培养目标
培养具有良好的道德与修养，遵守法律法规，具有社会和环境意识，掌握数学与自然科学基础知识以及与计算系统相关的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，具备包括计算思维在内的科学思维能力和设计计算解决方案、实现基于计算原理的系统的能力，能清晰表达，在团队中有效发挥作用，综合素质良好，能通过继续教育或其他的终身学习途径拓展自己的能力，了解和紧跟学科专业发展，在计算系统研究、开发、部署与应用等相关领域具有就业竞争力的高素质专门技术人才。
课程体系
总体框架
数据科学与大数据技术专业的知识体系包括通识类知识、学科基础知识、专业知识和实践性教学等。课程体系须支持各项毕业要求的有效达成，进而保证专业培养目标的有效实现。人文社会科学类课程约占15%，数学和自然科学类课程约占15%，实践约占20%，学科基础知识和专业知识课程约占30%。
人文社会科学类教育能够使学生在从事工程设计时考虑经济、环境、法律、伦理等各种制约因素。
数学和自然科学类教育能够使学生掌握理论和实验方法，为学生表述工程问题、选择恰当数学模型、进行分析推理奠定基础。
学科基础类课程包括学科的基础内容，能体现数学和自然科学在该专业中应用能力的培养；专业类课程、实践环节能够体现系统设计和实现能力的培养。
课程体系的设置有企业或行业专家有效参与。
发展前景
人才需求
据赛迪数据显示，2018年中国大数据产业规模为4384.5亿元，同比增长23.5%；到2021年，中国大数据产业规模将超过8000亿元。
[12] 另据《2020中国大数据产业发展白皮书》中的数据，2019年中国大数据产业规模达5397亿元，同比增长23.1%，预计到2022年将突破万亿元。
根据天府大数据国际战略与技术研究院《2018全球大数据发展分析报告》数据，2018年中国大数据产业人才占整体就业人口规模的0.23%，大约179.4万人。
猎聘《2019年中国AI&大数据人才大数据人才就业趋势报告》指出，2019年中国大数据人才缺口高达150万。另据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万。[1
随着大数据、物联网、5G等技术应用的不断发展，社会对该职业从业人员的需求日益增长。预计2020年中国大数据行业的人才需求规模将达到210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%-40%的增速，需求总量在2000万人左右。
据《2017互联网人才趋势白皮书》数据显示：眼下，几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。许多公司在数据层面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通过数据沉淀与挖掘更好地推进产品的迭代。数据架构师、数据分析师成为企业争抢对象，过去一年招聘需求提高150%以上。
考研方向
该专业学生可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。
就业方向
该专业学生主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如大数据分析师、大数据工程师等。毕业生可在政府机构、企业等单位从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。
企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：
①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。
