一、专业简介
南华大学数据科学与大数据技术专业于2020年获教育部批准设置招生，是学校重点培育的一流建设重点培育专业，建有南华大学“大数据实验室”，GPU等硬件设备优良。本专业师资力量充足，结构合理。培养重德行、乐奉献、厚基础、强能力、高素质，具有创新精神、国际视野和较强实践能力的应用型高级专门人才，学生毕业后能够在科研院所、企业、高新技术公司从事大数据系统的研究、开发、部署与应用以及大数据处理与分析等工作。预期毕业5年后可达到数据科学家、数据分析师、大数据平台架构工程师、大数据平台开发工程师或大数据运维工程师等工程师水平，或获得研究生学位，取得大数据相关的科研成果。
二、培养目标
本专业培养适应我国社会经济发展需要，德、智、体、美、劳全面发展，具备扎实的人文科学、自然科学和工程技术的基础知识，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据处理等相关学科的基本理论、专业知识、基本技能及专业发展动态，具备大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等专业技能，能在科研院所、企业、高新技术公司从事大数据系统的研究、开发、部署与应用以及大数据处理与分析等工作，培养重德行、乐奉献、厚基础、强能力、高素质，具有创新精神、国际视野和较强实践能力的应用型高级专门人才。
预期五年以上的毕业生：
目标1：能在知名企业、高新技术公司担任数据科学家、数据分析师等职位；
目标2：能在政府单位、科研院所、企业担任大数据平台架构工程师等职位；
目标3：能获得研究生学位，取得与大数据有关的科研成果；
目标4：能在企业和单位担任大数据平台开发工程师和运维工程师等。
三、培养要求
本专业培养掌握大数据科学与技术相关的基本理论和基本知识，系统地掌握数据科学与工程专业知识，具备大数据应用系统设计与开发、大数据处理与分析能力，以及一定的科研工作能力，达到知识、能力与素质的协调发展。
（一）本专业培养的人才应具备如下知识、能力和素质要求：
1.知识要求
① 工具性知识：具有外语、文献检索、科技写作的能力。
② 人文社会科学知识：具有基本的文学、哲学、政治学、社会学、法学、心理学、思想道德、职业道德、艺术、军事和经济管理等方面的素养。
③ 基础知识：具有数学、物理学方面的基础知识。
④ 专业基础知识：具有计算机科学与技术的基础知识，涉及高等数学、程序设计、数据结构、数据库、统计学、算法分析与设计等。
⑤ 专业知识：具有数据存储、集成与处理，大数据分析与挖掘，大数据平台构建与维护等相关的知识。
2.能力要求
① 获取知识能力：掌握文献检索、资料查询及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有终身学习与适应发展的能力。
② 应用知识能力：具有将数据科学与大数据技术的基础知识、基本方法和工具应用于大数据存储、集成与处理，大数据平台构建、管理维护的基本能力；具有初步的医学大数据项目管理等基本能力，具有良好的工程素养，能够在大数据相关工程实施过程中选择和使用合适的工具，在系统设计、开发、集成等活动中能充分考虑对社会、经济、环境等的影响。
③ 组织合作能力：具有一定的组织管理能力、较强的表达能力和人际交往能力；具有国际视野和跨文化的交流、竞争与合作能力。
④ 创新能力：在科学研究、工程设计和实践等方面具有一定的创新意识和能力。
3.素质要求
① 思想道德素质：热爱祖国，拥护中国共产党的领导，树立科学的世界观、人生观和价值观，具有责任心和社会责任感；具有法律意识，自觉遵纪守法；热爱本专业，注重职业道德修养；具有诚信意识和团队精神。
② 文化素质：具有一定的文学艺术修养、人际交流与沟通能力和现代意识。
③ 专业素质：掌握科学思维方法和工程设计方法，具备良好的工程素养；具有创新意识和创业精神；具有严谨的科学态度和务实的工作作风。
④ 身心素质：具有较好的身体素质和心理素质。
(二)本专业对学生的毕业要求具体内容如下：
1.工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂数据科学与大数据技术问题。
2.问题分析：能够应用数学、计算机工程科学、医学的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析复杂数据科学与大数据技术问题，以获得有效结论。
3.设计/开发解决方案：能够针对大数据领域特定需求设计搭建复杂大数据平台与分析系统，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对大数据系统的设计与开发进行研究，包括需求分析、数据获取与说明、系统前后端设计等、并通过信息综合得到合理有效的结论。
5.使用现代工具：能够针对大数据分析与挖掘等复杂工程问题，选择与使用恰当的框架平台、数据存储与处理技术、管理工具和其它信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
6.工程与社会：能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价数据科学与大数据技术实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。
7.环境和可持续发展：能够理解和评价针对复杂数据科学与大数据技术问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
8.职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。
9.个人和团队：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。
10.沟通：能够就复杂数据科学与大数据技术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。并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
11.项目管理：理解并掌握数据科学与大数据技术管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。
12.终身学习：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。
四、主干学科
计算机科学与技术； 软件工程
五、核心知识领域与专业核心课程
核心知识领域：数学与统计（MS）、程序设计基础（PF）、计算机系统（CS）、数据库系统（DB）、算法设计与分析（AA）、数据处理（DP）、数据分析（DA）、云计算技术（CC）、人工智能（AI）。
专业核心课程：计算思维、离散数学、数据结构、操作系统、数据库原理、计算机网络原理、算法设计与分析、大数据平台及编程实践、大数据分析与挖掘、Python数据处理、数据可视化、分布式系统、机器学习。
六、主要实践性教学环节与主要专业实验
实验、实训、课程设计、认识实习、生产实习、毕业实习、毕业设计
七、学制与学位
　　学制：四年
　　学分要求：学业学分 174学分，第二课堂10学分
　授予学位：工学学士
主要课程
计算机科学与技术； 软件工程