数据科学-专业本科人才培养方案

数据科学专业本科人才培养方案

一、专业简介

数据科学是一门通过收集、处理、分析和解释数据来获得洞察和支持决策的跨学科领域。它综合应用了统计学、计算机科学、数学和行业领域知识等多个学科的方法和技术。随着数字化时代的到来，数据已经成为各个领域不可或缺的重要资源。数据科学的目标是从这些大量的数据中提取有价值的信息和知识，并利用这些信息来解决现实问题和优化决策。数据科学家通过收集各种类型的数据，如结构化数据（数字、文本、图像等）和非结构化数据（社交媒体、互联网浏览记录等），运用各种统计分析和机器学习技术，构建数学模型和算法来揭示数据背后的规律和趋势。

数据科学专业依托统计学一级学科设立，南京审计大学拥有统计学一级学科硕士、应用统计专业硕士以及一级学科博士学位授权点。统计学科是江苏省“十二五”和“十三五”重点建设学科、“十四五”重点学科及江苏高校优势学科，建有数据科学高性能实验室、“大数据挖掘与统计机器学习”和“统计与数据科学”两大教育部产学研教学与实训平台。

数据科学专业以“落实立德树人、夯实理论基础、注重学科交叉、强化实践训练”为指导思想，培养具有良好的数据科学思想，掌握数据科学的基本理论、方法和技能，受到系统的数据分析培养训练，具备面向复杂数据的挖掘与分析能力，能解决金融、医疗、制造、零售、交通、能源等领域实际问题的高级专门人才。毕业生能在大数据应用领域从事数据分析管理、系统设计开发、大数据处理应用、科学研究等方面的工作，或在计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术等多个行业从事数据收集、数据管理、数据挖掘等工作，或继续攻读研究生学位。

二、培养目标及毕业要求

（一）培养目标

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，在人才培养各个环节中融入新时代中国特色社会主义的核心价值观。结合社会行业、市场经济对数据科学专业的需求状况和我校培养复合型人才的办学定位。本专业始终坚持培养学生良好的行为习惯和健全体魄；掌握数据科学基础理论知识以及复杂数据建模、机器学习、统计推断等算法和技术；具备熟练应用专业软件和数据分析工具的基本技能；受到科学研究的初步训练，具有开阔的视野、创新意识和创新能力；能够在计算机与互联网、咨询服务、金融、交通物流、生物医药、新能源产业以及政府公共事业等领域胜任数据采集、管理、分析、挖掘与可视化等工作；最终实现“坚持全面发展，知识与能力并重，具有扎实的统计学基础、缜密的逻辑推理和数据思维、掌握数据科学中的核心统计推断、数据采集、挖掘、可视化方法、能运用数据科学理论和算法解决与复杂数据相关的实际问题，并能在经济监督、数据赋能及科技创新等领域发挥数据科学核心作用的新时代复合式应用型人才”的培养目标。  最终按照本专业“知识、能力、素质”的要求，培养立大志、明大德、成大才、担大任，堪当民族复兴重任的复合式应用型人才。

本专业毕业生毕业5年左右能够达到的培养目标：

目标1：德才兼备的身心素养。培养具有健全人格与职业操守的高素质人才，秉持家国情怀与社会责任意识，形成坚韧不拔的意志品质和自主发展的终身学习能力。

目标2：坚实的学科核心素养。 精通数据科学全链路技术体系，涵盖数据采集与预处理、可视化分析、统计建模、机器学习算法开发、高阶数据挖掘及预测性分析等核心模块；能够基于业务场景需求，综合运用Python/R等编程工具与统计方法论，独立完成复杂数据问题的建模、优化与落地实施，形成可复用的技术解决方案体系；在商业分析、公共管理或科研创新等领域，具备独立主导数据分析全流程工作（包括需求拆解、技术选型、模型部署与成果交付）的专业能力，并展现出持续迭代技术框架与解决领域内前沿问题的潜力。

目标3：数据驱动的战略决策素养。 形成基于证据链的沉稳判断力，能够快速构建数据科学与大模型技术的知识图谱，在算法迭代、跨模态数据处理等前沿领域保持技术敏锐度；覆盖数据采集-建模-决策的全链路价值挖掘机制，实现商业洞察的精准提炼与决策方案的闭环交付，在复杂商业环境中主导数据驱动的业务变革与价值重构。

