基本方法。

(3).能夠將計算機以及信息系統技術應用於數據科學和大數據領域中復雜工程問題的設計、模擬🪨，並理解其局限性🏊🏻。

6.工程與社會：能夠基於大數據知識、工業生產、商業、交通🔏、醫療等方向的背景知識進行合理分析，評價專業工程實踐和復雜工程問題解決方案對社會、健康、安全𓀇、法律以及文化的影響，並理解應承擔的責任。

(1).能夠理解數據科學和大數據從業者的實踐活動對社會帶來的影響和應承擔的責任。

(2).認識工程問題與社會倫理道德之間的聯系，樹立正確的工程倫理觀，具備高度的社會責任感從事工程活動。

(3).能夠評價具體的工程實踐活動對社會🧑🏼‍🏫、健康🧗🏿‍♀️、安全、法律以及文化方面的積極影響和消極影響。

7.環境和可持續發展：能夠理解和評價針對數據科學與大數據領域復雜工程問題的專業工程實踐對環境、社會可持續發展的影響🎰。

(1).能夠理解和評價數據科學與大數據相關工程實踐對環境、社會可持續發展的影響

(2).能夠理解數據科學和大數據領域技術手段在工程實踐中的作用及其局限性👨🏻‍🦳，建立正確的工程觀。

8.職業規範：具有人文社會科學素養🌊▶️、社會責任感，能夠在工程實踐中理解並遵守工程職業道德和規範，履行責任🥑。

(1).理解社會主義價值觀，了解國情、維護國家利益，具有人文知識、思辨能力、處事能力和科學精神。

(2).具有誠實公正🏇🏽、誠信守則的工程職業道德和規範，並能在數據科學與大數據工程實踐中自覺遵守。

(3).理解數據工程師對公眾的安全✅☔️、健康和福祉，以及環境保護的社會責任🌳，能夠在工程實踐中自覺履行責任。

9.個人和團隊：能夠在多學科背景下的團隊中承擔個體、團隊成員以及負責人的角色。

(1).能夠與其他學科成員進行有效溝通👨🏻‍🦯，獨立或合作開展多學科交叉合作工作🙊。

(2).能在多學科背景下的團隊中承擔個體、團隊成員以及負責人的角色，能組織🧑🏼‍💼、協調和指揮團隊開展工作💅。

10.溝通：能夠就數據科學與大數據技術領域的復雜工程問題與業界同行及社會公眾進行有效溝通和交流🧘🏼‍♀️，包括撰寫報告和設計文稿👮🏿🥃、陳述發言🎱♥️、清晰表達或回應指令👨🏿‍✈️，並具備一定的國際視野，能夠在跨文化背景下進行溝通和交流🤙🏿。

(1).能夠就數據科學與大數據技術領域的專業問題🎼，以匯報答辯、技術報告等方式，與業界同行和社會公眾進行有效溝通和交流。

(2).了解專業領域的國際發展趨勢🧑‍🏭、研究熱點，理解和尊重世界不同文化的差異性和多樣性；

(3).具備跨文化交流的語言和書面表達能力，能就專業問題❇️，在跨文化背景下進行基本溝通和交流。

11.項目管理📀：理解並掌握數據科學與大數據技術領域工程項目管理原理與經濟決策方法，並能在多學科環境中應用👨🏻‍💻。

(1).理解並掌握數據科學與工程活動中所涉及的重要經濟與管理因素🦉，掌握數據科學與大數據技術領域工程項目中涉及的管理原理與經濟決策方法🤾🏻‍♂️；

(2).理解工程項目的時間及成本管理、質量及風險管理、人力資源管理以及安全管理等💈👸🏿，並在多學科環境中應用🔝。

12.終身學習：具有自主學習和終身學習的意識，有不斷學習和適應發展的能力。

(1).能夠認識不斷探索和學習的必要性🙋🏻，具有自主學習和終身學習的意識。

(2).具有自主學習的能力，包括對技術問題的理解能力，歸納總結的能力和提出問題的能力等。

四、課程體系

數據科學與大數據技術專業課程體系如圖1所示🕵🏿。

圖1 數據科學與大數據技術專業課程體系

1.專業核心課程

程序設計基礎、數據結構🧒🏽、面向對象原理與Java實踐、Python語言程序設計👴🏿、操作系統原理、計算機網絡、數據庫原理、離散數學、概率論與數理統計、機器學習🥇、Hadoop大數據技術、數據采集與預處理👕、數據挖掘技術、軟件工程👩‍❤️‍💋‍👨。

2.主要實踐教學環節

程序設計基礎綜合實訓🦟、數據結構綜合實訓🤽🏿‍♀️、面向對象原理與Java實踐綜合實訓💅🏽、Python語言程序綜合實訓、數據庫系統綜合實訓✍🏻、Hadoop大數據技術綜合實訓、數據預處理綜合實訓（復雜實操型）🩻、數據挖掘技術綜合實訓🧔🏽‍♂️、流式數據處理綜合實訓👱🏿‍♀️、專業綜合項目開發實訓（生產實習）、創新實踐周、畢業實習💂🏿、畢業設計🚶‍♀️。

五👰🏼‍♀️🥅、師資隊伍

目前數據科學與大數據技術工程專業有教師11名，其中專業教師9名，實驗教師2名🤽🏿。所有教師都具備碩士及以上學歷🧶🍎，具有博士學位的教師5人，教授🪅、副教授3人🌺。所有教師的最高學歷專業都是信息類學科，如計算機應用、軟件工程、智能控製等。

六🫔🪂、教學條件

目前數據科學與大數據技術專業有大數據專業實驗室、硬件實驗室和軟件實驗室。大數據實驗室可完成大數據技術🕥🧀、數據采集與預處理、數據挖掘💇🏻、流數據處理等課程的實驗教學；硬件實驗室可完成相關硬件課程的實驗教學，如計算機組成原理等👉🏼；軟件實驗室可完成軟件開發類的實驗教學，如數據結構🤙🏼、數據庫系統、面向對象編程等⛹🏻。

教學設備較為齊全🧑‍💻，各實驗室PC機的數量都能滿足日常教學需要，另外有大數據實驗平臺系統、大數據開發設備等🦛。

本專業現有實習基地多個，茂名市範圍的有3個單位💖，珠三角範圍有2個單位🚴🏼‍♂️。