（校级特色、新工科示范专业）
一、专业介绍
数据科学与大数据技术专业 2019 年正式招生，2021 年立项校级特色建设专业，2024 年获评校级示范专业，是学校人工智能学院重点打造的交叉新工科专业，毕业授予工学学士学位。
本专业扎根粤港澳大湾区数字经济核心腹地，依托学校商科、金融老牌学科优势，融合计算机、数学、统计学三大核心学科，聚焦金融大数据、商务数据分析、智慧城市数据治理三大赛道，是省内民办院校稀缺 “商科 + 大数据” 交叉特色专业。专业深度联动百度、华为、泰迪智能、青软科技，软通动力等24家头部高新技术企业共建产教生态，构建 “课堂即项目、实训即职场、竞赛即练兵”一体化育人模式。
近四年专业发展成果亮眼：累计斩获国际、国、省级学科竞赛 86 项；培育 2 支学生科创团队创办科技公司；多名学子成功升学港澳及省内重点高校；毕业生就业率稳定在96% 以上，对口岗位薪资稳居全校前列。
二、培养目标
核心总目标
本专业旨在培养德智体美劳全面发展，具备良好思想政治素养、职业道德、社会责任感与创新精神，适配粤港澳大湾区数字产业发展需求；系统掌握数学、统计学、计算机核心理论，具备成熟的的数据科学思维、工程实践能力，熟练掌握大数据采集、存储、处理、挖掘、可视化全链路核心技术；依托深度产教融合育人机制，强化项目实战、行业落地能力，拓宽国际化视野，能够在金融、互联网、政务、商贸等行业从事大数据开发、数据分析、数据治理相关工作的高素质应用型工程人才。
三、专业特色
特色 1：工程教育标准办学，实践学分占比 38.6%
专业严格遵循工程教育认证逻辑搭建培养体系，区分通识、学科基础、专业核心、选修、综合实践五大模块，设置 18.5 周集中实践教学环节（认知实习、专业实习、毕业实习、毕业设计等），配套课程设计、综合实训，理论学习与项目实操分层递进，完整覆盖大数据工程师岗位全部工程实操要求。
特色 2：校企双轨深度融合，产教班定向共建
与百度、泰迪智能、创能科技等头部企业定制化共建产教融合班，实行“校内专任教师 + 企业高级工程师”双导师授课模式，企业真实脱敏数据集、产业项目直接嵌入课堂教学；大一即可进入校企共建双创工作室，大三开启企业定向顶岗实习，实现“课堂项目 = 企业真实业务”无缝衔接。
特色 3：工科技术 + 商科应用双赛道差异化培养
区别于普通院校纯计算机大数据专业，依托本校金融、商贸优势，分设大数据工程开发、金融大数据分析两大选修模块，兼顾互联网技术岗与金融科技岗人才需求，学生可根据职业规划自由分流，避开通用开发赛道内卷，形成独特就业竞争优势。
特色 4：岗课赛证一体化闭环培养
将华为、阿里云、软考、CDA 等高含金量行业证书考点融入常规课程；配套泰迪杯、数学建模、蓝桥杯等全层级学科竞赛实训；竞赛成果、证书成绩、企业项目均可置换实践学分，实现学习、考证、竞赛、实习同步推进，毕业自带行业权威资质背书。
特色 5：多元成才路径全覆盖
兼顾就业、考研、创业三大发展方向：开设数理、编程考研专项辅导；对接 24 家企业校招绿色通道；配套校内双创孵化基地，扶持学生创办数字科技公司，近两届已有 2 支学生团队成功注册科技企业。
四、专业两大特色班型
1. 数据科学与大数据技术（普通班）
适配人群：发展规划尚不明确，希望均衡学习开发与数据分析，未来可灵活选择就业或考研的学生。
培养侧重：全覆盖大数据全栈基础课程，数理、编程、数据分析均衡教学，完整覆盖计算机、应用统计考研核心考点；
教学模式：校内专任教师为主，每学期开设企业专题讲座，基础课程设计 + 短期企业见习为主；
