培养目标：本专旨在业培养坚持德、智、体、美、劳全面发展，具有社会主义核心价值观，基础宽厚，知识、能力、素质俱佳，具有家国情怀，追求卓越，富有创新精神和创新能力，具有国际化视野，掌握数据科学与大数据技术方面的基本理论、基本知识和基本技能，在数据科学与大数据技术专业及其相关领域具有国际竞争力的高素质创新型人才。
    本专业学生毕业5年后能够达到以下目标：
    目标1：具有良好的道德修养和人文社会科学素养，具有职业道德，社会责任感强，关注大数据对环境和社会可持续发展的影响。
    目标2：大数据专业知识牢固，能将数学、自然科学、工程基础和专业知识应用于大数据系统协同设计与开发的复杂工程实践中。
    目标3：具备分析并解决复杂大数据系统工程问题的能力，能够基于科学原理，采用科学方法，使用现代工具，进行复杂大数据系统的研究、规划、设计与开发，具备较强的工程实践能力。
    目标4：具有自主学习和终身学习的能力，能够快速适应发展，具备创新能力，拥有国际视野和跨文化交流沟通的能力。

    毕业要求：
    1、思想道德：强化学生工程伦理教育，培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。
    指标点1.1 树立正确的世界观、人生观、价值观，能够深刻理解并自觉实践各行业的职业精神和职业规范和开拓创新的职业品格和行为习惯。
    指标点1.2 培养学生精益求精的大国工匠精神，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。
    2、工程知识：具有坚实的数学基础，掌握扎实的数据科学基础和核心基础 理论知识，受到严格的科学思维训练，具备大数据挖掘的基础理论和基本方法应用到实践的能力。
    指标点2.1 能将数学、自然科学、工程基础及专业知识用于大数据系统工程问题的分析及表述中；
    指标点2.2 能针对复杂大数据系统问题，运用工程知识进行建模，并能对模型进行推理和验证；
    指标点2.3 能运用软件理论及开发知识，解决复杂大数据系统的软件开发、测试、维护及改进。
    3、问题分析：掌握高性能计算和大数据分析的基本方法，掌握智能算法的 原理并有较强的算法实现能力，有一定的解决工程问题的能力。
    指标点3.1 能应用数理、工程及专业知识，理解大数据关键技术，识别和判断大数据系统中的关键环节和核心问题，并对问题进行定义和表述；
    指标点3.2 能通过文献检索和资料查询，了解大数据领域新知识、新技术、发展现状和趋势，结合计算机专业知识，对复杂大数据工程问题进行分析，明确关键影响因素，形成解决方案；
    指标点3.3 能运用工程知识及文献研究获得的信息，对分析结果进行评价，获得有效结论。
    4、设计/开发解决方案：能够针对大数据问题，制定合理的解决方案，设计满足特定需求的大数据应用系统或相关产品。
    指标点4.1 具备系统级的认知和实践能力，掌握自底向上和自顶向下的设计方法，能依据复杂大数据工程问题的分析结果，按照需求确定大数据系统的设计目标，进行综合设计；
    指标点4.2 能按照需求对复杂大数据系统的软件部分进行设计，制定合理的解决方案；
    指标点4.3 能根据需求对复杂大数据系统进行设计，制定合理的解决方案；
    指标点4.4 了解与计算机领域及行业相关的法律、法规、技术标准和知识产权，理解相应的社会、文化及环境背景，并能在现实约束条件下，对复杂大数据系统的解决方案进行评价，验证其有效性；
    5、研究：受到科学研究的初步训练，了解大数据理论与人工智能理论， 具有较强的知识更新、技术跟踪与创新能力，具有一定的科研能力。
    指标点5.1 能够对复杂大数据工程问题进行分析和建模，进而设计科学合理的研究方案；
    指标点5.2 能根据研究方案设计切实可行的大数据实验方案，按照研究需求采集、整理实验数据，搭建软硬件实验测试环境；
    指标点5.3 能采用科学的实验方法完成分步骤实验，并能对实验结果数据进行分析和解释，获得合理有效的结论。
    6、使用现代工具：具备熟练使用计算机（包括常用语言、工具及数学软件）的基本技能，软硬件系统认知能力、具有较强的算法设计、算法分析与编程能力，能运用所学的理论、方法和技能解决信息科学和科学与工程计算中的某些实际问题。
    指标点6.1 能将互联网、移动互联网、云计算、大数据分析等现代技术及工具用于解决复杂计算机工程问题；
    指标点6.2 能使用恰当的现代工程工具，或开发适当工具，进行计算机软硬件系统设计、开发、测试、运维及改进，并能对系统进行预测、模拟和优化；并能在工程实践中理解相关工具的局限性。
    7、工程与社会：了解与大数据相关的社会、健康、安全、法律及文化知识，能理解大数据解决方案对社会、健康、安全、法律及文化的影响。
