一、数据科学与大数据技术专业概况

专业名称及专业代码：数据科学与大数据技术（080910T）专业类及专业类代码：工学计算机类（0809）

专业简介：数据科学与大数据技术专业融合数学、统计学、计算机科学等多学科知识，专注于大数据采集、处理、分析、可视化及辅助决策。专业教师均获得大数据分析师、计算机视觉高级工程师、人工智能高级工程师等专业技术证书。专业自2021年开始招生，紧密结合学校特色，借助交叉学科优势，以农业大数据应用为导向，以大数据分析技术为主线，以OBE理念贯穿培养过程，培养学生运用大数据技术解决农业信息化、智慧农业等领域农业大数据复杂工程问题。

二、培养目标

本专业坚持立德树人根本任务，面向北京城市功能定位及经济社会发展需求，围绕学校全面建设都市农林特色高水平复合应用型大学的目标，培养德、智、体、美、劳全面发展，具有扎实的数据科学与大数据技术基本理论、基础知识和专业技能，具备较强的工程实践能力，能够运用所学知识解决实际工程问题的高水平复合型、应用型大数据开发与技术服务人才。毕业生可在大数据、人工智能、互联网、智慧农业等领域从事大数据管理与维护、大数据处理与分析、大数据应用等工作；也可进入国内外高等院校、科研院所继续深造。

经过在本专业领域五年左右的锻炼，毕业生在专业和职业上预期达到以下目标：

1. 具有良好的人文科学素养、职业道德和社会责任感，熟悉相关的法律法规和行业规范，热爱大数据行业，有意愿并有能力服务社会；

2. 具有较强的数据采集、数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化和应用开发等工程实践能力，能够针对数据科学与大数据技术领域内复杂工程问题提出相应的解决方案，独立承担数据分析与挖掘、数据服务和管理、数据可视化和应用系统开发等工作，从而具备成长为行业技术骨干或高级工程技术人才的能力；

3. 具有进取精神和工程创新能力，拥有较强的自主学习和终身学习能力，能够自主学习大数据技术及相关领域的前沿技术，并将新技术成果应用于实际的工程实践，主动适应数据科学与大数据技术领域内知识结构和社会经济需求的变化；

4. 具有良好的沟通协作、团队合作、组织领导和项目管理能力，能够胜任大数据技术领域的管理工作；

5. 具有国际视野，能够开展跨学科跨文化学习，掌握新的知识和技能，拓展新的职业发展机会。

三、毕业要求

经过在校四年的系统专业学习，本专业毕业生应具有数学、自然科学和数据科学与大数据技术的基本原理和基本方法，能够针对复杂工程问题使用现代工具进行问题分析、方案设计、系统研究与开发，遵守职业道德规范、具有团队合作和沟通的意识，具有项目管理和知识更新的能力。

1.工程知识：具备解决大数据科学复杂工程问题的数学、自然科学、数据科学、计算机科学、农业工程等工程知识。

1.1 具备数学、物理、农业生产、农业工程与社会发展等基础知识；

1.2 具备计算机科学、大数据技术、科技创新等基本知识。

2.问题分析：能够应用数学、自然科学和大数据科学与工程的基本原理和农业相关学科知识，通过文献研究、知识整合、思维创新，识别、表达、分析和研究大数据科学与工程及农业相关领域中的复杂工程问题，以获得有效结论。

2.1 能够识别和判断大数据科学与工程领域复杂工程问题的关键环节和实施步骤；

2.2 能够分析相关文献，提供并表达解决复杂工程问题的多种方案；

2.3 能够运用基本原理对所提出的解决方案进行对比分析，进而验证解决方案的合理性，得出有效结论。

3.设计/开发解决方案：能够设计针对复杂大数据科学与工程问题的解决方案，设计满足特定产品需求的大数据软硬件系统，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。

3.1 能够在社会、健康、安全、法律、文化以及环境等现实约束条件下，根据用户需求和设计目标，利用创新意识，分析、设计和改进系统解决方案；

3.2 能够对方案设计进行测试和评价，并用可视化技术、报告或软硬件等形式呈现设计成果。

4.研究：能够基于数据科学、计算机科学、统计分析等相关科学原理，针对大数据科学与工程中复杂工程问题，采用科学方法进行问题抽象、系统建模、实验设计、优化分析等研究，获得合理有效的结论。

4.1 能够运用自然科学和农业信息等交叉学科的基础知识进行需求分析和功能分析；

4.2 能够识别和判断大数据科学与工程领域的核心科学问题，选择研究路线，设计合理可行的实验方案；

4.3 能够根据业务需求采集、处理数据，进行分析、建模、评价，提取合理有效结论。

5.使用现代工具：能够针大数据科学与工程中复杂工程问题，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，进行分析、预测、模拟与实现，并理解其局限性。

5.1 能够利用信息检索、AI生成等技术获取专业文献、资料、软件代码和软件工具；

5.2 能够恰当使用和集成技术、资源与工具，根据业务需要开发模拟工具，并理解其局限性。

6.工程与可持续发展：能够基于大数据科学与工程中复杂工程问题应用领域背景知识，理解、分析、评价数据科学与大数据技术专业工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及经济和社会的可持续发展的影响，并理解应承担的责任。

6.1 了解数据科学与大数据技术的发展历史及最新动态，掌握相关行业的政策与法规，能够合理分析和预测相关技术的发展趋势；

6.2 合理评价解决方案与工程实践对社会、健康、安全、法律以及经济和社会的可持续发展的影响，并理解应承担的责任。

7.伦理和职业规范：有工程报国、工程为民的意识，具有人文社会科学素养和社会责任感，能够理解和应用工程伦理，在大数据科学与工程应用领域实践中遵守职业道德、规范和相关法律，履行责任。

7.1 理解社会主义核心价值观，具有工程报国、工程为民的意识，具有推动民族复兴和社会进步的责任感；

7.2 理解大数据工程师的职业性质，在工程实践中自觉遵守职业道德和规范，具有法律意识，并履行责任。

8.个人和团队：具备一定的人际交往、团队协作和组织管理能力，能够在农业、生物、食品科学等交叉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。

8.1 具备交叉学科基本素养，能够理解交叉学科背景下团队成员与负责人的责任，能够承担个人的角色任务；

8.2 具有良好的身体素质、心理素质、表达能力、人际交往能力、团队协作能力和组织管理能力。

9.沟通：能够就复杂工程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；能够在跨文化背景下进行沟通和交流，理解、尊重语言和文化差异。

9.1 能够通过撰写报告、陈述发言等形式与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流；

9.2 掌握一门外语，具备一定的国际视野，能够应用专业知识在跨文化背景下进行沟通和交流。

10.项目管理：理解并掌握大数据科学与工程实践中产品调研和分析、设计研发、运行维护等方面的管理原理和经济决策方法，并能在农业、生物、食品科学等多学科环境中应用。

10.1 掌握工程管理与经济决策的基本原理，并在大数据科学与工程实践中应用；

10.2 具备在交叉学科环境中进行高效工程管理与经济决策的能力。

11.终身学习：具有自主学习和终身学习的意识和能力，能够理解广泛的技术变革对