专业代码：080910T

一、培养目标

本专业立足安徽，面向长三角，辐射全国，培养适应我国社会经济发展需要，德、智、体、美、劳全面发展，具备扎实人文科学、自然科学和数理知识，掌握数据科学与大数据技术所需要的专业知识和应用技能，能够在政府、企事业单位、社会组织等部门从事大数据分析、建模、设计、开发、维护、管理与研究工作的高素质应用型人才。

培养目标内涵

1. 具有良好的人文科学素养和道德水准；

2. 具备团队合作及交流能力，能够在多学科和跨文化环境下开展工作，具有一定的组织管理能力和团队合作能力，具备在团队中分工协作、交流沟通能力，以及发挥领导作用的潜力，能够胜任项目负责、经营与管理等工作；

3.具备运用自然科学、数学、计算机科学和数据科学等多学科知识对数据科学与大数据技术领域复杂工程问题进行发现、分析和研究的能力；

4.能够针对数据科学特定领域的工程问题进行统计建模、平台搭建、系统研发、项目管理；

5.具有终身学习能力，不断更新和拓展自身的知识和技能。

二、毕业要求

1.工程知识：能够将数学、计算机科学、工程基础和程序设计等知识用于解决大数据技术和大数据应用的复杂工程问题。

1-1 能够将数学方法与思想，用于大数据应用复杂工程过程中所需要的抽象思维和逻辑分析；

1-2 能够将面向对象技术、数据结构、软件工程等计算机软件基础知识与方法，用于大数据应用技术工程问题的算法分析与设计、软件开发与实现；

1-3 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。

2. 问题分析：能够应用数学、计算机科学、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、计算机科学、自然科学、数据科学和数据工程基本原理，识别、分析、判断大数据应用复杂工程问题的关键环节、参数和影响因素；

2-2 能够针对大数据工程问题或软件系统建立合适的模型，清晰地表达和描述大数据应用复杂工程问题；

2-3 能够运用基本科学原理，借助文献研究与分析大数据应用复杂工程问题的影响因素，提出多种解决方案，分析方案可行性及其优劣，获得有效结论。

3. 设计/开发解决方案：能够针对数据科学领域的复杂工程问题，综合考虑社会、安全、健康、法律、文化及环境等因素，设计与开发满足客户需求的产品，并体现创新意识。

3-1 能根据用户要求确定设计目标，熟悉与数据分析与处理、大数据信息系统设计相关方法和技术、产业政策和法规，并能在其现实约束条件下，通过技术经济评价对设计方案进行可行性研究，客观评价数据分析与处理、大数据信息系统的开发设计过程对社会、健康、安全、法律以及文化的影响；

3-2能通过建模、大数据系统开发等手段进行数据处理和大数据信息软件系统实现，对相关设计方案进行优化设计，体现创新意识；

3-3 能够应用数值分析和挖掘、大数据技术的基本原理和方法开发、设计数值分析和挖掘、大数据软件系统的合理方案，并能够使用图纸、报告或者实物等形式，呈现设计结果。

4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对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 能够综合运用所学科学原理，通过文献研究等方法，针对所要解决的大数据领域复杂工程中的核心问题，明确研究内容与目标；

4-2 能够基于大数据专业知识，确定技术路线，设计可行的实验方案，选用或搭建合适的实验环境进行软硬件实现并验证；能正确采集、整理实验数据，对实验结果进行分析和解释，获取合理有效的结论。

5.使用现代工具：能够针对数据科学与大数据技术领域的复杂工程问题，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 了解信息领域主要资料来源及获取方法，能够利用网络查询、检索本专业文献、资料及相关软件工具；

5-2 了解数据科学与大数据技术常用现代工程工具、信息技术工具的使用原理和方法，并能够理解其局限性；

5-3 能够开发、选择和使用恰当的现代工程工具和信息技术工具，对复杂的大数据工程问题进行数据获取、处理、分析、预测、模拟和系统构建。

6. 工程与社会：能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价专业工程实践和大数据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 能够了解数据科学与大数据技术相关领域的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规，理解不同社会文化对大数据项目实施可能产生的影响；

6-2 能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价数据科学与大数据技术专业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。

7. 环境和可持续发展：能够理解和评价针对大数据系统与数据分析领域复杂工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

7-1 了解大数据技术相关的工程实践活动对生态环境的影响，理解信息污染和数据污染等相关领域的新概念，并做出正确评价，能充分考虑工程活动与环境保护的冲突问题；

7-2 了解大数据技术对人类社会可持续发展的影响，认识环境问题对大数据技术发展的影响，具有环保节能意识。

8. 职业规范：具有较好的人文社会科学素养、社会责任感，能够在数据科学与大数据技术工程领域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 能够树立正确的世界观、人生观、价值观，理解个人在历史、社会及自然环境中的地位；

8-2 理解大数据相关工程技术的社会价值以及工程师的社会责任，自觉遵守工程师职业道德和行为规范。

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，具有一定的组织管理能力、表达能力和人际交往能力以及在团队中发挥作用的能力。

9-1 能够理解团队中每个角色的定位与责任，能够胜任个人承担的角色任务，包括负责人的角色；

9-2 能够与团队其他成员有效沟通，听取并综合团队其他成员的意见与建议，做出合理决策。

10. 沟通：能够就数据科学工程领域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 具备一定的语言表达能力，能够通过口头表达或书面方式进行有效沟通和交流；

10-2 能够就大数据相关的复杂工程问题的解决方案、过程与结果，与业界同行及社会公众进行交流，通过书面报告、设计文档和口头陈述清晰地表达团队或个人观点与设计理念、清晰表达或回应指令；

10-3 能够在跨文化背景下进行沟通和交流，具备一定国际视野。

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 理解现代企业管理的基本理念和方法；

11-2 理解从事大数据工程实践活动所需的经济与管理因素，掌握工程管理原理与经济决策方法。

12. 终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力，能够通过自主学习适应社会发展和技术革新的需要。

12-1 能认识不断探索和学习的必要性，具有自主学习和终身学习的意识；

12-2 能够正确树立适合自己发展的规划和目标，寻求合适的途径和方法进行自我学习，不断适应大数据工程技术的发展和社会需求。

三、修业年限、课时、学分

修业年限：基本学制为4年，弹性学制为3-6年

课时：2404

总学分：170

四、专业类别及授予学位

专业类别：计算机类

学位授予：工学学士学位

五、专业核心课程

数据采集与预处理（3.5学分）数据挖掘（3.5学分）Hadoop大数据技术（2学分）机器学习（3.5学分）数据库原理及应用（3.5学分）Python语言程序设计（2学分）

六、修读说明

学生参加院级或校级产业学院开设的相关课程及实践教学环节，学生考核成绩合格以后可以根据相关规定替代部分选修课程、专业见习及专业实习对应学分。学生可以根据自己的兴趣爱好和发展需要，跨专业、跨年级选修。跨学科专业选修课程学分可以替代专业选修学分。

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