一、培养目标

本专业培养德、智、体、美、劳等方面全面发展，具有良好的数学基础与数学思维能力，掌握信息与数据科学的基础理论与技能，包括面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理的基本理论、基本方法和基本技能，受到科学研究的训练，能解决信息技术和数据挖掘中的实际问题的高级专门人才，以及从事大数据处理及大数据系统开发与构建工作的专业应用型人才。

毕业生适宜在国家机关及企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据分析，开发基于大数据的新产品和新业务，也可以继续攻读本学科和相关学科的硕士学位。

学生在毕业后五年左右应达到以下目标：

培养目标1：具有良好的思想品格和人文素养，有社会责任感，遵守职业道德；

培养目标2：具有良好的终身学习能力、多学科知识交叉融合能力、沟通交流能力、团队合作能力，能在数据科学及交叉学科领域开展相关工作，适应独立和团队工作环境；

培养目标3：具有较强的创新意识，能够在多学科背景下理解和解决数据科学领域的复杂问题，具备在数据科学及交叉学科领域从事软件系统研究、开发、项目管理和服务等工作的能力；

培养目标4：具备良好的数据科学专业知识和管理经验，成为所在领域的专业技术骨干、科学研究骨干和管理中坚力量，具有良好的职场竞争力。

二、毕业能力要求

本专业学生要学习自然科学和人文社科基础知识，学习计算机科学、数据科学等相关方面的基础理论、基本知识和基本技能，受到较好的工程设计与实践的基本训练，具有系统分析、设计、开发与研究的基本能力。通过各个教学和实践环节的培养，学生应熟练掌握智能技术的基本知识，参照工程教育专业认证的标准和要求，毕业要求包括以下12项：

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数据科学与大数据技术专业领域的复杂工程问题。

2. 问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析数据科学与大数据技术专业领域的复杂工程问题，以获得有效结论。

3. 设计/开发解决方案：能够设计针对数据科学与大数据技术专业领域的复杂工程问题的解决方案，设计/开发满足特定需求的大数据系统和信息处理方案或技术，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。

4. 研究：能够基于数据科学原理并采用科学方法对数据科学与大数据技术专业领域的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

5. 使用现代工具：能够针对数据科学与大数据技术专业领域的复杂工程问题，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，包括对数据科学与大数据技术专业领域的复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

6. 工程与社会：能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价数据科学与大数据技术专业领域的工程实践和复杂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。

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专业领域复杂工程问题的具体工程实践对环境和社会的影响及可持续性。

8. 职业规范：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专业工程实践中理解并遵守职业道德和规范，履行责任。

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。

10. 沟通：能够与业界同行就数据科学与大数据技术专业领域的复杂工程问题进行学术交流和有效沟通，包括用术语清晰地表达技术思想，撰写文稿，电子媒体展示与表达；具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通交流。

11. 项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

12. 终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。

三、主干学科

计算机科学与技术

四、标准学制与学位

1.标准学制：四年制本科，实行弹性学习年限

2.授予学位：工学学士学位

五、毕业学分要求与学位授予条件

1.毕业最低学分要求：168 学分

课程体系结构与各类课程毕业学分要求：

2.学位授予条件：取得本专业毕业证书、满足《天津科技大学学位授予工作实施细则》中相应规定者，授予学士学位。

六、核心课程

C语言程序设计、离散数学、数据结构、算法分析与设计、Python程序设计、数学建模、计算机组成原理、操作系统、数据库原理、计算机网络、应用统计学与R语言建模、运筹学、数据科学导论、数据挖掘与数据仓库、大数据存储与运算、大数据分析与应用、机器学习原理与应用、数据可视化技术、人工智能概论、NoSQL数据库、数据采集技术、云计算应用开发技术、Java程序设计、大数据实时计算、大数据查询与处理等。