专业定位

数据科学与大数据技术是以大数据为研究对象，综合运用计算机科学、统计学、数学等学科的相关理论和方法，从数据中提取信息、形成知识、支持决策，从而实现大数据价值的系统化理论与方法。它是计算机、统计学、数学、信息科学等学科交叉融合形成的一门新兴学科。

培养目标

本着遵循高等教育教学和人才培养规律，以特色发展为导向，以提高质量为核心，按照“育人为本、德育为先、能力为重、全面发展”要求，着力推进协同育人、科研育人、实践育人和文化育人，构建“知识、能力、人格”三位一体的育人体系，培养学生的学习能力、创新能力、实践能力、交流能力和社会适应能力，造就“基础厚、素养高、能力强、潜力大、全面发展”的高素质专门人才和拔尖创新人才的培养宗旨，数据科学与大数据技术本科专业培养学生的目标是：具有扎实的数学基础，统计和大数据技术理论基础，缜密的数据思维，熟练的计算机编程技术，擅长实际数据的搜集、挖掘、建模和分析，算法设计及数据可视化，具备专业学习与应用所需的英语听说读写能力以及较强的社会沟通能力，本专业的毕业生既可以进一步攻读研究生或留学深造，也可以在社会广泛的行业和各部门就业：需要从事数据分析工作的政府部门；银行、证券、基金公司等金融部门；通讯，软件，机器人行业，大中小型企业的市场分析、风险管理、质量管理等部门；高等、中等学校、科研院所；调查公司、咨询公司等数据分析专门机构，以及产生大数据处理及分析需求的各产业部门等。

培养规格

（1）本专业毕业生培养要求

• 具有良好的政治、思想、文化、道德、身体和心理素质，德智体美劳全面发展；

• 掌握数据科学与大数据技术的基础知识、基本理论及技术，掌握面向大数据应用的数学、统计学、计算机科学的基本理论、方法和技能，具备数据收集、处理、提取、分析、应用以及创新等能力；

• 掌握中外文资料查询和文献检索的现代信息技术，具备探索、研究和解决新问题的能力；

• 知识面广，具备在新的行业及领域中快速学习并应用数据科学与大数据理论、方法和技术发现、分析、解决问题的能力；

• 了解数据科学理论与方法的发展动态，具备较好的独立进行科学研究的潜质

• 具有良好的交流沟通、适应环境和团队合作能力。

（2）学制、学分要求

• 学制：4年。按照学分制管理机制，实行弹性学习年限，但不得低于3年或超过6年。

• 最低学分要求：本专业毕业最低学分要求为141学分（不含英语课学分）。

课程体系

专业课程体系总体框架如下：

 核心课程包括：数学分析 I, II, （或高等数学上、下）; 线性代数A；概率论；数理统计；数据结构与算法分析；离散数学；运筹与优化;分布式存储与并行计算；多元统计分析；统计学习; 人工智能；大数据分析软件及应用；数据科学实践; 自然语言处理；机器学习；信息检索等。

主要实践性教学环节包括：毕业论文（设计）、科研创新项目、专业实践/实习等。

师资队伍

南方科技大学统计与数据科学系成立于 2019 年 4 月，目前共有14位专任教师（含3位即将入职）和5位双聘教师，其中有讲席教授4人，教授4人，副教授5人，助理教授6人。统计与数据科学系拥有国际化、高水平的师资队伍，包括1名国家特聘专家，1名国际数学家大会邀请报告人，2名国家自然科学奖二等奖获得者，1名长江讲座教授，2名国际数理统计学会（IMS）会士、1名常务理事，1名英国皇家统计学会会士，1名英国计算机学会会士，1名IMS Medallion讲座演讲者，1名深圳市杰出人才培养对象，1名深圳市高层次国家级领军人才。

教学条件

统计与数据科学系日常授课地点为南方科技大学教学楼，教学设备完善。除日常授课外，为更好为本科学生提供优质的实习平台，统计与数据科学系在2020年与深圳市天择教育科技有限公司、华林证券股份有限公司、深圳市海云天科技股份有限公司、晨星资讯（深圳）有限公司签订学生实习基地建设协议，为本科学生搭建了4家实习基地。