1．专业定位
本专业定位紧密对接粤港澳大湾区数据要素市场建设和产业数字化转型浪潮，深度融入学校与华为共建的ICT产业学院平台，以华为领先的大数据平台技术（如FusionInsight、GaussDB等）和认证体系（华为认证大数据工程师HCIA-Big Data等）为核心驱动力，构建“课证融通、以证促学”的培养路径，专注于培养学生掌握大规模数据采集、存储、处理、分析与可视化全流程技能，并强调在云平台上的实战应用能力。通过华为技术植入、真实项目实践及生态企业实习，锻造具备华为认证资质、能胜任海量数据治理、商业智能分析与行业应用开发的高素质大数据人才。致力于为大湾区数字政府、智慧金融、智慧医疗等领域及华为合作伙伴企业提供具备即时生产力的卓越毕业生，确保高质量就业。
2．培养目标
本专业以满足市场需求为导向，立足广东，面向全国，服务粤港澳大湾区，坚持学校办学方向，坚持市场需求、就业导向，依托华为ICT产业学院平台及相应技术生态，科学构建以应用能力为主，培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好的政治素质与道德修养，具有大数据思维并精通华为全栈大数据技术的高素质应用型人才及大数据卓越工程师。
预期学生毕业 5 年左右能达到的目标：
目标 1：具有正确的世界观、人生观和价值观，具有良好的人文修养和职业道德素养；具有服务社会的奉献意识与工作能力；
目标 2：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及华为大数据技术栈专业知识，分析和解决现代科学技术及信息领域的问题。
目标 3：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，具有获得华为认证大数据工程师资质的能力并能够成为大数据行业的业务能手。
目标 4：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 5：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。
目标 6：能应对社会科技发展的挑战，掌握新技术、新方法、新理论，并具备继续学习、终身学习的能力。
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
毕业生应获得以下几方面的知识、能力和素质：
（一）本专业培养的人才以德育为先，同时应具备如下知识、能力和素质要求：
1.德育要求
（1）坚定理想信念，树立正确的世界观、人生观、价值观。
（2）能够自觉地健全法治意识、诚信意识，倡导集体主义与团队拼搏的精神，具有良好的思想品德、社会公德和职业道德。
（3）具有较强的责任感使命感，爱国奉献、求真务实、自强不息、奋发向上、勇于探索。
2.知识要求
（1）具有扎实的计算机科学、统计学、数据科学的基础知识，以及华为大数据全栈技术所需的工程数学基础；
（2）系统掌握数据科学和大数据技术专业领域的基本理论和方法，了解本学科发展动态和趋势、熟悉相近学科和交叉学科的相关知识，熟悉华为大数据技术生态；
（3）了解数据科学和大数据领域的重要法律、法规、标准和导则；
3.能力要求
（1）能够应用所学到的基础理论知识与方法，以及华为FusionInsight/ModelArts等大数据工具，理解并解决在大数据领域中所涉及的数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等问题；
（2）能够在其专业领域中具有很好的中英文沟通、表达与写作能力，能够有效地与团队成员、管理人员和客户进行沟通；
（3）能够具有设计、操作、运行各种相关专业实验的基本技能，包括数据挖掘、机器学习等，，具备在华为大数据平台上设计、开发、调试各类数据工程相关任务的能力，并且具有对实验结果进行科学分析的能力；
（4）掌握本专业必需的数据可视化、编程、计算与设计、文献检索与分析等基本技能，并精通华为认证（HCIA/HCIP-AI）要求的学习算法、数据处理及平台开发技能；；
（5）具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应社会发展的能力，能够跟踪和掌握大数据领域的最新技术和方法。
4.素质要求
（1）能够坚持健康第一，学习和体育锻炼协调发展，在体育锻炼中享受乐趣、增强体质、健全人格、锤炼意志。
（2）能够弘扬中华美育精神，提高审美情趣和人文素养，陶冶高尚情操，塑造美好心灵，增强文化自信。
（3）能够树立正确的劳动观，崇尚劳动、尊重劳动，增强对劳动人民的感情，报效国家，奉献社会。
（4）能够就数据科学与大数据技术领域的专业问题及华为技术生态项目开发领域的专业问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，并具备服务全球ICT产业的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
