2019年，国务院印发《粤港澳大湾区发展规划纲要》，明确将粤港澳大湾区定位为具有全球影响力的国际科技创新中心。随着该地区在数据存储与治理、数据分析与可视化、项目实施与运维等方面的人才需求日益增长，同年我校获教育部批准，开设数据科学与大数据技术专业。专业通过校企合作等多种方式，致力于培养符合大数据行业发展需求的高素质应用型人才。  

  一、专业定位

  数据科学与大数据技术专业立足广州，面向粤港澳大湾区数字经济建设与智慧社会发展需求，服务区域产业数字化、网络化、智能化转型。专业以培养具备数据思维、计算思维与工程实践能力的高素质应用型人才为目标，注重数学基础、计算机技术与行业应用的交叉融合。依托大数据平台、人工智能与云计算等新一代信息技术，构建“数据采集—存储管理—分析挖掘—可视化决策”的完整知识体系，强化学生在数据分析、算法建模、系统开发与行业应用方面的综合能力。毕业生能够在政府、金融、制造、交通、医疗、教育等领域从事数据管理、数据分析与智能决策支持工作，为广州及粤港澳大湾区的数字经济创新与高质量发展提供有力的人才支撑。

专业依托阿里云、亚马逊云科技、云宏信息、昊炼科技、新华三集团及中科曙光等行业龙头企业的技术生态与产业资源，构建“产学研用”一体化的校企合作体系。通过共建联合实验室、产业学院与课程实践基地，形成覆盖“云计算—大数据—人工智能—行业应用”的产教融合创新平台。

二、培养目标

  数据科学与大数据技术专业坚持立德树人，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。立足广东，服务粤港澳大湾区，面向广东战略性支柱和新兴产业集群发展需求，以产教融合、校企合作的模式育人，贴合产业实际需求。培养具备良好的数学基础和逻辑思维能力，具有大数据思维和计算机理论，能够胜任大数据系统开发、系统运行与维护、大数据预处理、大数据可视化、大数据分析与挖掘等岗位的高素质应用型人才。

三、培养规格

  本专业学制4年，授予理学学士学位。  

四、课程体系

大数据技术涉及数理统计、计算科学、软件开发、分布式计算、计算机网络等领域知识与方法，课程有数学与工程技术基础理论、学科基础、专业核心课程和实践类课程。除此之外，大数据技术还涉及云计算和人工智能等新兴学科。因此本专业采取了跨学科课程体系建设和项目驱动式教学模式结合的教学建设：

（1）跨学科课程体系建设：数学课程是数据科学、云计算以及人工智能技术的基础，数据科学与大数据专业是理学专业。因此专门开设数学分析、线性代数、概率论、应用数理统计等，作为支撑大数据、云计算和人工智能技术的基础课程。通过数据结构、算法设计、计算机网络、操作系统、数据库等课程让学生系统地学习计算机学科理论基础，打好扎实的程序设计基本功。最后通过大数据开发、数据预处理与可视化、数据挖掘等课程，提升学生实际应用开发能力。

（2）项目驱动式教学模式：通过校企合作的创新团队，组建了老师和学生组成的项目科研小组，以项目研究的方式逐步建立大数据理论课程与项目实践相结合的教学模式，再根据实施的具体情况，不断调整优化，确保教学不脱离实际应用。

（3）主要核心课程为：应用数理统计、Java面向对象程序设计、数据结构、数据库原理与应用、操作系统原理及应用、算法分析与设计、前端技术开发、大数据应用开发语言python、Hadoop大数据技术、Spark大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、数据可视化技术、大数据分析与内存计算、人工智能、机器学习等。

五、师资力量

  本专业聘请具有行业或项目工作经验的高水平人才，面向产业打造“双师型”教师队伍，既服务教学，亦服务科研。除了专职教师，还有来自各大合作企业的具有大数据、人工智能项目开发经验的工程师，他们负责担任专业应用性核心课和实践类课程的讲授与指导。