数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案
一、培养目标
本专业旨在培养思想品德好、专业素质高、实践能力强，掌握数据科学专业方向所需的基础理论和方法，具有经济、金融等相关行业知识背景，具备较强的数据收集、数据处理和数据分析的技术和能力的国际化应用型数据科学人才。
学生毕业后，能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据分析，能利用数据科学方法开展商务流通大数据应用、金融大数据应用，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动大数据在相关行业的应用创新。
二、培养规格及标准
⒈知识结构
本专业学生应具备以下几方面的知识：
(1)通识教育知识：思想政治理论课、大学英语、大学语文、体育、哲学与社会、文学与艺术、科学与创新、数学思维与经济分析、文化历史与国际视野等；
(2)基础知识：数据科学导论、数学分析、线性代数A、概率论A、数理统计、Python程序设计、计算机系统基础、C++程序设计、数据结构、数据库原理与设计、离散数学等；
(3)专业知识：大数据探索性分析、最优化方法、数据挖掘与机器学习、计算统计、应用回归分析、应用时间序列分析、应用多元统计分析、分布式计算、人工智能、自然语言处理、深度学习、文本挖掘等；
(4)相关专业知识：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、国际金融、国际贸易、商务大数据案例分析、金融数据风险建模、运筹学、管理学、博弈论等；
(5)有关当代知识：数据科学理论与应用前沿讲座。
具体课程设置详见本专业指导性教学计划。
⒉能力
通过培养，学生应具备以下几方面的能力：
(1)具有扎实的数据分析的理论基础和大数据技术，培养比较系统的大数据分析思维；
(2)掌握数据科学的基本理论、基本方法和基本技术，具有大数据采集和数据挖掘的技术，具备解决涉及大数据问题的能力；
(3)掌握系统的经济、金融等方面的行业知识，具有运用数据科学的理论、方法和技术分析相关领域实际问题的能力；
(4)掌握英语，听、说、读、写、译能力均达到较高水平。
具有较强的英语口语和书面交流能力，熟练运用专业英语能力。
能阅读数据科学和大数据方面的专业外文文献，掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有较强的自学能力
和初步科研能力；
(5)具有较好的团队合作精神、人际交往能力和组织管理能力；
(6)具有终身学习的意识，了解本学科的理论前沿及发展动态，具有获取新知识的能力。
⒊素质
通过培养，学生应具备以下几方面的基本素质：
(1)具有强烈的社会责任感，热爱祖国、热爱人民；
(2)具有创新意识、创业意识和团队合作意识；
(3)具有较高的职业道德和敬业精神；
(4)具有强烈的事业心和进取心，具有良好的专业素养，较高的专业能力；
(5)具有健康的体魄和良好的心理素质。
⒋实践及创新能力
通过培养，学生应具备从事大数据处理、数据分析和数据挖掘等工作所需的创新精神与创新能力。
三、培养方式
根据国内外数据科学与大数据技术专业的发展动态，并结合我校财经特色采取科学合理的培养方式，具体包括：
⒈形式多样的课堂教学：理论讲授、模拟实验、案例分析、课堂讨论、小组报告等；
⒉课外讲座：专业学术报告、政府官员讲座、相关企业或行业的讲座等；
⒊课外实践：通过学科竞赛、社会实践和毕业实习等形式提高学生的专业素质，加强学生的解决问题能力，并有计划地让学生进入社会企业实习；
⒋产、学、研有机结合：重视数据科学与大数据技术专业的基础知识和专业知识的教学；强调大数据分析方法在经济、金融、贸易、商务等相关行业的中的运用，结合实际问题的背景进行有针对性的教学和实践；
⒌部分教材和课程设置与国际接轨，采用英文原版教材并通过双语或全英文形式授课。
四、成绩考核
课程考核合格，给予相应的成绩、绩点和学分。
成绩考核严格按照《上海对外经贸大学本科学分制教学培养方案总则》《上海对外经贸大学全日制本科生学分制学籍管理规定》和《上海对外经贸大学本科课程考核管理办法》的有关规定执行。
五、教学质量保证
本专业教学质量保证工作严格按照学校有关规定执行。
