1.专业定位

根据粵港澳大湾区当前的产业发展情况和人才需求趋势，未来大数据领域的就业机会很多且有较大的岗位选择空间，培养具有多学科交叉能力的大数据人才，既具有数据科学、计算机科学与技术等学科的基本理论和基本知识，又具备处理实际数据的能力，具备从事大数据应用系统设计与实现的能力，在大数据的数据分析、数据管理、数据存储等方面受到较系统工程训练，能发现、分析和解决实际工程技术问题的复合型应用专业人才。

2.培养目标

本专业培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高素质应用型人才。其培养目标是：具有科学的人文精神、创新创业精神和良好的职业道德精神，具备自主学习能力、批判思维能力和国际交流能力；具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握数据科学与大数据技术所需要的计算机、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据处理、分析与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据工程师的基本能力与素质。

目标1：在计算机相关领域中，具有良好的数学素养、大数据思维和创新精神，能够运用计算机专业知识，分析和解决现代科学技术及信息、医疗健康、经济金融等领域的问题，掌握医疗健康大数据分析和经济决策方法，在实践中增长真才实干并提升技术水平。

目标2：具备扎实的知识结构、较强的创新潜能、良好的人文素养和科学精神，能够成为医疗健康、经济金融等领域业务能手、骨干、中高层领导或成功创业。

目标3：能够根据社会环境，社会发展和区域布局等形势，通过继续教育或其他自主学习途径增加知识，提升能力，具有产生创新成果的素质。

目标4：具有良好的职业道德与人文素养，社会责任和环保意识，具有较强的沟通，团队协作能力，有意愿并有能力服务国家与社会，成为国家与社会的栋梁之才。

３.培养规格

3.1学制与授予学位

学制4年。按要求完成学业并符合学位授予条件者授予工学学士学位。

3.2知识、能力与素质要求

结合本专业的培养目标，毕业生应达到如下知识、能力与素质要求：

毕业要求1：掌握马列主义和习近平新时代中国特色社会主义思想，具有良好的人文社会科学素养、职业道德和心理素质，社会责任感强；

毕业要求2：具备良好的人文科学素养，能够理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任，具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力；

毕业要求3：系统掌握计算机科学与技术学科的基础理论和专业知识，理解本学科的基本概念、知识结构、典型方法，建立数字化、算法、模块化与层次化等核心专业意识；

毕业要求4：掌握数据科学的基本原理和基本方法。能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决大数据技术问题:针对具体的大数据技术问题，能够设计相应的解决方案，并能够体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素；

毕业要求5：利用掌握的数据科学基础知识，能够理解和评价大数据技术对环境、社会可持续发展的影响：能够深入研究现存大数据技术，理解其精髓，进一步设计实验和方案进行验证，最后达到设计的能力；

毕业要求6：针对具体的大数据技术问题，具备恰当地选择与使用技术、资源、现代工程工具和信.息技术工具的能力;

毕业要求7：能够就复杂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；

毕业要求8：具有一定的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料，具有一定的国际视野和跨文化交流、竞争与合作能力。

４.课程体系

4.1课程结构

毕业总学165.5学分，其中理论教学102学分，实验教学49学分，集中性实践教学环节14.5学分。实验实践教学占总学分38.37%。

4.2核心课程

数据科学导论、机器学习基础、人工智能、离散数学、面向对象程序设计、计算机组成原理、操作系统、数据挖掘、云计算与大数据、多元统计分析、大数据技术基础、Python程序设计、Web 前端技术、数理统计、Java EE 企业开发技术、数据分析理论与实践、云计算技术基础、数据仓库理论与实践。

4.3实践教学环节

4.3.1军事技能训练

军事技能训练坚持按纲施训、依法治训原则，积极创造条件开展仿真训练和模拟训练。训练时间为2周。

4.3.2社会实践调查

为促进我校大学生早期接触社会实践，在实践中接受教育、增长才干，培养大学生的学习能力、实践能力、创新能力，促进大学生全面成长，为将来毕业后融入社会作好充分准备，大学生社会实践调查总体安排在1-5学期的第二十周进行。

4.3.3“创新、创业、创意”课程模块

主要包括学生选修创新训练课程、参加学术讲座、参加各类学科竞赛等，培养学生创新思维、创新能力及团队精神。

4.3.4主要实验课程

为了提高学生的综合应用能力，本专业的实践教学环节包括专业基础课程实验及专业课程实验、创业创新训练、生产实习、毕业论文（毕业设计）等。

实验课程主要面向对象程序设计、Python 数据分析课程设计、数据库系统课程设计、大数据分析与挖掘、算法设计与分析、分布式计算与并行计算、大数据平台及编程实践(Hadoop)等；第七学期有八周分散的生产实习，安排学生到研究所、公司、工厂等单位，直接参加生产劳动或科学研究工作；第八学期安排学生进行十周的毕业论文（设计），使学生掌握查阅文件资料、拟定课题方案，进行科学实验、整理分析数据、撰写论文等科学研究工作的初步训练。

５.师资队伍

本专业学科带头人为中山大学数学学院教授、博士生导师，广东省数学会理事长、中国工业与应用数学会常务理事、广东省高校数学教指委主任，广东省科学技术协会第七、八届全省委员会委员，广州新华学院副校长姚正安教授。专任教师总数23人，其中教授（含其他正高级）职称人数6人，副教授（含其他副高级）职称人数4人；硕士及以上学位22人，其中博士学位7人；中青年教师15人。具有合理的师资梯队，有效整合了师资力量，注重对青年教师培养，以老带新，较快提高青年教师的教学水平。通过优先引进、重点培养、稳定骨干等措施，打造一支师德高、结构优、业务精的教师队伍。

６.教学条件

计算机网络实验室、移动计算与软件测试实验室、计算机科学与软件工程实训室、数字电路实验室等10间专业实验室；与国际著名IT企业（如IBM、思科、华为等)合作共建课程；与玖龙纸业、粤嵌、漫游等30余家知名企事业单位深度合作，共建校外实习基地，为师生打造“教学-实习-就业”一站式实践教学平台，探索实施精准教学育人模式。

构建“校内双师型教师+校外企业导师”师资团队，建设专业方向课程体系，形成校内基础实训、企业专项训练、企业工程实践实习3梯度实践课程体系，构建“企业-专业-学生-企业”循环多角度、全方位的协同育人机制。

设置合理的教学组织和教学机构、优化资源要素的配置及其管理方式和手段、教学规章制度和质量标准等教学运行与管理机制，以制度来规范管理。针对具体的教学改革项目和新专业建设中需要提前准备到位的教学条件进行逐项排查，及时发现和预测教学条件中可能或已经存在的问题和不足，积极推进教学改革，为学生创新精神和实践能力的培养，为教师学术水平的发展提高提供充分的条件保障。