本专业于2019年获教育部批准，2020年开始招生，是受欢迎的专业之一，依托我院数学和计算机两大学校重点学科、以及国家级一流专业“计算机科学与技术”和硕士学位授权学科的科研教学优势资源。

本专业毕业生能到各行各业从事大数据本专业以现代信息技术产业发展需求为导向，注重数学、统计学、计算机等相关专业的交叉融合，秉承复合型人才培养理念，系统地学习数据科学与大数据技术核心专业知识和应用技术。目前各行各业与大数据相关理论和技术的融合创新、协同发展已是大势所趋，管理、研究、应用开发等方面的工作。

专业培养目标

本专业面向国家信息产业发展需求，结合学校海洋特色，培养具有良好人文素养、职业道德和社会责任感，具备扎实的数学与自然科学知识基础，系统掌握数据科学与大数据技术专业所需的基本理论、专业知识、基本技能与方法，具有较强的大数据采集、存储、处理、挖掘、分析与展示的基本能力，具有良好的创新意识、沟通能力、团队合作精神的高级应用型数据科学与大数据人才。

毕业生具有可进入国内外高等院校、科研院所继续深造的能力，也通过5年左右的锻炼，可成为企事业单位和相关行业从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据运维、大数据可视化以及大数据决策等工作的技术骨干或项目主管，,达到以下目标：

目标1、道德修养方面：具备良好的思想品德、人文科学素养和工程职业道德。

目标2、工程知识方面：系统掌握数学、统计学和计算机科学的基础知识与基本理论。

目标3、工程能力方面：熟练掌握大数据采集、处理、分析与应用技术等工具，能够胜任大数据挖掘与分析、大数据处理系统开发与构建等工作。

目标4、团队合作方面：具有良好的团队合作、沟通交流和项目管理能力，能够作为团队成员或领导团队完成项目的实施，具备创新精神和创业能力。

目标5、终身学习方面：能跟踪学习数据科学领域的新技术，具有较强的终身学习和可持续发展能力。

毕业要求

1．工程（相关）知识

掌握本专业所需的数学、自然科学、工程基础和数据科学与大数据技术专业知识,应用于解决复杂工程问题。

1.1 能够应用数学、自然科学、工程基础和专业知识、正确表述复杂工程问题。

1.2 能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于推演、分析工程问题。

1.3 能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于工程问题解决途径，并尝试改进。

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，对复杂大数据工程问题进行分析，识别其关键环节和核心内容。

2.2 能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，针对复杂大数据工程问题针对一个系统或者过程建立数学模型。

2.3 能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，结合大数据工程专业知识对问题进行识别、表述。

2.4 针对特定的复杂大数据工程问题，能够运用所学知识，结合文献研究对其多种可选的解决方案进行分析、评价，并得到有效结论。

3．设计/开发解决方案

能够设计针对复杂大数据工程问题的解决方案，设计满足特定需求的产品，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 掌握大数据工程设计的概念、原则和方法，能够设计针对复杂大数据工程问题的解决方案，并对其进行评价。

3.2 能够对特定需求进行详尽分析，基于工程规范正确设计及实现相应的大数据应用系统或模块。

3.3 了解大数据领域的前沿技术和理论，在大数据工程项目设计和开发过程中具有创新意识，并能够综合考虑经济、社会、法律、安全、健康、文化、环境等因素。

4．研究

能够基于科学原理并采用科学方法对复杂大数据工程问题进行研究，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 能够基于科学原理，具有针对复杂大数据工程问题设计出解决方案和实施流程的能力。

4.2能够基于科学原理并采用专业科学方法，针对复杂大数据工程问题进行实验设计。

4.3能够对实验结果进行整理、分析和解释，并通过关联相关问题和信息综合得到合理有效结论并进行评价。

4.4在复杂大数据工程问题的研究中具有创新意识。

5．使用现代工具

能够针对复杂大数据工程问题，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，包括对复杂大数据工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

5.1 能够针对复杂大数据工程问题，选择和使用合适的信息检索工具获取信息。

5.2 能够选择或开发恰当的技术工具对复杂大数据工程问题进行描述、模拟和预测。

5.3 能够针对大数据应用系统的开发需求，选择和使用合适的软硬件平台、技术、资源和工具，并理解其局限性。

6．工程与社会

能够基于大数据工程相关背景知识进行合理分析，评价大数据专业工程实践和复杂大数据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 能够基于大数据领域相关背景知识合理分析工程与社会、健康、安全、法律及文化之间的关系。

6.2 能够评价大数据领域实践和复杂工程问题解决方案可能产生的社会、健康、安全、法律以及文化问题，并理解应承担的相关责任。

7．环境和可持续发展

能够理解和评价针对复杂大数据工程问题的大数据工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

7.1 理解环境保护和可持续发展的理念和内涵，了解环境保护的相关政策、方针和法律法规。

7.2 能够站在环境保护和可持续发展的角度，思考大数据工程实践对环境以及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，能够在大数据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 热爱祖国，拥护中国共产党的领导, 树立正确的世界观、人生观、价值观，具备良好的人文社会科学素养, 具有责任心和社会责任感，重视生命和健康，拥有良好的心理素质。

8.2 了解大数据相关领域的职业道德和规范，具备相关领域专业素质和职业道德规范和良好的道德修养并在工程实践中能自觉遵守，履行相应的责任。

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，具备较强的协作、组织和管理能够力。

9.1 能够正确认识自我，理解多学科背景下的团队意识和合作意义。

9.2能够理解个人在团队中的角色，具有主动与团队其他成员合作、沟通的能力，且能胜任相应的角色职责。

10．沟通

能够就复杂大数据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 能够依据复杂大数据工程的需要，通过撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令等方式，与业界同行及社会公众进行有效的沟通和交流。

10.2 对大数据专业领域国内外发展趋势、技术热点有一定了解，并能发表看法。

10.3 掌握一门外语，具有良好的听说读写能力，以及跨文化交流和沟通能力。

11．项目管理

理解并掌握大数据行业所涉及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 理解工程管理与经济决策的基本原理，掌握大数据工程项目全生命周期各个过程管理的基本方法。

11.2 能够在多学科环境下，根据项目特征，正确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，具有不断学习和适应社会发展的能够力。

12.1 理解为适应大数据技术快速发展而不断学习的必要性，具备自主学习和终身学习的意识。

12.2 针对行业、个人和职业发展需求，采用合适的方法，学习并消化、掌握大数据相关领域的新理念、新技术、新知识，并应用科学的学习方法做到学以致用 。

主要课程:工科数学分析、高等代数、数据结构、Python程序设计、分布式数据库系统原理与应用、分布式系统与并行计算、多元统计分析、算法分析与设计、操作系统与Linux基础数据采集与预处理、大数据架构与技术、机器学习、数据分析与挖掘、数据可视化技术等。

主要实践性教学环节:多元统计分析综合实践、数据分析与挖掘综合实践、数据可视化技术课程设计、数学建模课程设计、专业实习、毕业实习、毕业设计。