数据科学与大数据技术（本科）

一、培养目标

本专业培养立足地方，服务京津冀区域经济社会发展需要，德、智、体、美、劳全面发展，培养有数据科学与大数据技术专业基本知识、方法和技能，掌握大数据系统与平台技术（数据采集、清洗、存储、计算等大数据系统与平台相关技术）、大数据分析与可视化技术（数据分析、人工智能、数据挖掘等大数据分析相关技术和数据可视化技术）、特定场景下大数据开发与应用等方面的基本工程能力：能够大从事大数据分析与研发、大数据系统集成与管理等领域，从事数据分析、大数据处理等相关工作的应用型技术人才”

二、发展预期

本专业学生毕业后5年左右，预期达到以下目标：

1.掌握数据科学与大数据技术相关领域的数学、自然科学、工程基础等知识以及计算机软硬件系统分析与设计、设计方法和技术开发等专业知识，能对复杂工程项目提供系统性的解决方案；

2.能够将计算机电路基础、计算机网络等计算机系统基础知识与方法，用于复杂大数据应用技术问题的系统认知、设计、开发与应用；能够将数据建模与表示、大数据系统与平台技术、大数据分析与可视化技术、大数据应用开发技术等数据科学与大数据技术专业知识，用于各种场景下的大数据应用问题的规划和解决；

3.具有较强的社会责任感、良好的职业道德和人文科学素养，在工作中具有较强沟通交流能力和组织管理能力，能够从事项目管理等工作；

4.能够积极主动适应不断变化的国内外信息技术发展形势和环境，拥有终身学习习惯和能力。

三、毕业要求和教学活动权重设置

（一）毕业要求

通过系统的课内外学习和专业训练，毕业生应获得以下几个方面的知识和能力：

1.工程知识：能够运用所学的数学、自然科学、工程基础和专业知识等解决数据科学与大数据技术领域的复杂工程问题。

1.1具有从事数据科学与大数据技术专业领域所需的相关数学、自然科学、计算机应用技术以及管理知识；

1.2具有计算机软硬件系统、网络与信息系统的工程设计和技术开发工程基础知识；

1.3具有数据科学与大数据技术的基本理论和专业知识；

1.4了解计数据科学与大数据技术领域的技术标准及规范，具有大数据系统与平台技术、大数据分析与可视化技术、大数据应用开发技术专业知识。

2.问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基础原理，识别、表达、并通过文献研究分析大数据应用复杂工程问题，以获得有效结论。

2.1能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，剖析、表述计算机软硬件、网络与信息系统方面的工程设计和技术开发等工程问题；

2.2具有文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的能力；

2.3能够通过抽象的、创造性的分析建立合适的模型。

3.设计/开发解决方案：能够设计针对大数据应用复杂工程问题的解决方案，包括满足特定需求的系统设计、部件选择、工程实施流程或方案设计，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。

3.1能够运用数据科学与大数据技术专业思想与方法、知识与技术，依据大数据复杂工程应用的相关标准与规范，针对特定的用户或系统需求，给出对应大数据应用系统的规划与设计方案；

3.2能够根据大数据应用系统的规划与设计规范，运用数据科学与大数据技术的专业知识、方法与技术，给出对应大数据应用系统的开发与部署方案；

3.3能够在特定行业大数据应用系统的规划与设计、部署与开发、管理与安全保障过程中，关注到信息与公共安全、经济与社会、文化与伦理、环境保护等因素的可能影响，并在相关的法律与规范框架下，在设计或实施方案中予以必要的考虑。

4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对复杂大数据应用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效的结论。

4.1能够独立完成复杂大数据领域的问题的理论分析，开发的实验方案设计，并安全的开展实验；

4.2能够正确的采集、分析和整理实验数据；

4.3能够解释实验结果，并与理论模型进行比较分析。

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

5.1能够针对计算机工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、工程分析软件和信息技术工具；

5.2能够熟练运用编程软件，表达计算机软硬件系统分析与设计、网络与信息系统、工程设计和技术开发的设计问题；

5.3能够根据大数据应用系统的规划与设计规范，运用数据科学与大数据技术的专业知识、方法与技术，给出对应大数据应用系统的开发与部署方案。

6.工程与社会：数据科学与大数据技术专业思想与方法、知识与技术，依据大数据复杂工程应用的相关标准与规范，评价计算机专业工程实践和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了解有关社会、健康、安全、法律以及文化等方面的方针、政策和法规；

6.2能够根据大数据应用系统的规划与设计规范设计等问题的解决方案对社会、安全以及文化的影响，并理解应承担的责任。

7.环境与可持续发展：能够理解和评价针对大数据应用复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

7.1能够运用数据科学与大数据技术的专业思想与方法、知识与技术，就大数据应用复杂工程实践中的问题或需求提出独到的、具有一定创新性的解决方案；

7.2能够运用大数据系统与平台技术设计、开发等方面的解决方案进行综合评价。

8.职业规范：具备人文社会科学素养、社会责任感，能够在大数据应用复杂工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。

8.1具备良好的政治素养、道德品质，遵纪守法，具有良好的身体素质和心理素质，身心健康；

8.2具有良好的质量、安全、经济和环保意识，遵守行业规范，具有良好的职业道德。

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理解团队合作的重要性，具有在不同的位置上各尽所能、与其他成员协调合作的团队精神和能力，能够在团队合作中进行分工与协作，正确处理个人与团队的关系；

9.2了解多学科技术背景和技术特点，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，并能够按照需求承担相应任务。

10.沟通：能够就大数据应用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。

10.1能够规范的撰写技术报告和设计文稿，表达计算机软硬件系统、网络与信息系统工程设计和技术开发工程问题的解决方案、过程和结果；

10.2能够就计算机软硬件系统、设计和技术开发等工程问题，与业界同行及社会公众进行有效的交流和沟通；

10.3能够阅读计算机科学与技术相关领域的文献资料，了解国内外计算机科学与技术领域的发展动态。

11.项目管理：理解并掌握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能够理解工程管理原理与经济决策基本原理；

11.2在多学科环境中能够应用工程管理与经济决策方法，解决计算机工程领域管理与经济决策相关问题。

12.终身学习：具备了解和紧跟数据科学与大数据技术发展，更新和提高自我知识能力与素质，保持和增强自我竞争力，适应个人全面发展的自主学习与终身学习能力。

12.1具有自主学习能力，能够针对计算机工程问题主动查阅资料并进行学习；

12.2具有终身学习意识，能够不断学习和适应数据挖掘技术相关领域的发展。