六、学制
本科学制为四年，详见《上海对外经贸大学全日制本科生学分制学籍管理规定》。
八、毕业与学位
⒈学生在规定的时间内完成培养方案规定的全部课程和学习任务，获得相应的学分，并符合各项要求者，准予毕业并发给毕业证书。
⒉毕业生符合《中华人民共和国学位条例》《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》和学校《学士学位授予工作实施细则》，经学校学位委员会审查通过，授予理学学士学位。
九、专业指导性教学计划
本专业指导性教学计划见附表。
数据科学与工程专业人才培养方案与核心课程体系
数据科学与工程专业人才培养方案与核心课程体系数据科学与工程专业是当今社会发展的关键学科之一，它培养了一批掌握数据分析、挖掘和决策支持技能的高素质人才。
本文将为您详细介绍数据科学与工程专业人才培养方案及核心课程体系。
一、人才培养目标数据科学与工程专业旨在培养具备扎实的数学、统计学、计算机科学基础，掌握数据分析、挖掘和决策支持方法，能在政府、企业、科研机构等领域从事数据分析、处理和管理工作的高级专门人才。
二、人才培养方案1.基础课程（1）数学类：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等；（2）计算机类：计算机组成原理、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库系统等；（3）统计学类：描述统计学、推断统计学、多元统计分析、时间序列分析等。
2.专业核心课程（1）数据挖掘：介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘等；（2）机器学习：探讨机器学习的基本理论、算法和应用，如监督学习、无监督学习、强化学习等；（3）大数据技术：研究大数据的存储、处理、分析和可视化方法，涉及Hadoop、Spark等分布式计算框架；（4）数据仓库与OLAP：学习数据仓库的设计、实现和应用，以及在线分析处理技术；（5）数据分析与决策：结合实际案例，教授数据分析方法及其在企业管理、金融、医疗等领域的应用。
3.实践教学（1）实验课程：数据挖掘、机器学习、大数据技术等课程的实验；（2）实习实践：安排学生到企业、科研机构进行为期半年至一年的实习；（3）毕业设计：结合专业知识和实际需求，完成一项具有实际应用价值的数据科学项目。
三、核心课程体系数据科学与工程专业的核心课程体系包括以下四个方面：1.数据分析基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等；2.计算机技术：计算机组成原理、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库系统等；3.数据挖掘与机器学习：数据挖掘、机器学习、模式识别等；4.大数据与决策支持：大数据技术、数据仓库与OLAP、数据分析与决策等。
数据科学与大数据技术专业培养方案(满足工程教育要求)
一、培养目标本专业旨在培养思想品德好、专业素质高、实践能力强，掌握数据科学专业方向所需的基础理论和方法，具有经济、金融等相关行业知识背景，具备较强的数据收集、数据处理和数据分析的技术和能力的国际化应用型数据科学人才。
学生毕业后，能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据分析，能利用数据科学方法开展商务流通大数据应用、金融大数据应用，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动大数据在相关行业的应用创新。
二、培养规格及标准⒈知识结构本专业学生应具备以下几方面的知识：(1)通识教育知识：思想政治理论课、英语、大学语文、体育、哲学与社会、历史与文化、文学与艺术、科学与创新、数学思维与经济分析等；(2)基础知识：数据科学导论、数学分析、线性代数A、概率论A、数理统计、Python程序设计、计算机系统基础、C++程序设计、数据结构、数据库原理与设计等；(3)专业知识：大数据探索性分析、最优化方法、数据挖掘与机器学习、计算统计、应用回归分析、应用时间序列分析、应用多元统计分析、分布式计算、人工智能、自然语言处理、深度学习、文本挖掘等；(4)相关专业知识：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、国际金融、国际贸易、商务大数据案例分析、金融数据风险建模、运筹学、管理学、博弈论等；(5)有关当代知识：数据科学的理论和应用前沿。