    指标点7.1 熟悉与大数据领域相关的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规，并理解其对设计大数据工程问题解决方案的约束和影响；
    指标点7.2 能客观评价大数据系统的研发及应用对社会、健康、安全、法律及文化的影响，并能通过工程实践制定合理的应对方案，承担相应的责任。
    8、环境和社会可持续发展：能够理解和评价大数据应用研发、制造及运维过程中实施方案对环境和社会可持续发展的影响。
    指标点8.1 了解环境保护和社会可持续发展的内涵和意义，熟悉环境保护的相关法律法规并能在工程实践中遵守；
    指标点8.2 了解有关互联网信息管理和信息传播的政策和法规，并能做出正确评判，能够在工程实施过程中考虑其对社会的影响；
    指标点8.3 能分析和评价大数据系统设计和工程活动中对环境的影响。
    9、职业规范：具有良好的思想道德素质、文化素质、心理素质和身体素质， 有良好的工程职业道德。
    指标点9.1 具备文学、历史学、哲学、艺术、法学、社会学和心理学等方面的基本素养，具备思辨能力和科学精神；
    指标点9.2 具有生产实习和社会实践经历，了解计算机相关领域的职业和行业内的方针、政策和法律法规，自觉遵守工程职业道德和规范；
    指标点9.3 具有良好的社会公德和职业道德，自觉履行社会责任。
    10、个人和团队：具备一定的团队协作精神、交流沟通、国际视野、组织管理、 社会竞争与合作能力。
    指标点10.1 具有良好的团队意识，能主动与其他学科的成员合作开展工作；
    指标点10.2 能对团队活动进行组织、协调和管理，具备担当负责人的能力。
    11、沟通：能够就大数据应用设计与研发过程中的工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，能采用多种手段清晰表达工程问题；具有一定的国际视野，能就大数据问题进行10.1跨文化背景的沟通和交流。
    指标点11.1 具有良好的表达能力，能就工程问题的解决方案、实施过程、关键技术等与业界同行及社会公众进行沟通和交流，能通过书面报告、设计文档、编写代码和口头陈述等多种方式清晰表达工程问题和个人或团队观点；
    指标点11.2 具有国际视野，能进行准确流畅的外语表达，能理解不同文化背景，在参加国际联合项目、研讨、讲座、国际学术会议等活动中能就大数据工程问题进行跨文化背景的沟通和交流。
    12、项目管理：理解并掌握项目管理原理与决策方法，并能在多学科环境中应用。
    指标点12.1 能理解复杂大数据系统工程中涉及的重要经济与管理因素，能对成本、质量、风险及人力资源等进行有效管理，掌握工程管理原理与经济决策方法；
    指标点12.2 具有技术创新、产品创新、服务创新及市场创新等的能力，并能在此基础上进行创新创业。
    13、终身学习：掌握文献检索与利用的基本方法，具有独立自主学习、终身学习和适应信息与计算科学及社会快速发展的能力。
    指标点13.1 能通过现代信息技术工具及文献检索工具不断获得新知识，新信息，了解新发展，新趋势；
    指标点13.2 具有自主学习的能力和可持续自我提升的意识，主动学习大数据专业领域的新知识，能持续进行知识更新，适应专业及社会的发展需求。

    专业特色：本专业注重理论结合实践、知识结合能力的综合素质培养，要求掌握面向大数据应用开发的数学、统计学、计算机科学等多学科交叉基础理论和方法。熟练运用多学科交叉进行各种大数据分析、开发与应用。以实际应用为驱动，在数据建模、数据管理、统计推理方面进行系统学习，具备面向自然科学、社会科学等多种应用的大数据开发与应用能力。本专业学生在掌握的专业技术基础上，要求具备良好的领域前沿国际视野。
    本专业毕业生具有极强的就业优势，毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取人工智能、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造等。

    主要课程和特色课程：
    主要课程：数据库原理及应用，数据挖掘与机器学习，大数据数学基础，Linux编程技术B，数据可视化技术及应用、大数据处理与开发技术、编译原理、计算机网络、数据结构、JAVA程序设计等、Linux操作系统B、数据挖掘算法优化、图像处理基础、Go语言程序开发及应用、神经网络与深度学习、 医学图像分析与理解、视频大数据分析。
    特色课程：神经网络与深度学习、医学图像分析与理解、视频大数据分析、数据挖掘与机器学习、数据可视化技术及应用、数据挖掘算法优化。