一、专业代码、名称
专业代码：080910T 专业名称：数据科学与大数据技术
二、培养目标
本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，具有人文精神、科学精神和民族团结精神，本领过硬的、能够服务地方经济社会发展的高素质应用型人才。毕业生应掌握数据科学的基础知识、理论和技术，包括面向大数据应用的数学、统计学、计算机等学科基础知识和技能，掌握数据抓取与整理、数据建模和可视化、数据处理与分析技术的基本理论、基本方法和基本技能。对自然科学和社会科学等特别是图像处理和模式识别等领域中大数据处理技术有所了解，具有较强的专业能力和良好外语运用能力，能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发与维护工作，或能具备继续攻读研究生学位，能在毕业5年左右成为大数据方向和运营的骨干人才。
三、培养规格
1.学制与学位
标准学年：四年，学习年限为三至六年
学位：工学学士学位
2.知识要求
数据科学与大数据技术专业学生应系统掌握自然科学和信息科学的基础知识、理论和技术；具有较好的人文社会科学、自然科学知识基础；熟练掌握数据科学与大数据技术核心专业知识和应用技术。
3.能力要求
数据科学与大数据技术专业学生应基本具备从事大数据应用系统设计与实现能力，特别在数据分析、数据管理、数据存储等方面，受到较系统的工程训练，能发现、分析和解决实际工程技术问题；具备良好的工程项目交流、表达、组织、管理、协调与沟 通的能力；了解信息学科、计算机学科、数据科学的发展动态，并掌握相关文献检索方法，具有基本的专业资料分析与综合的能力，良好的文档与科学论文撰写能力；具有较强的创新意识，一定的创新创业能力。
四、人才培养知识、能力发展与具体开设课程之间的关系
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核心知识、能力名称 |
主要支撑课程或环节 |
所在模块 |
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思想品德 |
毛泽东思想与中国特色社会主义理论体系概论、马克思主义基本原理概论、思想道德修养与法律基础、中国近现代史纲要、形势与政策、贵州省情、民族理论与民族政策 |
通识课 |
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物理背景、数学与统计学基本能力 |
大学物理、大学物理实验、高等数学、线性代数、概率论、统计学基础、数学实验、数学模型等 |
专业课 |
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计算机技术水平 |
大学生计算计基础、高级语言程序设计、数据结构、数据库系统应用、计算机组成原理操作系统、数据处理与挖掘、linux系统与应用设计等 |
专业课 |
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大数据动态 |
专业导论、大数据存储与处理技术、大数据算法设计与分析、大数据可视化技术与应用、数据抓取与可视化技术、数据ETL技术、大数据安全技术、大数据技术实践等 |
专业课 |
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综合素质 |
大学生心理健康教育、大学生职业发展与就业指导、军事理论与训练、大学语文、民大视野、文化与艺术、经济与社会、创新与创业、毕业实习、毕业论文、劳动服务等 |
通识课、实践教学 |
五、核心课程与主要实践教学环节
1.核心课程：统计学基础、数据库系统、大数据存储与处理、大数据算法设计与分析、分布式存储与计算等。
2．主要实践教学环节： 数学/统计实验、高级语言程序设计实践、数据获取与表现实践、大数据分析实践、毕业实习、毕业论文撰写等。