具体课程设置详见本专业指导性教学计划。
⒉能力通过培养，学生应具备以下几方面的能力：(1)具有扎实的数据分析的理论基础和大数据技术，培养比较系统的大数据分析思维；(2)掌握数据科学的基本理论、基本方法和基本技术，具有大数据采集和数据挖掘的技术，具备解决涉及大数据问题的能力；(3)掌握系统的经济、金融等方面的行业知识，具有运用数据科学的理论、方法和技术分析相关领域实际问题的能力；(4)掌握英语，听、说、读、写、译能力均达到较高水平。
具有较强的英语口语和书面交流能力，熟练运用专业英语能力。
大数据专业人才培养方案
四、培养阶段与内容
1.基础阶段（第1-2学期）
-学习大数据技术基本理论、方法和技术；
-掌握基本的数据处理和分析技能；
-培养良好的学习习惯和团队协作精神。
2.进阶阶段（第3-4学期）
-深入学习大数据挖掘、机器学习等先进技术；
-提升数据分析和处理能力；
-参与实际项目，培养实践能力和创新意识。
3.提高阶段（第5-6学期）
-学习大数据产业相关政策和法规；
-培养项目管理与协调能力；
-提升综合素质，为职业发展奠定基础。
五、师资队伍与教学资源
1.师资队伍：聘请具有丰富教学经验和实践经验的专业教师，以及具有大数据产业背景的企业导师；
3.综合素质课程：大数据政策与法规、项目管理与协调、团队合作与沟通、创新思维等。
四、培养阶段与内容
1.基础阶段（第1-2学期）
-学习大数据基本理论、方法和技术；
-掌握基本的数据处理和分析技能；
-培养良好的学习习惯和团队协作精神。
2.进阶阶段（第3-4学期）
-深入学习数据挖掘、机器学习等先进技术；
-提升大数据分析和处理能力；
大数据专业人才培养方案
第1篇
大数据专业人才培养方案
一、前言
随着信息化时代的到来，大数据技术已成为国家战略发展的重要支柱。为满足社会对大数据专业人才的迫切需求，本方案旨在制定一套科学、系统、人性化的大数据专业人才培养方案，为我国大数据产业发展提供有力的人才支持。
二、培养目标
1.掌握大数据技术的基本理论、方法和技术；
第2篇
大数据专业人才培养方案
一、背景分析
当前，大数据技术正成为推动社会进步和经济发展的关键力量。在此背景下，培养一批具备专业素养、掌握核心技术的大数据专业人才，已成为我国教育领域的重大课题。本方案旨在制定一套全面、深入、适应大数据产业发展需求的专业人才培养方案。
大数据科学与工程培养方案
大数据科学与工程培养方案
大数据科学与工程培养方案：
课程设置
1.数学基础课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。
2.计算机基础课程：计算机程序设计、算法分析与设计、数据结构、操作系统等。
3.大数据技术课程：大数据存储与处理、数据挖掘、分布式系统、云计算技术、机器学习等。
4.行业应用课程：金融风控大数据、医疗健康大数据、智慧城市大数据等。
5.实践课程：大数据项目实践、数据分析实践、机器学习实践等。
培养目标
1.具备扎实的数学和计算机基础知识，具有良好的数据分析和处理能力。
2.熟练掌握大数据相关的技术和工具，能够进行大数据存储、处理、分析和可视化。
3.具有跨领域的应用能力，能够解决不同行业中的实际问题。
4.具有创新精神和实践能力，能够开发出具备商业价值的数据产品。
5.具备团队协作和沟通能力，能够在跨学科、跨领域团队中发挥作用。
就业前景
1.互联网企业：百度、阿里、腾讯等互联网企业都需要大量的数据科学和大数据工程人才。
2.金融行业：数据分析和风控是银行等金融机构的核心业务之一，大数据科学和工程人才需求量大。
3.医疗健康行业：大数据科学和工程，可以为医疗健康行业提供更精细、高效、安全的数据服务。
4.智慧城市：大数据科学和工程有利于构建智慧城市的基础设施，提供城市管理、交通、环保等领域的数据支持。
5.其他行业：大数据科学与工程人才还将广泛应用于能源、教育、农业、物流等
各个领域。
数据科学与大数据技术专业建设规划方案
