软件工程系 | 数据科学与大数据技术专业

  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，是广州软件学院重点建设专业。专业现有教师25人，其中教授、副教授、高级工程师等高级职称教师11人，中级职称4人，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”；本专业在校学生人数646人，学生在国家级、省市级专业竞赛中多次获奖；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”，配备有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。

01 专业定位

面向现代生产、服务型行业对大数据岗位的需求，培养掌握计算机专业和大数据专业基础知识，熟练使用大数据主流方法和技术，能从事大数据获取、存储、分析挖掘、应用系统开发、平台部署和运维工作的高素质应用型本科人才。

02 培养目标

培养具有大数据思维和专业领域数据的理解能力，掌握数据建模、数据处理与分析的基本理论、基本方法和基本技能，具备大数据采集、存储、分析挖掘、建模与综合应用能力，能在国家机关、企事业单位、金融机构从事大数据分析与应用开发的高素质应用型本科人才。

03 培养特色

1.以“数据为中心”构建课程体系和知识能力体系，培养学生具备数据采集、清洗和迁移的能力。

2.以“数据分析与建模”为中心，培养学生的大数据分析、建模、挖掘、可视化等能力。

3.以"大数据技术应用"为中心，利用云计算平台、Hadoop大数据处理平台、大数据项目实训平台，以项目驱动方式培养学生的大数据应用能力。

近三年录取分数（广东省）

2022 物理组

数据科学与大数据技术

最低分：477

最低排位：179581

2021 物理组

数据科学与大数据技术

最低分：468

最低排位：176952

2020 物理组

数据科学与大数据技术

最低分：452

最低排位：165518

咨询方式

系部主页

http://soft.seig.edu.cn

咨询电话

020-8781 8126

咨询邮箱

[e-mail] 

线上咨询QQ群

227210567

01

专业核心课程

02

专业体系及学分结构

数据科学与大数据专业课程体系与学分构成

数据科学与大数据技术专业共需完成170学分的修读，其中公共必修课46学分，占比27.06%,专业必修课72学分，占比42.35%；专业限选课18学分，占比10.59%；通识限选课3学分，占比1.76%；任选课19学分，占比11.18%；毕业实习4学分，占比2.35%;毕业设计（论文）8学分，占比4.71%。

03

师资力量

潘正军

副教授  软件工程系主任 

教育经历：

毕业于太原理工大学计算机应用技术专业，获工学硕士学位。

担任职务：

先后在国内知名软件公司和外资软件公司担任高级软件开发工程师和项目经理等职位，负责并参与了多个企事业大型信息系统的开发，拥有丰富的项目实战经验。

科研成果：

在学术期刊和重要国际会议上先后发表论文16篇。其中EI和中文核心多篇。

主编教材2部：《Python编程入门实战教程》、《Spark编程入门实战教程》；参编教材3部：《大数据技术实战教程》、《Web前端开发技术-HTML、CSS、JavaScript》、《Web前端开发技术实践教程》。

谭翔纬

副教授

教育经历：

华南理工大学硕士研究生毕业

研究方向：

大数据技术应用、WEB技术应用、数据挖掘

科研成果：

主持结题多项省级、校级科研和教研项目；公开发表论文十余篇，其中EI检索和北大核心多篇。指导学生参加比赛获奖多项，主持开发软件著作权2项。 

04

就业方向

教学条件

专业教学实验室配套完善，设备先进，利用率高，在专业人才的培养中发挥了较好的作用。本专业现有9个专业实验室，实验室面积共1453平方米，教学教室面积达到6300平方米，生均教学行政用房达到16.3平方米；实验室软硬件设备总值805.8万元，为19门专业必修实验课程及14门选修实验课程提供支持。校企合作共建了大数据应用开发云实验室，目前已建设3期，包括大数据虚拟化管理平台、大数据挖掘与分析平台、大数据分析与挖掘算法应用平台、大数据可视化应用开发与展示平台等，此外，还建设了虚拟化与云计算实验室、智能信息处理实验室、程序设计仿真教学实验室、Paas软件开发实验室、华为云人工智能实验室、以及2个移动互联网应用开发实验室等，实验室设备较先进，空闲状态下均向师生全面开放，平均利用率达高，能够满足专业教学需求，在人才培养中能发挥较好作用。数据科学与大数据技术实验室情况汇总表

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编辑：区卓妍审核：迟元魁复审：吴嘉帆终审：夏丹