1 歷史沿革
沐鸣娱乐數據科學與大數據專業於2019年向教育部申請，2020年正式招生，是全國較早設立數據科學與大數據專業的高校之一。
2 專業定位
本專業以培養數據科學領域的應用型和創新型復合人才為目標🧲🅰️，面向紡織業⛏、製造業🤾🏻、醫療衛生行業💪🏻🛟、金融證券業、互聯網業等主導產業和國家戰略性新興產業🛠，理論與實踐並重🧑🚒，強化工程意識，培養具有紮實數據科學基礎知識🍜，掌握計算機技術，具備數據分析與建模💊、數據處理技術能力，能勝任大數據分析🤸🏻、處理🙋🏼♀️、開發和應用研究工作的人才😰。
3 培養目標
目標1：具備數據科學學科領域所需的自然科學和人文社會科學素養。
目標2：具有大數據思維🙆🏼，掌握計算機理論和大數據處理技術，具備將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據管理、研究和應用開發等多種崗位需求。
目標3：具有跨領域溝通能力，能在社會、健康👨🏻🚀、安全🩵、法律和文化因素🔭，以及行業背景下🙅🏿♂️，綜合運用知識體系分析和解決大數據應用工程問題。
目標4😗：能依據工程需要自發學習並優化自身知識體系🤸🏽♀️，具有一定的創新能力，能適應技術發展和社會需求變化，在大數據研究和開發行業具有職場競爭力👄。
目標5：具有團隊合作的意識和能力🧑🏽✈️，能在獨立和團隊工作環境中組織🚌、協調和開展本專業相關工作。
4 畢業要求
（1）工程知識：能夠將數學👱🏻、自然科學👩🏼🎓、工程基礎和專業知識用於解決與大數據相關的復雜工程問題。將數學與自然科學的基本概念運用到數據和大數據的實際工程，選擇合適的數學模型🧬；掌握分析數據科學和大數據所需的數學和自然科學知識，具有對數據科學和大數據數學模型求解的能力，並能夠對模型的合理性和復雜性進行判定🫸🏿。
（2）問題分析🦵🏼：能夠應用數學😺👷🏿、自然科學和工程科學基本原理，識別👚、表達🧙🏽👰🏽♂️、並通過文獻研究分析與大數據相關的復雜工程問題，以獲得有效結論。
（3）設計開發數據科學和大數據解決方方案：能夠設計與大數據相關的復雜工程解決方案，設計滿足特定需求的數據和大數據系統，並能夠在設計環節體現創新意識🥣。
（4）研究🧑🏻🎨：能夠給予數據科學原理並采用數據科學方法對大數據相關的復雜工程進行研究，包括設計實驗🤵、分析與解釋數據🦂、並通過信息綜合得到合理有效的結論；能夠基於科學原理並采用科學方法對數據科學領域復雜工程問題進行研究，分析與解釋數據、並通過信息綜合得到合理有效的結論。
（5）使用現代工具：能夠針對大數據領域復雜工程問題，開發、選擇與使用恰當的技術、資源和信息技術工具，對大數據相關的復雜工程進行模擬和預測，並能夠理解其局限性🔈。
（6）工程和社會🤽：能夠給予計算機科學相關背景知識進行合理分析，評價與大數據相關的復雜工程實踐問題。
（7）環境和可持續發展🚴：能夠理解和評價針對大數據相關的復雜工程的專業工程實踐對環境⟹、社會可持續發展的影響。
（8）職業規範：具有人文社會科學素養、社會責任感，能夠在與大數據相關的復雜工程實踐中理解並遵守工程職業道德和規範，履行責任。
（9）個人和團隊：能夠在多學科背景下的團隊中承擔個體、團隊成員以及負責人的角色👨💻👰🏿♂️。具有參與、從事與人合作🍘，共同完成數據系統設計與實現的經歷和能力🖊；在團隊合作中🤹，能夠完成個體、團隊成員或負責人的任務和職責👩🏻⚕️；具有總結🚳、歸納👰♂️、整理、交流🌛、傾聽他人意見等團隊協作的能力。
（10）溝通：能夠結合大數據領域相關的復雜工程與業界同行進行有效溝通和交流，包括撰寫報告和設計文稿👊🏼、陳述發言🪺、清晰表達，並具備一定的國際視野，能夠在跨文化背景下進行溝通和交流🧔🏿♂️；了解數據科學與大數據技術領域的科學技術及發展動態，具有與業界同行和社會公眾進行有效溝通和交流的能力。
（11）項目管理：理解並掌握工程管理原理和方法，並能夠在多學科環境中應用。
（12）終身學習：具有自主學習和終身學習的意識🙋🏻，有不斷學習和適應發展的能力。
5 主幹學科
計算機科學與技術，數據科學與大數據技術
6 專業課程
專業核心課程：概率論與梳理統計🦸🏻♀️、隨機過程、離散數學、計算機專業導論👈🏿、程序設計基礎、數據結構🍇、計算思維（Python語言）👨🏼🎤、操作系統原理🤞🏻、數據庫系統原理、數據倉庫與數據挖掘👩🏭✬、大數據技術、機器學習、人工智能、計算機視覺⚂。
主要實踐課程🏥：IT文獻檢索與寫作❎🛋、程序設計基礎課程設計、數據庫應用課程設計、數據結構課程設計👳🏽♀️🧘🏿♂️、數據倉庫與數據挖掘課程設計👩🏻🔬、大數據技術課程設計、機器學習課程設計、計算機視覺課程設計🍢。
7 授予學位
工學學士學位
8 專業特色
本專業以統計學、數學和計算機科學為基礎，瞄準國家大數據戰略需求和國際數據科學學術前沿🖕🏽。基於人工智能、互聯網大數據、金融大數據🪈🌲、醫療大數據等新型產業模式的發展，專業以國家大數據戰略規劃為指引，以社會需求為導向🤹，致力於培養掌握數據科學的理論與方法👂🏿，精通大數據處理與分析、算法研發、可視化等技術開發與實踐的高水平復合型人才。