数据科学与大数据技术专业建设规划方案一、背景随着数字化时代的到来，数据已经成为各行各业的核心资源。
数据科学与大数据技术作为新兴学科，旨在培养掌握数据处理、数据分析和数据应用技术的专业人才，满足社会对于数据科学和大数据技术人才的需求。
二、目标1.培养具备扎实的计算机科学和数据科学知识，掌握大数据技术和数据分析方法的专业人才；2.培养具备数据处理、数据分析和数据应用能力的数据科学与大数据技术人才；3.培养具有创新意识和团队合作精神的数据科学与大数据技术人才。
三、专业设置与课程设置1.专业设置（1）数据科学与大数据技术专业（本科）（2）数据科学与大数据技术专业（硕士）（3）数据科学与大数据技术专业（博士）2.课程设置（1）基础课程：数据结构与算法、计算机网络、操作系统、数据库原理、大数据原理等。
（2）专业课程：数据挖掘、机器学习、统计学、自然语言处理、数据可视化等。
（3）选修课程：云计算、分布式系统、深度学习、大数据安全等。
四、教学团队建设1.招聘高水平教师，具备较强的学术背景和研究实力；2.进行定期培训，提高教师的教学水平和科研能力；3.建立与企业的合作，邀请业界专家参与教学和实践指导。
五、实践教学环节1.开设实验课程，提供相关软件使用和数据处理实践；2.组织学生进行项目实训，与企业合作，了解实际应用需求；3.举办学术研讨会和讲座，邀请业界专家分享经验和最新技术发展。
六、实习与就业1.与企业建立合作关系，提供实习机会；2.提供就业指导和招聘服务，帮助学生就业；3.组织校企对接活动，促进学生就业。
七、硬件设施建设1.建立实验室，配备先进的大数据处理平台和软件工具；2.提供高性能计算机设备，满足学生的实验和项目需求；3.完善图书馆资源，收集相关领域的学术期刊和书籍。
八、国际交流与合作1.建立与国内外高校的合作关系，开展学生交流和合作研究项目；2.鼓励学生参加国际会议和学术竞赛，提升专业素养和国际视野；3.邀请国际知名学者来校讲学和指导研究工作。
中南大学数据科学与大数据技术培养方案
数据科学与大数据技术专业本科培养方案一、专业简介本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数据科学基础知识、基本理论、基本方法，以及面向大数据应用的数学、统计学、计算机科学、自然科学与社会科学领域基础知识、数据建模、高效分析与处理、统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能，熟悉自然科学和社会科学等应用领域中大数据应用特点，具备大数据采集、预处理、存储、分析、挖掘等行业核心技术的应用能力，以及卓越的专业能力和良好的外语水平，能够胜任大数据系统开发、系统运行与维护、大数据分析与挖掘等工作的专业型和研究型人才。
本专业立足中南大学在医学与医药、轨道交通、有色金属工业领域的行业特色和优势实施人才培养，与知名IT公司建有校企人才合作培养基地。
二、培养目标依据国家社会需求、行业产业需要、学校定位及发展目标，本专业致力于培养适应不断演化的经济与社会发展需要，注重大数据科学与工程领域与医学医药、轨道交通、有色金属行业交叉融合的复合型高级工程技术人才：能够适应行业大数据应用的发展需要，融会贯通数学与自然科学基础知识、计算机科学基础知识、大数据科学与工程专业知识，提出复杂大数据工程项目的系统性解决方案；能够跟踪大数据科学与工程领域的前沿技术，具备一定的大数据工程创新能力、大数据分析与价值挖掘能力，能够从事应用驱动的大数据产品的设计、开发和生产；具备良好的职业道德精神、社会责任感，理解法律、环境、发展的相互关系，在工程项目实施中坚持绿色发展理念、能够注重经济与社会效益的协调；具备健康的身心，拥有科学的人文精神、创新创业精神、团队精神，具备良好的人际沟通与协调能力、有效的工程项目管理能力；能够从全球视野思考问题，主动应对不断变化的国内外形势，具备自主学习能力、批判思维能力和国际交流能力。
三、培养要求本专业毕业生在知识、能力和素质等方面应达到如下要求：1、知识要求：① 具备数学、自然科学、计算机科学基础知识、以及大数据工程专业知识，用于描述和分析大数据系统、大数据应用工程、大数据科学研究等相关复杂问题；② 了解国家发展战略规划、产业政策、法律法规、正确认识、理解、评价大数据工程对经济、社会、环境、健康、安全、文化的影响，保持经济增长、社会和谐、环境友好的协调发展。
