专业名片

北京市一流本科专业建设点

北京市教育教学成果奖一等奖

北京市教学名师

北京市青年教学名师

北京高校“优质本科课程”

数据科学研究中心

培养目标及特色

打破传统学科界限，在课程体系中整合多学科知识，如数学、统计学、计算机科学、商科经管等学科，为学生提供全面系统的大数据知识框架，培养学生跨学科解决问题的能力，满足大数据行业对复合型人才的需求。该专业学生要求掌握数据科学基础知识和基本方法，及面向大数据应用的数学、计算机科学、统计学与社会科学领域基础知识、数据建模、统计学推断的基本技能，具备大数据采集、预处理、存储、分析、挖掘等行业核心技术，和运用数据科学相关知识分析和解决实际问题的能力。

本专业学生可参与我校“2+2”或“3+1”的国际交流项目。

本专业毕业生可在政府机构、金融机构、互联网公司、医疗健康等领域从事数据分析、数据挖掘、机器学习等工作；亦可在科研机构和高校从事研究、教学、开发和管理工作；或继续深造，在国内外攻读硕士和博士学位。

主要课程

专业核心课：数学分析（上、下）、高等代数（上、下）、数据科学的概率基础、数据科学的统计基础、离散数学、Python 数据分析、常微分方程、数据结构、数据科学导论、最优化方法、数据科学算法、R 语言与统计数据分析、应用随机过程、回归分析、多元统计分析、统计计算、机器学习、数据库原理等

专业特色课：数学建模、大数据预处理、分布式并行计算、深度学习、数据挖掘、大数据应用案例分析、高维数据分析、非参数统计、云计算与大数据平台等。

毕业去向

国家统计局资料管理中心、北京市丰台区劳动仲裁院执法科、中国农业银行海南省分行、北京市燃气集团第四分公司、中国美术出版总社有限公司、北京福田康明斯发动机有限公司、悉尼大学、康奈尔大学、北京科技大学、北京交通大学等。

实践教学

通过行业调研，了解数据科学领域的新技术、新趋势，及时更新课程，确保课程与市场需求相符。本专业的专业核心课程和特色课程均设置了约三分之一的实验实践教学学时，与专业实习、毕业实习、毕业论文等集中实践环节、第二课堂的实践教学活动、学科竞赛及其他社会实践一起构建起完整的实验实践教学体系。

鼓励学生积极参与实际数据分析项目，积极参加数据分析类及统计建模类学科竞赛，增强学生的动手能力。邀请企业专家讲座，分享行业中的数据分析案例，鼓励学生进行案例研究和讨论。加强学校与企业之间的合作，建立校企实践基地，为学生提供更多实习机会和就业途径。

提问解析

（1）问：数据科学与大数据技术专业有交叉学科背景，专业课学习会不会给学生带来很大的挑战？

答：数据科学与大数据技术专业的课程设置涵盖了数学、统计学、计算机和大数据分析等模块，为学生提供全面系统的大数据知识框架，给学生学习带来一定挑战的同时，能激发学生创新思维，培养学生跨学科解决问题的能力，有助于培养大数据行业急需的复合型人才。

（2）问：数据科学与大数据技术专业考研有哪些方向？

答：数据科学与大数据技术专业具有交叉学科背景，考研方向较广，可通过本科阶段学习，选择适合自己的方向。主要考研方向包括但不限于大数据类（如大数据分析与应用、大数据系统开发等）、统计学、应用数学、计算机类（如计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全等）等。

误区VS解答

误区一：数据科学与大数据技术专业的学生理论基础不如数学专业学生、编程能力不如计算机专业的学生。

解答：数据科学与大数据技术专业是数学、统计学、计算机科学等交叉学科，在课程设置上既有数学专业基础课程又有计算机专业基础课程，还包括一些统计学相关课程，而本专业更加注重学科之间的交叉融合、应用和解决问题的能力。本专业专注于数据的收集、处理、分析和应用。强调面向大数据应用的数学、统计学和计算机科学基础知识，以及数据建模和统计推断等基本技能的学习，可激发学生创新思维，培养学生跨学科分析问题和解决问题的能力。

误区二：数据科学与大数据技术专业学生在考研方面没有优势。

解答：数据科学与大数据技术专业具有交叉学科背景，考研方向较广，如大数据类、统计学、计算机类、数学等，学生可通过本科阶段学习，选择适合自己的方向。我校有双学位和微专业等政策支持，学生可选择相关方向深入学习。本专业秉承“厚基础、重应用”的培养理念，本科阶段设置数学专业课，如数学分析和高等代数等。通过本专业的培养，学生基础知识牢固、逻辑思维清晰，考研有一定优势。

近年师哥师姐在哪里

高海岩—北京科技大学攻读硕士

黄浩轩—北京工业大学攻读硕士

李文轩—北京交通大学攻读硕士

郭兆然—悉尼大学攻读硕士

张   萌—悉尼大学攻读硕士

李嘉珅—康奈尔大学攻读硕士

李   正—国家统计局资料管理中心

吴佳蕙—中国农业银行海南省分行

康   轩—中国美术出版总社

张源浩—北京市燃气集团第四分公司

徐欣悦—北京福田康明斯发动机有限公司

朱伟航—北京市丰台区劳动仲裁院执法科

学长学姐/校友/老师谈专业

数据科学与大数据技术是一个覆盖数学、统计学、计算机的交叉学科领域。其设立旨在满足国家和社会对大数据处理和分析人才的迫切需求，推动数据科学技术的进步和应用。专业学习方面，除了掌握扎实的数学理论基础，我们大部分的时间都将和数据打交道，感受用数据解锁未知、用数据推动决策的乐趣。过程中，跨学科学习可能会带来一定压力，但机遇与挑战并存，其也在某种程度上为我们提供了更加丰富和动态的学习体验。有助于我们在不断学习摸索后明晰学科间特点及差异，以制定贴合自身的职业发展规划。

——谢琳，2021级数据科学与大数据技术专业学生

数据科学与大数据技术专业是一门统计学和计算机科学与技术的交叉学科，掌握统计的思维方式和一定的编程能力是必不可少的。作为刚入学的新生要深入学习专业知识，理清学科思维脉络，提升学科素养。在认真学习专业知识的基础上，要多和老师沟通交流、积极参加数学建模竞赛（如美赛，立丰杯等），在课题研究和讨论中将理论学习和发展前沿、具体实践相结合，为就业、升学打下坚实基础，提升个人能力。大数据作为一门成立较晚的年轻专业，是顺应时代发展需要的，因此就业面广（多为编程、统计、金融和保险等领域）。祝学弟学妹在北工商茁壮成长，奋发向上。

——李正，数据科学与大数据技术专业2024届毕业生，国家统计局资料管理中心

随着大数据和人工智能的飞速发展，数据已经成为各行各业的重要资源。未来，数据分析、机器学习和人工智能等技术将持续改变世界，而你们正站在这一波技术浪潮的最前沿，拥有广阔的发展空间。在这里，你们可以学到有关数据科学、人工智能、数学和统计学的真本事。关键是学习中保持好奇心，多动手实践，多编程，参加项目和比赛，这样不仅能加深理解，还能提高解决实际问题的能力。在职业规划方面，未来你们可以选择数据分析师、数据工程师、AI工程师等多个方向，找到最适合自己的发展路径，未来的你们一定会很精彩！

——贺茜君，教授，获海南省自然科学二等奖，入选北京市科协青年人才托举工程、北京市属高校教师队伍建设支持计划优秀青年人才培育计划