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软件工程系
数据科学与大数据技术
专业简介
录取分数
核心课程
师资力量
教学条件
就业前景
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”；依托专业建设有“软件生态与人工智能研究所”、“人工智能应用工程技术研究中心”；专业依托省级计算机技术与应用实验教学示范中心、软件与信息技术协同育人中心建设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
专业简介
1
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。
2
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。
3
培养特色
（1）对标岗位需求，构建特色课程体系：分层构建了“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”的专业课程体系，重点培养学生大数据采集、存储、分析、挖掘、建模、可视化等工程应用能力。
（2）校企协同育人，深化产教融合：对接大数据产业需求，校企共同开展项目实训、共建校外实践教学基地与科产教融合基地，构建大数据产教融合实践体系，以项目驱动方式锻炼学生的大数据工程应用能力和创新实践能力。
（3）创新创业驱动，学科竞赛引领：依托国家级创新创业实践基地、校内创新创业学院，构建了完整的创新创业体系和学科竞赛体系，“以创促学，以赛促学”，培养学生创新创业和就业能力。
02
近三年录取分数线
（广东省内）
2023 物理组>>>
最低分：474
最低排位：180476
2022 物理组>>>
最低分：477
最低排位：179581
2021 物理组>>>
最低分：468
最低排位：176952
03
咨询方式
系部主页
http://soft.seig.edu.cn
咨询电话
020-87818126
咨询邮箱
tyanx@mail.seig.edu.cn
线上咨询QQ群
298675561
04
专业核心课程
Linux环境C程序设计、Linux系统管理与运维、Web程序设计基础、面向对象设计与编程、网络应用技术、数据库系统原理、数据结构与算法、Python编程基础与应用、Web应用开发技术、云计算基础与实用技术、计算机组成原理、操作系统、大数据导论、UML建模与应用、大数据算法解析、数据分析与建模、大数据算法解析、大数据技术基础与应用、大数据可视化分析、大数据处理引擎与实践。
05
专业体系及学分结构
数据科学与大数据技术专业
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47学分，占比27.65%,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18学分，占比10.59%；毕业实习4学分，占比2.35%;毕业设计（论文）8学分，占比4.71%。
06
师资力量
潘正军
副教授
软件工程系主任
广东省民办教育
优秀教师
教育经历：
Stage Summary
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。
研究方向：
Stage Summary
大数据应用技术、人工智能（自然语言处理）
科研成果：
Stage Summary
广东省一流本科课程《软件工程》课程负责人；
主持省级教科研项目6项、参与8项；主要包括“基于深度学习与自注意力机制的网络情感文本分类研究“等；
主持校级教科研项目6项；主要包括”数据科学与大数据技术重点专业“等；
在学术期刊和重要国际会议上先后发表论文22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
数据科学与大数据技术
专业负责人
教育经历：
Stage Summary
毕业于华南理工大学计算机应用技术专业，获工学硕士学位。
研究方向：
Stage Summary
大数据应用技术、数据挖掘
教科研成果：
Stage Summary
广东省一流本科课程《面向对象设计与编程》课程负责人；
主持省级教科研项目2项，其中广东高校创新人才项目（自然科学类）1项，广东省本科高校课程思政改革示范项目1项；参与5项。
主持校级教科研项目2项，参与3项；主要项目包括”Java课程群教学团队",“以学生计算思维能力培养为目标的软件工程专业核心课程实验教学改革与实践”等；
在学术期刊和重要国际会议上先后发表论文12篇。其中CPCI-S和中文核心多篇。
参编教材4部：《大数据技术实战教程》、《Python编程入门实战教程》、《Java核心编程技术》、《Java核心编程技术实验指导教程》。
07
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24门专业必修实验课程及11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
08
就业前景
就业方向
就业岗位
1. 数据分析师能通过采集、处理和分析海量数据，发现数据中的商业价值；制作数据报告和可视化图表，帮助企业决策层理解数据结果；应用统计方法和分析工具，预测分析行业发展趋势。2. 大数据应用开发工程师可以设计、开发和维护大数据平台和系统，确保数据处理系统的高效性和可靠性；能施行和优化大数据存储解决方案，能实施数据ETL（抽取、转换、加载）流程，确保数据的质量和完整性。3.大模型数据开发工程师在大语言模型和计算机视觉模型项目中专注于数据的处理、优化和管理的工程师。这个角色的专长是保证数据的质量、可访问性和适用性，为高效、有效地训练和部署大模型打下基础。4. 大数据算法工程师能利用机器学习和人工智能技术，探索数据中深层次的模式和规律；能开发和部署预测模型，为产品开发和业务策略提供支持；可以与业务部门合作，提出并验证数据驱动的解决方案。5. 商业智能（BI）分析师能设计和开发商业智能解决方案，帮助企业挖掘数据中的价值；可以创建和维护仪表盘和报表，为企业实时监控关键业务指标；能分析市场趋势和客户行为，向企业提供数据驱动的营销建议。6. 数据库管理员（DBA）负责大数据背景下的数据库的安装、配置、升级、备份和恢复；能优化数据库的查询和索引，提高系统运行效率；负责确保数据安全及访问权限管理，防范数据泄露和丢失。本专业毕业生就业案例
信息领域的国际性大公司、互联网企业、国内软件公司、国家和省市机关事业单位、高等学校、国内大中型企业、金融机构等。
姓名：夏梓彤
专业：数据科学与大数据技术
单位名称：广东麦视互联网科技有限公司
职业：开发工程师
姓名：曹海肖
专业：数据科学与大数据技术
单位名称：深圳传音控股股份有限公司
职业：数据开发工程师
姓名：吴晓婷
专业：数据科学与大数据技术
单位名称：数字广东网络建设有限公司
职业：产品经理
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咨询QQ群
专升本咨询群：616275042（1群）、739562050（2群）
普高本科咨询群：20100151
招生网址
http://zs.seig.edu.cn
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编辑：王忠鑫
责编：迟元魁
审核：吴嘉帆
终审：夏丹
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