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案一、专业简介（一）历史沿革数据科学与大数据技术专业由学校“数据科学与大数据技术”教学工作小组负责，依托计算机学院、理学院、经济管理学院、信息管理学院和通信学院共同建设，师资从全校范围内选拔组建，该专业2017年通过教育部审核批准，我校是全国第二批设立该全日制本科专业的高校。
（二）学生招生本专业2017年计划招生1个班，约30名学生。
该专业招生采用入校后二次选拔方式，面向所有被录取到我校的全日制本科生，综合高考成绩、英语分级考试成绩、数学分级考试成绩、专业面试成绩择优录取。
二、培养目标本专业根据“厚基础、宽专业、重能力、高素质”的人才培养要求，培养具有良好的科学与人文素养、扎实的专业知识与技能、较强的工程实践与创新能力，具备计算机、数学、统计学等多学科知识和技能，具有分析问题、解决问题、自主学习以及国际视野的高素质应用型人才。
本专业毕业生应熟悉计算机专业基本知识、方法和技能，掌握大数据系统与平台技术（数据采集、清洗、存储、计算等大数据系统与平台相关技术）、大数据分析与可视化技术（数据分析、人工智能、数据挖掘等大数据分析相关技术和数据可视化技术）、特定场景下大数据开发与应用等方面的基本工程能力，具备工程师所必需的学习与创新、沟通与表达、合作与交流等基本能力与素养，具有良好的职业发展力和适应力的工程师与专业管理人才。
毕业生适合在信息技术企业和企事业单位信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、高性能计算、智能分析与挖掘、展现与应用等生命周期相关技术或应用为主要内容，从事现场或一线的平台规划、设计、部署、管理、运维，或系统开发、测试、支撑、服务与管理等工作，并在五年内成长为能够独立胜任相关岗位工作的技术或管理工程师，或进入相关领域研究生阶段继续深造。
三、毕业要求：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大数据技术和大数据应用的复杂工程问题。
数据科学与大数据专业培养方案
数据科学与大数据专业培养方案一、专业简介（一）历史沿革数据科学与大数据技术专业由学校“数据科学与大数据技术”教学工作小组负责，依托计算机学院、理学院、经济管理学院、信息管理学院和通信学院共同建设，师资从全校范围内选拔组建。
（二）学生招生本专业2017年计划招生1个班，约30名学生。
该专业招生采用入校后二次选拔方式，面向所有被录取到我校的全日制本科生，综合高考成绩、英语分级考试成绩、数学分级考试成绩、专业面试成绩择优录取。
二、培养目标本专业根据“厚基础、宽专业、重能力、高素质”的人才培养要求，培养具有良好的科学与人文素养、扎实的专业知识与技能、较强的工程实践与创新能力，具备计算机、数学、统计学等多学科知识和技能，具有分析问题、解决问题、自主学习以及国际视野的高素质应用型人才。
本专业毕业生应熟悉计算机专业基本知识、方法和技能，掌握大数据系统与平台技术（数据采集、清洗、存储、计算等大数据系统与平台相关技术）、大数据分析与可视化技术（数据分析、人工智能、数据挖掘等大数据分析相关技术和数据可视化技术）、特定场景下大数据开发与应用等方面的基本工程能力，具备工程师所必需的学习与创新、沟通与表达、合作与交流等基本能力与素养，具有良好的职业发展力和适应力的工程师与专业管理人才。
毕业生适合在信息技术企业和企事业单位信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、高性能计算、智能分析与挖掘、展现与应用等生命周期相关技术或应用为主要内容，从事现场或一线的平台规划、设计、部署、管理、运维，或系统开发、测试、支撑、服务与管理等工作，并在五年内成长为能够独立胜任相关岗位工作的技术或管理工程师，或进入相关领域研究生阶段继续深造。
三、毕业要求：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大数据技术和大数据应用的复杂工程问题。
