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本专业是计算机科学、数学、统计学深度交叉融合的新工科专业。依托教育部学校规划建设发展中心的数据中国“百校工程”建设优势,深度践行OBE理念,聚焦大数据全生命周期的工程化应用核心,构建“数理基础+计算机技术+大数据核心+行业应用”四层递进式课程体系,同时,专业着力组建双师双能型师资队伍,搭建“校内实训+校外实习+项目实战”三位一体实践平台,与多家知名企业共建实习基地,为学生搭建理论与实践深度衔接的成长路径。
专业重点聚焦人工智能、大数据分析、数据挖掘、云计算等前沿技术领域,引入真实产业项目开展实战化教学,依托校内专业导师团队精准指导,强化学生工程实践能力与问题解决能力。立足粤港澳大湾区数字经济发展战略,本专业以培养具备跨学科思维、扎实数据治理能力及国际视野的高层次复合型大数据人才为目标,助力大湾区数据产业高质量创新发展。专业通过持续改进机制动态优化人才培养方案,确保培养内容与行业需求同频同步,毕业生可胜任大数据系统集成、应用开发、数据可视化等核心岗位,成为支撑区域新经济发展的骨干力量。
本专业主要面向粤港澳大湾区,坚持立德树人,培养德智体美劳全面发展,具有家国情怀、工匠精神、实践能力、创新精神和国际视野,掌握数据科学与大数据技术专业的基础理论和专业技能,具有一定的数据采集、治理、存储、分析、挖掘和可视化的能力,具有AI大模型和智能体开发的能力和良好的综合素质,熟练掌握完整的数据处理流程,具备较强的数据处理、数据分析和大数据行业应用的能力,熟悉掌握AI大模型和自动编程工具的使用,具备较强的AI行业应用的能力,能在金融、物流、交通、智慧城市等领域从事大数据分析师、数据可视化工程师、系统运维工程师、AI大模型提示工程师、AI智能体应用开发工程师等岗位工作的复合型应用型人才。
1、工程知识:能够将高等数学、自然科学、数据科学与大数据技术基础知识、专业知识用于解决大数据领域实际工程问题。
2、问题分析:具有解决数据科学与大数据技术领域实际工程问题所需的专业知识,具备对复杂工程项目问题进行科学识别和提炼、定义和表达、技术分析和测试及运维管理的能力,以获得相应实际工程问题的深刻认识并解决复杂工程项目问题。
3、设计/开发解决方案:全面理解信息系统的需求,能够设计大数据开发和大数据分析领域的工程问题的解决方案,掌握AI大模型和自动编程工具的使用,设计和开发满足特定需求的系统,包括软件、数据与图像处理,并能够在设计环节中体现人工智能、大数据的创新意识。
4、研究:能够基于数据科学原理,采用工程方法对复杂工程问题进行研究,包括需求分析、系统设计、编程实现、测试和维护,并通过数据收集、设计模型、 信息挖掘和综合分析获得合理有效的结论。
5、使用现代工具:能够针对数据科学与大数据技术领域复杂工程问题,选择与使用恰当的编程语言、开发平台、AI工具以及各种辅助的质量保证、建模工具等,来解决工程中的问题,并能够理解其局限性,了解数据科学领域的前沿理论与发展现状和趋势。
6、工程与可持续发展:在解决数据科学与大数据技术领域的复杂工程问题时,能够基于工程相关背景知识进行合理分析,综合考虑健康、安全、环境、法律、经济、社会及文化等制约因素,遵守法律法规与相关标准,评价专业工程实践和复杂工程问题解决方案对环境及社会可持续发展的影响,并理解应承担的责任。
7、工程伦理和职业规范:具有人文社会科学素养和社会责任感,理解工程伦理的基本原理与核心价值,能够在数据科学与大数据技术领域的工程实践中,识别和分析工程活动涉及的伦理问题,理解并遵守职业道德规范、行业标准及法律法规,在工程决策中践行公平、诚信、隐私保护等伦理原则,主动履行工程师应承担的社会责任。
8、个人和团队:能够在多学科背景下的项目团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色,拥有良好的团队协作精神。
9、沟通:具有在数据科学与大数据技术领域复杂项目工程活动中与他人和社会进行有效沟通的能力,包括能够理解和撰写效果良好的项目报告和设计文档,进行有效的陈述发言;具有一定的国际视野和跨文化交流的能力。
10、项目管理:理解并掌握复杂项目工程的管理和经济决策方面的基本知识与方法,具备组织开展项目管理的综合能力,并能够应用于工程实践中。
11、终身学习:具有自主学习和终身学习的意识,具有不断学习和适应人工智能、大数据技术快速发展的能力。
本专业立足粤港澳大湾区数字经济产业需求,以“学生中心、产出导向、持续改进”的OBE理念为核心,构建高质量育人生态,聚焦数据科学领域核心能力培养,打造适配区域产业发展的应用型大数据人才培养体系,助力学生成长为具备扎实专业功底、较强实践能力和创新意识的复合型应用型人才。
1、育人理念方面,以国际工程教育认证标准为标杆,将行业技术标准与职业素养要求融入人才培养方案,通过“理论教学+企业实践+项目创新”三维融合,打造“课堂即实践、作业即项目”的沉浸式学习场景,强化理论与实际应用的深度衔接,夯实学生专业基础,提升综合素养。