（二）本专业对学生的毕业要求具体内容如下：
毕业要求 1：掌握数学、统计学、计算机科学、数据挖掘、机器学习、数据可视化、数据库管理、云计算等相关知识；并具有扎实的专业基础知识，具有较强的专业基本技能；具有综合运用所掌握的专业知识和技能解决大数据处理和分析及相关领域复杂工程问题的能力。
毕业要求 2：能够应用数学、统计学、计算机科学和数据分析的基本原理，获取、处理、分析大数据复杂问题；具有本专业必须的数据调研、查阅文献等基本技能，具备检索、搜集信息的能力，具有综合运用所掌握的知识体系研究分析复杂数据实际问题，以获得有效结论的能力。
毕业要求 3：熟悉相关数据管理和数据分析方面的方针、政策和法规，能够针对复杂的数据问题设计出切实可行的解决方案，结合实际数据分析问题和各种数据勘探方法的优势，能够选择有效的方法技术设计出数据分析的类型。根据数据条件，在数据设计和分析过程中考虑社会、经济、安全、法律、文化、环境等因素。
毕业要求 4：受到严格的科学思维训练，有严谨科学的态度，掌握一定的科学研究方法，具有开展创新实验和创新科技研究的能力；经过系统的基础理论和专业课程学习，能够结合专业知识和数理知识对科学前沿问题、复杂数据分析问题开展研究，通过综合信息分析得出合理有效的结论。
毕业要求 6：能够基于与数据分析相关的背景和专业理论知识，以及必须具备的工程素质和实践能力，分析和评价专业数据分析实践和复杂数据分析问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响。理解应承担的责任，具有社会责任感，爱国守法、明礼诚信、求真务实，具有坚定的理想信念。
毕业要求 7：在利用相关专业与数据分析知识处理实际问题的过程中，具有环境保护意识，能在数据分析和处理实践中分析和评价可能给环境和社会造成的影响；时刻秉承数据安全和隐私保护的理念开展数据分析实践。
毕业要求 8：掌握一些必备的人文社会科学知识并具有一定素养及社会责任感；具有良好的职业道德修养，并能理解大数据分析师的职业性质，遵守职业道德与规范，并能履行责任。
毕业要求 9：能熟练掌握大数据分析相关软件、方法，对与大数据分析的交叉学科有一定的了解，具备快速适应环境的能力，具有较强的协作能力和团队意识，相互信任、紧密合作、资源共享，最大限度发挥团队的综合能力。
毕业要求 10：具备较强的沟通协调能力和语言表达能力，对外沟通顺畅，思维缜密、思路清晰，能够承担数据分析报告的编写和汇报工作；具有开阔视野和国际化意识，语言组织、表达能力强，能够阅读、翻译外文文献。
毕业要求 11：掌握与数据分析行业相关的方针、政策和法规，具备经济学、管理学方面的知识，具有现代数据工程的决策、控制能力与管理素质。
毕业要求 12：具有自我学习的能力，掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有较强的获取知识、继续学习的能力，了解国内外本专业领域的最新技术现状、理论前沿及发展趋势。
４．课程体系
4.1．课程结构
毕业总学分 168.5 学分，其中理论教学 100 学分，实验教学 68.5 学分，集中性实践教学环节 16.5 学分。实验实践教学占总学分 45.94%。
4.2．核心课程
数据科学导论、计算机系统基础、算法设计与分析、程序设计(Python)、关系型数据库系统、概率论与数理统计、应用统计学、数据挖掘技术（华为版）、华为分布式计算实践、华为大数据平台实践、大数据流式计算（华为版）、数据可视化技术实践（华为版）、数据采集与处理（华为版）、文本挖掘、知识图谱（华为GraphBase版）、大语言模型基础、华为金融风险预测案例研究、华为运营商数据挖掘案例研究、华为OpenLookeng数据分析实战。
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（特别是华为ICT大赛）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、算法设计与分析、Python 数据分析课程设计、关系型数据库开发（基于华为GaussDB）、大数据分析与挖掘（基于华为ModelArts）、大数据平台及编程实践、大数据流式计算实践、数据采集与处理实践、数据可视化实践（基于华为FusionInsight相关产品）、知识图谱实战（基于华为GraphBase）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（主要是华为技术生态企业），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。
