專業定位

本專業立足于計算機科學與技術，面向數據科學與大數據技術領域涉及的數據采集、數據存儲、數據分析、數據展示，培養能夠解決大數據分析系統相關的部署、優化、運維、研發等復雜工程實踐問題的數據工程師。同時通過課程設置，保留向人工智能技術進一步拓展的接口，以及向計算機科學與技術專業進一步深造的通道。

專業人才培養理念和目標

本專業的人才培養理念是“夯實基礎，掌握技能；面向未來，持續成長”。
本專業人才培養的目標是，在掌握計算機科學與技術的基本知識和技能，以及數據科學基本理論方法和大數據技術基本原理的基礎上，掌握大數據系統的部署、優化和運維技能，以及大數據分析系統的相關研發技能；同時放眼未來社會發展對于大數據技術與人工智能技術相結合的預期，自主追蹤數據科學與大數據技術的發展動態和前沿，從而通過不斷地自主學習和實踐，能夠適應大數據與人工智能領域相關理論方法和工程技術的發展變化，最終解決各領域中數據科學與大數據技術相關的復雜工程問題。

接下來，讓我們以北京化工大學（以下簡稱“北化工”）為例來看看“數據科學與大數據技術”專業的發展歷程吧！

01 專業發展

（1）2018年，北京化工大學于全國第三批成立數據科學與大數據技術專業，并開始招生。
（2）2020級起，數據科學與大數據技術專業由信息科學與技術學院按照計算機大類招生，并擬于大學三年級時實施專業分流，進行數據科學與大數據技術專業培養。
（3）2020年，數據科學與大數據技術專業被評為北京市一流本科專業。
（4）2021級起，信息科學與技術學院調整大類，數據科學與大數據技術專業由信息科學與技術學院按照計算機大類招生，并擬于大學二年級時實施專業分流，進行數據科學與大數據技術專業培養。

02 特色優勢

本專業隸屬于信息科學與技術學院，依托于本校“大化工+”的行業背景，以及國家級一流專業——計算機科學與技術——的傳統學科基礎進行培養。本專業以計算機科學與技術為基礎，延伸到數據科學與大數據技術，培養能夠面向化工行業乃至各行業的、從事大數據技術相關工作的“數據工程師”。通過設置人工智能相關的選修課程，為學生提供進一步將大數據技術與人工智能相結合的拓展接口；通過保留計算機科學與技術相關課程，為學生保留向計算機科學與技術專業進一步深造的上升通道。

2020年4月～6月，全國高校人工智能與大數據創新聯盟針對全國已經開辦、正在開辦、即將開辦“數據科學與大數據技術”專業的612所普通高校進行調研并排名，北京化工大學的數據科學與大數據技術專業排名37，屬于A類。在2021年對674所高校的該項排名中，北化工排名41，屬于A類。（最新排名信息詳見：https://mp.weixin.qq.com/s/slRAbhRtx3uyg9Dg-EUSrQ）

03 辦學亮點

隨著學校在數據科學與大數據技術專業培養方面的招生模式、大類合并等相關工作的不斷調整，北化工也相應地不斷調整、完善培養模式，并通過課程體系建設、實踐條件建設等貫徹專業培養理念。

創新培養模式，強化專業特色

專業初創，北化工經歷了由“多學院的學科交叉培養模式”向“獨立培養模式”的探索和變遷。2020級起，數據科學與大數據技術專業由信息科學與技術學院按照計算機大類招生，并擬于大學三年級實施專業分流，進行數據科學與大數據技術專業培養。2021級起，信息學院進一步調整大類，數據科學與大數據技術專業先由計算機類大類培養一年，并擬于大學二年級實施專業分流進行專業培養。通過這樣的改革，數據科學與大數據技術專業的培養方案不斷改進、聚焦，不斷強化專業特色。

夯實專業知識，拓寬發展渠道

在對計算機科學與技術專業的課程進行取舍的基礎上，北化工為數據科學與大數據技術專業增設了若干專業核心課和專業方向選修課；與愛爾蘭都柏林理工大學合作，設置了4門全英文專業方向選修課。考慮到大數據是一個快速發展變化的領域，而且與人工智能技術有諸多結合點，設置了人工智能相關的方向選修課，為學生未來在人工智能與大數據相結合的方向繼續發展開拓接口；另一方面，考慮到學生有繼續深造的需求，保留了計算機科學與技術相關課程，既為本專業的培養增強了專業知識的基礎，又為學生保留了繼續深造的通道。

面向社會需求，加強實踐能力

作為北化工“新工科”建設的一員，本專業不僅要求學生掌握扎實的理論知識基礎，更要求學生具備較強的專業實踐能力。與校信息中心合作，結合信息中心引進的華為大數據平臺及其自研的數據庫GaussDB，邀請信息中心從事大數據建設的專業技術人員參與課程建設，共享學校信息化建設成果，逐步建立面向教育信息化的大數據實踐教學體系。設置的專業核心課和方向選修課，也都配有課內的上機實驗環節或單獨的實驗課。在學校的大力支持下，通過協同育人計劃項目等渠道，大力引進企業資源，對接社會需求。2020年基于大數據教學實驗平臺，建成了“教育部產學合作協同育人項目大數據創新實訓基地”，可同時容納100名學生在線進行實驗，現已投入教學使用。

04 改革措施

傳統與發展相結合的課程體系建設

本專業依托于信息科學與技術學院的國家級一流專業——計算機科學與技術專業，在對計算機科學與技術專業課程進行取舍的基礎上，為數據科學與大數據技術專業增設了相應的專業核心課和專業方向選修課。通過保留計算機科學與技術專業的重要核心課程，為數據科學與大數據技術專業的學生的進一步深造保留了通道，同時也符合我們培養數據工程師的人才培養目標。

另一方面，大數據與人工智能的關系密切。從2018級起，培養方案中即設定了“數據科學與技術”專業方向，設置了“數據倉庫與數據挖掘”、“機器學習導論（全英文）”、“人工智能導論”這樣的專業方向選修課。2020年學校成立人工智能專業后，我們更是在“數據科學與技術”專業方向中增設了“模式識別基礎”課程及其實驗課，以及在專業拓展選修課中增設了“深度學習導論”、“自然語言處理導論”課程，加強與人工智能的結合，為學生進一步開展大數據與人工智能相結合的學習奠定基礎。

開拓專業視野，培養實踐能力

數據科學與大數據技術專業領域的技術日新月異，技術生態環境也在不斷地更新和壯大。這種快速的變化對人才培養提出了挑戰，促使北化工思考“培養什么人、如何培養”的問題。北化工認為，結合傳統的專業特點和優勢，首先應為學生夯實計算機科學與技術的基本知識和技能，然后在此基礎上拓展數據科學與大數據技術相關的專業技能。面對大數據技術的不斷發展變化，通過引入業界課程內容、校企合作開展教學改革、鼓勵學生參加學科競賽、加強教學中的實踐環節等措施，讓學生盡量多了解專業在業界的發展情況，加強動手實踐能力，同時鍛煉自我學習、自我提升的能力，未來能夠在大數據領域實現可持續發展。

05 師資隊伍

北化工數據科學與大數據技術專業現任專任教師30余人，其中北京市優秀教學團隊1個，北京市教學名師1人，北京市高校優秀德育工作者1人，校級教學名師2人，教授7人，副教授16人。各位教師在教學、科研上取得了豐碩的成果，組成了一支結構合理、年富力強、充滿活力、德才兼備的教師隊伍。