2、培养模式上,实施“3+1”分段式培养:前3年完成“基础-核心-专业”阶梯式课程学习,系统夯实数学、计算机、数据科学等核心知识,构建完整的专业知识体系;第4年进入企业开展真实项目实战,实现“校园到职场”无缝衔接。
3、人才培养途径方面,引入垂直整合化项目教学体系,以粤港澳大湾区数字经济产业真实需求为导向,构建“课程实验-项目实战-创新创业”三级进阶实践路径。学生从大二起进入校内项目实训组,在专业导师指导下完成数据采集、分析、可视化全流程开发,培养解决复杂工程问题的能力。依托大湾区产业资源,聚焦区域重点产业人才需求,优化人才培养方案,精准对接行业岗位,助力毕业生实现高质量就业,达成“入学明方向、毕业即成才”的培养目标。
工信部认证
大数据应用技术(hadoop)初中高级
大数据应用技术(spark)初中高级
算法工程初中高级
机器学习训练初中高级
人工智能工程师初中高级

专业核心课程
C语言程序设计、面向对象程序设计、数据库原理与应用、数据结构与算法分析、操作系统原理与应用、大数据技术与应用(Hadoop+Spark)、海量数据分布式应用、数据导入与预处理应用、数据可视化技术、大模型应用系统开发、数据挖掘技术与应用、数据分析技术与应用、机器学习。
实践性教学环节
校内集中实践教学环节:面向对象应用项目设计、数据库应用开发项目设计、数据结构与算法分析课程设计、Hadoop+Spark综合实践、数据可视化开发实践、数据预处理实践、数据应用全栈开发实践。
企业实践教学项目:第四学年学生在企业环境中完成在线自主学习模块课(利用企业优质资源共建的课程)、生产实习、毕业实习、毕业论文(设计)、职业品德教育、拓展模块课程等教学任务。
建有大数据技术实验室、计算机软件实验室、计算机图形设计实验室、大数据应用协同创新中心等实验室,总面积达1000平方米,计算机300余台,曙光大数据集成服务器等,设备总值达1400万元。
大数据应用协同创新中心是东白云学院与中科曙光投入1000万元,由教育部学校规划建设发展中心、中科曙光与广东白云学院共建的“产教融合、数据中国、百校工程”创新基地。
大数据应用协同创新中心服务器集教学、科研、社会服务于一体,服务器采用硬件一体化的结构,系统容量达600TB。服务器构建Infinity 9000大数据生态系统,集成了Edu教学实验系统、Lsn课程管理系统、Insight大数据智能分析平台、Mining数据挖掘平台、Xdata大数据生态分析管理平台、大数据应用开发平台和行业大数据实战系统等13个教学、应用相关大数据技术服务系统,本服务器已与博雅楼的实践教学中心对接,提供学生的课堂教学支持,可进行数据科学与大数据技术专业的人才培养、课程教学、大数据行业应用分析、大数据服务器应用等,实现对人才培养、教学科研、社会服务的功能。
在大数据时代的浪潮中,数据科学与大数据技术专业凭借其鲜明的专业特色和广阔的就业前景,已成为众多学子报考的热门选择。
据行业权威统计,当前我国大数据行业人才缺口已突破200万,且缺口数量正以年均30%-40%的速度持续扩大。与此同时,国家及地方政府高度重视大数据产业发展,出台一系列扶持政策,为行业发展提供了坚实的政策保障和广阔的发展空间。在金融、医疗、电商、互联网、政务等关键领域,企业及相关单位对数据分析师、数据工程师、数据挖掘工程师等核心岗位的需求尤为迫切,对应岗位薪资水平持续攀升,目前行业平均年薪已突破15万元,在一线及发达地区,核心岗位年薪更是高达20万元以上,职业回报优势显著。
我校数据科学与大数据技术专业,立足行业需求,致力于培养面向大数据与人工智能领域,能够胜任数据分析工程师、算法工程师、大数据开发工程师等典型岗位的应用型专业技术人才。随着大数据技术的不断成熟、应用场景的日益丰富,毕业生的职业发展路径也愈发多元:既可以进入互联网、金融、医疗等企业,投身大数据技术应用与落地工作;也可以选择进入科研机构、政府部门及事业单位,参与大数据技术研发、政务数据治理与应用推广等相关工作。此外,随着人工智能、云计算、物联网与大数据技术的深度融合,本专业毕业生在机器学习、智能系统开发、数据可视化等新兴领域也展现出巨大的就业潜力,职业发展后劲充足。
综上所述,数据科学与大数据技术专业就业前景广阔、政策支持力度大、岗位需求旺盛且薪资待遇优厚。选择本专业,将为您开启一扇通往未来科技前沿的大门,助您在数字化转型的浪潮中乘风破浪,实现个人职业理想与价值。
本专业建有一支专兼结合、工程实践能力强、具有一定国际视野的师资队伍。现有专业教师30人,其中正高级职称4人,副高级职称6人,中级职称18人,双师型教师15人,南粤优秀教师1人。80%专业教师具有企业工作经历和实际项目研发经验。
教师在大数据、人工智能、物联网等前沿领域有深入的研究。近五年,教师团队承担省级重点科研平台、质量工程和教研教改课题等课题20余项,项目资金400余万元;发表研究论文80余篇,出版教材、专著9部;获发明专利8项,实用新型专利20项,软件著作权120余项。指导学生在各类科技竞赛中,获国家级奖项15项、省级奖项140余项。