数据科学与大数据技术

——专业介绍

培养目标

本专业面向国家科技、经济和社会发展的重大需求，旨在培养适应社会主义现代化建设需要的、具有良好的科学素养和社会责任感、具备创新能力和系统的数据思维的复合型人才。培养学生掌握数据科学全生命周期的基础理论和工具；具备大数据分析系统的使用、设计和开发能力；具备从事创造性科学研究、领域应用解决方案构建的能力。毕业生能够在数据科学领域及大数据应用行业从事数据科学研究、大数据应用系统研发、技术管理等工作，并具有继续深造学习和持续发展能力。

专业概况

数据科学与大数据技术专业是国家面向科技、经济和社会发展的重大需求，明确提出的重大战略性新兴专业。学校自2019年开始招生，是我校重点建设的新工科专业之一。本专业采取校企合作培养、以赛促学的办学模式，人才培养已见成效，面向国家重大战略需求制定人才培养方案；建设覆盖数据科学全生命周期的课程培养体系和项目实践平台。在构建学生知识体系的同时锻炼学生理论联系实际的能力，体现应用驱动创新的办学理念。

专业核心课程

本专业的课程教学内容综合了计算机、应用数学、信息系统等学科的专业知识，主要培养学生的创新能力、数据思维、设计思维，使其具备运用数据赋能行业应用的能力。

专业核心课程：数据科学导论，数据科学数学基础，数据科学算法与实践，云计算与分布式系统，大数据分析技术基础，当代数据管理系统，数据挖掘，机器学习。

师资力量

本专业专任教师10人，其中，教授2人，副教授3人，讲师5人，具有博士学位教授比例达80%，其中天津市教学名师1人，天津工业大学教学名师2人，2名教师入选天津市大数据优秀人才库，2名教师入选天津市智能制造专项资金评审专家库，2名教师被评为数学建模全国优秀指导教师，多人次被聘为企业专家和顾问。外聘企业指导教师10人，且全部是大数据企业的高管和创始人。

教师信息

汪晓银，教授，博士。

数学建模全国优秀指导教师，天津市高校课程思政教学名师，天津工业大学教学名师，天津市未来与预测科学研究会副理事长兼大数据分会会长，天津工业大学交叉学科数学建模团队负责人。

长期从事数学建模与大数据统计的教学工作。先后主持了2项省级教学改革项目，先后2次获得校教学质量优秀一等奖，主持省级资源共享精品课程“数学建模”，主持天津市“课程思政”改革精品课程“数学建模”，主持天津市课程思政示范课程“数学建模与算法设计”。主编教材4部，包括国家级规划教材1部。1项教学成果获得湖北省教学成果二等奖，1项教学成果获得纺织工业联合会成果三等奖。教学经验和成果先后2次在全国数学建模大会上作了大会主题报告（2011年，长春；2014年，武汉）。

汪教授注重大数据统计与各学科的交叉融合，主持或参与国家自然基金、国家社科基金、教育部、农业部等省部级以上项目12项，主持企业委托横向项目10项。发表论文60余篇，出版专著3部。2项科研成果分别获得广东省哲学社会优秀成果一等奖（2009年，排第2）和湖北省科技进步三等奖（2007年，排第3）。2016年以来，带领团队指导学生在全国大学生数学建模竞赛中荣获国家一等奖9项，国家二等奖29项，天津市一等奖73项，天津市二等奖93项，综合成绩位列天津首位。在美国数学建模竞赛中，获得特等奖2项，特等奖提名奖11 项，一等奖93项，二等奖224项，综合成绩名列世界前列。

荣垂田，教授，博士。

中国人工智能学会（CAAI）智能服务专委会委员；中国计算机学会（CCF）数据库专委会通讯委员；教育部虚拟教研室——数据库课程虚拟教研室委员；中国大学生计算机设计大赛决赛评委。

主要从事大数据分析、数据治理、人工智能赋能的数据库新技术的研究工作，先后在新加坡国立大学(NUS)和美国亚利桑那州立大学(ASU)进行学术交流和公派留学。在国内外期刊和会议上发表高水平论文30余篇，其中包括CCF A类期刊、CCF A类国际会议、CCF A类中文期刊等。取得软件著作权4项，申请发明专利2项。曾参与国家863项目1项；主持或参与国家自然科学基金项目8项；主持或参与天津市自然科学基金项目4项；主持完成横向项目若干。

先后为本科生开设《大数据导论》全校任选课、《“互联网+”大数据案例分析》限选课、《大数据技术导论》选修课、《大数据分析技术基础》专业课、《数据库系统原理及应用》专业课；编写的大数据教材《大数据分析技术基础》已由机械工业出版社出版。主持教育部高教司产学合作协同育人项目1项目。

实习实践与就业发展

本专业先后与天津市海量大数据国家软件出口基地、天软智达、天津瑞智万达信息技术有限公司、天津四叶草软件公司、天津得迈科技有限公司、天津神驰软件有限公司、天津顶晟无线网络科技有限公司、海量信息技术有限公司等多家企业签订或达成了战略合作协议，并建立了相应的实践基地，为本专业的学生就业提供了可靠保障。本专业就业前景广阔，学生毕业后可以在互联网、金融、电信、物流、教育、制造等行业从事面向行业的“数据赋能”的工程技术和管理工作。

图片来源：计算机科学与技术学院