一、培养目标与毕业要求
（一）培养目标
贯彻落实党和国家的教育方针，立足地方经济社会发展需求，特别是地方政府在各领域的智慧建设需求，面向大数据相关行业人才需求，培养德、智、体、美、劳全面发展的社会主义建设者和接班人，具有坚定的理想信念、高度的社会责任感，具备数学、统计学、计算机科学等多学科的知识、方法和技能，能够综合运用所学大数据技术和工具解决农业、旅游及国际贸易等行业领域数据密集型复杂工程问题，进行大数据工程应用设计与开发，具有分析问题、解决问题、自主学习及创新能力，具有良好的科学素养、人文社科素养、职业道德素养及国际化视野，能在信息技术企业、管理咨询公司、大数据分析和管理部门或者其他企事业单位的信息技术相关部门，从事海量数据处理和分析、大数据架构、并行计算等工作并利用大数据的方法解决具体行业应用问题的高素质工科应用型人才。
本专业学生毕业后5年左右，职业能力发展预期达到以下目标：
【目标1：数据分析】能够独立分析并解决大数据相关领域复杂工程问题；能够根据不同的业务场景，设计大数据平台的整体架构，建立相应的数据分析模型，并能够进行大数据算法研究、设计、迭代优化和验证。
【目标2：项目管理】能够从社会、健康、安全、法律、文化和环境等方面出发全面评估大数据项目，并对大数据项目的组织和实施进行有效跟踪管理。
【目标3：健全人格】具备良好的人文素养、社会责任感和创新精神，能够自觉坚守工程伦理和职业道德规范，爱岗敬业，拼搏进取。
【目标4：团队沟通】能够在项目团队中适应各种角色，并能够与其他成员进行有效沟通；能够在项目过程中与合作方进行有效的沟通并完成系统衔接、与用户进行有效沟通并得到用户的认可。
【目标5：职业潜力】能够跟踪数据科学和大数据技术发展趋势，对技术进行整合和提升，在终身学习和专业发展等方面表现出担当和进步。
（二）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工程问题。
1.1能够将数理知识、方法与思想用于解决大数据工程问题时所需要的抽象思维和逻辑分析。
1.2能够将离散数学、程序设计等基础知识与方法用于解决复杂大数据工程问题时的算法分析、软件开发设计与实现。
1.3能够将大数据采集与存储技术、大数据分析技术等大数据专业知识，用于大数据系统规划与设计、部署开发、运行和管理。
2.问题分析：能够应用数学、自然科学和大数据工程科学的基础原理，识别、表达并通过文献研究分析复杂大数据工程问题，以获得有效结论。
2.1能够将数学、自然科学的基础原理，用于复杂大数据工程问题的识别与表达，以获得有效结论。
2.2能够将大数据平台和大数据分析的基本原理，用于复杂大数据工程问题的识别与表达，以获取有效结论，具备创新意识、批判性思维和一定的创新能力，积极改进复杂问题求解方法。
2.3具备文献资料检索与研究的能力，能够在课程实验、实习实践、大学生创新竞赛、毕业设计（论文）等中，应用数学、信息科学的方法对相关复杂工程问题进行分析、表述、推理与验证等。
3.设计/开发解决方案：能够设计针对复杂大数据工程问题的解决方案，能够运用大数据工程专业思想与方法、知识与技术，依照大数据工程相关的标准与规范针对特定的用户或系统需求，给出大数据系统的规划与设计、部署与实施、管理与运维、测试、可视化与智能分析方案，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。
3.1能够将数据科学与大数据技术相关工程领域应用的基本设计原理与方法用于针对相关复杂工程问题设计合理的解决方案
3.2能够根据不同用户大数据工程需求确定设计目标，提出相关复杂工程问题的解决方法，并在解决过程中体现出一定的创新思维能力。
3.3大数据工程问题解决方案设计过程中能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等制约因素。
4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对数据科学与大数据技术相关领域复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
4.1能够将数据科学和大数据技术的基本理论与方法用于针对复杂的数据密集型工程问题建立实验方案或解决方案。
4.2能够针对大数据相关复杂工程问题，掌握数据收集与处理方法、数据分析方法、实验结果检验方法与综合分析方法。
4.3能够在课程实验、实习实践、大学生创新竞赛、毕业设计（论文）等中，研究与开发专业相关复杂工程问题的解决方案。
