一、培养目标

本专业面向国家大数据产业发展战略，致力于服务粤港澳大湾区大数据产业的发展需求，培养具有德智体美劳全面发展的社会主义事业合格建设者和可靠接班人，掌握扎实的数学、统计学、计算机科学等相关学科的基础理论，具备牢固的数据科学专业知识和较强的大数据分析、挖掘、建模、应用的综合能力，能够在科研机构、政府、高科技企业等相关领域从事数据科学研究与大数据管理等工作的应用型人才。

学生毕业5年左右的预期目标：

（1）培养目标1（知识运用）：掌握数据科学与大数据技术领域所需要的数学、计算机等专业基础知识，能够综合应用上述能力在交叉学科领域为项目提供解决方案。

（2）培养目标2（工程能力）：能够跟踪大数据领域国内外的前沿技术，能够熟练运用现代工具和专业知识、技术，胜任大数据产品和大数据系统平台的研究设计、处理分析、开发和运维等工作。

（3）培养目标3（综合素养）：具有良好的人文素养、科学素质、创新精神、职业道德、社会责任感明显增强，能够自觉践行社会主义核心价值观。

（4）培养目标4（职业发展）：具有良好的职业素养，能够通过终身学习主动地适应大数据领域技术发展以及职业发展的变化需求，富有良好的沟通表达能力、团队合作精神。

二、毕业要求

本专业应用型人才培养为定位，以校训“注重实践，扶助农工”为指引，围绕乡村振兴国家战略，服务于数字农业发展，通过课内知识+课外实践，校内外实训+校外比赛的方式，形成“学、训、赛”的一体化培养特色，通过课程讲授和课程设计、校内外的创新实践培养学生的工程实践能力、创新能力和综合素质。

毕业要求如下：

1. 工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础、大数据专业知识用于解决复杂的大数据领域工程问题。

1.1 能系统理解数学、自然科学、计算、工程基础知识，并能够用于大数据领域复杂工程问题的表述；

1.2 能够对本专业领域需要的数据进行分析，能针对具体的对象建立数学模型并利用计算机求解；

1.3 能够将数学、自然科学、计算、工程基础和专业知识和分析方法，用于大数据领域复杂工程问题推演、分析；

1.4 能够利用系统思维的能力，将数学、自然科学、计算、工程基础和专业知识，用于大数据领域复杂工程问题的比较与求解。

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、表达并通过文献研究分析复杂大数据领域工程问题，以获得有效结论。

2.1 能够运用数学、自然科学的基本知识和原理，识别和判断大数据领域复杂工程问题；

2.2 能够运用数学、自然科学知识，借助图形、公式及文字等正确地表达大数据领域复杂工程问题；

2.3 能够认识到解决大数据领域复杂工程问题有多种方案可以选择，能够通过文献研究进行对比分析和综合，寻求可替代的解决方案；

2.4 能够借助文献研究，综合应用数学、自然科学知识，分析大数据领域复杂工程问题，形成有效结论。

3. 设计/开发解决方案：能够设计针对大数据领域的复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、模块或工艺流程，并能够在设计环节中能够体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

3.1 掌握解决大数据领域复杂工程问题过程中所需的分析、设计方法和开发技术；

3.2 能够根据大数据领域复杂工程问题需求，确定设计目标，明确设计内容和设计指标；

3.3 基于大数据领域复杂工程问题的需求，能够设计解决方案，完成方案可行性分析，并能够在以上过程中考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，体现创新意识；

3.4 能够针对大数据领域复杂工程问题解决方案，完成系统、模块或工艺流程的开发。

4. 研究：能够基于科学原理并采用科学方法对大数据领域复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有序的结论。

4.1 能够基于科学原理、科学方法对大数据领域的复杂工程问题进行分析；

4.2 能够设计实验方案，正确开展实验，能够正确、严谨地收集实验数据；

4.3 能够严谨地处理、分析与解释实验数据，结合大数据领域复杂工程问题，通过信息综合获得合理有效结论。

5. 使用现代工具：能够针对大数据领域复杂工程问题，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，包括对大数据领域复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

5.1 针对大数据领域复杂工程问题，了解专业常用的现代仪器、信息技术工具、工程工具和模拟软件的使用原理和方法， 并能够选择与使用合适的信息检索工具开展文献检索和资料获取；

5.2 理解大数据领域常用现代工具特点，能够选择恰当的平台、技术、资源、现代工程工具和信息技术工具用于大数据领域复杂工程问题的解决；

5.3 能够创造性地使用现代工具，正确预测与模拟大数据领域复杂工程问题，满足特定需求，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，评价专业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。

6.1 熟悉与专业领域工程相关的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规，理解不同社会文化对工程活动的影响；

6.2 能够根据大数据工程实践和复杂工程问题的实际情况，采用合理方法，评价其对社会、健康、安全、文化等的影响以及这些因素对工程项目实施的制约影响，并理解应承担的社会责任。

7. 环境和可持续发展：能够理解和评价针对大数据领域复杂工程问题的工程实践对环境、社会的可持续发展的影响。

7.1 能够理解环境保护和可持续发展的理念和内涵；

7.2 能够理解和评价针对大数据领域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，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，具有社会责任感，树立和践行社会主义核心价值观。

8.1 有正确价值观，理解个人与社会的关系，了解中国国情；

8.2 恪守工程伦理、理解并遵守工程职业道德和规范，尊重相关国家和国际通行的法律法规；

8.3 在工程实践中，能自觉履行工程师对公众的安全、健康和福祉的社会责任，理解包容性、多元化的社会需求。

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。

9.1 能够在多学科、多元化、多形式（面对面、远程互动）的团队中与其他团队成员进行有效地、包容性地沟通与合作；

9.2 能够在团队中独立承担任务，合作开展工作，完成工程实践任务，能够组织、协调和指挥团队开展工作。

10. 沟通：能够就复杂的数据科学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、设计文稿和论文、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。

10.1 具有良好的表达能力与人际交往技能，能就大数据领域复杂工程问题通过设计文稿、模型演示、撰写报告、陈述发言、答辩等方式严谨、准确、有效地表达专业见解，实现有效交流与沟通；

10.2 具备一定的国际视野，了解大数据先进技术，具有良好的英语读写能力以及具备一定的英语听说能力，能够在跨文化背景下就大数据领域复杂工程问题进行有效沟通和交流。

11. 项目管理：理解并掌握数据科学与大数据技术领域的工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

11.1 具备理解和掌握数据科学与大数据技术领域的工程管理原理和经济决策方法等基本知识；

11.2 能够在多学科环境下，在设计开发解决方案的过程中，运用工程管理与经济决策方法。

12. 终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应数据科学发展的能力。

12.1 能够认识到自主和终身学习的必要性，具有自主学习和终身学习的意识；

12.2 具有自主学习能力，包括对问题的理解能力、归纳总结能力和提出问题能力，能够针对不同应用领域的大数据工程问题不断学习，能够适应技术不断发展的趋势以及带来的挑战。

三、学制与学位

基本修业年限：4年

授予学位：工学

四、主干学科

计算机科学与技术

五、核心课程

离散数学、C语言程序设计、数据结构、数据库原理及应用、Java面向对象程序设计、大数据技术原理及应用、大数据统计学基础、分布式文件系统及应用。