一、培养目标
本专业的人才培养目标是培养适应国家大数据战略发展需要，具有良好政治素质与道德修养的懂数据、懂技术、懂业务、懂管理的复合型人才。本专业学生将掌握数据科学、数据治理、人工智能等领域的基础理论和技术方法，熟练掌握大数据的采集、存储、管理与挖掘技术。在实际应用中，能够熟练运用各种数据存储管理技术对数据进行有效管理；能够利用探索性数据挖掘技术对数据进行数据分析架构设计与建模，并能利用现代统计理论与数据可视化方法进行系统化分析。同时本专业学生应该具备自然科学和社会科学等领域相关知识，并具备良好的沟通能力，在此基础上形成基于大数据技术应用的智能化决策能力。毕业生可在我校人工智能、机器人工程等专业继续研究生学习，也可到国内外从事数据科学、管理科学与工程等相关著名高校与科研机构进一步深造，或在交通运输行业从事交通运输大数据管理与应用、智慧交通体系构建、智慧城市建设等工作，也可在商业、金融、制造、服务、医疗等领域及政府机构，从事数据挖掘、预测分析、数据管理、大数据平台架构设计等工作。
二、培养要求
• 掌握马列主义、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系，具有良好科学素养、心理素质与社会责任感；
• 掌握应用数学、统计学、数据科学等基础学科领域知识；
• 培养大数据时代数据分析的科学态度和素养，掌握大数据分析的基本理论、方法和技能；
• 掌握目前流行的大数据主流技术（采集、存储、挖掘等），了解其特点以及使用场景，具备一定的数据预处理能力、大数据系统架构能力，并能自行开展简单的大数据应用开发；
• 熟练掌握数据可视化技术以及和数据相关的背景知识，能合理诠释数据分析结果；
• 掌握高效数值运算方法，并具有良好算法实现和编程能力；
• 具有敏锐的数据洞察能力与创新意识；
• 具有国际视野，较好的外语应用能力和跨文化交流、竞争与合作能力；
• 具有较强的组织管理、交流沟通、环境适应和团队合作的能力。
三、核心课程
Python程序设计、大数据科学导论、数据库原理与应用（MySQL）、C++程序设计（JAVA）、运筹学、HADOOP大数据基础、Nosql数据库、数据挖掘技术（基于Python）、时间序列与空间统计学、Hbase数据库、人工智能基础导论、大数据资产管理、应用随机过程、数据安全（隐私）管理、数据仓库、神经网络、（管理）决策优化理论与方法、机器学习、深度学习、时空大数据分析（GIS）、交通大数据基础与应用、图像数据处理与挖掘、分布式系统与云计算、智能交通系统、智慧物流与供应链等。