实践安排：可自主报名双创工作室、竞赛集训，大三统一安排通用企业实习；
发展方向：就业可选择互联网开发、电商/商贸数据分析；升学可报考计算机、大数据、应用统计、商业分析等多类专业，选择面最广。
2. 数据科学与大数据技术（产教融合班・百度共建）
适配人群：明确深耕大数据工程开发、云平台运维，优先获取企业项目履历、定向实习通道的学生。
培养侧重：校企联合定制工程类核心课程，重点强化 Hadoop、Spark 分布式开发、云运维、ETL 工程开发能力，大幅增加企业真实项目实训课时；
教学模式：校内教师 + 百度企业工程师全程双导师带教，四年持续引入百度业务数据集、行业案例；
实践特色：优先入驻泰迪智能上进双创工作室，优先分配企业横向科研课题，大三开启百度或相关生态企业带薪实习，企业校招优先推荐；
发展方向：主攻大数据开发工程师、数据仓库工程师、云运维工程师、ETL 开发等技术核心岗位，企业校招绿色通道，对口技术岗就业率突出。
五、课程体系
本专业构建四层递进模块化课程体系，总最低毕业学分 164.5 学分，分为通识教育、学科基础、专业核心、专业选修、综合实践五大板块，实践教学合计 63.5 学分，占总学分 38.6%，层层夯实理论、落地工程实操。
模块一：通识教育课程（必修 42 学分 + 选修 10 学分）
思政类、大学英语、大学体育、数学基础、创新创业、职业规划等基础课程，筑牢人文素养、逻辑基础、职业意识。
模块二：学科基础课（必修 34 学分）
核心打底课程：数据科学导论、Python 程序设计、高等数学、线性代数、离散数学、概率论与数理统计、数据结构（Java）、大学物理、应用统计学；
作用：搭建数学、编程底层框架，为大数据算法、分布式计算奠定理论根基。
模块三：专业核心课（必修 36 学分，工程核心主干）
大数据预处理技术、Java 程序设计、数据库系统、数据挖掘、分布式与并行计算、操作系统、大数据平台 Hadoop、Spark 技术与应用、数据可视化、计算机网络； 全程贯穿理实融合教学，每门核心课配套课内实训课时。
模块四：专业选修（20 学分，分两大分流模块）
大数据系统开发模块：软件工程、NoSQL 数据库、Web 应用开发（Python），面向开发岗学生；
金融大数据分析模块：证券投资、时间序列分析、金融大数据分析，面向金融数据岗学生；
拓展选修课：人工智能基础、云计算、计算机视觉、深度学习、大数据治理、Flink、大数据运维等前沿课程自由选修。
模块五：综合实践（22.5 学分，集中实训 + 长期实习）
课程设计：数据库系统课程设计、Python 数据分析课程设计；
专业综合实践 Ⅰ、Ⅱ：企业项目全流程开发实训；
集中实践（28.5 周）：军事训练、认知实习、社会实践、劳动教育、4 周专业实习、8 周毕业实习、12 周毕业论文（设计）； 所有毕业设计均要求依托企业真实数据集或竞赛项目完成，强化工程落地能力。
六、就业方向
大数据技术开发方向：大数据开发工程师、ETL 工程师、云运维、数据仓库工程师； 就业企业：百度、中软国际、各类上市科技公司，负责分布式平台搭建、数据系统开发。
数据分析应用方向 ：商业数据分析师、用户画像分析师、数据可视化工程师； 就业方向：电商、传媒、零售头部企业，依托数据完成营销复盘、用户运营、业务决策支撑。
金融&政务数据方向：量化分析师、风控建模、政务大数据治理工程师； 就业单位：各大银行、券商、保险、数字政务企业。
