1.专业简介
数据科学与大数据技术专业于2018年获教育部批准成立并于当年开始招生，专业依托广东省计算机应用技术重点培养学科，建设有“软件生态与人工智能研究所”，是广州软件学院重点建设专业。专业建设有省级“数据科学与大数据技术教学团队”，校级“大数据应用科研团队”；专业现有专业实验室5间，配备了大数据应用开发平台，大数据分析与挖掘平台，大数据可视化分析平台等实验环境；专业建设有大学生实习基地7个，教育部协调育人平台1个，学生在国家级、省市级专业竞赛中多次获奖；专业面向现代生产、服务型行业对大数据岗位的需求，致力于培养能从事大数据存储、建模、分析、应用开发和平台运维等工作的大数据应用型本科人才，以满足大数据产业的人才需求。
2.专业师资情况
专业现有教师25人，在学历结构上，本专业有博士2人，硕士20人，专任教师中具有硕士、博士学位的占88%。教师年龄结构老中青比例2：13：10，主要以中青年教师为主，是一支年富力强的师资队伍。在职称结构上，教授1名，副教授、高级工程师等副高职称10名，专任教师中具有高级职称的比例为44%，学缘结构合理。
3.课程设置
围绕人才培养方案，进行了特色课程群建设，建设有三个特色课程群，如图1所示。
图1 特色课程群示意图
4.教学基础
(1)已建设有省级教学团队1支：“数据科学与大数据技术教学团队”，校级教学团队1支“大数据应用技术课程群教学团队”。
(2)已建设有广东省一流课程2门：《面向对象设计与编程》与《数据结构与算法》，校级一流重点培育课程1门：《数据库系统原理》。
(3)共编写特色实战类教材6部，其中“大数据技术实战教程”获得校级精品教材和2021年度全国高校人工智能大数据区块链“优秀教材建设奖”三等奖。
(4)建设有4门校级一师一优课：《计算机科学导论》、《数据结构与算法》、《数据库系统原理》、《移动终端应用开发》和4门校级思政课《大数据导论》、《计算机科学导论》、《数据库系统原理》、《移动终端应用开发》。
5. 实践教学研究与改革
按照“需求导向、项目驱动、能力递进式培养”的思路，以数据科学与大数据技术专业主干课程体系优化为依托，构建以学生应用能力递进式培养为主线，以“层次性的课程实验教学、系统性的专业综合训练、丰富性的课外专业实践”于一体的“三合一”实践教学体系。将大数据实验教学体系分为3个层次：基础性实验、综合性设计性实验和应用性创新性实验。构建的实践教学改革体系如下图2所示。
图2 “三合一”实践教学体系
根据实践教学体系进行了课程实验教学手段和方法改革，建设了大数据应用开发实验室，依托实验室建设了大数据实验教学云平台。改变以往传统的实验教学方式和方法，以项目驱动的方式让学生在校内基于该平台进行随时随地登录实验，既节约了软硬件资源，又体现了多样化和个性化的学习方式。
6.专业特色
（1）围绕人才培养方案，分别建设有以“数据”为中心、以“数据分析与建模”为中心、以“大数据技术应用”为中心的三个特色课程群。
（2）引入CDIO能力培养体系和OBE工程教育理念，构建了校企协同育人的应用型人才培养模式。
（3）省级“数据科学与大数据技术教学团队”对同行的教学团队建设工作具有积极的示范作用。
（4）围绕专业特色课程群自编了具有良好的应用和推广价值的系列教材。
（5）建设有可以校内访问的核心课程群教学资源平台，为教师和学生提供一站式课程资源服务。
（6）建设有校内大数据应用技术课程群实验实训平台，实现公共平台资源的共享。
（7）建设有多家校外实践教学基地，并建立了完善的创新创业体系，可以保障学生的高质量就业。
（8）开设有具有鲜明特色的大数据实验班，学生在各级竞赛中屡创佳绩。
