专业定位
广东工业大学数据科学与大数据技术专业设立于2018年9月。自设立以来，坚持立德树人、以生为本的办学理念，为国家培养德才兼备的新工科人才。数据科学与大数据技术专业为广东经济社会的发展培养高素质应用型创新人才，培养的学生能够融合计算机、通信和自动控制等技术，解决面向领域应用的大数据技术专门人才，培养的学生具有数据采集并进行大数据获取、清洗、管理与分析等能力的应用型人才，满足广东经济和社会发展对自动化人才的需求。
本专业依托科研优势，强化应用、实践与创新能力的培养，展开以大数据核心技术、云计算、大数据分析、机器学习、数据治理等为重点的基础理论和工程素质教育，重点突出科研与教学、教学与企业需求相结合，将科研引入教学，强化应用、实践与创新能力的培养，展开以大数据核心技术为重点的基础理论和工程素质教育，并从平台建设、人才培养和重大项目等多方面努力，为国家培养亟需的大数据优秀人才。
培养目标
数据科学与大数据技术专业培养学生德才兼备，具有协同精神与创新意识，成为适应广东经济和社会发展的大数据相关领域的技术和管理人才。培养目标可以归纳为以下：（1）培养学生具有健全人格、正确价值观、良好职业素养及社会责任感；（2）培养学生掌握扎实的理论基础知识，具备计算机技术、通信技术和控制技术的基本知识，具有融合计算机技术、通信技术和控制技术对大数据领域复杂工程问题进行分析、设计与开发的专业能力；或具备数据采集、大数据管理和分析的基本知识，具有对大数据工程领域的复杂工程问题进行分析、设计与开发的专业能力；（3）培养学生具有组织与实施大数据相关领域工程项目的团队合作和管理能力；（4）培养学生具有自主学习的能力、终身学习的追求与创新意识，能够适应技术、经济与社会的持续发展。
培养规格
数据科学与大数据技术专业本科专业学制4年，最低修满160学分。经过四年的系统学习，本专业学生在毕业时可达成以下毕业要求:
（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大数据复杂工程问题。
（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：能够设计针对大数据复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、组件或模型，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：能够基于科学原理并采用科学方法对大数据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：具有利用现代信息技术获取相关信息的初步能力，具有综合运用所学理论和技术手段，分析并解决数据科学实际问题的基本能力。
（6）工程与社会：能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价专业工程实践和大数据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。
（7）环境和可持续发展：能够理解和评价针对大数据复杂工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
（8）职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，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：能够就大数据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。并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
（12）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。
课程体系
专业构建了“三大基础、一个领域”课程体系。分为人文社科基础、自然科学基础、大数据专业基础、大数据专业领域四大类。
专业核心课程
Linux操作系统、数据结构与算法设计、大数据技术原理、数据挖掘与应用、机器学习、应用统计学与R语言建模、并行计算与分布式系统等。
主要实践教学环节
工程训练、数据结构与算法设计实验、Linux操作系统实验及课程设计、数据挖掘与应用实验及课程设计、机器学习实验及课程设计、NoSQL数据库实验、大数据技术综合课程设计、生产实习、毕业设计（论文）等。
师资队伍
专业现有专任教师31人，其中教授7人，副教授12人，博士学位教师30人，学科带头人为国家级人才1名，并积极引进学校“青年百人计划”年轻学者，近3年来，获立项国家自然科学基金项目数达到5项；以第一单位及第一排名人，获省科学技术奖一等奖2项。
教学条件
2015学校进入IBM与教育部合作的“IBM U-100计划”，和IBM公司在大数据课程开发、人才培养、师资培训等方面展开合作。2016年自动化学院与广东“博创智能装备股份有限公司”联合申报，成功获批了全国首批“中国制造2025”示范基地（全国43家，广州地区唯一1家），双方就大数据技术在高端装备的生产，尤其是在注塑行业智能制造中的应用，开展深度合作，共同探索基于大数据的知识自动化解决方案。此外，学院还与世界物流巨头中集集团、省内交通龙头企业广东岭南通公司等业内标杆共同建有学生联合培养基地。对接业内标杆，一方面可为学生的实践训练提供专业的培养基地，另一方面为专业课程的设置增加实用技术的比例。与此同时，通过交流实习，学生的就业途径也将得到有利的拓宽。在高水平大学建设期间，学院投资1769万元建设了“面向领域应用的大数据云平台”，提供大数据、云计算和HPC能力，为了强化AI能力，投入200余万元，建设“深度学习一体化管理系统”。同时，学院还获批广东省科技厅“面向领域应用的大数据工程技术研究中心”，中心围绕“面向领域应用的大数据共性技术”为中心，突出“大数据技术体系建设”、“关键技术研发与成果转化”、“大数据应用验证与大数据云服务”、“人才培养与技术交流”、“面向领域的大数据示范应用”等五个重点方向，开展工作。这些实验条件均可为数据科学与大数据技术专业提供实践保障。学院也获批教育部协同育人项目（西普教育2017第二批）“云计算大数据应用联合实验室”，作为本科生大数据实训平台，建有3个本科教学实验室，为本专业工程实践教学提供了有力保障。
