1. 培养目标
本专业面向汽车产业数字化转型升级和地方数字经济发展，培养具有社会责任感、创新精神、实践能力、国际视野、团队合作和自主学习能力，德智体美劳全面发展，掌握扎实的数据科学基本理论和大数据处理分析技能，能够在大数据应用领域尤其是汽车行业大数据领域，从事大数据采集处理、分析挖掘、应用开发和管理等工作的高素质应用型人才。
预期本专业学生毕业5年后应达成的目标：
目标1：具有良好的人文素养、可持续发展观和社会责任感，能够自觉践行社会主义核心价值观，并在工程实践中遵守职业道德、法律法规和行业规范。
目标2：能够综合考虑法律、安全、行业标准、环境、文化等因素，运用数据科学等知识和大数据相关技术，对大数据应用尤其是汽车行业大数据领域中复杂工程问题，提出合理可行的解决方案，具有胜任数据采集处理、分析挖掘、设计开发、运维管理等工作的能力。
目标3：具备良好的沟通交流、团队协作以及管理能力，能够对大数据领域的工程项目进行有效实施与管理。
目标4：具有国际视野和创新精神，持续关注国内外大数据发展趋势，能够自主学习大数据新知识和新技术，以实现职业发展。
2. 毕业要求
本专业学生主要学习数学、自然科学、数据科学等基本理论和大数据相关技术，接受数据工程师基本素养和人文科学素质的培养，获得数据科学知识和大数据处理分析技能，并通过系统化的工程实践训练，获得能够从事大数据采集处理、分析挖掘、应用开发、运维管理等相关工作的能力。通过本专业的培养，学生应获得如下知识、能力和素质：
（1） 工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决大数据应用特别是汽车行业大数据领域中的复杂工程问题。
（2） 问题分析：能够应用数学和数据科学、自然科学、工程科学的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析大数据应用领域复杂工程问题，以获得有效结论。
（3） 设计/ 开发解决方案：能够针对大数据应用特别是汽车行业大数据领域中的复杂工程问题，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等综合因素，提出合理可行的解决方案，设计满足特定需求的系统和模块，并能够在设计环节中体现创新意识。
（4） 研究：能够基于科学原理，采用科学方法对大数据应用尤其是汽车行业大数据领域中的复杂工程问题进行研究，包括建模与仿真、设计实验、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。
（5） 使用现代工具：能够针对大数据应用特别是汽车行业大数据领域中的复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，对复杂工程问题进行求解、预测与模拟，并能够理解其局限性。
（6） 工程与社会：能够基于大数据应用的行业背景知识和技术标准，评价该应用领域中复杂工程问题的解决方案或大数据治理方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。
（7） 环境和可持续发展：能够理解和评价大数据应用领域中复杂工程问题的解决方案以及大数据在行业中的治理应用对环境、社会可持续发展的影响。
（8） 职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，树立和践行社会主义核心价值观，能够在大数据工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。
（9） 个人和团队：具备团队协作精神，能在多学科背景下的项目团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。
（10） 沟通：具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行交流和沟通，同时就大数据应用特别是汽车行业大数据领域中复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流。
（11） 项目管理：理解并掌握解决大数据应用领域复杂工程问题的工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。
（12） 终身学习：具有自主学习能力和终身学习意识，能够通过不断自主学习实现自身发展。
3. 培养特色
本专业以汽车行业为背景，以汽车行业大数据为载体，运用数据科学知识与大数据技术对汽车产业链中所形成的业务大数据进行处理分析，实现大数据技术与汽车产业的深度融合。学生不仅能获得数据科学知识和大数据处理分析技能，而且能掌握汽车行业数据治理的基本方法，为汽车产业数字化发展提供人才支持。
4. 专业代码、学制与学位
专业代码：080910T
基本学制：4 年（弹性修业年限为 3-6 年）
授予学位：理学学士
5. 主干学科
计算机科学与技术
6. 核心课程
高级语言程序设计、离散数学、数据科学统计基础、数据结构与算法、计算机网络、操作系统、Java程序设计、数据库系统原理与实现、Java Web开发技术、机器学习、深度学习、大数据技术原理、数据采集与预处理、数据可视化技术、云计算、汽车大数据综合实训。
