一、专业简介

学科门类：工学（学科门类代码：08）

专 业 类：计算机类（专业类代码：0809）

专业名称：数据科学与大数据技术（专业代码：080910T）

英文名称：Data Science and Big Data Technology

专业特色：本专业以国家大数据战略发展规划为引领，聚焦行业需求，注重学科交叉、国际交流与校企合作，面向大数据未来技术发展，培养具有创新能力和国际视野的高素质应用型人才。培养学生系统地掌握数据科学与大数据技术领域的基础知识、基本技能和科学研究方法，推动大数据在互联网、金融、管理等相关行业的应用创新。通过与海外高校交流合作，拓宽学生的国际视野和知识面，培养具有国际交往能力和跨文化沟通能力的国际化人才。

二、培养目标

本专业致力于培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人，立足北京，面向京津冀及全国信息服务、软件、通信类行业，培养掌握数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的数学、自然科学基础知识、数据科学与大数据技术基本理论和专业技能；具有解决数据科学领域复杂工程问题的能力和科学思维能力；熟悉经济学、金融学的基本知识，具备金融大数据分析及应用、金融科技行业研究与开发的素质；能够在信息技术企业、金融科技企业、政府机关、企事业单位、科研院所等单位从事数据分析与挖掘、应用系统开发、数据服务和管理工作的高素质应用型人才。

毕业5年后，学生能够适应全球数据科学领域的发展需求，在数据驱动的现代社会中成为具有竞争力的高级专门人才，达到以下目标：

目标1：具有良好的社会责任感、高尚的职业道德和较高的人文素养。

目标2：具有良好的科学素养和强烈的研究探索意识，能够运用所掌握的数据科学知识、方法和大数据技术解决复杂的实际问题，具备处理行业关键性技术问题的综合能力。

目标3：具有源头创新和引领行业技术发展的潜质，具有终身学习并适应大数据领域新发展的能力，能够不断获取新知识、新技能，提升工作能力。

目标4：具备良好的沟通能力、团队合作精神和团队管理能力，适应独立和团队工作环境。

目标5：具有国际视野，并适应大数据、软件和计算机行业与其他行业的融合发展，能够解决不同行业的数据分析或信息管理方面的问题。

三、毕业要求

本专业学生主要学习数据科学与大数据技术领域的基本理论和基本知识，接受大数据技术专业领域基本的科学思维与工程训练。掌握数学与自然科学基础知识；掌握数据分析基本理论、方法和技术，以及数据挖掘算法；熟悉经济学、金融学的基本知识并初步掌握金融大数据的分析及应用。养成大数据领域良好的研究和工程应用素质、强烈的自主学习意识和创新意识，具有国际化视野和良好的英语沟通能力。

本专业毕业生应掌握的知识、具备的能力和养成的素质：

1.毕业生应掌握的知识

1-1：通识知识。掌握一定的马克思主义、毛泽东思想、邓小平理论和习近平新时代中国特色社会主义思想的基本理论知识；了解和掌握一定的中国优秀传统文化、人文社会科学知识；较好掌握专业所需数学基础知识；

1-2：专业知识。系统地掌握数据科学与大数据技术专业的基本理论、基本知识和基本技能与方法；

1-3：专业交叉融合知识。不仅具备数据分析、数据挖掘与机器学习等相关技能，还需熟悉经济学、金融学学科的基础知识与基本理论；熟悉金融大数据、商业大数据分析的基础知识和基本方法，具有创新精神。

2.毕业生应具备的能力

2-1：设计/开发解决方案。能够针对数据科学与大数据技术领域中的复杂工程问题设计解决方案，设计方案应基于数据科学基本理论、方法和技术，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；

2-2：研究能力。掌握数据科学与大数据技术基本理论和研究方法，具备强有力的大数据思维，能够熟练检索专业文献，了解大数据产业相关技术的发展前言、应用前景和最新行业动态；

2-3：使用现代工具。能够根据特定行业的需求，开发、选择和使用大数据技术及相关工具，进行数据采集、清洗、存储、分析、可视化等，并理解其局限性；利用大数据的方法，解决具体行业应用问题；

2-4：外语能力。熟练掌握英语，具有较强听、说、读、写、译能力；国际方向学生应达到我校国际化培养项目的语言要求。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；

2-5：学习能力。具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和掌握新技术和适应信息技术发展的能力。

3.毕业生应养成的素质

3-1：个人修养与综合素质。拥有良好的政治、思想、文化、道德、身体和心理素质；具有较强的写作能力、语言表达能力与人际沟通能力；

3-2：职业规范。在大数据应用相关的工程实践中，理解数据科学与大数据技术领域的相关职业道德和规范，并自觉遵守，履行职责；

3-3：领导力与团队。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。

四、主干学科

计算机科学与技术

五、核心课程

大数据程序设计（Python）、数据库系统原理、计算机组成原理、计算机网络、操作系统、机器学习、数据挖掘与金融大数据分析、大数据与区块链金融。

六、学制及授予学位

基本学制：4年（本专业实行 3-8 年弹性学制）

授予学位：符合学位授予条件者，授予工学学士学位

七、课程结构学时学分表

八、毕业要求支撑培养目标实现关系矩阵图

九、课程体系支撑毕业要求实现关系矩阵图