目标4：定义行业未来的领袖素养。构建复合型能力架构，奠定终身发展基石。形成跨学科知识整合能力，能够打通技术壁垒，构建"数据+业务+场景"的三维认知体系，在复杂问题中实现技术方案与商业价值的创新融合；具备跨领域交叉融合的能力、具有开阔视野与动手能力、团队合作能力、表达能力、抗压能力、自我管理及持续自我完善的能力，可使毕业生终身受益。

目标5：全球化视野的职业素养。 塑造符合国际标准的职业素养，建立全球化视野，形成持续性的专业知识更新机制，始终保持对数据科学理论创新与技术变革的快速响应能力。

（二）毕业要求

1. 思想素质：坚定政治立场，恪守法律法规，践行社会主义核心价值观；具备高度的社会责任感和职业道德，具有团队协作精神与领导力，能够在多学科团队中发挥积极作用。

2. 身心素质：具备健全的心理素质与强健的体魄，掌握1-2项终身受益的体育运动技能；形成积极乐观的人生态度，具备应对挑战与压力的心理调适能力，能适应高强度专业工作需求。

3.数据伦理：恪守数据隐私法律法规，践行科技向善价值观；具备数据伦理意识与社会责任感，遵循数据隐私与安全伦理规范，理解统计模型的社会影响；具备数据全生命周期的质量管理能力，确保分析过程的合规性与可解释性。

4.数理思维：系统掌握概率论、数理统计等核心理论，具有坚实的数据科学、统计学和计算机科学技术基础；具备逻辑思维能力、抽象思维能力、运算能力。

5.统计推断：建立基于统计推断的科学认知体系，掌握实验设计、抽样调查及数据采集的规范化方法；能基于数据特征选择恰当的统计模型，并批判性评估分析结果的可靠性。

6.计算实践：精通数据预处理、机器学习、可视化及高性能计算技术；熟练运用Python、R等工具实现数据建模与挖掘，具备从事大数据应用系统设计与实现的能力，特别在数据分析、数据管理、数据存储等方面，受到较系统的训练，能发现、分析和解决实际技术问题；具有较强的编程能力、能熟练地运用Python等开发工具编写程序，对大数据初步进行数据建模与挖掘。

7. 学术素养：掌握文献检索、学术写作与科研方法论，能独立开展实证研究；熟练运用统计分析软件及可视化工具呈现研究成果，符合学术规范。

8. 沟通能力：具备精准的专业报告撰写、学术演讲及跨学科沟通能力；能使用英语进行学术交流，理解国际学术前沿，适应全球化工作环境。

9. 职业素养：具备严谨的专业精神、强烈的责任心、良好的团队协作能力，以及适应变化、持续改进的职业态度，成长为兼具技术深度、伦理高度与社会责任感的复合型数据人才。

10. 学习能力：构建"前沿追踪-能力迭代-实践反馈"的终身成长体系，通过继续教育或行业实践持续提升专业水平；持续更新数据工程、统计建模及领域知识图谱，适应技术变革，在统计学与新兴交叉领域中保持竞争力。

三、学制与学位

学校采用弹性学制，基本学制为4年，修读年限为3—6年。

学生修完本专业人才培养方案规定课程，取得规定学分，符合《中华人民共和国学位条例》和《南京审计大学本科学士学位授予条例》授予条件者，授予理学学士学位。

四、课程模块及学分构成

本专业毕业要求总学分为160学分。培养方案主要包括通识教育（通识教育必修课、通识教育 选修课）、学科专业教育（学科基础课、专业主干课、专业选修课、专业实验）、实践教学环节（劳动与社会实践、就业创业、毕业环节）三大板块9个模块课程。核心课程包括：数学分析、高等代数与解析几何、概率论、数理统计、计算机系统基础、统计与数据科学导论、数据结构、程序设计语言、python数据分析基础、应用随机过程、统计机器学习、大数据处理技术、计算方法、数据采集技术、运筹与优化、神经网络与深度学习、统计计算、推荐系统及应用等课程。具体学分分布如下：

（一）通识教育板块（52学分）

1.通识教育必修课（41学分）

2.通识教育选修课（11学分）

（二）学科专业教育板块（94学分）

1.学科基础课（33学分）

2.专业主干课（26学分）

3.专业选修课（31学分）

4.专业实验（4学分）

（三）实践教学环节（14学分）

1.劳动与社会实践（4学分）

2.就业创业（4学分）

3.毕业环节（6学分）

课程模块与学分一览表

五、人才培养目标实现矩阵

下面的矩阵图展现的是本专业毕业要求对培养目标、课程设置对毕业要求的支撑情况，H为高度相关、M为中度相关。

毕业要求对培养目标的支撑情况

课程设置对毕业要求的支撑情况

六、指导性教学计划表