一、专业定位

数据科学与大数据技术专业是教育部为落实构建《促进大数据发展行动纲要》而批准设立的新工科专业。该专业是以大数据为研究对象，以从数据中获取知识与智慧为主要目的，以计算机科学、统计学、可视化以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集、预处理、数据管理及数据计算等为研究内容的一门学科。毕业生能够从事有关大数据分析、开发、部署与应用等相关领域的各类工作，就业前景十分广阔。

二、培养目标

本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好科学素养，牢固掌握数据表示及分析的基本原理和基本方法，熟悉大数据的本质特点、获取与处理手段，能以数据科学的角度分析大数据问题。能够运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术和工具，从大量数据中提取对科学研究和生产实践有意义的信息，能够以可视化等技术将大数据信息以有效、直观的形式传达给决策者或用户，能创造出新的数据运用服务的拔尖创新人才。

三、培养规格

学制：四年

授予学位：理学学士学位

毕业总学分：150学分

知识要求：本专业学生主要学习数据科学与大数据分析处理技术方面的基本理论和专业知识，接受从事研究与应用数据科学的基本训练，具有将具体行业领域中的大数据问题转换为数据科学问题，并基于数据科学和大数据分析的方法、工具设计解决问题的算法、开发软件系统的能力。

能力要求：

1. 具有良好的数学基础和科学思维，掌握数据科学的基本理论和专业知识；

2. 掌握大数据的4V特点：容量、速度、价值、多样性。能够结合应用领域特点将大数据问题转化为数据科学问题；

3. 掌握数据分析方法与工具，具有设计开发数据分析算法及应用系统的能力；

4. 了解数据分析及大数据分析研究与应用的前沿与趋势。

5. 了解数据科学相关的职业道德与法律法规。

素质要求：

拥有良好的思想品德和人文素养，具备科学严谨的思维方法。

四、课程体系

主干学科：计算机科学与技术

课程体系总体框架如下：

核心课程：程序设计基础（C语言）、应用多元统计分析、数据结构、数据库系统原理、算法设计与分析、数据挖掘、计算机视觉与模式识别、现代信息检索导论、机器学习导论、数据可视化、大数据原理与技术。

主要实践教学环节：

1. 课程附带实践教学与课后实验；

2. 开设实践选修课程；

3. 项目制学习：与数据科学类企业共建实习实训合作平台；

4. 毕业论文。

五、师资队伍

专业拥有雄厚的师资力量，共有教师21人，其中教授8人，博士生导师8人，拥有“国家青年杰出基金”、“国家优秀青年科学基金”，教育部新世纪人才等一批学术骨干，95％以上的教师具有博士学位。近五年，承担国家支撑计划项目、“863”高科技项目、国家自然科学基金重点项目和海外合作项目、北京市自然科学基金重点项目等百余项有影响力的科学研究课题。每年发表在NEUROIMAGE、IEEE TRANSACTIONS等SCI期刊上的论文，涌现出一批TOP区、有影响力的高水平学术论文。先后获得国家科学进步奖、国家教学成果奖、北京市教学成果奖和教育部科技进步奖等省部级以上荣誉。

六、教学条件

本专业拥有数据处理基础实验室、数据分析实验室、计算机网络实验室、软件开发实验室、计算机基础实验室、学生课外实践开放实验室、云计算、并行计算、数据存储、虚拟现实和网络安全与通信等10余个设施先进的现代化专业教学实验室，占地面积近3000平米。同时教育部智能技术与教育应用工程研究中心、教育部虚拟现实应用工程研究中心落户北京师范大学珠海校区，建立珠海基地。两个中心的揭牌推进了北京-珠海两个校区的人才培养和学科建设协同发展，进一步服务于学校“双一流”建设和“一体两翼”战略。

七、就业前景

数据科学与⼤数据专业是⼀个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三⼤学科，同时还涉及到经济学、⾦融学、社会学、医学、教育学等⼀众学科，随着大数据、物联网、5G等技术应用的不断发展，随着⼤数据技术逐渐开始落地应⽤，未来更多的专业学科都会与⼤数据技术相结合，社会对数据科学与大数据从业人员的需求日益增长。预计2025年前大数据人才需求仍将保持30%-40%的增速，需求总量在2000万人左右。数据科学与⼤数据技术专业的前景还是⾮常广阔的。

数据科学与大数据专业学生主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如大数据分析师、大数据工程师等。毕业生可在政府机构、各行各业的企业等单位从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。