一、专业基本信息

1、专业定位

本专业旨在服务以新技术、新业态、新产业、新模式为特点的新经济，为肇庆市乃至粤港澳大湾区大数据产业发展提供智力和人才支撑。以“BigData +AI”为主导，培养学生具备大数据产品研发、智能信息处理、数据分析等核心能力，面向大数据应用、互联网等行业，能胜任大数据系统开发、系统运维、大数据分析与挖掘等岗位的应用型专门人才，

专业课程体系的设置基本思路是以学生为本，充分考虑学生兴趣、个性与自主创新能力的培养。课程设置理念从注重知识传授向更加重视能力和素质培养方向的转变。紧紧围绕应用型人才培养目标的要求，从科学的知识体系和完备的实验教学体系等方面进行科学、合理地设计，建立完善的课程体系。

2、培养目标

 本专业旨在培养德、智、体、美全面发展，掌握数据科学基本知识、基本理论、方法与技能，具有创新创业精神和良好的职业道德精神，熟练掌握大数据采集、预处理、存储、分析与应用的技术与工具，能够承担企业、事业、政府、社会组织等部门的信息管理、信息咨询服务、信息研究等工作，亦可从事各行业大数据系统开发、系统运行与维护、大数据分析与挖掘等工作的应用型专门人才。

3、培养规格

（1）学制：基本学制为四年。按照学分制管理机制，实行弹性学习年限为3-7年。

（2）学位授予：工学学士

（3）毕业条件：学生在学习期间符合学校的相关规定，达到教育部规定的《学生体育健康标准》要求。完成本专业教学计划中规定的课程学习任务，各科成绩合格，修满161学分。

（4）素质要求：

①具有较高的思想政治素质，较强的法治、诚信和行业政策法规意识。

②具有良好的职业道德、敬业精神和严格的自律意识。

③具有较高的人文素质和人文关怀精神，准确的语言和文字表达能力。

④具有健全的人格和健康的体魄，较强的社会适应能力和创新能力。

⑤具有行业所需的专业素质、质量意识、团队精神和创新精神。

（5）知识要求：

①具有从事本专业工作所需的数学知识；具有计算机科学与技术学科的基础理论和专业知识。

②熟悉大数据技术领域的基本理论和基本知识，熟练掌握数据仓库、大数据处理技术框架、数据分析与方法、机器学习、数据可视化技术等专业知识。

③了解据科学与大数据技术的新理论、新技术及其发展动态和相关边缘学科知识。

④具备应用型专门人才必备的自然科学和人文社科基本知识。

（6）能力要求：

①具备阅读专业英文参考文献和资料的能力，具备运用计算机及信息网络辅助获取大数据行业相关技术的能力。

②了解相关的技术标准，具有数据处理、分析和应用、呈现等技术应用技能，具备大数据项目的组织与管理能力。

③掌握数据预处理、数据清洗、融合、数据分析等关键技术。具备利用各种大数据行业工具，对行业海量数据和信息进行分析并处理，实现智能化的决策和控制的能力；具备运用机器学习、数据挖掘等技术，为大数据行业应用提供智能支撑平台的能力。

④掌握结构化程序设计和面向对象程序设计的基本思想、方法和技巧，具备高级语言编程解决行业应用实际问题的能力。

4、课程体系

（1）课程体系总体框架

专业课程体系包含公共必修课程、通识教育课程、学科基础课程、专业学科基础课程、专业核心课程、专业选修课程、专业实践课程和创新创业课程等多个模块，实施公共必通识教育、专业教育、实践教育相融合的一体化人才培养方案，共开设70余门课程，其中学科基础教育课程学分占比为35.53%，专业教育课程学分占比为11.64%，实践教学课程（含课内实验部分）学分占比为16.98%。

前导课程和后续课程衔接合理，学科基础课、专业核心课、专业选修课有序衔接，基础课、专业课的比例设置适宜。能够做到以人为本，因材施教，实施柔性化教学，培养高素质复合型、应用型人才。

（2）核心课程

本专业核心课程包括面向数据科学的Python语言、应用机器学习、数据分析与应用、大数据处理技术、数据可视化、数据仓库、数据清洗、数据科学应用系统、人工智能概论、云计算、Linux操作系统、面向对象程序设计（Java）等。

（3）实践教学环节

实践教学环节体现了专业课内实验、专业技能训练、专业实训、毕业实习、数据科学综合实践、毕业论文（设计）、创新创业的体系结构。实践教学总学时（含课内实践或实训等）为1752学时，实践教学学分占比为33.70%，实践教学时占比为50.64%。

专业课程设置有课内实验学时，且大多数课程具有综合性或设计性实验项目。

专业技能训练作为对课堂教学内容和所学知识的延伸、拓展和综合，通过综合性实验，全面掌握课程知识，锻炼学生的实际动手能力和科学的思维方式。专业技能训练涵盖了C程序设计综合实践、数据结构应用、数据库应用系统开发、Python编程、数据分析与应用、大数据处理技术等实践教学内容，每门专业技能训练课程为1周（32学时），共6周，分6个学期开设。

专业实训是专业必修环节，专业实训时间为两周，以项目为导向，由企业工程师集中开展大数据技术综合实践的项目实训，通过专业实训，使学生全面了解工程项目的开发过程，提升专业技能。

毕业实习为9周，安排在第七学期进行。

5、师资队伍

学院现有专任教师41人，其中，教授3人，副教授26人，高级实验师4人，其中具有博士学位的24人。师资结构基本合理，具有计算机相关专业背景，能够满足专业教学需要。

6、教学条件

（1）专业实验实训条件

配置有大数据基础实验室、软件综合实验室、计算机组成原理实验室、网络技术实验室、软件工程实验室、软件基础实验室（Ⅲ）、电子技术综合实验室、程序设计互动教学实验室（I）等8 间专业实验室，支撑本专业的实践教学。各专业实验室定期更新，保持设备先进，具有良好的专业实验实训教学条件。

其中，大数据基础实验室为2021年新建实验室。该实验室已建成一个高性能服务器集群（10 台服务器）、一系列可支持140 名学生同时在线实验的软件平台（包括云计算资源管理平台、大数据开发实训平台、大数据教学管理平台、Python 编程实训平台、数据可视化平台）、14 门数据科学与大数据技术专业基础及核心课程资源（包括PPT、教学视频、实验指导书、数据、代码）、28 个大数据行业应用案例、约300GB 来自电子商务、交通运输、教育科研、金融保险、天文、地理、新闻娱乐等行业的数据集，极大地丰富了本专业的实践教学资源。

（2）实习实践基地

专业具有稳定的实习实践基地，能够为专业实习和专业实训提供必要的资源。天津东软睿道教育信息技术有限公司、广州拓胜计算机技术服务有限公司等10 余家企业已经与我院计算机类其它专业开展过合作，具备开展数据与大数据技术专业的专业实训和专业实习的条件。2018 年以来，结合本专业实际需求，又连续与7 家企业建立了实习实践基地。2021 年与广州砺锋信息科技有限公司合作，为2018 级、2019级毕业生开展了2 周的集中专业实训。

二、专业特色

（1）学院设有大数据产业学院，以大数据产业学院为依托，推进课程体系建设，同时，开展教育部协同育人平台建设，推进产学深度融合。

（2）以肇庆市大数据工程技术中心为支撑，建立了学生科研团队，培养一批专业素质较高的应用型人才。

（3）深化校企合作，推进分层培养与指导，本专业学生通过选拔可进入学院开设的“未来卓越工程师”培养实验班。