数据科学与大数据技术

人才培养目标和规格：
培养具有人文科学素养、良好工程素质、职业道德和社会责任感，系统掌握信息科学、数据科学基础理论、知识，具备大数据采集、处理、分析及可视化、系统运维、应用开发的专业能力，能在政府、企事业单位、社会组织等部门从事数据采集、数据挖掘、大数据可视化、大数据实施、大数据系统运维等技术工作的复合应用型专业技术人才。

培养方向：
借助海南省全面建设“信息智能岛”的契机，围绕自贸港、智慧城市、智慧金融、智慧旅游、智慧物流、工业互联网等特色领域，依托海南省第一个高性能超算中心和大数据实验室，与吉利集团、中科曙光等企业构建政产学研用创新协同育人模式。该专业不以专业方向招生，通过设置模块课程形成专业方向。学生就读专业后，可以根据自身特长、志向、志趣并参考老师的意见选择专业方向。根据社会对大数据领域技术应用型人才的需求，本专业设置了大数据分析、大数据系统架构、大数据可视化等3个培养方向。
1.大数据分析方向：熟练掌握对大数据进行科学分析、挖掘、展现及决策支持的技术及工具，具备将领域知识与计算机技术、数据技术融合、创新的能力，能够从事金融、互联网、电商、O2O等行业的大数据采集及预处理、存储管理、分析处理、可视化与决策分析等方面的工作。
2.大数据系统构架方向：精通MapReduce设计方法，熟悉Spark/Streaming、Hadoop/Hive等大数据相关技术，具有大数据平台生态系统架构与优化的能力，能够从事大数据平台运维、管理、架构等方面的工作。
3.大数据可视化方向：熟练掌握大数据可视化开发技术及工具，能根据数据分析与业务要求独立高效完成可视化任务，具有大数据可视化、数据交互设计的工程实践能力，能够从事商业数据可视化、可视化分析与决策等方面的工作。

主要课程：
高等数学、大学英语、Python语言程序设计、数据统计基础、数据采集及预处理、数据结构、数据库原理及应用、操作系统、计算机网络、Web前端技术、可视化原理及应用、数据工程、最优化原理及应用、数据挖掘及机器学习、Hadoop大数据技术、高性能计算、深度学习、推荐算法及应用、创新创业教育实践、专业实习、毕业论文（设计）等。

学制与修业年限：
学制4年，修业年限4-6年

授予学位：
工学学士学位