1.1能够将数学与物理知识、方法与思想，用于大数据应用复杂工程过程中所需要的抽象思维和逻辑分析；1.2能够将离散数学、程序设计、面向对象技术、数据结构、软件工程等计算机软件基础知识与方法，用于复杂大数据应用技术工程问题的算法分析与设计、软件开发与实现；1.3能够将计算机电路基础、计算机系统基础、计算机网络等计算机系统基础知识与方法，用于复杂大数据应用技术问题的系统认知、设计、开发与应用；1.4能够将数据建模与表示、大数据系统与平台技术、大数据分析与可视化技术、大数据应用开发技术等数据科学与大数据技术专业知识，用于各种场景下的大数据应用问题的规划和解决。
数据科学与大数据技术专业培养方向
数据科学与大数据技术专业培养方向
近年来，数据科学和大数据技术已经成为最热门的技术领域之一，这也使得数据科学与大数据技术专业成为了众多学生争相选择的专业之一。
此专业旨在专门培养具有数据分析、数据挖掘、机器学习和大数据处理等方面的技能和知识，下面是详细的培养方向列表。
1. 数据分析
数据分析是数据科学的基础，数据分析师需要具备数据驱动的思维方式，能够使用数据分析工具进行探索性数据分析，并从数据中发掘出有价值的信息，将数据转化为可视化结果，并基于结果做出决策。
2. 数据挖掘
数据挖掘是数据科学中的一项重要技术，它可以从大量数据中搜寻有用的模式。
数据挖掘需要掌握多种算法技术，熟悉统计和机器学习知识，并能够根据数据特征进行相应的数据预处理。
3. 机器学习
机器学习是大数据时代的重要技术之一，可以利用数据自动学习知识和模式。
机器学习需要具备数理统计、线性代数以及优化理论等多种
数学知识，同时还需要掌握深度学习、强化学习等相关技术。
4. 大数据处理
大数据处理是指对拥有大规模数据量的数据进行处理，因为数据量巨大，传统的处理方法不再适用。
因此，需要全面了解分布式处理、并行计算、数据存储技术，同时还需要掌握常用的大数据处理工具和框架。
5. 数据工程
数据工程是指为数据科学家和数据分析师提供支持，包括建立数据仓库、数据采集和清洗等工作。
数据工程需要掌握大数据技术、数据库设计和管理以及ETL技术等相关知识，同时还需要具备编码和开发的能力。
综上所述，数据科学与大数据技术专业培养方向非常丰富，学生可以根据自己的兴趣和技能进行选择，并且在实践中不断提升自己的技能水平，为自己的职业发展打下坚实的基础。
赣南师范大学数据科学与大数据技术人才培养方案
赣南师范大学数据科学与大数据技术人才培养方案一、专业名称（中英文）数据科学与大数据技术（Data Science and Big Data Technology）二、培养目标培养德、智、体全面发展的，掌握自然科学基础知识，在数据科学与大数据技术相关的数据采集、存储、分析与应用领域掌握扎实的专业知识，具备大数据分析的工程技术能力及良好的综合素质，具备抽象思维、逻辑思维能力和系统观，具有创新精神和实践能力的数据科学与大数据技术复合型人才。
三、培养规格（即在知识、能力、素质三个方面的具体要求）（1）知识目标掌握数据科学与大数据技术相关的基础知识，并具备相关的基本技能。
主要包括：①掌握计算机科学的基本理论和基本知识，数据科学的基础原理与知识，大数据技术原理，云计算与大数据相关技术平台，以及计算机软件与应用系统的设计与开发基础知识。
了解本专业的前沿发展现状和趋势，以及本行业相关的政策、法律和法规。
②具备基本实验方法与技能，具备将数据科学与大数据技术的基础知识、基本方法、工具等应用于数据采集、存储、分析与应用等方面的能力，具备大数据分析的工程项目集成的基本技能。
掌握大数据处理语言与相关工具如Python，Hadoop，Spark 等，掌握完整的大数据处理流程，并具备将大数据处理技术转化为商业价值的能力。
（2）能力目标熟练运用数据科学与大数据技术专业的相关知识，分析和解决专业问题。
主要包括：①具备清晰思考和用语言文字准确表达的能力。
能够使用技术语言进行沟通与表达，以及能够进行工程文件的编纂，并可进行说明、阐释。
②具备分析和解决专业问题的能力。
能够运用专业知识对相关专业问题进行分析并提出解决方案，以及主导实施解决方案，并对实施结果进行评估，以及提出改善方案。
③具备批判性思考和创造性工作的能力。
能够创造性地发现、评估和选择完成工程任务所需的方法和技术，确定解决方案，具有创新思维和系统思维的能力，以及较强的创新意识和进行产品开发和设计、技术改造与创新的初步能力。