【专业定位】： 数据科学与大数据技术专业是教育部为落实国家《促进大数据发展行动纲要（国发[2015]50号）》而批准设立的新工科专业。该专业以培养学生数据思维和数据价值发现能力为指导思想，培养具有数据获取、数据分析处理和展示能力以及解决行业领域数据密集型应用的高素质复合型专门人才。该专业是一个以数学、统计学、计算机科学为基础的跨学科的理、工结合的以数据价值化为特色的宽口径专业。
依据本校应用型人才培养目标的定位，我校于2019年获教育部批准增设本专业，同年开始招生，是全国第三批教育部批准的本科专业。本专业主动适应区域经济社会发展需要，毕业生能够从事有关大数据分析、开发、部署与应用等相关领域的各类工作，就业前景十分广阔。
【培养目标】本专业培养具有良好的科学与人文素养、扎实的专业知识与技能、较强的工程实践与创新能力，具备数据科学与大数据技术所需的数学、统计学、计算机等学科知识和技能，具有分析问题、解决问题、自主学习等能力，能在政府机关、信息产业、教育行业、金融保险、企业等部门胜任大数据分析与挖掘相关的重要岗位，能适应珠三角及周边经济社会发展的高素质应用型人才。
毕业5年内成为所在企、事业单位大数据分析挖掘相关工作岗位的技术骨干，具备大数据系统与平台的运维能力，具备针对特定场景的大数据管理、分析、挖掘等工程实践能力。
【培养规格】：
毕业学分要求：至少取得170学分，其中必修课148学分，选修课22学分。选修课中，专业选修课至少取得10学分；通识课按《通识教育学院课程体系方案》选课要求，至少取得 5 学分，美育课程必选1学分；课外自主实践至少取得 6 学分，具体要求见《五邑大学第二课堂学分认定范围及标准》。
本专业学生经过四年专业学习后应达到的毕业要求如下：
毕业要求1：掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观与习近平新时代中国特色社会主义思想，具有良好的人文社会科学素养、现代工程技术人员必需的职业道德和强烈的社会责任感；熟悉本专业领域相关法律、法规及政策，在本专业领域实践活动中能够理解并遵守职业道德和职业规范。（职业规范）
毕业要求2：掌握数学、自然科学、计算机科学、数据科学与大数据技术所需要的专业知识，具有国际视野，了解大数据科学领域的国际形势和发展动态，并能将所学知识用于解释大数据科学领域中的复杂问题。 （知识掌握）
毕业要求3： 能够应用数学、自然科学和数据科学与大数据技术的基本理论和方法，通过数据采集与存储、数据分析与挖掘、数据可视化等手段，分析研究大数据科学领域的复杂问题，以获得有效结论。（问题分析）
毕业要求4：能够针对数据科学与大数据技术应用的特定需求，设计适当的流程、方案，选取合适的技术予以实现，并在设计或开发的过程中考虑经济、社会、健康、安全、法律、文化及环境因素。（设计/开发解决方案）
毕业要求5： 能够基于数据科学原理和自然科学原理，采用科学的方法设计实验、实施实验、分析并解释实验结果，并通过数据凝练、信息综合得到有效结论。（科学研究）
毕业要求6：能够针对大数据领域复杂的工程问题，开发或选择适当的技术、资源、现代仪器设备和信息技术工具，并能使用现代的仪器设备和数据分析软件对复杂工程问题进行预测及模拟，并能够理解其局限性。（使用现代工具）
毕业要求7：能够基于大数据科学与技术、人文社会科学领域的相关背景知识，合理分析、评价大数据科学与技术领域的复杂工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，理解应承担的责任。（工程与社会）
毕业要求8：能够基于大数据科学与技术、人文社会科学和网络工程等领域的相关背景知识，理解和评价针对大数据科学与技术领域的复杂工程问题，如健康大数据的采集-挖掘-综合应用等对社会舆论、社会可持续发展的影响。（环境和可持续发展）
毕业要求9：能够在大数据采集-清洗-挖掘等过程的工程实践中，理解并掌握大数据科学与技术中涉及的工程管理原理与决策方法，并能在多学科交叉环境中应用。（项目管理）
毕业要求10：能够就大数据科学工程领域复杂问题与各领域及行业、社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达。具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行有效沟通和交流。（知识沟通与交流）
毕业要求11：从事数据挖掘算法的开发和设计等工作时，能够在多学科背景的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色，并有效开展工作。（团队合作）
毕业要求12：具有自主学习和终身学习的意识，具备持续学习和适应社会及大数据领域工程技术发展的能力。（终身学习）
毕业要求13：掌握基本的体育锻炼方法、技能和较好的心理调节能力，具有健康的体魄和良好的心理素质。（身心健康）
【课程体系】：
本专业的主干学科包括数学、计算机科学、统计学。
专业核心课程包括：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、多元统计分析、离散数学、C语言程序设计、Python程序设计、数据科学导论、数据结构与算法分析、数据库技术、数据分析与挖掘、专业导论、大数据开发技术（Hadoop/Spark）、操作系统（Linux）、数据仓库、数据采集与网络爬虫等。
【师资队伍】：精算学专业拥有一支职称结构、学历结构合理的师资队伍。现有专任教师7名，其中教授1人、博士3人、硕士4人。
【教学条件】：专业教育与行业结合度高，与银行、保险等业界建立了长期的产、学、研合作关系，聘请了多名精算界知名专家担任兼职教授。