5.使用现代工具：能够针对数据科学与大数据技术相关领域复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，进行复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
5.1能够熟练运用信息系统设计方法、环境与工具，进行复杂工程问题的预测与模拟。
5.2能够选择与运用数据科学与大数据技术的方法、环境与工具，针对复杂工程问题的解决方案，进行分析与比较、预测与模拟。
5.3能够设计与开发大数据平台集成环境，解决复杂的工程问题，并能够理解与表述问题解决方案的局限性。
6.工程与社会：熟悉国家宏观发展相关产业政策和法律法规，能够基于数据科学与大数据技术相关领域工程背景知识进行合理分析，评价大数据工程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。
6.1熟悉社会、安全、健康、伦理、法律等方面的基本知识，并能用系统科学的方法理解和认识数据密集型工程对其产生的影响。
6.2能在解决复杂的大数据相关工程问题的过程中，从人文与社会、健康与安全、伦理与法律等方面进行分析、比较与评价，能够体现应尽义务、操守与责任。
7.环境和可持续发展：能够理解和评价针对数据科学与大数据技术相关领域复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
7.1能够理解环境与可持续发展的内涵和意义，理解复杂的大数据类工程实践对当前社会环境与自然环境，以及可持续发展的影响与重要性，针对具体问题的解决方案能够进行环境与可持续发展影响方面的分析与评价。
7.2能够合理分析和评价针对复杂大数据工程问题的系统解决方案或大数据工程实践对环境、社会持续发展的影响。
8.职业规范：身心健康，具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在数据科学与大数据技术相关领域工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。
8.1具有人文社会科学知识和素养，具有社会主义核心价值观，愿为他人和社会作出奉献。在工程实践中保持身心健康、坚守道德底线。
8.2理解职业道德和规范的核心理念，在大数据相关工程实践中坚守职业操守，兢兢业业做好本职工作。
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。
9.1理解尊重个人权利和利益的重要性，理解个人、团队、社会的关系，理解个人和团队的利益统一性。
9.2参加一定的跨院系、跨专业的社团组织或竞赛等科技活动，或参加一定的工程实习、社会实践、公益活动、调研等，并能够在多学科背景下发挥应有的作用。能倾听其他团队成员的意见，具备团队组织协调能力。
10.沟通：能够就数据科学与大数据技术相关领域复杂工程问题与业界同行及公众进行有效沟通，能够依照相关的工程标准或行业规范，进行报告撰写和交流表达；具备一定的英语水平，能阅读本专业领域的英语资料文献，具有国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
10.1能够在各种教学和实践环节中，针对复杂工程问题解决方案与同学、同行及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、清晰表达观点，准确回应提问等。
10.2具有数据科学与大数据专业方面的外语文献阅读与文献检索能力，具有国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
11.项目管理：掌握大数据领域工程项目管理与经济决策方法，理解工程实践活动中涉及的重要经济与管理因素，并能在多学科环境中加以应用。
11.1掌握工程项目管理与经济决策方法，能够识别工程项目管理和经济决策中的关键因素；
11.2能够运用系统工程的观点、理论和方法，理解工程实践活动中涉及的经济与管理因素，并应用于多学科环境中复杂工程问题的解决。
12.终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，能够追踪大数据、人工智能领域及地方信息化建设发展趋势，具备不断学习及持续发展的能力。
12.1理解大数据工程领域特别是地方经济社会智慧建设发展趋势，能够认识到不断探索和学习的必要性，掌握自主学习的方法，了解拓展知识和能力的途径；
12.2具有自主学习和终身学习的能力和意识，能够针对个人或职业发展的需求，学习和运用不断出现的新技术、新方法，提高自身的持续发展能力。