数据科学与大数据技术专业（本科）
一、培养目标
培养满足医疗以及大健康产业发展需求的、胜任医疗卫生机构、医疗信息行业、健康产业等相关企事业单位从事大数据分析、处理和开发，以及管理与维护等各方面工作的高素质、应用型、复合型人才。其德、智、体、美全面发展，具有良好的职业道德、职业技能和创新精神，具备信息科学、数据科学、医学的基础知识和基本技能，掌握大数据科学及技术所需的计算机、网络、数据编码和数据处理的基本理论与知识，掌握大数据采集、处理、分析与应用的技术与核心技能，具备大数据的分析与应用能力。学制为4年，授予工学学士学位。
二、就业方向
数据科学与大数据专业的毕业生就业范围非常广泛，可就职于互联网、金融、医药、物流、航空、电商、零售、制造等任何行业。毕业生可胜任数据采集、数据处理、数据分析、系统管理等岗位，可进行业务数据建模、统计分析、精准预测、可视化等工作，是创新型和实践型的高级人才。从目前的就业形式来看，呈供销两旺趋势，毕业生供不应求。
经过4年的本科学习，就业岗位包括但不局限于医疗卫生机构、医疗信息行业、健康产业等相关企事业单位的大数据分析工程师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据运维工程师等高端岗位。
三、教学特色
（一）医疗及大健康行业的医工结合背景，打造“全景式教学”模式
引入医疗及大健康领域企业实战环境及真实项目演练，营造“全景式教学”环境，实施案例教学。强调医工结合背景，以数据信息处理、数据挖掘、数据统计与分析、大数据系统搭建和运维等应用为主线，加深学生对大数据专业技能掌握的深度和广度的同时，提高学生分析和解决问题的能力，并加强对新技术领域探索与实现。
（二）以医疗大数据行业项目为引导的团队式课程教学
课程开发与设计以医疗大数据行业项目实践为导向教学，将课程的各个知识点融入到多个课程项目，由浅入深，由易到难。教学过程中以学生为主体，兼顾不同层次的学生需求，组织学生以团队形式，激发学生的学习兴趣的同时，培养学生的团队协作能力。
（三）构建灵活多样的课程评价体系
课程评价注重学生的综合应用能力的考核，以过程性评价代替学期末的考试制度。评价基于课程项目式教学，综合学生自评、团队互评、校内教师及校外导师评估等多种形式。鼓励学生参加各种创新竞赛，将竞赛成绩也纳入课程评价范围，形成多元化的课程评价体系。
（四） “一核心、二阶段、三层次”的能力递进的创新实践教学体系
“一核心”即以创新能力培养和工程实践能力为核心；“二阶段”是以校内实训基地为主的课程实验教学体系和校外企业实习基地为主的综合应用教学体系；“三层次”是职业素养的形成、知识技能的掌握、科技创新的突破三个层次来综合培养学生的创新能力。建立起提高工程素质为基础的“一核心、二阶段、三层次”能力递进的创新实践教学体系。
